Engenharia de IA que o agente segue — não negocia.
Construir com LLM sob o mesmo piso de segurança e dados da casa: prompt injection é ataque de 1ª linha, saída não confiável até validada, nenhum LLM decide autorização e RAG isolado por tenant.
$ schematize install aiPisos inegociáveis
Não se desligam "pra ir mais rápido". Lista completa na skill.
Nenhum LLM decide autorização
O modelo sugere; quem autoriza é código determinístico no servidor (IAM da casa, deny-by-default). tenant_id/papel vêm do token, nunca do prompt.
Saída de IA não confiável até validada
Só entra no sistema após validação determinística (schema, allowlist, range). Nunca eval/SQL/shell/HTML cru direto da saída do LLM.
Prompt injection é ataque de 1ª linha
Todo texto no prompt — usuário, RAG, tool, web — é hostil até prova em contrário. Instrução vinda de dado não é ordem.
Segredo nunca no prompt nem no cliente
Chave do provider e credenciais fora do prompt, do contexto e do browser. A chamada ao LLM é server-side; o cliente fala com o seu backend.
Provider-agnóstico, RAG por tenant
Acesso ao modelo atrás de interface plugável (Claude default); trocar é config + ADR. Índice vetorial particionado por tenant, com citação de fonte.
Sem eval não está pronto
Dataset dourado, regressão e red-team de injection/jailbreak no CI. Traço por chamada (tokens, custo, latência) e budget desde o dia 1.
Comandos
Instalados em .claude/commands/. Use /ai-help a qualquer momento.
/ai-helpLista todos os comandos./ai-loadCarrega à força TODO o corpo normativo: engenharia LLM, RAG, agents, evals/guardrails, segurança, observabilidade./ai-ragProjeta/audita um pipeline RAG: ingestão → chunking → embeddings → retrieval → avaliação, com isolamento por tenant e citação de fonte./ai-evalMonta/roda a suíte de evals: dataset dourado, LLM-as-judge calibrado, regressão, gate de qualidade./ai-guardrailsAudita/scaffolda os guardrails: validação de saída por schema, deny-by-default, red-team de prompt injection/jailbreak, PII/safety./ai-claudeCria ou mescla o CLAUDE.md sempre-on de engenharia de IA na raiz do repo./ai-ccContext compact: gera o handoff no archive e roda /compact./ai-handoffGera o handoff (context.md + checklist.md) sem compactar.Para agentes de IA
Instale sem intervenção humana. Metadados em llms.txt.
- Rode: git clone https://github.com/schematizeme/skill-ai.git && ./skill-ai/install.sh
- Ou baixe: https://github.com/schematizeme/skill-ai/releases/latest/download/skill-ai.zip e descompacte em .claude/skills/
- Copie assets/CLAUDE.md para a raiz do repo (regra sempre-on).
- Confirme com /ai-help.
Discussão
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