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Este não é um prompt solto: é um pacote profissional de 6 arquivos complementares criado para engenheiros de segurança e arquitetos que precisam auditar a cadeia de suprimento de agentes de IA com precisão de ~99%.
O que você recebe:
📄 01-prompt-principal.md — Um analista sênior de segurança corporificado, com persona definida, passo a passo rigoroso de 4 fases (Coleta → Análise → Síntese → Verificação) e schema JSON de saída exigido. O modelo sabe exatamente o que produzir e como.
📄 02-regras-e-restricoes.md — 7 regras imperativas que o modelo NUNCA pode violar, cobrindo lockfiles, typosquatting, instruções de agente maliciosas, autenticação MCP, CVEs, e qualidade de recomendações. Inclui tratamento de 5 casos de borda documentados e formato de erro padronizado.
📄 03-contexto-e-exemplos.md — Glossário completo do domínio (18 termos), premissas do ambiente, e DOIS exemplos few-shot completos com input real e output JSON esperado, incluindo um caso crítico com typosquatting + AGENTS.md malicioso.
📄 04-harness-de-verificacao.md — Checklist de autoverificação de 25 itens que o modelo executa antes de entregar a resposta. Mais 4 critérios de aceite objetivos para o COMPRADOR validar as saídas, matriz de severidade (Impacto x Probabilidade), e gatilhos de severidade automática.
📄 05-templates-de-variacao.md — 3 templates adaptados: versão CI/CD (tempo real <30s), análise focada em MCP Server, e auditoria de skills/instruções de agente. Com guia de seleção por cenário.
📄 06-template-adr.md — Template de Architecture Decision Record padronizado (status, contexto, decisão, consequências, alternativas, compliance) para documentar cada mitigação recomendada.
Por que isso vale mais que um prompt solto? Porque o pacote inteiro forma um sistema — o prompt principal chama as regras, que referenciam os exemplos, que alimentam o harness, que valida a saída. É um pipeline completo de geração de relatórios de segurança, não uma pergunta isolada.
Casos de uso: auditoria de repositórios antes de delegar tarefas a agentes, CI/CD gates de segurança, due diligence de fornecedores de agentes, compliance com OWASP LLM Top 10, e documentação de decisões arquiteturais via ADR.
buyer / evidence
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Modelos compatíveis: GPT-4, Claude 3.5+ (recomendado), Gemini 1.5 Pro, DeepSeek. O schema JSON de saída é universal.