luv-jeri/nonlu-skill

Skill aprimorador de prompts para agentes de IA — transforma prompts brutos em prompts estruturados e ricos em contexto. Basta adicionar /boost a qualquer prompt. Funciona com Claude Code, Cursor, Gemini, Codex e todas as ferramentas compatíveis com Agent Skills.

O que é nonlu-skill?

O luv-jeri/nonlu-skill é um aprimorador de prompts projetado especificamente para agentes de IA que atuam como codificadores, como Claude Code, Cursor, Gemini e Codex. Ele resolve um problema comum: prompts vagos ou mal formulados que geram resultados insatisfatórios. Ao adicionar `/boost` a qualquer prompt, a skill o transforma automaticamente em um prompt estruturado e rico em contexto, incluindo metadados como objetivo, restrições, exemplos e critérios de sucesso. Isso garante que o agente de IA entenda exatamente o que se espera dele, melhorando a relevância e a precisão das respostas. A skill é compatível com todas as ferramentas que suportam o padrão Agent Skills, tornando-se uma adição versátil e indispensável para desenvolvedores que desejam otimizar a comunicação com seus agentes de IA.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI
npx skills add luv-jeri/nonlu-skill

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Documentação

O que nonlu-skill faz?

Skill aprimorador de prompts para agentes de IA — transforma prompts brutos em prompts estruturados e ricos em contexto. Basta adicionar /boost a qualquer prompt. Funciona com Claude Code, Cursor, Gemini, Codex e todas as ferramentas compatíveis com Agent Skills.

Como usar

  1. Adicione /boost ao final de qualquer prompt que você enviar ao seu agente de IA.
  2. A skill irá processar automaticamente o prompt, transformando-o em uma versão aprimorada.
  3. O agente de IA receberá o prompt estruturado, resultando em respostas mais precisas e relevantes.

Exemplo

  • Prompt original: "Crie uma função para ordenar uma lista."
  • Prompt após /boost:
## Objetivo
Criar uma função que ordene uma lista de números ou strings.

## Restrições
- Use Python 3.
- Não utilize bibliotecas externas.
- Garanta eficiência O(n log n).

## Exemplos
- Entrada: [3, 1, 4, 1, 5] → Saída: [1, 1, 3, 4, 5]
- Entrada: ["banana", "maçã", "laranja"] → Saída: ["banana", "laranja", "maçã"]

## Critérios de sucesso
- A função deve ser autossuficiente e documentada.
- Deve lidar com entradas vazias e listas de tamanho 1.

Compatibilidade

FerramentaSuportado
Claude CodeSim
CursorSim
GeminiSim
CodexSim
Outras ferramentas compatíveis com Agent SkillsSim

Instalação

Para instalar esta skill, siga as instruções da sua ferramenta específica sobre como carregar skills a partir de URLs do GitHub. Geralmente, é tão simples quanto fornecer o caminho do repositório.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests no repositório luv-jeri/nonlu-skill.

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