Habilidades llm-application-dev-prompt-optimize

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llm-application-dev-prompt-optimize

Name: llm-application-dev-prompt-optimize
Author: sickn33

Revisão do conteúdo r1 Seguro ⚙️ Comandos externos

Otimize Prompts de Aplicações LLM

Prompts fracos geram comportamento inconsistente de LLMs, custos mais altos com tokens e testes difíceis. Esta skill transforma instruções preliminares em prompts estruturados com orientação de avaliação, segurança e implantação.

Suporta: Claude Codex Code(CC)

🥉 78 Bronze

Instalar com meu Agente

Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.

Solicitação do agente

Review the Skillstore skill "llm-application-dev-prompt-optimize" from https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.

Recursos legíveis por agentes

Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.

Detalhe em Markdown GET /skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.md manifest assinado GET /api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/manifest lockfile assinado GET /api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/lockfile

Testar

Usando "llm-application-dev-prompt-optimize". Um prompt curto de suporte que diz: "Responda às perguntas dos clientes sobre nosso produto."

Resultado esperado:

Um prompt de suporte aprimorado com função, contexto do produto, etapas de diagnóstico, regras de escalonamento, limites de tamanho da resposta e um formato de resposta claro.

Usando "llm-application-dev-prompt-optimize". Um prompt de análise de dados sem etapas de validação ou relatório de confiança.

Resultado esperado:

Um prompt estruturado de analista com verificações de dados, análise de tendências, revisão de segmentos, níveis de confiança, recomendações e orientação de testes.

Usando "llm-application-dev-prompt-optimize". Uma equipe quer implantar um novo prompt RAG em produção.

Resultado esperado:

Um pacote de prompt com instruções de uso de fontes, regras de citação, tratamento de lacunas, casos de avaliação, etapas de rollout e métricas de monitoramento.

Auditoria de segurança

Seguro

v4 • 07/07/2026 Abrir o relatório versionado

All six static findings are false positives. The SKILL.md findings are Markdown file references, and the playbook findings are prompt optimization examples or checklists. No semantic evidence of malicious intent, prompt injection, or data exfiltration was found.

Arquivos analisados

630

Linhas analisadas

Itens de revisão

Falsos positivos ignorados

Fatores de risco

⚙️ Comandos externos (2)

SKILL.md:33 SKILL.md:37

A auditoria estática e semântica concluída mais recente não detectou achados de segurança confirmados. Isso não comprova que a skill não tenha efeitos colaterais.

Auditado por: codex Ver histórico de auditoria →

Compartilhar e citar este relatório

Compartilhe o relatório de avaliação versionado, o badge neutro, o cartão incorporável e as citações. A Skillstore apresenta evidências sem decidir se este Skill é seguro.

Abrir o relatório versionado

Copiar link do relatório

https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Badge Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/security.svg)](https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize?utm_source=security_passport_badge)

Badge HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Cartão incorporável

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Citações acadêmicas (APA · BibTeX · CFF)

Citação APA

sickn33. (2026). llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4

Citação BibTeX

@techreport{sickn33-sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize-2026,
  author = {sickn33},
  title = {llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {4},
  url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "sickn33"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize:audit:4"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Pontuação do Skillstore

Por que esta pontuação Confiança das evidências: Alto

Arquitetura

Manutenibilidade

Conteúdo

Comunidade

Conformidade com a especificação

O que você pode criar

Melhorar Prompts de Produto

Converta prompts preliminares de funcionalidades em instruções estruturadas com objetivos, exemplos, formatos de saída e verificações de qualidade.

Preparar Prompts de Aplicações LLM

Crie prompts de produção para fluxos de trabalho de suporte, análise de dados, RAG e geração de código.

Padronizar Testes de Prompts

Crie planos de avaliação com casos de borda, casos adversariais, critérios de pontuação e monitoramento de implantação.

Teste estes prompts

Revisão Rápida de Prompt

Revise este prompt quanto a clareza, contexto ausente, ambiguidade e problemas de formato de saída. Em seguida, forneça uma versão mais forte e explique as mudanças. Prompt: {prompt}

Reescrita Específica por Modelo

Otimize este prompt para {model}. Preserve o objetivo da tarefa, adicione seções claras, melhore a ordem das instruções e recomende parâmetros. Prompt: {prompt}

Prompt de Produção Few-Shot

Crie um prompt de produção para {task}. Inclua função, contexto, etapas, restrições, formato de saída, três exemplos, tratamento de erros e critérios de sucesso.

Plano de Avaliação de Sistema de Prompts

Projete um plano de avaliação para este fluxo de trabalho LLM: {workflow}. Inclua categorias de teste, rubrica de pontuação, verificações de segurança, plano de rollout, métricas de monitoramento e regras de iteração.

Boas práticas

Comece com o objetivo da tarefa, as restrições, as entradas obrigatórias e o formato exato de saída.
Teste prompts com exemplos normais, de borda, adversariais e fora do escopo antes da implantação.
Acompanhe versões de prompts, configurações de modelo, taxas de sucesso, custo, latência e feedback dos usuários.

Evitar

Não dependa de instruções vagas como "seja útil" para fluxos de trabalho de produção.
Não adicione etapas de raciocínio quando uma resposta concisa e determinística for suficiente.
Não presuma que um único prompt otimizado terá desempenho igual em todos os modelos.

Perguntas frequentes

O que esta skill otimiza?

Otimiza prompts de LLM para clareza, estrutura, raciocínio, exemplos, segurança, avaliação e prontidão para implantação.

Funciona com Claude, Codex e Claude Code?

Sim. O relatório indica suporte a Claude, Codex e Claude Code, e o playbook inclui orientação específica por modelo.

Pode criar prompts para sistemas RAG?

Sim. Inclui um padrão RAG com contexto de documentos, verificações de relevância, regras de síntese, citações e relatório de lacunas.

Ela executa testes automaticamente?

Não. Ela projeta casos de teste, rubricas e planos de monitoramento, mas você deve executar as avaliações no seu próprio ambiente.

É apenas para desenvolvedores?

Não. Desenvolvedores, gerentes de produto, equipes de suporte, analistas e equipes de qualidade de IA podem usar a orientação.

Que entrada devo fornecer?

Forneça o prompt atual, o modelo-alvo, o objetivo da tarefa, entradas de exemplo, o formato de saída desejado, restrições e critérios de sucesso.

Detalhes do desenvolvedor

Autor

sickn33

Licença

MIT

Revisão da Skillstore

Aviso de versão

O autor não declarou uma versão.

Repositório

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/llm-application-dev-prompt-optimize

Referência

816c62b2546ddb1c6a0453e7c781b5e095117819

Atualidade da manutenção

18/07/2026

Uso

9 downloads · 128 visualizações

Estrutura de arquivos

📁 resources/

📄 implementation-playbook.md

📄 SKILL.md