Esaminare le richieste dei passaggi del flusso di lavoro LLM per le modalità di errore note (ignoramento silenzioso, fragilità di negazione, scorrimento dell'ambito, ecc.). Da utilizzare quando l'utente chiede di "esaminare un prompt" o "controllare un passaggio del flusso di lavoro".
Installa rapidamente la skill AI bmad-os-review-prompt nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: 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.
Esaminare le richieste dei passaggi del flusso di lavoro LLM per le modalità di errore note (ignoramento silenzioso, fragilità di negazione, scorrimento dell'ambito, ecc.). Da utilizzare quando l'utente chiede di "esaminare un prompt" o "controllare un passaggio del flusso di lavoro". Fonte: bmad-code-org/bmad-method.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/bmad-code-org/bmad-method --skill bmad-os-review-promptEsaminare le richieste dei passaggi del flusso di lavoro LLM per le modalità di errore note (ignoramento silenzioso, fragilità di negazione, scorrimento dell'ambito, ecc.). Da utilizzare quando l'utente chiede di "esaminare un prompt" o "controllare un passaggio del flusso di lavoro". Fonte: bmad-code-org/bmad-method.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/bmad-code-org/bmad-method --skill bmad-os-review-prompt Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/bmad-code-org/bmad-method