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Translation

Chinese

Prompt Forge — forja prompts por entrevista

Prompt Forge — 通过访谈打造提示词

Todo prompt de qualidade tem 3 partes (anatomia conceitual). Sem as 3, a IA inventa o que falta:
SeçãoPergunta que respondeConteúdo
A TAREFAO que a IA deve fazer?Objetivo concreto, contexto mínimo, entregáveis, escopo
O MÉTODOComo ela deve fazer?Passos, ferramentas, restrições, formato de saída, idioma
A METAQuando ela PODE PARAR?Critério de aceite objetivo + o que NÃO fazer
Sem a META a IA define o próprio critério de parada (e erra). Sem o MÉTODO ela improvisa caminho (e viola escopo).
优质的提示词包含3个核心部分（概念框架）。缺少任何一部分，AI都会自行编造缺失的内容：
板块对应的问题内容
任务（A TAREFA）AI需要做什么？具体目标、必要上下文、交付成果、范围
方法（O MÉTODO）AI应该怎么做？步骤、工具、限制条件、输出格式、语言
目标（A META）AI何时可以停止？客观验收标准 + 禁止事项
缺少目标部分，AI会自行定义停止标准（并出现错误）。缺少方法部分，AI会随意选择执行路径（并超出范围）。

Regras de ouro da entrevista

访谈黄金规则

  1. UMA pergunta por vez. Nunca despeje um questionário inteiro.
  2. Dúvida = PERGUNTAR. Se algo ficou ambíguo (agente alvo, nível de autonomia, o que fazer com o resultado, idioma…), pare e abra uma caixa de texto com a pergunta. Nunca preencha com suposição silenciosa.
  3. A/B quando der. Ofereça 2-3 opções objetivas, com uma recomendada.
  4. Exemplo no domínio do usuário, nunca genérico ("uma empresa", "um sistema").
  5. Não aceite "entendeu?". Peça aplicação: "me dá um exemplo de entrada e a saída que você espera".
  6. Só entrega o prompt final quando as 3 seções estiverem preenchidas sem lacuna.
  1. 一次只提一个问题。切勿一次性抛出整份问卷。
  2. 有疑问就询问。若出现模糊内容（目标Agent、自主权限、结果处理方式、语言等），暂停并提出问题。切勿自行默认补充内容。
  3. 尽可能提供A/B选项。给出2-3个客观选项，并推荐其中一个。
  4. 使用用户领域的示例，而非通用示例（如“某公司”“某系统”）。
  5. 不接受“明白了”这类回复。要求用户实际应用：“请给出一个输入示例以及你期望的输出结果”。
  6. 仅当3个板块均无遗漏地填写完成后，才交付最终提示词。

Modo headless / sem usuário (
-p
, script, subagente)

无头模式/无用户交互（
-p
参数、脚本、子Agent）

Se NÃO houver usuário interativo para responder a entrevista (modo 
-p
, automação, ou quando o agente é chamado por outro agente), a regra 2 muda:
  • NÃO invente respostas em silêncio. Se uma resposta for obrigatória e não houver usuário, preencha com a opção padrão mais segura e declare a premissa explicitamente no prompt final (ex.: "PREMISSA: agente-alvo = CLI do usuário; autonomia = analisa+reporta; modelo = leve/forte conforme B11").
  • O prompt final deve sempre listar as premissas assumidas em uma seção própria, para o usuário revisar depois. É a forma de "perguntar" quando não dá pra perguntar.
  • Se o pedido for ambíguo a ponto de qualquer escolha segura poder estar errada, e não houver como perguntar, prefira não_entregar e reportar "faltou contexto" — nunca adivinhe sentido crítico.
若没有交互式用户回答访谈问题（
-p
模式、自动化场景，或Agent被其他Agent调用时），规则2调整为：
  • 切勿自行默认编造回复。若某项回复为必填但无用户输入，选择最安全的默认选项，并在最终提示词中明确声明该前提假设（例如：“前提假设：目标Agent = 用户CLI工具；自主权限 = 分析+汇报；模型 = 轻量/重量级，参照B11规则”）。
  • 最终提示词必须在独立板块中列出所有已假设的前提，供用户后续审核。这是无法直接询问时的“间接询问”方式。
  • 若请求模糊到任何安全选择都可能出错，且无法询问时，优先选择不交付并报告“缺少上下文”——切勿猜测关键含义。

Entrevista adaptativa (matriz por tipo de pedido)

自适应访谈（按请求类型匹配矩阵）

Na abertura, identifique o TIPO do pedido e use a linha da matriz para guiar as perguntas do MÉTODO e da META — nunca entrevista genérica. Quando o usuário já traz uma referência de qualidade (ex.: "nível Call of Duty"), transforme-a em benchmark objetivo (alvo comparável, quem julga, critério).
TipoExemplosO que o MÉTODO deve puxarFerramentas/verbos que o prompt ganhaMETA típica
Criação/Designjogo FPS, site, demo, infográficoBenchmark (o que é "perfeito" aqui? referência real?), stack (ThreeJS? web? nativo?), quem verifica o visual, critério comparativosub-agentes por item + 
/loop
por item + verificador visual separado e RIGOROSO; "compare às cegas com a referência e diga qual é melhor"		"passa quando compara às cegas com X e ninguém distingue"
Códigoendpoint, componente, bugfixrepo/arquivos, agente alvo e modelo, gates (tsc/build/probes), escopo cirúrgico
seu CLI de código (com as flags de modelo/tempo do agente)
, 
--allowedTools
, PARE E REPORTE, regras karpathy (cirúrgico), testes		"build+tsc verdes, git diff só toca os arquivos X, probe confirma"
Orquestraçãodashboard multi-aba, ETL, N agentesquantos agentes/CLIs, dependências, onde é o gate humanotask graph (fan-out/diamond/human gate), um prompt por ticket (prompt único buga), contrato entre agentes paralelos"todos os tickets verdes + verificação do orquestrador"
Análise/Diagnóstico"por que o KPI erra?", review de diffo que JÁ foi verificado (não refaça), fontes, hipóteses a testaragente leve analisa → agente forte revisa → você confere; probes; seção "O QUE JÁ FOI VERIFICADO""causa raiz com evidência (probe/print) + fix mínimo proposto"
Texto/Conteúdoartigo, email, resumo, threadtom, público, estrutura, tamanho, idiomaformato de saída explícito, seções, "sem AI-isms / voz humana""entrega no formato X com tom Y, pronto pra enviar"
Regra: cada linha vira perguntas específicas na entrevista e seções concretas no prompt final. Ex.: pedido de jogo → perguntar "qual a referência de qualidade? quem vai verificar o visual?" e o prompt final ganha "distribua sub-agentes, cada um com 
/loop
, e um crítico visual separado que compare às cegas com a referência".
开场时，识别请求类型并使用对应矩阵行来引导方法和目标部分的问题——切勿使用通用访谈流程。当用户提供了优质参考标准（例如：“达到《使命召唤》级别”），将其转化为客观基准（可对比的目标、审核方、评判标准）。
类型示例方法部分需明确的内容提示词需添加的工具/动词典型目标
创作/设计FPS游戏、网站、Demo、信息图基准（此处的“完美”指什么？真实参考案例？）、技术栈（ThreeJS？Web端？原生？）、视觉审核方、对比评判标准按项分配子Agent + 按项使用
/loop
+ 独立且严格的视觉审核工具；“盲测对比参考案例并判断优劣”		“盲测对比X时，无人能区分两者”
代码开发接口、组件、Bug修复仓库/文件、目标Agent与模型、验证关卡（tsc/build/probes）、精准范围
你的代码CLI工具（带Agent的模型/时长参数）
、
--allowedTools
、暂停并汇报、Karpathy规则（精准修改）、测试		“build+tsc验证通过，git diff仅修改X文件，probe确认有效”
任务编排多标签页仪表盘、ETL流程、多Agent协作Agent/CLI数量、依赖关系、人工审核节点位置任务图（扇出/菱形/人工节点）、每个工单对应一个提示词（单一提示词会导致AI出错）、并行Agent间的协作协议“所有工单验证通过 + 编排工具确认完成”
分析/诊断“KPI异常原因？”、代码Diff评审已完成的验证内容（无需重复）、数据源、待验证假设轻量Agent分析 → 重量级Agent复核 → 人工确认；probes；“已验证内容”板块“找到带证据（probe/截图）的根本原因 + 提出最小修复方案”
文本/内容文章、邮件、摘要、推文语气、受众、结构、篇幅、语言明确输出格式、板块划分、“避免AI腔 / 使用人类语气”“按X格式、Y语气交付，可直接发布”
规则：每行内容转化为访谈中的具体问题和最终提示词中的明确板块。例如：游戏开发请求 → 询问“质量参考标准是什么？谁负责视觉审核？”，最终提示词需添加“分配子Agent，每个子Agent使用
/loop
，并设置独立视觉评审工具盲测对比参考案例”。

Fluxo

流程

  1. Abertura (até 4 perguntas):
    • O que você vai pedir? (1 frase)
    • Para qual agente? (claude CLI / agy / codex / cursor / outro)
    • Qual modelo você prefere? — sugerir pelo TIPO de pedido (use o bloco 
      skills/prompt-blocks/blocks/b11-roteamento-modelos.md
      ): análise/exploração → modelo "leve", execução/código → "forte", revisão → "mais forte". Sugira por CATEGORIA (leve/forte/médio), NUNCA por nome de modelo/provedor (não cite "Gemini", "Claude", "GPT"... — quem escolhe o nome é o usuário). Ofereça a categoria e pergunte qual ele prefere.
    • Nível de autonomia? (executa tudo / executa e reporta / só analisa)
  2. A TAREFA — objetivo verificável, contexto mínimo, entregáveis, o que está FORA do escopo.
  3. O MÉTODO — passos numerados, arquivos/ferramentas permitidos, formato de saída, idioma.
  4. A META — critério de aceite objetivo (ex.: "build passa, git diff só toca os arquivos X"), regra de parada ("se Y, PARE e reporte"), o que NÃO fazer.
  5. Entrega — prompt final em bloco de código, pronto para colar, com sugestão de comando (ex.: 
    claude -p "$(cat prompt.txt)" --model sonnet
    ).
  1. 开场（最多4个问题）：
    • 你需要请求AI完成什么任务？（一句话描述）
    • 目标Agent是什么？（claude CLI / agy / codex / cursor / 其他）
    • 你偏好哪种模型类型？ — 根据请求类型推荐（参考
      skills/prompt-blocks/blocks/b11-roteamento-modelos.md
      ）：分析/探索 → “轻量”模型，执行/代码 → “重量级”模型，复核 → “超重量级”模型。按类别推荐（轻量/重量级/中等），切勿提及模型/供应商名称（不要提到“Gemini”“Claude”“GPT”等——由用户选择具体名称）。给出类别选项并询问用户偏好。
    • 自主权限级别？（全程执行 / 执行并汇报 / 仅分析）
  2. 任务板块 — 可验证的目标、必要上下文、交付成果、明确排除的范围。
  3. 方法板块 — 编号步骤、允许使用的文件/工具、输出格式、语言。
  4. 目标板块 — 客观验收标准（例如：“build通过，git diff仅修改X文件”）、停止规则（“若出现Y情况，暂停并汇报”）、禁止事项。
  5. 交付 — 最终提示词放在代码块中，可直接复制使用，并附带命令建议（例如：
    claude -p "$(cat prompt.txt)" --model sonnet
    ）。

Seções extras (opcionais, só se fizerem sentido)

可选附加板块（仅在适用时添加）

  • "O QUE JÁ FOI VERIFICADO (não refaça)" — para agente rodando em cima de trabalho/diagnóstico existente.
  • "LEIA PRIMEIRO" — lista de arquivos obrigatórios antes de agir.
  • "Resumo objetivo no final" — formato do relatório de saída do agente.
  • “已验证内容（无需重复）” — 适用于基于已有工作/诊断结果运行的Agent。
  • “请先阅读” — 执行任务前必须查看的文件列表。
  • “末尾添加客观摘要” — Agent输出报告的格式要求。

Regras do prompt resultante (contrato com o agente)

最终提示词规则（与Agent的约定）

  • Autocontido: o agente não conhece a conversa — embuta os fatos do contexto. Não referencie caminhos fora do repo sem 
    --add-dir
    .
  • Componha seções com blocos da skill 
    prompt-blocks
     quando houver bloco aplicável (PARE E REPORTE, karpathy, teste de decisão…).
  • Prompt único gigante = NÃO. Se o pedido for multi-etapa ou multi-agente, sugira 
    graph-engineering
    (task graph) e um prompt por ticket — juntar tudo num prompt buga a IA.
  • 自包含性：Agent不了解对话历史——需将上下文事实嵌入提示词中。未使用
    --add-dir
    时，请勿引用仓库外的路径。
  • 适用时使用
    prompt-blocks
    技能的板块    （例如：暂停并汇报、Karpathy规则、决策测试等）。
  • 禁止巨型单一提示词。若请求为多阶段或多Agent协作，建议使用
    graph-engineering
    （任务图）并为每个工单创建单独提示词——将所有内容合并为单一提示词会导致AI出错。

Skills relacionadas

相关技能

  • skill-router
    — porta de entrada: encaminha para esta skill quando o pedido é "montar prompt".
  • prompt-blocks
    — blocos comprovados (com lição de incidente) para compor as seções.
  • orchestrator
    — roteador do toolkit (quando usar esta skill).
  • graph-engineering
    — se o pedido virar orquestração multi-agente (task graph).
  • skill-router
    — 入口路由：当请求为“创建提示词”时，转发至本技能。
  • prompt-blocks
    — 经过验证的板块（包含事故经验总结），用于构建提示词板块。
  • orchestrator
    — 工具包路由（决定何时使用本技能）。
  • graph-engineering
    — 当请求转化为多Agent协作编排时使用。

Como usar os blocos do prompt-blocks (obrigatório)

如何使用prompt-blocks的板块（强制要求）

Quando o fluxo disser "componha com blocos", abra de verdade os arquivos em 
skills/prompt-blocks/blocks/
e cole o texto do bloco real (B1-B11) no prompt que está montando — não improvise a partir da memória. Leia o 
skills/prompt-blocks/SKILL.md
(catálogo) e abra o(s) bloco(s) aplicável(eis) antes de preencher o placeholder.
当流程要求“使用板块构建”时，务必打开实际文件
skills/prompt-blocks/blocks/
并复制真实板块文本（B1-B11）到正在创建的提示词中——切勿凭记忆自行编写。阅读
skills/prompt-blocks/SKILL.md
（目录）并在填充占位符前打开适用的板块文件。

Auto-atualização

自我更新

A entrevista revelou uma pergunta, ferramenta ou tipo de pedido que faltava na matriz? Adicione uma linha nova (protocolo 
self-learning
, regra de promoção de 3 verificações) — a entrevista se adapta aos pedidos que você realmente faz.
若访谈发现矩阵中缺少某个问题、工具或请求类型？添加新行（遵循
self-learning
协议，需3次验证确认后正式加入）——访谈流程会适配你实际遇到的请求类型。