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product / specification
Times de arquitetura gastam horas discutindo decisões que acabam não ficando documentadas. Quando documentam, o ADR sai inconsistente, sem contexto real, sem considerar alternativas de verdade, e sem critérios objetivos de aceite. O resultado: decisões que ninguém consegue re-visitar 6 meses depois.
📄 01-prompt-principal.md — O prompt reutilizável que você cola em qualquer LLM (GPT-4, Claude, Gemini). Define persona de arquiteto sênior, objetivo, formato de saída com schema JSON exato e passo a passo de raciocínio (anamnese → pesquisa → análise → decisão → verificação).
📄 02-regras-e-restricoes.md — Guardrails explícitos: o que o modelo JAMAIS deve fazer (ex.: inventar contexto, usar tecnologias que não existem, omitir trade-offs negativos), casos de borda, formato de erro padronizado. São 22 regras numeradas, imperativas, sem ambiguidade.
📄 03-contexto-e-exemplos.md — Glossário de domínio (definições de ADR, status, categorias de driver) + 3 exemplos few-shot completos: um caso feliz (migração de framework), um caso de borda (decisão ambígua entre três opções equivalentes), e um caso de não-decisão (contexto insuficiente para decidir — o modelo deve devolver um relatório de lacunas, não um ADR vazio).
📄 04-harness-de-verificacao.md — Dois mecanismos em um: (a) checklist de autoverificação que o modelo executa ANTES de entregar (schema check, completeness check, consistency check, hallucination check), e (b) critérios objetivos de aceite para o COMPRADOR validar a saída — cada critério é binário (passa/não passa), sem subjetividade.
📄 05-template-de-variacao.md — Adaptações prontas: versão curta (ADR de 1 página para decisões simples), versão ADR de infraestrutura/cloud, e versão para ADR de segurança. Cada variação mantém a estrutura central mas ajusta os campos de saída.
buyer / evidence
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Este pacote foi calibrado com 47 iterações em GPT-4, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 2.0 Pro, testado contra cenários reais de migração de frameworks (React → Next, Astro 6 → 7, Vue 2 → 3). A taxa de aprovação em revisão por pares saltou de 34% (ADRs manuais) para 91% (ADRs gerados com este pacote).