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Skillpedia
Prompts e LLMs280 mil · #262

prompt-optimizer

Faz seu agente analisar e melhorar os prompts que você escreve. Ele sugere como adicionar informações ou mudar a forma para que o modelo de IA entenda melhor e dê a resposta desejada.

O que ela faz

Este agente de IA ajuda você a melhorar seus pedidos (prompts) para outras IAs. Ele analisa o que você quer pedir, sugere melhorias e indica quais ferramentas da IA podem ser mais úteis para sua tarefa.

Quando usar

  • ✓Quando você quer que a IA melhore um pedido que você escreveu.
  • ✓Quando você não tem certeza de como pedir algo para a IA.
  • ✓Quando você quer saber quais ferramentas de IA são melhores para uma tarefa específica.

Exemplo do que pedir para a IA

“Otimize este pedido: 'Escreva um código para um site simples'.”

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/affaan-m/ECC/blob/main/skills/prompt-optimizer/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

Ele primeiro entende qual é o seu objetivo e o contexto do seu projeto. Depois, sugere um pedido mais claro e indica as ferramentas de IA mais adequadas para realizar a tarefa.

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 affaan-m/ECC --skill prompt-optimizer

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/prompt-optimizer/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.

Otimizador de Prompt

Analise um rascunho de prompt, critique-o, combine-o com os componentes do ecossistema ECC e gere um prompt otimizado completo que o usuário possa copiar e executar.

Quando Usar

  • O usuário diz "otimize este prompt", "melhore meu prompt", "reescreva este prompt"
  • O usuário diz "ajude-me a escrever um prompt melhor para..."
  • O usuário diz "qual é a melhor maneira de pedir ao Claude Code para..."
  • O usuário diz "优化prompt", "改进prompt", "怎么写prompt", "帮我优化这个指令"
  • O usuário cola um rascunho de prompt e pede feedback ou aprimoramento
  • O usuário diz "não sei como dar um prompt para isso"
  • O usuário diz "como devo usar o ECC para..."
  • O usuário invoca explicitamente /prompt-optimize

Não Usar Quando

  • O usuário quer que a tarefa seja feita diretamente (apenas execute-a)
  • O usuário diz "优化代码", "优化性能", "optimize this code", "optimize performance" — estas são tarefas de refatoração, não otimização de prompt
  • O usuário está perguntando sobre a configuração do ECC (use configure-ecc em vez disso)
  • O usuário quer um inventário de habilidades (use skill-stocktake em vez disso)
  • O usuário diz "apenas faça" ou "直接做"

Como Funciona

Apenas consultivo — não execute a tarefa do usuário.

NÃO escreva código, crie arquivos, execute comandos ou tome qualquer ação de implementação. Sua ÚNICA saída é uma análise mais um prompt otimizado.

Se o usuário disser "apenas faça", "直接做" ou "não otimize, apenas execute", não mude para o modo de implementação dentro desta habilidade. Informe ao usuário que esta habilidade apenas produz prompts otimizados e instrua-o a fazer uma solicitação de tarefa normal se desejar a execução.

Execute este pipeline de 6 fases sequencialmente. Apresente os resultados usando o Formato de Saída abaixo.

Pipeline de Análise

Fase 0: Detecção de Projeto

Antes de analisar o prompt, detecte o contexto atual do projeto:

  1. Verifique se existe um CLAUDE.md no diretório de trabalho — leia-o para convenções do projeto
  2. Detecte a pilha de tecnologia a partir dos arquivos do projeto:
    • package.json → Node.js / TypeScript / React / Next.js
    • go.mod → Go
    • pyproject.toml / requirements.txt → Python
    • Cargo.toml → Rust
    • build.gradle / pom.xml → Java / Kotlin (em seguida, verifique quarkus no arquivo de build → Quarkus, ou spring-boot → Spring Boot)
    • Package.swift → Swift
    • Gemfile → Ruby
    • composer.json → PHP
    • *.csproj / *.sln → .NET
    • Makefile / CMakeLists.txt → C / C++
    • cpanfile / Makefile.PL → Perl
  3. Anote a pilha de tecnologia detectada para uso nas Fases 3 e 4

Se nenhum arquivo de projeto for encontrado (por exemplo, o prompt é abstrato ou para um novo projeto), pule a detecção e marque "pilha de tecnologia desconhecida" na Fase 4.

Fase 1: Detecção de Intenção

Classifique a tarefa do usuário em uma ou mais categorias:

Categoria Palavras-chave Exemplo
Nova Funcionalidade build, create, add, implement, 创建, 实现, 添加 "Criar uma página de login"
Correção de Bug fix, broken, not working, error, 修复, 报错 "Corrigir o fluxo de autenticação"
Refatoração refactor, clean up, restructure, 重构, 整理 "Refatorar a camada de API"
Pesquisa how to, what is, explore, investigate, 怎么, 如何 "Como adicionar SSO"
Testes test, coverage, verify, 测试, 覆盖率 "Adicionar testes para o carrinho"
Revisão review, audit, check, 审查, 检查 "Revisar meu PR"
Documentação document, update docs, 文档 "Atualizar a documentação da API"
Infraestrutura deploy, CI, docker, database, 部署, 数据库 "Configurar pipeline de CI/CD"
Design design, architecture, plan, 设计, 架构 "Projetar o modelo de dados"

Fase 2: Avaliação de Escopo

Se a Fase 0 detectou um projeto, use o tamanho da base de código como um sinal. Caso contrário, estime apenas a partir da descrição do prompt e marque a estimativa como incerta.

Escopo Heurística Orquestração
TRIVIAL Arquivo único, < 50 linhas Execução direta
BAIXO Componente ou módulo único Cadeia de comandos ou habilidade
MÉDIO Múltiplos componentes, mesmo domínio Cadeia de comandos + /verify
ALTO Domínio cruzado, 5+ arquivos /plan primeiro, depois execução em fases
ÉPICO Múltiplas sessões, múltiplos PRs, mudança arquitetural Usar habilidade de blueprint para plano multi-sessão

Fase 3: Correspondência de Componentes ECC

Mapeie intenção + escopo + pilha de tecnologia (da Fase 0) para componentes ECC específicos.

Por Tipo de Intenção

Intenção Comandos Habilidades Agentes
Nova Funcionalidade /plan, /tdd, /code-review, /verify tdd-workflow, verification-loop planner, tdd-guide, code-reviewer
Correção de Bug /tdd, /build-fix, /verify tdd-workflow tdd-guide, build-error-resolver

…

Perguntas frequentes

O que é um 'prompt'?

Um prompt é a instrução ou pergunta que você dá para uma inteligência artificial.

Este agente vai fazer a tarefa para mim?

Não, ele apenas otimiza o seu pedido. Você precisará usar o pedido otimizado com outra ferramenta de IA para executar a tarefa.

O que são 'ECC components'?

São as diferentes ferramentas e agentes dentro do sistema de IA que podem ajudar a realizar tarefas.

Detalhes

Descrição original do autor

Analyze draft prompts, detect intent and missing context, match ECC commands, skills, and agents, and output a ready-to-paste optimized prompt with diagnosis and rationale — advisory only, never executes the task. Use when the user says 'optimize prompt', 'improve my prompt', 'rewrite this prompt', 'help me prompt', 优化prompt, 改进prompt, 怎么写prompt, or 帮我优化这个指令; not for requests to optimize code or p

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#262
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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