Prompts com a tag: #LLMs

4.0
39

Prompting Techniques Across 7 LLMs — Guia Prático

Prompt que gera uma análise prática de 9 técnicas de prompting testadas em 7 LLMs, incluindo descrições, exemplos, matriz de compatibilidade e melhores práticas para várias tarefas.

4.5
52

Guia de Engenharia de Prompt para Segurança e Red Teaming Seguro de LLMs

Prompt que gera um guia prático de engenharia de prompt para avaliação de segurança de LLMs, incluindo framework de red teaming, defesas, exemplos seguros, métricas e governança.

4.5
39

Grok: Avaliação comparativa entre LLMs gerais menos censurados e LLMs especializados em conteúdo adulto

Prompt avançado para avaliar criticamente a afirmação de que LLMs gerais menos censurados são melhores que LLMs especializados em conteúdo adulto, incluindo critérios de avaliação, prompts de teste seguros e métricas.

4.5
44

Roadmap de AI Generalist: Skills, Projetos e Plano de 90 dias

Prompt que gera um plano de aprendizado prático e adaptável para se tornar um AI generalist, incluindo skills-chave, um roadmap de 90 dias, projetos recomendados, recursos e dicas para quem tem tempo limitado.

4.5
41

Prompt para avaliçăo e construção de um ecossistema de estudo NEET PG baseado em LLMs com MEDICOPLASMA

Prompt que orienta a construção de um ecossistema de estudo para NEET PG usando LLMs, com ênfase em geração de questões, chat e feedback adaptativo, ancorado no caso MEDICOPLASMA/BYOL ACADEMY.

4.5
42

Construa Seu Estilo Visual com LLMs + Midjourney

Prompt que orienta a criar um guia prático para estabelecer e manter um estilo visual consistente combinando LLMs e Midjourney, incluindo templates, exemplos e métricas.

4.5
47

Prompt para resumir threads longas do Reddit com LLM

Fluxo de trabalho para resumir threads longas do Reddit usando LLMs, com foco em comparação de modelos, prompt otimizado e estratégias de automação para obter resumos úteis em diferentes comprimentos.

4.5
43

Prompt para avaliação estruturada de trade-offs em LLMs (analista, não decisor)

Prompt que orienta o modelo a agir como analista de trade-offs, avaliando opções com métricas 0–10, aplicando pesos externos e retornando apenas JSON, enquanto testa múltiplos framings para evitar decisões autônomas pelo modelo.