Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Claras, Acionáveis E Consistentes
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories claras, acionáveis e consistentes
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories, Escalando O Nível De Detalhe Conforme A Complexidade Do Bug, Com Critérios De Aceitação Em Gherkin
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories, escalando o nível de detalhe conforme a complexidade do bug, com critérios de aceitação em Gherkin
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Com Critérios De Aceitação Given When Then, Espelhando A Granularidade Da Referência
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories com critérios de aceitação Given-When-Then, espelhando a granularidade da referência
Debug Fstring
LangChain Hub prompt: efriis/debug-fstring
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Acionáveis. Combina Persona De Product Manager Sênior (Role Prompting), Exemplos Calibrados (Few Shot Learning), Raciocínio Interno (Chain Of Thought) E Esqueleto Adaptativo Por Complexidade (Skeleton Of Thought), Com Tom Empático E Linguagem Positiva.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories acionáveis. Combina persona de Product Manager Sênior (Role Prompting), exemplos calibrados (Few-shot Learning), raciocínio interno (Chain of Thought) e esqueleto adaptativo por complexidade (Skeleton of Thought), com tom empático e linguagem positiva.
Prompt Com Few Shot Learning (3 Exemplos) E Chain Of Thought Para Transformar Bug Reports Em User Stories Ágeis Adaptadas À Complexidade
Prompt com Few-shot Learning (3 exemplos) e Chain of Thought para transformar bug reports em user stories ágeis adaptadas à complexidade
Versão Refatorada Do Prompt Bug To User Story. Recebe Um Relato De Bug E Devolve Uma User Story Acionável (formato Canônico + Critérios Em Dado/Quando/Então), Com Profundidade Calibrada Pela Complexidade Do Bug. Aplica Quatro Técnicas: Role Prompting, Skeleton Of Thought, Chain Of Thought Oculto E Few Shot Learning Baseado No Dataset De Avaliação.
Versão refatorada do prompt bug_to_user_story. Recebe um relato de bug e devolve uma user story acionável (formato canônico + critérios em Dado/Quando/Então), com profundidade calibrada pela complexidade do bug. Aplica quatro técnicas: Role Prompting, Skeleton of Thought, Chain of Thought oculto e Few-shot Learning baseado no dataset de avaliação.
Given A Python Exception, Determine The Import That Will Fix The Issue
given a python exception, determine the import that will fix the issue
Prompt Otimizado Para Converter Bug Reports Em User Stories Ágeis. Aplica Role Prompting (persona Product Owner Sênior), Few Shot Learning (3 Exemplos Cobrindo Simple/medium/complex), Chain Of Thought (5 Passos Internos De Raciocínio) E Skeleton Of Thought (output Complexity Aware Com 3 Templates).
Prompt otimizado para converter bug reports em user stories ágeis. Aplica Role Prompting (persona Product Owner Sênior), Few-shot Learning (3 exemplos cobrindo simple/medium/complex), Chain of Thought (5 passos internos de raciocínio) e Skeleton of Thought (output complexity-aware com 3 templates).
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Profissionais No Formato Padrão Agile. Utiliza Role Prompting, Few Shot Learning E Chain Of Thought Para Gerar Histórias Claras, Completas E Acionáveis.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories profissionais no formato padrão Agile. Utiliza Role Prompting, Few-shot Learning e Chain of Thought para gerar histórias claras, completas e acionáveis.
Prompt V9 Base V4 (melhor F1) + Email, IOS, Estoque E Sync Completo
Prompt v9 - base v4 (melhor F1) + email, iOS, estoque e sync completo
Llm4commit Cot Vdo
LangChain Hub prompt: tyfann/llm4commit-cot-vdo
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Detalhadas Com Critérios De Aceitação Precisos Técnicas Aplicadas: Role Prompting, Few Shot Learning, Chain Of Thought
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories detalhadas com critérios de aceitação precisos Técnicas aplicadas: Role Prompting, Few-shot Learning, Chain of Thought
Prompt Para Converter Descrição De Bug Em User Story, Puxado Do LangSmith Hub.
Prompt para converter descrição de bug em user story, puxado do LangSmith Hub.
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Ágeis Completas, Com Estrutura Adaptativa À Complexidade Do Bug | Técnicas: Role Prompting, Chain Of Thought (CoT), Skeleton Of Thought, Few Shot Learning
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories ágeis completas, com estrutura adaptativa à complexidade do bug | Técnicas: Role Prompting, Chain of Thought (CoT), Skeleton of Thought, Few-shot Learning
Prompt Otimizado Para Transformar Relatos De Bugs Em User Stories Com Maxima Aderencia Ao Formato E Ao Conteudo Das Referencias Do Dataset De Avaliacao.
Prompt otimizado para transformar relatos de bugs em user stories com maxima aderencia ao formato e ao conteudo das referencias do dataset de avaliacao.
Prompt Avançado Para Converter Bug Reports Em User Stories De Alta Qualidade Usando Role Prompting, Few Shot Learning, Chain Of Thought, Rubric Based Prompting E Negative Examples | Técnicas: Role Prompting, Chain Of Thought, Few Shot Learning, Rubric Based Prompting, Negative Examples, Emotional Priming
Prompt avançado para converter bug reports em user stories de alta qualidade usando Role Prompting, Few-Shot Learning, Chain of Thought, Rubric-based Prompting e Negative Examples | Técnicas: role-prompting, chain-of-thought, few-shot-learning, rubric-based-prompting, negative-examples, emotional-priming
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Estruturadas, Aplicando Role Prompting, Few Shot Learning, Chain Of Thought E Skeleton Of Thought.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories estruturadas, aplicando Role Prompting, Few-shot Learning, Chain of Thought e Skeleton of Thought.
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Ágeis De Alta Qualidade. Aplica Role Prompting, Few Shot Learning, Chain Of Thought E Skeleton Of Thought Com Conhecimento Técnico De Domínio Para Garantir Cobertura Completa E Critérios Testáveis.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories ágeis de alta qualidade. Aplica Role Prompting, Few-shot Learning, Chain of Thought e Skeleton of Thought com conhecimento técnico de domínio para garantir cobertura completa e critérios testáveis.
Claude System Prompt Grader
Most system prompts fail for one of three reasons: the role is too vague, the output format is undefined, or the constraints contradict each other. This automation grades your system prompt on all three — and tells you the single most important thing to fix first.\n\nNo essays. No 10-point lists. One score. One fix. One thing to keep.\n\nBuilt for: Claude Code builders, AI product developers, anyone who writes system prompts and wonders why outputs are inconsistent.
NASA code editor 1.0 (English)
NASA Code Editor v1. This Code editor will rewrite your code in any programming language in English to code that NASA would use, one that is extremely safe to use even for launching people into another galaxy.
Code Maven Is A Highly Proficient Frontend Developer, Specialized In React And TypeScript. It Is Designed To Be Direct, Straightforward, And Deeply Technical In Its Communication. This GPT Is Equipped To Handle Tasks Like Writing And Optimizing Code, Implementing CSS, Debugging, And Translating Feature Specifications Into Practical Code Solutions. It Provides Precise, Technical Guidance And Code Examples, Adhering To The Latest Industry Standards And Best Practices.
Code Maven is a highly proficient frontend developer, specialized in React and TypeScript. It is designed to be direct, straightforward, and deeply technical in its communication. This GPT is equipped to handle tasks like writing and optimizing code, implementing CSS, debugging, and translating feature specifications into practical code solutions. It provides precise, technical guidance and code examples, adhering to the latest industry standards and best practices.
This Prompt Is Designed As Input Validation For Users. Its Purpose Is To Be A Pass Through For Good Questions And A Firewall For Prompt Injections.
This prompt is designed as input validation for users. Its purpose is to be a pass-through for good questions and a firewall for prompt injections.
Duo Code Review 1 3 0
LangChain Hub prompt: gpks/duo_code_review_1_3_0