Explorar Prompts

Encontre os melhores prompts para suas tarefas.

4.5
11

Prompt para projetar e avaliar uma solução de videochamada com IA em tempo real (FaceTime‑like)

Este prompt orienta a criar uma solução de videochamada com IA em tempo real, abordando lacunas atuais de apps de IA, com entregáveis de produto, UX, arquitetura e testes, enfatizando presença e latência baixa.

4.5
10

Investigação da teoria Grok slow-motion: avaliação de economia de processamento

Prompt para investigar a hipótese de Grok usar vídeos curtos com slow-motion para economizar recursos, com recomendações de métodos, métricas e entregáveis.

4.5
11

Prompt de decisão A/B para modelos de renderização

Prompt para criar um fluxo automatizado de decisão A/B entre dois modelos de renderização, incluindo coleta de feedback, métricas e um pseudocódigo de implementação.

4.5
10

Prompt de Moderação de Conteúdo com IA: Análise de Políticas e Resposta a Cenários de Nudez

Prompt de IA para moderar conteúdo de usuário, identificar violações de políticas, avaliar risco e retornar uma saída estruturada de moderação, com recomendação de ações e resposta ao usuário.

4.5
12

Prompt de Detecção de Drift de Contexto em Threads de IA com Relatórios e Correções

Prompt que monitora a estabilidade de contexto em conversas longas, detecta drift, gera relatório estruturado e fornece prompts de correção para manter consistência.

4.5
13

Prompt para Diagnóstico de Moderação de Imagens com Adesivos de Nipples

Prompt avançado para diagnosticar e melhorar a moderação de imagens quando adesivos de nipples são bloqueados, incluindo cenários de teste, hipóteses técnicas, métricas e mensagens para usuários.

4.5
11

Prompt Versioning: Guia de Teste e Versionamento de Prompts

Prompt que gera uma estrutura JSON com detalhes de um prompt de versionamento e teste de prompts, incluindo a recomendação de ferramenta de IA, dificuldade, rating, e tags.

4.5
13

Prompt para diagnosticar e mitigar problemas de contexto longo em LLMs com ~55k tokens

Prompt avançado para investigar, projetar e testar soluções de memória/contato em longos contextos de código (~55k tokens) em LLMs, com foco em estratégias de chunking, recuperação de informação e avaliação de diferentes janelas de contexto.