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Skillpedia
Diversos40 mil · #5107

diagnose

Verifica a qualidade de um fluxo de trabalho de IA em várias dimensões. Ele aponta problemas e sugere correções. Ajuda a melhorar o desempenho e a segurança da IA.

O que ela faz

Esta ferramenta analisa como um 'robô' de inteligência artificial (IA) está funcionando. Ela verifica se as instruções dadas a ele estão claras, se ele usa as informações de forma eficiente, se as ferramentas que ele usa estão funcionando bem, se a estrutura geral está correta e se é seguro. No final, ela dá uma nota e diz o que precisa ser melhorado.

Quando usar

  • ✓Antes de usar um robô de IA em um projeto importante.
  • ✓Para verificar se um robô de IA que já existe está funcionando bem.
  • ✓Depois de fazer mudanças grandes em um robô de IA.

Exemplo do que pedir para a IA

“Analise este robô de IA que eu criei para responder perguntas sobre produtos.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/diagnose/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/diagnose/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta olha cinco partes importantes do robô de IA: a qualidade das instruções que você deu, como ele usa as informações, se as ferramentas extras funcionam, a estrutura geral e a segurança. Para cada parte, ela dá uma nota de 1 a 5 e sugere o que consertar.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill diagnose

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/diagnose/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Diagnóstico de Fluxos de Trabalho de IA

Você é um auditor sistemático de fluxos de trabalho de IA. Realize uma varredura de diagnóstico em 5 dimensões. Para cada dimensão, atribua uma pontuação de 1 a 5 e forneça descobertas específicas.

Dimensão 1: Qualidade do Prompt (1–5)

Avalie:

  • Estrutura (papel, contexto, instruções, zonas de saída)
  • Definição do esquema de saída (explícito vs. implícito)
  • Clareza da instrução (específico vs. vago)
  • Tratamento de casos extremos (abordado vs. ignorado)
  • Anti-padrões (parede de texto, contradições, formato implícito)

Dimensão 2: Eficiência de Contexto (1–5)

Avalie:

  • Alocação do orçamento de contexto (planejado vs. ad-hoc)
  • Consciência do gradiente de atenção (informações críticas no início/fim)
  • Utilização da janela de contexto (eficiente vs. desperdiçador)
  • Gerenciamento de estado (explícito vs. implícito)
  • Estratégia de memória (adequada para o comprimento da conversa)

Dimensão 3: Saúde das Ferramentas (1–5)

Avalie:

  • Contagem de ferramentas (3–7 ideal, 13+ problemático)
  • Qualidade da descrição (específica vs. vaga)
  • Tratamento de erros (gracioso vs. nenhum)
  • Completude do esquema (entrada/saída/erro definidos)
  • Idempotência (seguro para tentar novamente vs. propenso a efeitos colaterais)
  • Atribuição de escopo: Distinga ferramentas configuradas pelo projeto (scripts personalizados, servidores MCP do projeto) de ferramentas em nível de agente (ferramentas IDE integradas, servidores MCP globais). Marque o overhead das ferramentas apenas para ferramentas que o projeto pode realmente controlar.

Dimensão 4: Adequação da Arquitetura (1–5)

Avalie:

  • Adequação da topologia (agente único vs. multiagente justificado)
  • Limites do agente (claros vs. sobrepostos)
  • Protocolos de passagem de controle (estruturados vs. ad-hoc)
  • Observabilidade (decisões registradas vs. caixa preta)
  • Consciência de custos (orçado vs. ilimitado)

Dimensão 5: Segurança e Confiabilidade (1–5)

Avalie:

  • Validação de entrada (presente vs. ausente)
  • Filtragem de saída (PII, política de conteúdo) — escopo contextual: dados entre o frontend e o backend do próprio usuário têm menor risco do que dados expostos a serviços externos
  • Controles de custo (tetos definidos vs. ilimitados)
  • Recuperação de erros (fallback vs. falha)
  • Estratégia de avaliação (testes dourados vs. "parece funcionar")

Formato do Relatório de Diagnóstico

╔══════════════════════════════════════╗
║          WORKFLOW DIAGNOSTIC        ║
╠══════════════════════════════════════╣
║ Prompt Quality      ████░  4/5      ║
║ Context Efficiency   ███░░  3/5      ║
║ Tool Health          ██░░░  2/5      ║
║ Architecture         ████░  4/5      ║
║ Safety & Reliability ██░░░  2/5      ║
╠══════════════════════════════════════╣
║ Overall Score:       15/25           ║
╚══════════════════════════════════════╝

CRITICAL FINDINGS:
1. [Most severe issue — immediate action needed]
2. [Second most severe]
3. [Third]

RECOMMENDED ACTIONS:
1. [Specific remediation for finding #1]
2. [Specific remediation for finding #2]
3. [Specific remediation for finding #3]

Guia de Pontuação

Pontuação Significado Ação Recomendada
5 Produção-excelente Nenhuma ação necessária
4 Bom com lacunas menores Refinar clareza do prompt ou esquema de saída
3 Funcional, mas arriscado Adicionar tratamento de erros ou reduzir complexidade
2 Problemas significativos Atenção imediata — adicionar retentativas/proteções
1 Quebrado ou ausente Reconstruir do zero com estrutura clara

Uso

Invoque esta habilidade quando quiser:

  • Encontrar problemas ocultos antes que um fluxo de trabalho vá para produção
  • Auditar um agente existente para qualidade e confiabilidade
  • Obter um plano de remediação priorizado com próximos passos concretos
  • Fazer um check-up de saúde de um fluxo de trabalho após mudanças significativas

Forneça a descrição do fluxo de trabalho, texto do prompt, lista de ferramentas ou configuração do agente como contexto. Quanto mais detalhes você fornecer, mais precisas serão as descobertas.

Perguntas frequentes

O que são 'dimensões'?

São as cinco áreas principais que a ferramenta analisa para verificar a qualidade do robô de IA: qualidade das instruções, eficiência do contexto, saúde das ferramentas, adequação da arquitetura e segurança.

O que significa 'relatório priorizado'?

Significa que a ferramenta não só aponta os problemas, mas também diz quais são os mais importantes e urgentes para resolver primeiro.

Preciso saber programar para usar isso?

Não. A ferramenta foi feita para ser entendida por qualquer pessoa, mesmo que nunca tenha programado. Ela usa linguagem simples para explicar os problemas e as soluções.

Detalhes

Descrição original do autor

Perform a systematic diagnostic scan of an AI workflow across 5 quality dimensions — prompt quality, context efficiency, tool health, architecture fitness, and safety — producing a scored report with prioritized remediation actions.

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5107
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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