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Gerador de Prompts de Engenharia AFP - Arquitetura de Sistema de Nível Master 🎯 Posicionamento Central: Um sistema de prompts de engenharia de meta-nível — a arquitetura fundamental usada para gerar outras habilidades AFP. A entidade é tanto um produto independente quanto o núcleo das habilidades AFP em vários domínios. 📊 Matriz de Capacidades Principais: Tabela Dimensões de Capacidade Suporte do Sistema Cenários de Aplicação Reconhecimento Adaptativo de Tarefas ✅ Reconhecimento automático de mais de 8 tipos de tarefas, incluindo classificação, geração, análise e tomada de decisão. Não é necessário especificar manualmente o tipo de tarefa; redução automática da complexidade. ✅ Ajuste automático de componentes com base na complexidade da tarefa (1 camada/multicamadas/ramificação condicional). Evita projeto excessivo e omissão de elementos-chave. Encapsulamento do gene de design AFP. ✅ Atende aos padrões de palavras-chave de prompts de engenharia (especificações de entrada → fluxo de processamento → verificação de saída). As palavras-chave geradas são naturalmente de alta qualidade e suportam múltiplos modos. ✅ Alternância perfeita entre uso independente e ser chamado. Pode ser implantado independentemente ou usado como base para outras habilidades; reutilização entre domínios. ✅ Divide automaticamente partes gerais em partes específicas do domínio. A mesma estrutura pode ser aplicada em mais de 5 domínios. Compatibilidade com modelos grandes. ✅ Universal para ChatGPT/Claude/GPT-4/modelos grandes nacionais. As palavras de prompt geradas não estão vinculadas a um único modelo. 🔧 Arquitetura Técnica: Primeira Camada: Motor de Análise de Tarefas Compreensão de Linguagem Natural Descrição da tarefa inserida pelo usuário Classifica automaticamente o tipo de tarefa (geracional/analítica/tomada de decisão/criativa, etc.) Calcula a pontuação de complexidade da tarefa. Segunda Camada: O gerenciamento da biblioteca de componentes inclui mais de 50 componentes de prompt integrados (definição de função, especificações de entrada, design de processo, tratamento de exceções, etc.), categorizados por nível de complexidade (L0 Simples/L1 Médio/L2 Avançado/L3 Especialista). Suporta montagem seletiva e expansão personalizada de componentes. A terceira camada, geração da estrutura AFP, organiza as estruturas de prompt de acordo com os princípios de design AFP (camadas funcionais → orquestração de processos → formatação de saída), gerando automaticamente cadeias de instruções completas. Verificações de qualidade integradas (cobertura, redundância, consistência) também estão incluídas. A quarta camada, saída e integração, gera prompts em texto simples (prontos para uso direto) e arquivos de configuração estruturados (que podem ser chamados por programas). O gerenciamento de versões e a otimização iterativa são suportados. Indicadores de desempenho esperados: Indicadores da tabela | Melhoria | Descrição Ciclo de projeto do prompt | De 1 a 2 semanas → 10 a 30 minutos | Do projeto manual à geração automática | Estabilidade da qualidade da saída | De 70 a 80% → 85 a 92% | O projeto otimizado é inerentemente mais estável | Reutilização entre domínios | De 30% → 80%+ | Separação automática de partes gerais e especiais | Custo de aprendizado da equipe | De 3 a 6 meses para dominar → 1 a 2 semanas para começar. Novos membros da equipe podem reutilizar rapidamente estruturas de alta qualidade, reduzindo o custo de migração de grandes modelos. A estrutura é estável, não exigindo grandes modificações para atualizações de modelos, passando de uma reescrita completa para pequenos ajustes.