prompt-engineering-patterns
Aplicar Padrões de Prompt Engineering
Também disponível em: wshobson
Melhore as saídas de LLMs com técnicas comprovadas de prompt engineering. Esta skill fornece padrões para raciocínio chain-of-thought, aprendizado few-shot e sistemas de templates que tornam as interações com IA mais confiáveis e controláveis.
Baixar o ZIP da skill
Upload no Claude
Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "prompt-engineering-patterns". Designe um prompt que ajude os usuários a escrever e-mails profissionais
Resultado esperado:
Um template estruturado de escrita de e-mail com definição de papel, diretrizes de tom e seções de formato que produz saídas de e-mail consistentes e profissionais.
A utilizar "prompt-engineering-patterns". Como posso melhorar a qualidade de code review com IA?
Resultado esperado:
Um prompt few-shot fornecendo exemplos de code review com padrões comuns de bugs, considerações de segurança e melhores práticas que guia a IA a fornecer feedback completo e construtivo.
Auditoria de Segurança
SeguroAll 216 static findings are false positives. The flagged files are markdown documentation (.md) and example JSON files containing educational content about prompt engineering techniques. The scanner incorrectly interprets backticks in markdown code blocks as shell commands, text references to cryptographic terms as weak crypto implementations, and tutorial references to system commands as reconnaissance. This is a documentation skill with no executable security issues.
Problemas de Baixo Risco (4)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Construir Produtos de IA Confiáveis
Designe sistemas de prompt prontos para produção com formatos de saída consistentes e padrões de tratamento de erros para aplicações alimentadas por IA.
Melhorar Geração de Código
Aplique técnicas de prompting estruturado para obter melhores resultados de code completion e generation do Claude ou Codex.
Criar Materiais de Treinamento de IA
Desenvolva bibliotecas de prompt abrangentes e templates para adoção de IA em toda a equipe e melhores práticas.
Tente Estes Prompts
Resolva este problema passo a passo:
Problema: {problem}
Pense cuidadosamente em cada passo:
1. [Primeiro passo]
2. [Segundo passo]
3. [Terceiro passo]
Resposta final:Classifique a seguinte entrada em uma destas categorias: {categories}
Exemplos:
{examples}
Agora classifique isto:
Entrada: {input}
Categoria:Você é {role}. Sua tarefa é {task}.
Diretrizes:
- {guideline1}
- {guideline2}
- {guideline3}
Formato de saída:
{output_format}Solicitação inicial: {request}
Rascunho atual: {draft}
Feedback a ser abordado:
{feedback}
Por favor, revise o rascunho com base neste feedback:Melhores Práticas
- Comece com definições claras de papel em prompts de sistema para estabelecer limites de comportamento da IA
- Use exemplos específicos e diversos em prompts few-shot que cubram casos extremos
- Teste prompts através de múltiplas variações de consulta para garantir saídas consistentes
Evitar
- Usar instruções vagas como 'seja útil' sem diretrizes comportamentais específicas
- Sobrecarregar prompts com muitos exemplos que excedem os limites da janela de contexto
- Assumir que prompts funcionam de forma idêntica através de diferentes modelos LLM sem teste
Perguntas Frequentes
O que é prompting chain-of-thought?
Quantos exemplos devo incluir em few-shot learning?
Posso usar estes padrões com Claude Code?
Como faço debug de prompts que produzem saídas inconsistentes?
Qual é a diferença entre prompts de sistema e prompts de usuário?
Como lidar com riscos de prompt injection?
Detalhes do Desenvolvedor
Autor
sickn33Licença
MIT
Repositório
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/prompt-engineering-patternsReferência
main
Estrutura de arquivos