Habilidades prompt-engineering
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prompt-engineering

Seguro

Domine Técnicas de Prompt Engineering

Também disponível em: inference-sh-9,Doyajin174,inference-sh

Lutando com saídas de IA inconsistentes e respostas não confiáveis. Aprenda padrões comprovados de prompt engineering que maximizam o desempenho, confiabilidade e controlabilidade de LLMs.

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

Baixar o ZIP da skill

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Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

3

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "prompt-engineering". Usuário pergunta: Como melhoro meus prompts para tarefas de review de código?

Resultado esperado:

  • Use um template estruturado com contexto, bloco de código e áreas de foco específicas
  • Inclua 2-3 exemplos de reviews mostrando a profundidade e formato que você espera
  • Solicite análise passo a passo antes das recomendações finais
  • Especifique o formato de saída: Análise, Recomendação, Exemplo de Código, Trade-offs

A utilizar "prompt-engineering". Usuário quer saída JSON consistente da IA para classificação de tickets

Resultado esperado:

  • Forneça 3-5 pares de exemplos entrada-saída mostrando diferentes tipos de tickets
  • Inclua casos extremos como informações ausentes ou solicitações ambíguas
  • Mostre o esquema JSON exato com valores nulos para campos ausentes
  • Termine com "Agora processe:" seguido pelo novo ticket a classificar

Auditoria de Segurança

Seguro
v1 • 2/24/2026

All static analysis findings are false positives. The skill is a documentation-only resource about prompt engineering techniques. The 'external_commands' patterns appear in markdown code examples (not executable code), and no cryptographic code exists in the file. The skill contains educational content about prompting strategies with no security risks.

1
Arquivos analisados
177
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
31
Comunidade
100
Segurança
100
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Desenvolvedor de IA Melhorando Geração de Código

Desenvolvedores backend podem aprender padrões de prompts para gerar reviews de código mais precisos, designs de API e documentação a partir de assistentes de IA.

Criador de Conteúdo Otimizando Saídas de IA

Redatores e profissionais de marketing podem aplicar few-shot learning e sistemas de templates para produzir conteúdo consistente e alinhado à marca em escala.

Analista de Dados Estruturando Análise de IA

Analistas podem usar prompting chain-of-thought para verificar o raciocínio de IA em problemas complexos de dados e reduzir erros em tarefas analíticas.

Tente Estes Prompts

Básico: Instrução Direta 
Resuma este artigo em 3 tópicos, focando nas descobertas principais.
Intermediário: Padrão Few-Shot com Exemplos 
Extraia informações-chave de tickets de suporte:

Entrada: "Meu login não funciona e continuo recebendo erro 403"
Saída: {"issue": "autenticação", "error_code": "403", "priority": "alta"}

Entrada: "Solicitação de recurso: adicionar modo escuro nas configurações"
Saída: {"issue": "solicitação_recurso", "error_code": null, "priority": "baixa"}

Agora processe: "Não consigo upload de arquivos maiores que 10MB, ocorrendo timeout"
Avançado: Raciocínio Chain-of-Thought 
Analise este relatório de bug e determine a causa raiz.

Pense passo a passo:
1. Qual é o comportamento esperado?
2. Qual é o comportamento real?
3. O que mudou recentemente que poderia causar isso?
4. Quais componentes estão envolvidos?
5. Qual é a causa raiz mais provável?

Bug: "Usuários não conseguem salvar rascunhos após a atualização do cache implantada ontem"
Especialista: Sistema de Templates com Variáveis 
Revise este código {language} para {focus_area}.

Código:
{code_block}

Forneça feedback sobre:
{checklist}

Melhores Práticas

  • Comece simples e itere - comece com instruções diretas, adicione complexidade apenas quando necessário com base nos resultados observados
  • Mostre exemplos em vez de descrever regras - 2-5 pares entrada-saída consistentemente superam explicações verbosas
  • Teste extensivamente em entradas diversas incluindo casos extremos antes de implantar prompts em fluxos de produção

Evitar

  • Super-engenharia de prompts com estruturas complexas antes de tentar instruções diretas simples primeiro
  • Uso de exemplos que não correspondem à tarefa alvo, causando comportamento confuso ou inconsistente do modelo
  • Exceder limites de tokens com exemplos excessivos que empurram contexto relevante para fora da janela de prompt

Perguntas Frequentes

Quantos exemplos devo incluir para few-shot learning?
Comece com 2-5 pares entrada-saída. Mais exemplos melhoram a precisão mas consomem tokens. Equilibre com base na complexidade da tarefa e seu orçamento de tokens.
O que é prompting chain-of-thought e quando devo usá-lo?
Chain-of-thought pede ao modelo para mostrar raciocínio passo a passo antes da resposta final. Use-o para problemas complexos, raciocínio matemático, ou quando você precisa verificar a lógica do modelo. Pode melhorar a precisão em 30-50% em tarefas analíticas.
Como sei se meu prompt precisa de otimização?
Teste em entradas diversas e meça precisão, consistência e uso de tokens. Se os resultados variam significativamente ou perdem requisitos-chave, testes A/B sistemáticos de variações de prompts podem identificar melhorias.
Qual é a diferença entre prompts de sistema e prompts de usuário?
Prompts de sistema definem comportamento global, papel e restrições que persistem através da conversa. Prompts de usuário contêm conteúdo variável e instruções específicas para cada turno. Use prompts de sistema para instruções estáveis.
Posso usar estas técnicas com qualquer modelo de IA?
Sim, estes padrões funcionam no Claude, Codex e outros LLMs. No entanto, a eficácia varia por modelo. Teste e ajuste com base no modelo específico que você está usando.
Como lidar com casos extremos e erros em prompts?
Inclua instruções de fallback, solicite pontuações de confiança e especifique como indicar informações ausentes. Peça interpretações alternativas quando o modelo estiver incerto sobre a entrada.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

sickn33

Licença

MIT

Repositório

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/prompt-engineering

Referência

main

Estrutura de arquivos

📄 SKILL.md