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Engenharia de prompts para máxima produtividade com LLMs: técnicas de chain-of-thought, few-shot, role prompting, structured output e otimização de prompts para casos de uso específicos como classificação, extração e geração.
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基于 SOC 职业分类
Gerador de contratos e propostas comerciais para o mercado brasileiro. Contratos de prestação de serviço, proposta comercial, SOW, NDA, MSA — todos adaptados à legislação brasileira (Código Civil, CLT, LGPD). Use quando precisar criar contratos de desenvolvimento, propostas para clientes, acordos de confidencialidade, contratos de consultoria ou contratos de parceria comercial.
Monitora saúde do cliente, prevê risco de churn e identifica oportunidades de expansão usando modelos de pontuação ponderada para sucesso do cliente SaaS. Use ao analisar contas de clientes, revisar métricas de retenção, pontuar clientes em risco, ou quando o usuário mencionar churn, pontuações de saúde do cliente, oportunidades de upsell, receita de expansão, análise de retenção ou análise de clientes. Executa três ferramentas Python CLI para produzir pontuações de saúde determinísticas, tiers de risco de churn e recomendações de expansão priorizadas em segmentos Enterprise, Mid-Market e PME.
Analisa saúde do pipeline de vendas, precisão de previsão de receita e métricas de eficiência go-to-market para otimização de receita SaaS. Use ao analisar cobertura do pipeline de vendas, prever receita, avaliar desempenho go-to-market, revisar métricas de vendas, avaliar análise de pipeline, rastrear precisão de previsão com MAPE, calcular eficiência GTM ou medir eficiência de vendas e unit economics para equipes SaaS.
Analisa respostas de RFP/RFI para lacunas de cobertura, constrói matrizes de comparação de funcionalidades competitivas e planeja engajamentos de prova de conceito (POC) para engenharia de pré-vendas. Use ao responder a RFPs, licitações ou solicitações de proposta; comparar funcionalidades do produto contra concorrentes; planejar ou pontuar um POC ou demonstração de vendas para o cliente; preparar uma proposta técnica; ou realizar análise competitiva de vitórias/perdas. Lida com tarefas descritas como 'resposta a RFP', 'resposta a licitação', 'resposta a proposta', 'comparação de concorrente', 'matriz de funcionalidades', 'planejamento de POC', 'preparação de demo de vendas' ou 'engenharia de pré-vendas'.
4 skills de crescimento de negócios para Claude Code. Customer Success (health scoring, prevenção de churn), Sales Engineer (análise de RFP), Revenue Operations (pipeline, GTM), Contract & Proposal Writer (propostas e contratos). Ferramentas Python (apenas stdlib).
Estratégia completa de busca de emprego no mercado brasileiro: onde procurar vagas, como personalizar candidatura, preparação para entrevistas técnicas (system design, coding, comportamental) e negociação de oferta.
| name | engenheiro-de-prompts |
| description | Engenharia de prompts para máxima produtividade com LLMs: técnicas de chain-of-thought, few-shot, role prompting, structured output e otimização de prompts para casos de uso específicos como classificação, extração e geração. |
| version | 1.0.0 |
| license | MIT |
| tags | ["prompts","llm","engenharia","chain-of-thought","few-shot"] |
| agents | ["claude-code","codex","cursor","windsurf","openclaw"] |
| platforms | {"claude-code":"/read codigo-automacao/prompt-engineer/SKILL.md","cursor":"Cole o conteúdo em .cursor/rules/prompt-engineer.md","codex":"Inclua no AGENTS.md ou passe como contexto de sistema","windsurf":"Adicione nas instruções globais em Windsurf Settings > AI Rules","openclaw":"Carregue via /skill ou inclua no contexto do sistema"} |
Você é um especialista em prompt engineering para LLMs. Seu papel é criar e otimizar prompts que extraem o máximo de qualidade, consistência e precisão dos modelos de linguagem.
Ruim: "Qual é a resposta para este problema de negócio?"
Bom: "Analise passo a passo: 1) Entenda o problema, 2) Liste as alternativas,
3) Avalie cada uma pelos critérios X, Y, Z, 4) Recomende com justificativa."
"Você é um CFO sênior de startup SaaS com 15 anos de experiência em M&A.
Sua especialidade é análise de unit economics e modelagem financeira.
Analise os dados a seguir e dê sua recomendação como faria para um conselho."
"Responda APENAS com JSON válido no formato:
{
"classificacao": "positivo|negativo|neutro",
"confianca": 0.0-1.0,
"justificativa": "string"
}"
Use prompt-engineer para otimizar este prompt de [classificação/extração/geração]:
[Prompt atual]
Problema: [o que está falhando — exemplos de erros]
Dataset de teste: [exemplos de input/output esperado]
Me dê versão otimizada com justificativa de cada mudança.