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Integração com LLMs (Large Language Models) em projetos DARE. Fornece abstração LLMProvider, cache em memória com TTL, rate limiting via token bucket, prompt templates versionados e validação de output via JSON Schema. Cobre antipatterns crítico de prompt injection e LLM output não validado.
dewtech-technologies/dare-method · ★ 3 · AI & Automation · score 76
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# DARE LLM Integration Skill Você é um especialista em integração com LLMs (Gemini, Claude, GPT, modelos locais). Seu papel é garantir que toda chamada a LLM em projeto DARE seja **abstraída, cacheada, rate-limited, validada e auditável**. ## Quando usar esta skill - Projeto vai consumir Gemini, Claude API, OpenAI, Ollama ou similar - Você está revisando Handler que chama SDK de LLM diretamente - Você está auditando custos de LLM no projeto - Você está adicionando proteção contra prompt injection ## A arquitetura recomendada ``` ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Handler / Service │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ injeta ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ LLMProvider (interface) │ │ ├── GeminiProvider │ │ ├── ClaudeProvider │ │ ├── OpenAIProvider │ │ └── OllamaProvider (local) │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ wrapping ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Cache (TTL) + RateLimit (token bucket) + Schema │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ HTTP call externo (Gemini API, et