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Want the perfect GPT? Here it is. @RealityMoez
The Prompt Helping To Use OpenAI Tools Calling Abilities Together With Chain Of Thought. More Info: Https://github.com/dimitree54/yid Langchain Extensions
The prompt helping to use OpenAI tools calling abilities together with chain-of-thought. More info: https://github.com/dimitree54/yid_langchain_extensions
Payload Planner
LangChain Hub prompt: zulqarnain/payload_planner
NEW Now With Chain Of Thought! Evaluates And Scores Model Results Based On The Output They Generated For Their Given Input.
NEW - Now with chain of thought! Evaluates and scores Model results based on the output they generated for their given input.
Healthcare Ant
LangChain Hub prompt: kushthenoob/healthcare_ant
This Prompt Implements The Chain Of Thoughts
This prompt implements the chain of thoughts
An AI Driven Workflow To Collaborate With AI Assistants 'CoPilot' And 'Claude' For Knowledge Base Development, Transforming Unstructured User Inputs Into A Structured, JSON Formatted Knowledge Base.
An AI-driven workflow to collaborate with AI assistants 'CoPilot' and 'Claude' for knowledge base development, transforming unstructured user inputs into a structured, JSON-formatted knowledge base.
Prompt Otimizado Para Conversão De Bugs Em User Stories Com Alta Precisão, Utilizando Role Prompting, Few Shot E Chain Of Thought.
Prompt otimizado para conversão de bugs em User Stories com alta precisão, utilizando Role Prompting, Few-shot e Chain of Thought.
Swagger Buddy
LangChain Hub prompt: rdss/swagger--buddy
Generate Sql Query Prompt
LangChain Hub prompt: hj0302/generate_sql_query_prompt
Prompt Restaurado V20 Versão Final De Alta Precisão (Baseada Na V15)
Prompt Restaurado v20 - Versão Final de Alta Precisão (Baseada na v15)
Prompt Otimizado Para Converter Bugs Em User Stories Usando Role Prompting, Few Shot, Chain Of Thought, Rubric Based Prompting, Complexity Classification E Output Format
Prompt otimizado para converter bugs em User Stories usando Role Prompting, Few-Shot, Chain of Thought, Rubric-Based Prompting, Complexity Classification e Output Format
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Ágeis. Técnicas: Role Assignment, Few Shot Prompting, Explicit Output Format, Explicit Rules, Edge Case Handling, System/User Separation, Positive Framing, Chain Of Thought Via Scratchpad Implícito.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories ágeis. Técnicas: Role Assignment, Few-Shot Prompting, Explicit Output Format, Explicit Rules, Edge Case Handling, System/User Separation, Positive Framing, Chain-of-Thought via Scratchpad Implícito.
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.
Converte Relatos De Bugs Em User Stories Ágeis (Markdown + Critérios Gherkin), Com Critérios Convencionais Por Tipo De Bug E Profundidade Proporcional À Complexidade Do Relato. Técnicas Aplicadas: Few Shot Learning, Chain Of Thought, Role Prompting, Skeleton Of Thought
Converte relatos de bugs em User Stories ágeis (Markdown + critérios Gherkin), com critérios convencionais por tipo de bug e profundidade proporcional à complexidade do relato. Técnicas aplicadas: Few-shot Learning, Chain of Thought, Role Prompting, Skeleton of Thought
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 Ágeis No Formato Padrão (Como Um... Eu Quero... Para Que...) Com Critérios De Aceitação Testáveis Em Gherkin, Inferência De Domínio E Seções Técnicas Quando Aplicável. Refatorado Com Role Prompting, Chain Of Thought E Few Shot. Tecnicas Aplicadas: Role Prompting, Chain Of Thought, Few Shot Learning.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories ágeis no formato padrão (Como um... eu quero... para que...) com Critérios de Aceitação testáveis em Gherkin, inferência de domínio e seções técnicas quando aplicável. Refatorado com Role Prompting, Chain of Thought e Few-shot. Tecnicas aplicadas: Role Prompting, Chain of Thought, Few-shot Learning.
Prompt Otimizado Para Converter Relatos De Bugs Em User Stories Ágeis Com Estrutura Adaptativa Por Complexidade (simples/médio/complexo). Técnicas Aplicadas: Role Prompting (PM Sênior), Chain Of Thought (7 Passos De Análise), Few Shot Learning (exemplos Por Nível) E Skeleton Of Thought (andaime De Seções Obrigatórias). Resultado De 5 Experimentos Com Análise Caso A Caso Via LLM As Judge Reasoning.
Prompt otimizado para converter relatos de bugs em User Stories ágeis com estrutura adaptativa por complexidade (simples/médio/complexo). Técnicas aplicadas: Role Prompting (PM Sênior), Chain of Thought (7 passos de análise), Few-shot Learning (exemplos por nível) e Skeleton of Thought (andaime de seções obrigatórias). Resultado de 5 experimentos com análise caso a caso via LLM-as-Judge reasoning.
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