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.
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.
Single Agent Prompt Text
LangChain Hub prompt: acooke/single_agent_prompt_text
Debug Fstring
LangChain Hub prompt: efriis/debug-fstring
Exam Review
LangChain Hub prompt: cqc/exam_review
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
Math Error Prone Identification
LangChain Hub prompt: arietem/math_error_prone_identification
Spelling Proofreader
LangChain Hub prompt: adamskrocki/spelling-proofreader
Tool Cypher
LangChain Hub prompt: erzhuoshao/tool-cypher
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
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.
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.
Gsm8k Critic
LangChain Hub prompt: arietem/gsm8k_critic
Error Normalizer
LangChain Hub prompt: rigo/error-normalizer
Alexg Test2
LangChain Hub prompt: alexg/alexg-test2
Merge Request Writer
LangChain Hub prompt: mrmoe/merge_request_writer
Prompt V11.0 — Product Manager Sênior Com Cobertura Few Shot Completa (15 Exemplos Do Dataset). Aplica Role Prompting, Chain Of Thought, Skeleton Of Thought, Few Shot Learning E XML Tagging.
Prompt v11.0 — Product Manager Sênior com cobertura few-shot completa (15 exemplos do dataset). Aplica Role Prompting, Chain of Thought, Skeleton of Thought, Few-shot Learning e XML Tagging.
Prompt V9 Base V4 (melhor F1) + Email, IOS, Estoque E Sync Completo
Prompt v9 - base v4 (melhor F1) + email, iOS, estoque e sync completo
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
Rv Generalized
LangChain Hub prompt: yadavikash7171/rv_generalized