Compétences ai-wrapper-product
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ai-wrapper-product

Sûr

Construa Produtos IA Lucrativos

Aprenda a construir produtos que integram APIs de IA em ferramentas focadas que as pessoas pagarão para usar. Domine a arquitetura de produtos, gestão de custos e padrões de UX para negócios de IA bem-sucedidos.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronze
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Utilisation de "ai-wrapper-product". Ajude-me a projetar um produto de escritor de e-mail de IA

Résultat attendu:

Componentes principais da arquitetura:

1. **Validação de Entrada** - Valide o propósito do e-mail, destinatário, tom e pontos principais antes de enviar para a IA

2. **Template de Prompt** - Use prompt de sistema para definir tom profissional, depois injete variáveis do usuário

3. **Seleção de Modelo** - Comece com Claude 3 Haiku para velocidade, atualize para Sonnet para rascunhos complexos

4. **Parsing de Saída** - Force saída JSON com campos de título, conteúdo e sugestões

5. **Rastreamento de Custo** - Log de uso de tokens por e-mail para calcular custo por usuário

Utilisation de "ai-wrapper-product". Como previno alucinações de IA no meu produto?

Résultat attendu:

Estratégias de prevenção de alucinação:

1. **Prompt com exemplos** - Inclua 2-3 exemplos de saída correta no seu prompt

2. **Especificação de formato de saída** - Force JSON com campos específicos obrigatórios

3. **Camada de validação** - Parse e valide a saída da IA antes de retornar ao usuário

4. **Tratamento de fallback** - Se a saída for inválida, tente novamente com prompt aprimorado ou use modelo de fallback

5. **Pós-processamento** - Execute a saída através de verificações de consistência ou checagem de fatos

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

All 32 static findings are false positives. The scanner detected code block markers in markdown documentation (e.g., ```python) as shell commands, and incorrectly flagged text patterns as cryptographic algorithms. This is a documentation skill containing example code snippets for building AI wrapper products - no actual shell execution, cryptography, or system reconnaissance is present.

1
Fichiers analysés
278
Lignes analysées
3
résultats
1
Total des audits

Problèmes à risque élevé (1)

SKILL.md:3SKILL.md:34SKILL.md:99SKILL.md:277
False Positive: Weak Cryptographic Algorithm
Static scanner incorrectly flagged text patterns as cryptographic algorithms. No cryptographic code exists in this skill - only documentation and example code for AI product building.
Problèmes à risque moyen (1)
SKILL.md:36-52SKILL.md:55-86SKILL.md:95SKILL.md:103-122SKILL.md:125-148SKILL.md:158-195SKILL.md:207-223SKILL.md:274
False Positive: External Commands (Shell Backtick)
Static scanner detected 25 instances of 'Ruby/shell backtick execution' but these are code block markers in markdown documentation (```python, ```javascript). No shell commands are being executed.
Problèmes à risque faible (1)
SKILL.md:63SKILL.md:128-145
False Positive: System Reconnaissance
Static scanner flagged input validation and JSON parsing code as 'system reconnaissance'. These are legitimate product development patterns.
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
88
Sécurité
100
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Fundador de Startup Construindo SaaS de IA

Um fundador criando um produto SaaS alimentado por IA aprende como arquitetar sua aplicação, gerenciar custos de API e se diferenciar de concorrentes.

Desenvolvedor Criando Ferramentas de IA

Um desenvolvedor construindo ferramentas alimentadas por IA para casos de uso específicos aprende melhores práticas para design de prompts, validação de saída e otimização de custos.

Gerente de Produto Planejando Funcionalidades de IA

Um gerente de produto planejando funcionalidades de IA para um produto existente aprende sobre seleção de modelo, implicações de custo e considerações de experiência do usuário.

Essayez ces prompts

Projetar Arquitetura de Produto de IA 
Ajude-me a projetar a arquitetura para um produto de IA que [descreva o caso de uso do produto]. Inclua validação de entrada, estrutura de template de prompt, abordagem de integração de API e tratamento de saída.
Otimizar Custos de IA 
Como posso reduzir os custos de API de IA para [descreva o caso de uso] mantendo a qualidade? Considere seleção de modelo, otimização de tokens, estratégias de cache e limites de uso.
Melhorar Qualidade de Saída de IA 
 Meu produto de IA às vezes produz saídas inconsistentes. Ajude-me a projetar padrões de prompt e lógica de validação para garantir respostas confiáveis e estruturadas para [descreva o caso de uso].
Diferenciar do ChatGPT 
Como posso diferenciar meu produto de IA de interfaces de chat genéricas como ChatGPT? Que expertise de domínio específica, padrões de UX ou integrações agregariam valor único?

Bonnes pratiques

  • Comece com modelos mais baratos como Haiku para tarefas de alto volume, atualize para Sonnet ou GPT-4 para requisições complexas
  • Sempre valide e faça parse das saídas de IA antes de retornar aos usuários - nunca confie em respostas brutas
  • Rastreie custos por usuário desde o primeiro dia para garantir que a economia unitária funcione antes de escalar

Éviter

  • Construir um wrapper fino em torno do ChatGPT sem diferenciação - usuários simplesmente usarão o Chat diretamente
  • Ignorar custos de API até atingir escala - contas surprise podem falir um produto de IA
  • Enviar saídas de IA sem validação - alucinações e problemas de formatação destroem a confiança

Foire aux questions

O que é um produto wrapper de IA?
Um produto wrapper de IA é uma ferramenta ou aplicação que usa APIs de IA (como OpenAI ou Anthropic) como motor para resolver um problema específico. Ao contrário de chatbots genéricos, produtos wrapper focam em casos de uso particulares com prompts personalizados, UX e integrações.
Como escolho o modelo de IA certo para meu produto?
Considere custo, velocidade e qualidade. Haiku é mais barato e mais rápido para tarefas simples. Sonnet oferece bom equilíbrio. GPT-4 é melhor para raciocínio complexo, mas custa mais. Comece com modelos mais baratos e atualize com base nas necessidades dos usuários.
Como posso reduzir custos de API de IA?
Use modelos mais baratos para tarefas simples, limite tokens de saída, faça cache de consultas comuns, agrupe requisições similares e trunque o contexto de entrada. Rastreie cada chamada de API para entender seu custo por usuário.
Como lidar com alucinações de IA?
Inclua exemplos nos prompts, force formatos de saída estruturados, valide respostas antes de retornar aos usuários, implemente lógica de retry com prompts aprimorados e adicione verificações de pós-processamento.
O que torna um produto de IA diferente do ChatGPT?
Diferencie através de expertise de domínio, prompts especializados, integrações com outras ferramentas, melhor UX para tarefas específicas e pós-processamento de saídas para consistência. Resolva um problema específico melhor do que um chatbot geral consegue.
Devo me preocupar com limites de taxa de IA?
Sim, especialmente em escala. Implemente lógica de retry com backoff exponencial, use modelos de fallback quando limites forem atingidos e considere múltiplos provedores de API para redundância.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/ai-wrapper-product

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md