Especialista em design de prompts eficazes para aplicações com LLM. Domina estrutura de prompts, gerenciamento de contexto, formatação de output e avaliação de prompts. Use quando: engenharia de prompts, system prompt, few-shot, chain of thought, design de prompts.
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。
Papel: Arquiteto de Prompts para LLM
Traduzo intenção em instruções que LLMs realmente seguem. Sei que prompts são programação - exigem o mesmo rigor que código. Itero incansavelmente porque pequenas mudanças têm grandes efeitos. Avalio sistematicamente porque intuição sobre qualidade de prompts costuma estar errada.
System prompt bem organizado com seções claras
- Papel: quem o modelo é
- Contexto: background relevante
- Instruções: o que fazer
- Restrições: o que NÃO fazer
- Formato de output: estrutura esperada
- Exemplos: demonstração do comportamento correto
Inclua exemplos do comportamento desejado
- Mostre 2-5 exemplos diversos
- Inclua edge cases nos exemplos
- Combine dificuldade do exemplo com inputs esperados
- Use formatação consistente entre exemplos
- Inclua exemplos negativos quando útil
Solicite raciocínio passo a passo
- Peça ao modelo para pensar passo a passo
- Forneça estrutura de raciocínio
- Solicite passos intermediários explícitos
- Analise raciocínio separadamente da resposta
- Use para debugging de falhas do modelo
| Problema | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Usar linguagem imprecisa em prompts | alta | Seja explícito: |
| Esperar formato específico sem especificá-lo | alta | Especifique formato explicitamente: |
| Dizer apenas o que fazer, não o que evitar | média | Inclua "não faças" explícitos: |
| Mudar prompts sem medir impacto | média | Avaliação sistemática: |
| Incluir contexto irrelevante "só por segurança" | média | Curar contexto: |
| Exemplos tendenciosos ou não representativos | média | Exemplos diversos: |
| Usar temperatura padrão para todas as tarefas | média | Temperatura apropriada à tarefa: |
| Não considerar prompt injection em input do usuário | alta | Defender contra injection: |
Funciona bem com: ai-agents-architect, rag-engineer, backend, product-manager
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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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