Prompts com a tag: #LLM

4.0
15

So, you think you can prompt? — Jogo educativo de detecção de prompt injection

Prompt educativo que transforma a aprendizagem sobre prompt injection em um jogo de caça-palavras seguro, gerando descrições Conceituais e dicas de mitigação sem conteúdo malicioso.

4.5
16

Prompt Fundação Meta (Meta-Foundation/Framework) para LLMs com Espelhamento Cognitivo

Prompt avançado que orienta o LLM a atuar como um framework de fundação meta com raciocínio em camadas, visando espelhamento cognitivo humano, com modos de diálogo dinâmicos e etapas estruturadas de raciocínio.

4.5
17

Prompt para Construção de uma Camada de Controle LLM com Estado Explícito e Fail-Closed

Prompt avançado para gerar uma especificação completa e código de uma camada de controle LLM com estado explícito e comportamento fail-closed, incluindo schema de estado, fluxo de fases, APIs, testes e observabilidade. Recomenda-se o uso com chatgpt pela capacidade de estruturar saídas e manter contexto.

4.5
14

Promptify Vibecoding: Prompt Avançado de Aprimoramento de Prompt para Especificações de Software

Prompt que transforma pedidos de usuários em Especificações de Requisitos de Software completas, otimizando para uso com ferramentas de IA e suportando desde solicitações vagas até pedidos bem detalhados, utilizando uma persona de Especialista Avançado em Aprimoramento de Prompt.

4.5
15

Prompt de Engenharia para Reduzir Alucinações em LLMs com UHCS

Prompt avançado que orienta o modelo a aplicar o UHCS para reduzir alucinações, com grounding, recusa responsável, citação de fontes e estrutura de saída, além de fornecer prompts reutilizáveis, métricas de fidelidade e diretrizes para uso em API.

4.5
18

Prompt estruturado R.C.T.F para evitar Context Window Amnesia

Prompt estruturado que aplica o framework R.C.T.F (Role, Context, Task, Format) para forçar LLMs a saírem do estado genérico e entregarem saídas com formato e tom definidos, reduzindo o efeito de 'average internet'.

4.5
17

Prompt para Explorar Tokens Especiais e Funções Estruturais em LLMs

Prompt educativo avançado que explica tokens especiais e funções estruturais em LLMs, com exemplos conceituais, exercícios e práticas de prompting.

4.5
14

Prompt educativo: Componentes Estruturais de uma LLM

Prompt que ensina e demonstra como tokenizadores e embeddings moldam o comportamento de uma LLM, com exercícios práticos de engenharia de prompt e diagnóstico de gargalos.

4.5
15

Prompt para Explorar as Implicações da Atenção na Engenharia de Prompts

Prompt que gera um prompt de IA baseado nas implicações da atenção, produzindo metadados estruturados sobre a aplicação e ferramentas adequadas.

4.5
15

Prompt de Design: Gateway LLM escalável com roteamento, retries e observabilidade

Prompts orientando a projetar uma arquitetura de gateway LLM que unifica roteamento, rate limiting, retries e observabilidade, com comparação de abordagens, requisitos de operações e plano de migração inspirado em Bifrost.

4.5
19

Prompt para estruturar e versionar prompts complexos de LLM com Python e Git

Prompt que orienta a criar e estruturar uma abordagem idiomática para gerenciar prompts complexos de LLMs com versionamento em Git, incluindo estrutura de diretórios, templates, DSL, testes, documentação e pipelines de validação.