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Transforma Relatos De Bugs Em User Stories Estruturadas
Transforma relatos de bugs em user stories estruturadas
Converte Bug Reports Em User Stories Com Estrutura Adaptativa. Versão 2.7: Otimização Milimétrica Baseada Na V2.6. Injeção De Vocabulário Técnico Específico Na Regra 2 Para Maximizar O Recall (F1 Score).
Converte bug reports em user stories com estrutura adaptativa. Versão 2.7: Otimização milimétrica baseada na v2.6. Injeção de vocabulário técnico específico na Regra 2 para maximizar o Recall (F1-Score).
Converte Relatos De Bug Em User Stories Acionáveis (Como Um.../eu Quero.../para Que...) Com Critérios De Aceitação Em Gherkin, Com Formato Adaptado À Complexidade Do Bug (simple/medium/complex). Otimizado Com Role Prompting, Few Shot Learning, Raciocínio Silencioso E Output Formatting.
Converte relatos de bug em User Stories acionáveis (Como um.../eu quero.../para que...) com critérios de aceitação em Gherkin, com formato adaptado à complexidade do bug (simple/medium/complex). Otimizado com Role Prompting, Few-shot Learning, raciocínio silencioso e output formatting.
Prompt Restaurado V20 Versão Final De Alta Precisão (Baseada Na V15)
Prompt Restaurado v20 - Versão Final de Alta Precisão (Baseada na v15)
Prompt Avançado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Com Critérios De Aceitação Estruturados
Prompt avançado para converter relatos de bugs em User Stories com critérios de aceitação estruturados
Prompt Otimizado Para Converter Bug Reports Em User Stories Com Critérios De Aceitação Gherkin, Classificação De Complexidade E Regras Mandatórias Por Tipo De Bug
Prompt otimizado para converter bug reports em User Stories com critérios de aceitação Gherkin, classificação de complexidade e regras mandatórias por tipo de bug
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bug Em User Stories Ágeis (Como/Eu Quero/Para Que) Com Critérios De Aceitação Given When Then. Adapta O Nível De Detalhe À Complexidade Real Do Bug, Evita Alucinações E Segue Exatamente O Estilo Das References Do Dataset.
Prompt otimizado para converter relatos de bug em User Stories ágeis (Como/Eu quero/Para que) com Critérios de Aceitação Given-When-Then. Adapta o nível de detalhe à complexidade real do bug, evita alucinações e segue exatamente o estilo das references do dataset.
Prompt Restaurado V2.2 Com Ajuste Fino De Fidelidade Para Maximizar Scores Em Casos Simples E Complexos.
Prompt restaurado v2.2 com ajuste fino de fidelidade para maximizar scores em casos simples e complexos.
Transforma Relatos De Bugs Em User Stories Com Critérios De Aceitação.
Transforma relatos de bugs em User Stories com critérios de aceitação.
Prompt Otimizado Com Role Prompting, Chain Of Thought, Few Shot Learning E Skeleton Of Thought. Versão Final — Arquitetura De 3 Camadas: (1) Classificação Explícita Do Bug Antes De Escrever, (2) Skeleton Canônico Por Nível Ancorado Em Exemplos Verbatim Do Dataset, (3) Regras De Fidelidade Ao Relato. Elimina A Instabilidade Bimodal Das Iterações Anteriores Ao Substituir Routing Lógico Extenso Por Reconhecimento De Padrão Via Exemplos Completos Por Nível. Técnicas Aplicadas: Role Prompting, Few S
Prompt otimizado com Role Prompting, Chain of Thought, Few-shot Learning e Skeleton of Thought. Versão final — arquitetura de 3 camadas: (1) classificação explícita do bug antes de escrever, (2) skeleton canônico por nível ancorado em exemplos verbatim do dataset, (3) regras de fidelidade ao relato. Elimina a instabilidade bimodal das iterações anteriores ao substituir routing lógico extenso por reconhecimento de padrão via exemplos completos por nível. Técnicas aplicadas: Role Prompting, Few-shot Learning, Chain of Thought, Skeleton of Thought, Lexical Anchoring
Converte Relatos De Bugs Em User Stories Ageis Usando Few Shot, Chain Of Thought, Role Prompting E Rule Based Deduction. Preserva Dados Literais Do Bug E Deduz Boas Praticas Implicitas Por Categoria.
Converte relatos de bugs em User Stories ageis usando Few-shot, Chain of Thought, Role Prompting e Rule-based Deduction. Preserva dados literais do bug e deduz boas praticas implicitas por categoria.
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Claras, Completas E Prontas Para Desenvolvimento
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories claras, completas e prontas para desenvolvimento
Prompt Otimizado Para Máxima Aderência Ao Dataset E Métricas
Prompt otimizado para máxima aderência ao dataset e métricas
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Profissionais Com Critérios De Aceitação
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories profissionais com critérios de aceitação
Optimized Prompt To Convert Bug Reports Into Product Ready User Stories
Optimized prompt to convert bug reports into product-ready user stories
Prompt Otimizado Usando Over Indexing De Few Shot Formatado Para Passar Nos Testes Unitários E Maximizar Métricas.
Prompt otimizado usando over-indexing de Few-Shot formatado para passar nos testes unitários e maximizar métricas.
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
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
Prompt Otimizado Para Converter Bug Reports Em User Stories Ágeis De Alta Qualidade. Técnicas: Few Shot Learning (obrigatório), Chain Of Thought, Role Prompting, Tree Of Thought, Skeleton Of Thought.
Prompt otimizado para converter bug reports em user stories ágeis de alta qualidade. Técnicas: Few-shot Learning (obrigatório), Chain of Thought, Role Prompting, Tree of Thought, Skeleton of Thought.
Converte Relatos De Bugs Em User Stories Ágeis, Claras E Testáveis, No Formato "Como Um... Eu Quero... Para Que..." Com Critérios De Aceitação No Padrão Dado/Quando/Então. Otimizado Com Role Prompting, Few Shot E Chain Of Thought.
Converte relatos de bugs em User Stories ágeis, claras e testáveis, no formato "Como um... eu quero... para que..." com Critérios de Aceitação no padrão Dado/Quando/Então. Otimizado com Role Prompting, Few-shot e Chain of Thought.
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.