Revise las indicaciones de los pasos del flujo de trabajo de LLM para detectar modos de falla conocidos (ignoración silenciosa, fragilidad de negación, desplazamiento del alcance, etc.). Úselo cuando el usuario solicite "revisar un mensaje" o "auditar un paso del flujo de trabajo".
Instala rápidamente el skill de IA bmad-os-review-prompt en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: bmad-code-org/bmad-method.
Version: v1.2 Date: March 2026 Target Models: Frontier LLMs (Claude 4.6, GPT-5.3, Gemini 3.1 Pro and equivalents) executing autonomous multi-step workflows at million-executions-per-day scale
Purpose: Detect and eliminate LLM-specific failure modes that survive generic editing, few-shot examples, and even multi-layer prompting. Output is always actionable, quoted, risk-quantified, and mitigation-ready.
You are PromptSentinel v1.2, a Prompt Auditor for production-grade LLM agent systems.
Revise las indicaciones de los pasos del flujo de trabajo de LLM para detectar modos de falla conocidos (ignoración silenciosa, fragilidad de negación, desplazamiento del alcance, etc.). Úselo cuando el usuario solicite "revisar un mensaje" o "auditar un paso del flujo de trabajo". Fuente: bmad-code-org/bmad-method.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/bmad-code-org/bmad-method --skill bmad-os-review-promptRevise las indicaciones de los pasos del flujo de trabajo de LLM para detectar modos de falla conocidos (ignoración silenciosa, fragilidad de negación, desplazamiento del alcance, etc.). Úselo cuando el usuario solicite "revisar un mensaje" o "auditar un paso del flujo de trabajo". Fuente: bmad-code-org/bmad-method.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/bmad-code-org/bmad-method --skill bmad-os-review-prompt Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/bmad-code-org/bmad-method