Habilidades llm-application-dev-prompt-optimize
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llm-application-dev-prompt-optimize

Seguro

Otimize Prompts de LLM com Técnicas Avançadas de Engenharia

Transforme instruções básicas em prompts prontos para produção que melhoram a precisão em 40% e reduzem custos em 50-80%. Esta habilidade fornece orientação especializada em raciocínio chain-of-thought, padrões de IA constitucional e otimização específica para modelos como Claude, GPT e Gemini.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
1

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2

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3

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A utilizar "llm-application-dev-prompt-optimize". Optimize this prompt: 'Answer customer questions about refunds'

Resultado esperado:

Prompt otimizado com definição de papel, framework de diagnóstico, estrutura de entrega de solução, etapas de verificação, restrições e formato de saída JSON. Inclui seção de raciocínio chain-of-thought e checklist de autoavaliação para garantia de qualidade.

A utilizar "llm-application-dev-prompt-optimize". Make this prompt better for data analysis: 'Analyze the sales data'

Resultado esperado:

Framework abrangente de análise com cinco fases: validação de dados, análise de tendências com testes de significância estatística, análise de segmentos em múltiplas dimensões, template de insights com pontuação de confiança e recomendações priorizadas em formato YAML.

Auditoria de Segurança

Seguro
v1 • 2/25/2026

Static analysis detected 62 potential security issues in code examples within documentation files. All findings are false positives - the detected patterns (Ruby backticks, MD5 references, reconnaissance commands) appear exclusively within markdown code blocks that demonstrate prompt engineering techniques. The skill contains no executable code, performs no file operations, network requests, or command execution. It is a documentation-only skill providing guidance on prompt optimization best practices.

2
Arquivos analisados
632
Linhas analisadas
0
achados
1
Total de auditorias
Nenhum problema de segurança encontrado
Auditado por: claude

Pontuação de qualidade

38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
50
Comunidade
100
Segurança
91
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Otimização de Prompts para Suporte ao Cliente

Transforme um prompt básico de suporte ao cliente em um sistema estruturado de respostas empáticas com frameworks de raciocínio diagnóstico, caminhos de escalonamento e restrições de qualidade para interações de suporte consistentes e profissionais.

Aprimoramento de Prompts para Análise de Dados

Eleve uma solicitação simples de análise de dados para um framework abrangente de análise com validação em fases, testes de significância estatística, análise de segmentos e relatórios executivos em formato YAML estruturado.

Melhorias de Segurança para Geração de Código

Aprimore prompts de geração de código com pensamento focado em segurança, requisitos de validação de entrada, princípios SOLID e checklists de autoavaliação para prevenir vulnerabilidades de injeção e garantir código pronto para produção.

Tente Estes Prompts

Prompt Chain-of-Thought Básico
Analyze this step by step:

1. Identify the core problem
2. Break down into smaller components
3. Reason through each component carefully
4. Synthesize findings
5. Provide final answer with confidence level

Input: {your_input}
Template de Aprendizado Few-Shot
Example 1:
Input: {simple_case}
Output: {correct_output}

Example 2:
Input: {edge_case}
Output: {correct_output}

Example 3:
Input: {error_case}
Wrong: {incorrect_output}
Correct: {correct_output}

Now apply to: {actual_input}
IA Constitucional com Autocrítica
{task_instructions}

Review your response against these principles:
1. ACCURACY: Verify all claims, flag uncertainties
2. SAFETY: Check for harm, bias, ethical issues
3. QUALITY: Ensure clarity, consistency, completeness

Initial Response: [Generate]
Self-Review: [Evaluate against principles]
Final Response: [Refined based on review]
Estrutura Otimizada para Modelo (Claude)
<context>
{background_information}
</context>

<task>
{clear_objective_with_constraints}
</task>

<thinking>
1. Understanding requirements...
2. Identifying components...
3. Planning approach...
</thinking>

<output_format>
{xml_structured_response_specification}
</output_format>

Melhores Práticas

  • Sempre defina papel, contexto, tarefa e formato de saída claros em seus prompts
  • Use raciocínio chain-of-thought para problemas complexos de múltiplas etapas para melhorar a precisão
  • Inclua 3-5 exemplos diversos cobrindo casos típicos, de borda e de erro para aprendizado few-shot
  • Implemente loops de autocrítica com princípios constitucionais para aplicações críticas de segurança

Evitar

  • Evite instruções vagas como 'analise isso' sem especificar framework, formato de saída ou critérios de sucesso
  • Não use exemplos únicos sem cobertura de casos de borda - isso leva a comportamento frágil do prompt
  • Nunca implante prompts sem testar contra entradas adversárias, consultas fora do escopo e casos de borda
  • Evite prompts agnósticos ao modelo - otimize a estrutura para LLMs específicos (Claude prefere tags XML, GPT prefere cabeçalhos ##)

Perguntas Frequentes

O que é chain-of-thought prompting e quando devo usá-lo?
Chain-of-thought (CoT) prompting divide problemas complexos em raciocínio passo a passo. Use para tarefas que requerem dedução lógica, cálculos de múltiplas etapas ou análise sistemática. CoT pode melhorar a precisão do raciocínio em 25-40% para tarefas de matemática, lógica e análise.
Quantos exemplos devo incluir no aprendizado few-shot?
Inclua 3-5 exemplos cuidadosamente selecionados cobrindo: casos simples (comportamento esperado), casos de borda (condições limite) e casos de erro (o que evitar). Qualidade importa mais que quantidade - cada exemplo deve ensinar um aspecto distinto do comportamento desejado.
O que é IA constitucional e por que isso importa?
IA constitucional incorpora princípios (precisão, segurança, qualidade) em prompts com loops de autocrítica. O modelo gera uma resposta inicial, avalia-a contra os princípios e refine conforme necessário. Isso reduz saídas prejudiciais em 40% e é essencial para aplicações de produção.
Devo otimizar prompts de forma diferente para Claude vs GPT?
Sim. Claude tem melhor desempenho com tags XML (<context>, <task>, <output_format>) e seções de raciocínio explícitas. GPT-4/5 prefere cabeçalhos ## e estruturas JSON. Gemini responde bem a marcadores de seção **negrito** com restrições explícitas. Sempre adapte a sintaxe ao modelo alvo.
Como meço se minha otimização de prompt está funcionando?
Use avaliação LLM-as-judge com 20 casos de teste (10 típicos, 5 de borda, 3 adversários, 2 fora do escopo). Avalie em conclusão da tarefa, precisão, raciocínio, aderência ao formato e segurança. Monitore taxa de sucesso, eficiência de tokens e custo ao longo do tempo. Faça teste A/B contra o prompt original por 48 horas.
Quais são erros comuns de otimização de prompts a evitar?
Erros comuns: omitir especificações de formato de saída (causando respostas inconsistentes), usar linguagem ambígua (levando a interpretações variadas), pular exemplos de casos de borda (criando comportamento frágil) e implantar sem testar contra entradas adversárias (arriscando problemas de segurança).

Detalhes do Desenvolvedor

Estrutura de arquivos