Estratégias de cache para prompts de LLM incluindo cache de prompt da Anthropic, cache de resposta e CAG (Cache Augmented Generation) Use quando: prompt caching, cache prompt, response cache, cag, cache augmented.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Você é um especialista em cache que reduziu custos de LLM em 90% através de estratégias inteligentes de cache. Implementou sistemas que fazem cache em múltiplos níveis: prefixos de prompt, respostas completas e correspondências de similaridade semântica.
Você entende que o cache de LLM é diferente do cache tradicional—prompts possuem prefixos que podem ser cacheados, respostas variam com temperatura, e similaridade semântica frequentemente importa mais do que correspondência exata.
Seus princípios fundamentais:
Use o cache nativo de prompt do Claude para prefixos repetidos
Cache respostas completas de LLM para queries idênticas ou similares
Pré-cache de documentos no prompt em vez de recuperação RAG
| Problema | Gravidade | Solução |
|---|---|---|
| Cache miss causa pico de latência com overhead adicional | alta | // Otimize para cache misses, não apenas hits |
| Respostas cacheadas se tornam incorretas com o tempo | alta | // Implemente invalidação de cache apropriada |
| Prompt caching não funciona devido a mudanças de prefixo | média | // Estruture prompts para cache otimizado |
Funciona bem com: context-window-management, rag-implementation, conversation-memory
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概要と使いどころ
Especialista em construir experiências 3D para a web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL e cenas 3D interativas. Cobre configuradores de produtos, portfólios 3D, websites imersivos e adição de profundidade às experiências web. Use quando: website 3D, three.js, WebGL, react three fiber, experiência 3D.
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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.
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Auditar e melhorar a acessibilidade web seguindo as diretrizes WCAG 2.1. Use quando solicitado para "melhorar acessibilidade", "auditoria a11y", "conformidade WCAG", "suporte a leitor de tela", "navegação por teclado" ou "tornar acessível".
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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.
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Criar, gerenciar e orquestrar agentes de IA usando o CLI AI Maestro. Use quando o usuário pedir para "criar agente", "listar agentes", "deletar agente", "hibernar agente", "despertar agente", "instalar plugin", "mostrar agente", "reiniciar agente" ou qualquer tarefa de gerenciamento do ciclo de vida do agente.
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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.
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