Descrição

AFP Gerador de Prompts Engenheirados · Arquitetura Mestra 🎯 Posicionamento Principal: Um sistema de engenharia de prompts em nível meta — usado para gerar a infraestrutura base de outras habilidades AFP. Ele é tanto um produto independente quanto o núcleo das habilidades AFP em vários domínios. 📊 Matriz de Capacidades Principais: Tabela Dimensão de Capacidade Suporte do Sistema Cenário de Aplicação Reconhecimento Adaptativo de Tarefas ✅ Reconhecimento automático de 8+ tipos de tarefas (classificação, geração, análise, decisão etc.) Sem necessidade de especificar manualmente o tipo de tarefa Ajuste Automático de Complexidade ✅ Ajuste automático de componentes conforme a complexidade da tarefa (1 camada/múltiplas camadas/ramificação condicional) Sem superengenharia nem omissão de elementos-chave Encapsulamento do Design Genético AFP ✅ Conformidade com padrões de prompts engenheirados (especificação de entrada → fluxo de processamento → verificação de saída) Prompts gerados naturalmente de alta qualidade Suporte a Múltiplos Modos ✅ Alternância perfeita entre uso independente e modo chamado Pode ser implantado sozinho ou chamado como camada inferior por outras habilidades Reusabilidade entre Domínios ✅ Separação automática de partes gerais/específicas do domínio Mesma estrutura aplicável a 5+ domínios Compatibilidade com Grandes Modelos ✅ ChatGPT/Claude/GPT-4/Modelos nacionais chineses universais Prompts gerados não vinculados a um único modelo 🔧 Arquitetura Técnica: Primeira Camada · Motor de Análise de Tarefas Compreensão em linguagem natural da descrição da tarefa fornecida pelo usuário Classificação automática do tipo de tarefa (geração, análise, decisão, criatividade etc.) Cálculo da pontuação de complexidade da tarefa Segunda Camada · Gerenciamento da Biblioteca de Componentes 50+ componentes de prompts engenheirados integrados (definição de papel, especificação de entrada, design de fluxo, tratamento de exceção etc.) Marcados por nível de complexidade (L0 Simples / L1 Médio / L2 Avançado / L3 Especialista) Suporte à montagem seletiva e extensão personalizada de componentes Terceira Camada · Geração do Framework AFP Estruturação dos prompts de acordo com o design genético AFP (camadas funcionais → orquestração de fluxo → formatação de saída) Geração automática da cadeia completa de instruções Inspeção de qualidade integrada (cobertura, redundância, consistência) Quarta Camada · Saída e Integração Geração de prompts em texto puro (prontos para uso) Geração de arquivos de configuração estruturados (podem ser chamados por programas) Suporte a gerenciamento de versão e otimização iterativa 📈 Indicadores de Resultados Esperados: Tabela Indicador Melhoria Descrição Ciclo de design de prompts De 1-2 semanas → 10-30 minutos Do design manual à geração automática Estabilidade da qualidade de saída De 70-80% → 85-92% Design engenheirado naturalmente mais estável Taxa de reutilização entre domínios De 30% → 80%+ Partes gerais e específicas separadas automaticamente Custo de aprendizado da equipe De 3-6 meses → 1-2 semanas para dominar Novatos podem reutilizar rapidamente frameworks de qualidade Custo de migração de grandes modelos De reescrita completa → ajuste local Framework estável, upgrades de modelo não exigem grandes mudanças