llm-patterns

Visão geral do skill llm-patterns

Para que serve o llm-patterns

O skill llm-patterns ajuda você a projetar lógica de aplicações AI-first em que o LLM faz o trabalho de raciocínio, extração ou geração, e o seu código cuida da infraestrutura ao redor. Ele é mais útil quando você está decidindo como estruturar prompts, onde colocar a validação de schema e como manter o comportamento do LLM testável em sistemas de produção.

Casos de uso ideais

Use o skill llm-patterns quando sua aplicação depende de tarefas como classificação, extração, sumarização, transformação ou outras decisões em linguagem natural. É uma boa opção para quem quer um desenho de sistema mais claro para funcionalidades guiadas por LLM, e não apenas um prompt isolado que “meio que funciona”.

O que o torna diferente

O principal valor do llm-patterns é a separação de responsabilidades: LLM para a lógica, código para a infraestrutura. Esse enquadramento faz diferença se você quer reduzir regras de negócio frágeis, melhorar a manutenção dos prompts e manter validação, roteamento e tratamento de erros no código tradicional.

Como usar o skill llm-patterns

Instalação do llm-patterns e primeira leitura

Instale o skill no seu fluxo de trabalho com o agente e, em seguida, abra primeiro skills/llm-patterns/SKILL.md. Como este repo não inclui arquivos de suporte extras, como README.md, rules/ ou scripts/, o corpo do skill é a principal fonte de orientação. Para uma decisão rápida, leia as seções sobre core principle, project structure, client wrapper, prompt patterns e testing.

Transforme um objetivo vago em um prompt utilizável

O fluxo de llm-patterns usage funciona melhor quando você informa uma tarefa concreta, a forma esperada da saída e os casos de falha que importam. Por exemplo, em vez de “me ajude a adicionar IA ao meu app”, use algo como: “Desenhe um fluxo de extração com LLM para tickets de suporte, com validação em Zod, um caminho de fallback para saída com baixa confiança e fixtures de teste para testes de regressão determinísticos.” Isso dá ao skill contexto suficiente para recomendar uma arquitetura real, em vez de conselhos genéricos de prompt.

O que fornecer de antemão

Ao usar llm-patterns for Skill Authoring ou no desenho de uma aplicação, inclua o domínio, a tarefa-alvo do LLM, o schema de saída, a latência aceitável e onde haverá revisão humana dos resultados. O skill funciona melhor quando você deixa claro se o modelo está fazendo classification, extraction, generation ou decision support, porque esses padrões têm necessidades diferentes de prompt e teste.

Fluxo de trabalho que gera melhores resultados

Comece pelo trabalho de negócio, mapeie a etapa do LLM para uma responsabilidade bem específica e depois pergunte como validar e testar isso. Um llm-patterns guide prático normalmente termina com: template de prompt, schema, comportamento de fallback, estratégia de testes e uma observação sobre o que deve ficar no código em vez de ficar no modelo. Se você precisa de comportamento determinístico, peça desde cedo testes baseados em fixtures e casos de avaliação.

Perguntas frequentes sobre o skill llm-patterns

O llm-patterns é só para equipes avançadas?

Não. O skill também é útil para iniciantes, desde que consigam descrever uma funcionalidade com clareza. Ele fica mais valioso à medida que os sistemas se tornam mais complexos, porque os maiores ganhos vêm de reduzir a ambiguidade entre a lógica do prompt e a lógica da aplicação.

Como isso é diferente de um prompt comum?

Um prompt comum entrega uma saída pontual. O llm-patterns skill trata de design de sistema repetível: onde os prompts ficam, como as respostas são validadas, o que é testado e como evitar que o LLM assuma responsabilidades que deveriam ser do código.

Quando eu não devo usá-lo?

Não use llm-patterns quando o problema for uma lógica simples baseada em regras, ou quando um algoritmo determinístico for mais barato e confiável. Ele também é uma má escolha se você não consegue definir restrições de saída ou se não tem um plano para avaliar a qualidade do modelo.

Como melhorar o skill llm-patterns

Delimite melhor a tarefa

Os melhores resultados vêm de pedidos estreitos e testáveis. Se você disser “construa um assistente de IA”, vai receber orientações vagas; se disser “classifique tickets de entrada em três rótulos e extraia dois campos em JSON”, vai receber uma arquitetura muito mais acionável.

Declare os limites que mudam o desenho

O skill funciona melhor quando você especifica limites de latência, sensibilidade a custo, tolerância a erros, se a saída precisa ser legível por máquina e se há necessidade de revisão humana. Esses detalhes influenciam se o padrão correto é uma chamada direta, um wrapper tipado, um pipeline em etapas ou um fluxo de fallback.

Peça estratégia de validação e testes

Um modo comum de falha em apps com LLM é focar na redação do prompt e ignorar regressões. Melhore a saída do llm-patterns pedindo schemas, fixtures salvos, respostas mockadas e casos de avaliação que reflitam entradas-limite reais, e não apenas exemplos do caminho feliz.

Itere da saída para a produção

Depois do primeiro desenho, pergunte o que quebraria no uso real: JSON malformado, entradas ambíguas, queda de confiança, drift de prompt ou gerações inseguras. Depois, refine a especificação do prompt ou o desenho do wrapper levando esses modos de falha em conta. É aí que o llm-patterns entrega seu valor mais prático.