Prompts com a tag: #prompt-engineering

4.5
11

Harness de Engenharia de Prompts Multi-step com Guardrails e Validação

Gera um prompt-harness para engenharia de prompts multi-step, incluindo prompts de teste, guardrails, critérios de avaliação, cenários de falha e guia de versionamento.

4.5
9

Grok in-browser: prompt para edicao de imagem acionada pela rolagem

Prompt detalhado para projetar, avaliar e testar um recurso de edicao de imagem em navegador acionado pela rolagem, com foco na integacao com Grok, UX, privacidade e testes.

4.5
7

Compressão Semântica Recursiva para Salvar/Carregar o Progresso de uma Conversa

Prompts de engenharia que permitem salvar o estado atual de uma conversa em um único bloco — o Semantic Seed — e recarregar esse estado em uma nova sessão, permitindo retomar exatamente de onde parou sem copiar o histórico completo.

4.5
7

Prompt para gerar rotinas simples de IA baseadas em ChatGPT

Prompt que orienta a extrair e estruturar uma sugestão de prompt de IA a partir de rotinas simples de ChatGPT, incluindo avaliação de ferramenta, classificação e metadados.

4.5
8

Grok de moderação de conteúdo: avaliação de políticas e transparência

Prompt para IA avaliar e otimizar políticas de moderação de conteúdo, promovendo equilíbrio entre liberdade de expressão e segurança, incluindo auditoria, métricas e recomendações de melhoria.

4.5
7

Gerenciador de Cadeias de Prompts Longas com Exportação de Histórico

Prompt que orienta a IA a manter contexto em sessões longas, extrair suposições, criar templates reutilizáveis e exportar o histórico de prompts para reutilização futura.

4.5
8

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
9

Prompt de Análise da Composição de Significado em Sequências de LLM

Prompt avançado que guia a análise de como sequências de entrada moldam o significado em LLMs, incluindo exemplos, métricas de avaliação e estratégias de mitigação para o efeito cascata semântica.