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
Mensagem pronta para colar
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 diagnoseOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/diagnose/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo 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
Comentários
- …
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