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Verify and validate AI output before it reaches users. Use when you need guardrails, output validation, safety checks, content filtering, fact-checking AI responses, catching hallucinations, preventing bad outputs, or quality gates. Also used for - AI output looks right but is wrong, how to validate JSON from LLM, LLM returns invalid data, catch bad AI outputs before users see them, output quality
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/plugin marketplace add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/ai-checking-outputs)
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Build, debug, and optimize Claude API / Anthropic SDK apps. Apps built with this skill should include prompt caching. Also handles migrating existing Claude API code between Claude model versions (4.5 → 4.6, 4.6 → 4.7, retired-model replacements). TRIGGER when: code imports `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`; user asks for the Claude API, Anthropic SDK, or Managed Agents; user adds/modifies/tunes a C
Desenvolvimento
#ai
#api
por anthropics
Crie novas skills, modifique e aprimore as existentes, e meça seu desempenho. Utilize para desenvolver, editar, otimizar, testar e comparar skills, além de refinar suas descrições para maior precisão de acionamento.
Desenvolvimento
#test
por anthropics
claude-code-plugin-release
Fluxo de trabalho automatizado de versionamento semântico e lançamento para plugins do Claude Code. Gerencia incrementos de versão em manifestos package.json, marketplace.json, plugin.json, publicação npm (para que npx claude-mem@X.Y.Z seja resolvido), verificação de build, marcação git, lançamentos no GitHub e geração de changelog.
Desenvolvimento
#ai
#git
por thedotmack
Contexto Persistente Entre Sessões para Cada Agente – Captura tudo o que seu agente faz durante as sessões, comprime com IA e injeta contexto relevante de volta em sessões futuras. Compatível com Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode e mais.
Desenvolvimento
#ai
por thedotmack
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Ler descrição completa Recolher descrição Check AI Output Before It Ships
Guide the user through adding verification and guardrails so bad AI outputs never reach users. The pattern: generate, check, fix or reject.
Step 1: Understand what to check
Ask the user:
What could go wrong? (hallucinations, wrong format, offensive content, missing info, factual errors?)How strict does it need to be? (reject bad outputs vs. try to fix them?)What's the cost of a bad output reaching users? (annoyance vs. legal/safety r[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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