Otimizar Prompts de LLM em Produção
Prompts de LLM frequentemente falham porque instruções, exemplos e critérios de avaliação não são claros. Esta skill fornece modelos e fluxos de trabalho para melhorar prompts no Claude, Codex, Claude Code e ferramentas semelhantes.
Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.
Review the Skillstore skill "prompt-engineering-patterns" from https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/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.
Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.
Usando "prompt-engineering-patterns". Um prompt vago de suporte para classificar mensagens de clientes.
Resultado esperado:
Um prompt de classificação mais claro com rótulos permitidos, limites de entrada, formato de saída e exemplos para faturamento, envio, cancelamento e suporte técnico.
Usando "prompt-engineering-patterns". Um prompt de sistema para um assistente analista de dados.
Resultado esperado:
Um prompt de sistema estruturado que define a especialização do analista, suposições exigidas, formato dos resultados, tratamento de incerteza e limites para alegações sem suporte.
Usando "prompt-engineering-patterns". Dois prompts de sumarização concorrentes.
Resultado esperado:
Um plano de avaliação com casos de teste representativos, métricas de pontuação, categorias de falha e critérios para escolher o melhor prompt.
The audit found one real medium-risk filesystem issue: scripts/optimize-prompt.py writes optimization results to a caller-provided filename. The remaining static hits are false positives from documentation examples, JSON snippets, Python dictionary key access, and Markdown code fences. No evidence found of malicious prompt injection or data exfiltration intent in the reviewed files.
Estas são capacidades locais reais que podem ser esperadas para esta habilidade, portanto exigem revisão, mas não são contabilizadas como comportamento malicioso confirmado.
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.
https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>wshobson. (2026). prompt-engineering-patterns security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7@techreport{wshobson-wshobson-prompt-engineering-patterns-2026,
author = {wshobson},
title = {prompt-engineering-patterns security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "prompt-engineering-patterns security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "wshobson"
date-released: "2026-07-08"
url: "https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:wshobson-prompt-engineering-patterns:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Cada autor permanece como um skill instalável separado. A variante recomendada é classificada pelas evidências do Skillstore.
Por que esta variante está em primeiro
wshobson-prompt-engineering-patterns
2026-09-09
sickn33-prompt-engineering-patterns
2026-09-09
Crie modelos de prompt reutilizáveis para fluxos de trabalho de suporte, classificação, sumarização e geração estruturada.
Teste variantes de prompt com métricas mensuráveis de precisão, latência, uso de tokens e taxa de sucesso.
Use exemplos e guias de referência para explicar few-shot learning, prompts de raciocínio e estrutura de prompts de sistema.
Melhore este prompt para maior clareza e consistência. Mantenha o mesmo objetivo, defina a saída esperada e liste qualquer informação ausente: {prompt}Crie um prompt few-shot para {task}. Inclua três exemplos, rótulos consistentes de entrada e saída, e um caso de borda. Explique por que cada exemplo foi selecionado.Elabore um prompt de sistema para um assistente que lida com {domain}. Inclua função, especialização, limites, formato de saída, regras de escalonamento e restrições de segurança.Crie um plano de otimização para este prompt: {prompt}. Defina casos de teste, métricas, variantes de prompt, etapas de análise de falhas e critérios de lançamento.Autor
wshobsonLicença
MIT
Revisão da Skillstore
r1
Aviso de versão
O autor não declarou uma versão.
Repositório
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/llm-application-dev/skills/prompt-engineering-patternsReferência
64ca8af0f54a325752f08bd54e52151061ea659a
Atualidade da manutenção
21/07/2026
Uso
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Estrutura de arquivos
Gerenciar o Desenvolvimento Orientado por Contexto
Projetos assistidos por IA perdem consistência quando objetivos de produto, escolhas de stack e regras de fluxo de trabalho ficam dispersos. Esta skill orienta Claude, Codex e Claude Code por meio de artefatos de contexto do Conductor.
Construir Modelos Financeiros para Startups
Equipes de startups precisam de projeções claras antes de planejar contratações, captação de recursos e uso de caixa. Esta skill estrutura receita, custos, runway e cenários em resultados práticos de planejamento financeiro.
Projete Dashboards de KPI Que Impulsionam Decisões
As equipes frequentemente criam dashboards que mostram muitos números, mas não orientam ações. Esta skill ajuda Claude, Codex e Claude Code a selecionar KPIs significativos, estruturar visualizações e apresentar métricas com clareza.
Escreva Postmortems de Incidentes Sem Culpa
Revisões de incidentes muitas vezes se tornam inconsistentes, focadas em culpa ou difíceis de transformar em ações. Esta skill ajuda Claude, Codex e Claude Code a redigir postmortems estruturados com linhas do tempo claras, causas raiz e responsáveis.
Construa Histórias de Dados Claras
Métricas brutas muitas vezes não conseguem persuadir stakeholders ou apoiar decisões. Esta skill ajuda Claude, Codex e Claude Code a transformar análises em narrativas, visuais e recomendações claras.
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Conceber Modelos de Prompt de IA Reutilizáveis
por 92Bilal26
As tarefas repetidas de IA muitas vezes desviam-se porque os padrões de prompt úteis permanecem informais. Esta skill ajuda os utilizadores a transformar prompts comprovados em modelos reutilizáveis com parâmetros e critérios de sucesso.
Otimize Prompts de IA com o Prompt Architect
por DNYoussef
Prompts fracos geram saídas de IA inconsistentes e tornam os ciclos de revisão mais lentos. Esta skill fornece um processo estruturado para melhorar prompts, testá-los e documentar alterações.
Melhorar a precisão de modelos leves
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Melhore Prompts de IA com Padrões Comprovados
por sickn33
Prompts fracos geram resultados de IA inconsistentes e desperdiçam tempo de revisão. Esta skill fornece padrões claros, modelos e métodos de teste para prompts confiáveis.