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Plugin acidaos (novo): - rust-dev: desenvolvimento Core em Rust (Axum, crates, debug compiler) - spoke-dev: desenvolvimento Spokes em Next.js/TypeScript + Storybook - devops: pipelines Gitea Actions CI/CD (adaptado de GitHub para Gitea) - docs: rustdoc, TypeDoc, Outline e ADRs dev-tools: - prompt-refine: skill genérica de engenharia de prompts para agentes IA Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: prompt-refine
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description: Transforma um pedido vago em prompt de excelência — especificação detalhada, inequívoca e estruturada para agentes de IA. Usar quando "refinar prompt", "melhorar prompt", "engenharia de prompts", "prompt para agente", "estruturar instrução IA", "prompt engineering".
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allowed-tools: Read, Write, mcp__memory-supabase__search_memories
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# /prompt-refine — Engenharia de Prompts
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Transforma um pedido em linguagem natural num **prompt de excelência** pronto para ser executado por outro agente de IA.
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## Quando Usar
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- Pedido do utilizador é vago ou incompleto
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- Preparar instrução para um agente especializado
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- Criar template reutilizável para uma tarefa recorrente
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- Garantir qualidade máxima de input antes de executar
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## Protocolo
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### 1. Pesquisar contexto relevante
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```
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mcp__memory-supabase__search_memories "<palavras-chave do pedido>"
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```
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Verificar se há padrões ou decisões anteriores relacionadas.
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### 2. Analisar o pedido original
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Identificar:
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- **O quê** — resultado final esperado
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- **Para quê** — objectivo ou problema a resolver
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- **Quem** — agente ou utilizador que vai executar
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- **Restrições** — limitações técnicas, de formato ou de negócio
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- **Lacunas** — o que está implícito mas não dito
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Se faltar informação crítica → perguntar antes de estruturar.
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### 3. Estruturar o prompt de excelência
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Usar este template como base:
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## Função
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[Quem é / que papel assume o agente executante]
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## Objectivo
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[O que deve ser produzido — resultado concreto e mensurável]
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## Contexto
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[Informação de fundo necessária para compreender o pedido]
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## Requisitos
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- [Requisito 1 — obrigatório]
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- [Requisito 2 — obrigatório]
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- [Restrição ou critério de qualidade]
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## Input
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[Descrição do que o agente recebe como entrada]
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## Output esperado
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[Formato, estrutura e conteúdo exacto do resultado]
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## Exemplos
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### Exemplo positivo (fazer)
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[Exemplo concreto do resultado desejado]
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### Exemplo negativo (não fazer)
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[Exemplo do que deve ser evitado]
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## Critérios de sucesso
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- [ ] Critério 1
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- [ ] Critério 2
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```
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### 4. Rever antes de entregar
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Verificar checklist:
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- [ ] Sem ambiguidades — cada instrução tem um único significado possível
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- [ ] Completo — nenhuma informação crítica em falta
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- [ ] Accionável — o agente pode executar sem fazer suposições
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- [ ] Testável — é possível verificar se o output é correcto
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- [ ] Conciso — sem redundâncias ou instruções contraditórias
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### 5. Entregar com explicação
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Apresentar:
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1. **Prompt refinado** (em bloco de código copiável)
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2. **Decisões tomadas** — o que foi inferido vs. o que estava explícito
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3. **Questões em aberto** — se houver ambiguidades que o utilizador deve resolver
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## Exemplos de Transformação
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### Input vago
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> "Cria um agente que analisa clientes"
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### Output refinado
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```markdown
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## Função
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Analista de CRM especializado em classificação de clientes
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## Objectivo
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Gerar um relatório de segmentação de clientes com base em histórico de compras
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e interacções, identificando os segmentos de alto, médio e baixo valor.
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## Contexto
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Base de dados Desk CRM com clientes activos nos últimos 12 meses.
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Acesso via mcp__desk-crm-v3__get_customers e mcp__desk-crm-v3__get_payments.
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## Requisitos
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- Segmentar em 3 níveis: Alto Valor (>5000EUR/ano), Médio (1000-5000EUR), Baixo (<1000EUR)
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- Incluir número de projectos activos por cliente
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- Formato: tabela Markdown ordenada por valor decrescente
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## Input
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Lista de IDs de clientes ou "todos" para analisar base completa
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## Output esperado
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Tabela com: ID, Nome, Segmento, Volume Anual (EUR), Projectos Activos, Última Interacção
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```
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## Padrões de Qualidade
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| Característica | Mau prompt | Bom prompt |
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|---|---|---|
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| Especificidade | "Analisa dados" | "Calcula receita mensal por cliente em EUR para Q1 2026" |
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| Formato output | "Devolve resultados" | "Tabela Markdown com colunas: ID, Nome, Valor, Delta%" |
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| Critério sucesso | "Deve ser bom" | "Score de satisfação >85% em teste com 3 utilizadores reais" |
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| Contexto | Nenhum | "Sistema usa Desk CRM v3, moeda EUR, fuso Europe/Lisbon" |
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**Versão**: 1.0.0 | **Autor**: Descomplicar® | **Plugin**: dev-tools
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