PromptOS

A Cognitive Operating System for Advanced Prompt Engineering

PromptOS é um sistema operacional cognitivo projetado para estruturar, padronizar e elevar práticas avançadas de engenharia de prompts.
Ele combina arquitetura, teoria, modelos, ferramentas e documentação em um único ecossistema coerente, escalável e profissional.

Este repositório foi construído para equipes, criadores, pesquisadores e organizações que precisam de consistência, precisão, reaplicabilidade, e inteligência operacional em workflows com modelos de linguagem.

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🔍 Visão Geral

PromptOS é composto por quatro camadas complementares:

1. Arquitetura Cognitiva
   Ciclos, tensões e padrões que regulam coerência, estabilidade, densidade semântica e intencionalidade.

2. Teoria Estruturada
   Modelos conceituais que fundamentam o funcionamento:
   RoT Framework, Ambiguidade Controlada, Densidade Semântica, Topologias Cognitivas, etc.

3. Modelos e Prompts Profissionais
   Prompts prontos para uso, padronizados, auditáveis e integráveis em pipelines produtivos.

4. Ferramentas e Templates
   Scripts, medidores, validadores e modelos estruturais para padronização organizacional.

O objetivo é simples:
Transformar prompting em uma disciplina técnica profissional, previsível e escalável.

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🧩 Estrutura do Repositório

PromptOS/
│
├── README.md
├── MANIFESTO.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
│
├── /docs
│   ├── overview.md
│   ├── system-architecture.md
│   ├── design-principles.md
│   ├── glossary.md
│   ├── semantic-density.md
│   ├── ambiguity-control.md
│   ├── topologies.md
│   ├── cognitive-cycles.md
│   ├── rot-metacognition.md
│   ├── agent-spec.md
│   └── roadmap.md
│
├── /theory
│   ├── rot_framework.md
│   ├── semantic_density_theory.md
│   ├── lexical_ambiguity_theory.md
│   ├── persona_as_attractor.md
│   ├── cot_tot_got.md
│   ├── multi_agent_cognition.md
│   ├── coherence_contract.md
│   └── prompting_as_cognitive_architecture.md
│
├── /models
│   ├── core_system_prompt.md
│   ├── persona_generator.md
│   ├── scientific_extractor.md
│   ├── sop_technical.md
│   ├── whitepaper_writer.md
│   ├── researcher_mode.md
│   ├── debug_interpreter.md
│   ├── creative_mode.md
│   ├── meta_prompt_orchestrator.md
│   └── reverse_engineer_scientist.md
│
├── /templates
│   ├── prompt_template.json
│   ├── persona_template.md
│   ├── multistage_template.md
│   ├── sop_template.md
│   ├── agent_template.md
│   └── report_template.md
│
├── /tools
│   ├── prompt_generator_colab.ipynb
│   ├── semantic_density_meter.py
│   ├── lexical_ambiguity_meter.py
│   ├── vector_style_tuner.py
│   ├── prompt_expander.py
│   └── repository_validator.py
│
├── /examples
│   ├── mia_nucleo.md
│   ├── deep_analysis.md
│   ├── secure_mode.md
│   ├── interpretability_mode.md
│   └── agent_chains.md
│
└── /assets
    ├── diagrams/
    ├── images/
    └── logos/

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🎯 Objetivos do PromptOS

• Padronizar práticas avançadas de prompting
• Reduzir variação entre resultados
• Criar reprodutibilidade entre agentes e modelos
• Fornecer estrutura cognitiva para projetar prompts realmente complexos
• Servir como base para sistemas multi-agentes
• Criar uma linguagem comum para engenharia de prompts
• Facilitar auditoria, debug e validação de prompts

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🔧 Componentes Principais

1. Documentação (/docs)

Explica a arquitetura do sistema, princípios, topologias e metodologia.

2. Teoria (/theory)

Camada conceitual profunda que fundamenta cada técnica usada no repositório.

3. Modelos (/models)

Prompts altamente profissionais, cada um projetado para um tipo de tarefa crítica.

4. Templates (/templates)

Modelos reutilizáveis para criar prompts padronizados.

5. Ferramentas (/tools)

Scripts e notebooks para medição, ajuste e expansão de prompts.

6. Exemplos (/examples)

Casos reais, cadeias de agentes, modos de operação e análises profundas.

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🚀 Como Começar

1. Leia o Overview

/docs/overview.md

2. Entenda a Arquitetura Cognitiva

/docs/system-architecture.md

3. Comece pelos Modelos Prontos

/models/core_system_prompt.md
/models/researcher_mode.md

4. Crie seus próprios prompts com os Templates

/templates/

5. Valide e otimize usando as Ferramentas

/tools/

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🗺️ Roadmap (resumo)

• Expansão da biblioteca de modelos
• Ferramentas adicionais para análise semântica
• Diagramas interativos da arquitetura
• Automação interna do RoT Framework
• Versão “PromptOS Lite” para iniciantes
• Módulo multimodal (v0.2)
• SDK simples para integração via API

Detalhes em: /docs/roadmap.md

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🤝 Contribuição

Contribuições são bem-vindas. Consulte o guia em: CONTRIBUTING.md

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📄 Licença

Distribuído sob a licença definida em: LICENSE

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🌐 PromptOS

A Cognitive Operating System for Advanced Prompt Engineering

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📘 Visão Geral

PromptOS é um Sistema Operacional Cognitivo projetado para organizar, estruturar e operacionalizar Engenharia de Prompts em nível profissional, científico e corporativo.

Ele fornece um ecossistema completo para criação, validação, documentação e reutilização de prompts avançados, oferecendo:

• Modelos modulares
• Ferramentas cognitivas
• Frameworks científicos
• Pipelines reprodutíveis
• Templates operacionais
• Teoria unificada de design semântico

O objetivo é transformar a criação de prompts em um processo sistemático, com rigor, clareza e escalabilidade.

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🧠 Princípios Centrais

1. Engenharia Cognitiva

Prompts construídos como protocolos mentais — claros, compartimentados, validáveis.

2. Estrutura Computacional

Arquitetura em camadas, fluxo previsível, comportamento determinístico.

3. Semântica Operacional

Cada palavra do prompt é parte de uma função, mecanismo, papel ou restrição.

4. Reprodutibilidade Científica

Todos os modelos podem ser testados, reexecutados e comparados.

5. Alta Transferência

Prompts reaproveitáveis entre contextos, áreas e modelos diferentes.

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🗂 Estrutura do Repositório

PromptOS/
│
├── assets/                 # Imagens, banners, diagramas
├── docs/                   # Documentação expandida
├── examples/               # Exemplos de uso e casos reais
├── models/                 # Modelos de prompts (capas, sistemas, frameworks)
├── templates/              # Templates prontos para adaptação
├── theory/                 # Base teórica, princípios e fundamentos
├── tools/                  # Ferramentas cognitivas e utilitários
│
└── README.md               # Este arquivo

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🧩 Componentes do PromptOS

📦 1. Models

Coleção de modelos prontos e altamente especializados:

• Árvore de especialistas
• Frameworks cognitivos
• Sistemas multiespecialistas
• Kits de prompts (elite, avançados, SOTA)
• Inferência, validação, auditoria
• Ferramentas de fluxo e orchestration

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📐 2. Templates

Modelos “semi-vazios” para preenchimento rápido:

• Templates de sistema
• Templates de agentes
• Templates de pesquisa
• Templates para colab notebooks
• Estruturas de prompts multi-etapas

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📚 3. Theory

Fundamentos conceituais:

• Semântica cognitiva aplicada
• Engenharia reversa de prompts
• Abstrações operacionais
• Design orientado à intenção
• Mecanismos, heurísticas e camadas cognitivas

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🛠 4. Tools

Ferramentas auxiliares:

• Builders e generators
• Conversores
• Normalizadores de prompts
• Estruturas de teste e validação
• Avaliação de saída

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⚙️ Filosofia de Design

O PromptOS foi construído com foco em:

✔️ Clareza Estrutural

Prompts devem ser compreensíveis, audíveis e debuggáveis.

✔️ Modularidade Total

Cada parte pode ser desmontada, recombinada e reusada.

✔️ Abstração Inteligente

Um prompt deve funcionar como um mecanismo, não um texto.

✔️ Interoperabilidade

Compatível com qualquer LLM, fluxo e ferramenta.

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🧪 Reprodutibilidade e Validação

O ecossistema inclui estrutura para:

• Testes A/B de prompts
• Comparação entre modelos
• Checagem de consistência
• Auditoria de mecanismos cognitivos
• Benchmarks customizados

Rigor científico é parte central da filosofia.

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📊 Roadmap Inicial

• Criar banners finais (SVG/PNG)
• Criar site (docs) via GitHub Pages
• Adicionar notebooks demonstrativos
• Criar gerador de prompts automático (via Colab)
• Criar SDK minimalista para uso programático
• Criar uma biblioteca de agentes cognitivos

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🤝 Contribuição

O PromptOS está aberto para contribuições:

• Novos templates
• Novos modelos de prompts
• Novas ferramentas cognitivas
• Melhorias na documentação
• Estudos teóricos e verificações empíricas

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📄 Licença

Definir licença (MIT, Apache 2.0, ou outra conforme estratégia).

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🧭 Propósito Final

Transformar o design de prompts em uma prática:

• Reprodutível
• Escalável
• Auditável
• Mensurável
• Operacional

PromptOS é onde a engenharia de prompts deixa de ser “arte” e se torna infraestrutura cognitiva.

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📦 BLUEPRINT COMPLETO DO REPOSITÓRIO — PromptOS v1.0

Este blueprint cria um ecossistema completo para engenharia de prompts avançada: teoria, modelos, templates, ferramentas, documentação, exemplos, pipelines e o Colab Generator.

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🗂️ 1. Estrutura Geral do Repositório

/PromptOS
│
├── README.md
├── MANIFESTO.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
│
├── /docs
│   ├── overview.md
│   ├── architecture.md
│   ├── principles.md
│   ├── glossary.md
│   ├── semantic-density.md
│   ├── ambiguity-control.md
│   ├── topologies.md
│   ├── cognitive-cycles.md
│   ├── rot-reflection-tension.md
│   ├── agent-design.md
│   └── roadmap.md
│
├── /theory
│   ├── rot.md
│   ├── sd_semantic_density.md
│   ├── lexical_ambiguity.md
│   ├── persona_as_attractor.md
│   ├── chain_vs_tree_vs_graph.md
│   ├── multi_agent_patterns.md
│   ├── coherence_contract.md
│   └── prompting_as_cognitive_architecture.md
│
├── /models
│   ├── core_system_prompt.md
│   ├── persona_generator.md
│   ├── scientific_extractor.md
│   ├── sop_technical.md
│   ├── whitepaper_writer.md
│   ├── researcher_mode.md
│   ├── debug_interpreter.md
│   ├── creative_mode.md
│   └── meta_prompt_orchestrator.md
│
├── /templates
│   ├── prompt_template.json
│   ├── persona_template.md
│   ├── multistage_template.md
│   ├── sop_template.md
│   ├── agent_template.md
│   └── report_template.md
│
├── /tools
│   ├── prompt_generator_colab.ipynb
│   ├── semantic_density_meter.py
│   ├── lexical_ambiguity_meter.py
│   ├── vector_style_tuner.py
│   ├── prompt_expander.py
│   └── repository_validator.py
│
├── /examples
│   ├── mia_nucleo.md
│   ├── deep_analysis.md
│   ├── secure_mode.md
│   ├── interpretability_mode.md
│   └── agent_chains.md
│
└── /assets
    ├── diagrams/
    ├── images/
    └── logos/

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📄 2. Arquivos Iniciais (com conteúdo pronto)

README.md

Estrutura profissional:

# PromptOS — Prompt Architecture Framework

PromptOS é um framework modular de engenharia de prompts avançada baseado em:

- Arquiteturas Cognitivas (CoT / ToT / GoT)
- Densidade Semântica (SD)
- Redução de Ambiguidade Lexical
- Ciclos Cognitivos
- Modelos multi-persona
- RoT – Reflection of Tension (heurística original)
- Padrões formais para geração de prompts estruturados

Este repositório fornece:

- 📘 Teoria completa
- 🔧 Ferramentas para geração e validação
- 🧠 Modelos profissionais de prompt (templates, system prompts, módulos)
- 🧪 Exemplos reais
- ☁️ Colab: Gerador automático de prompts

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## 📂 Estrutura

- `/docs`: documentação completa
- `/theory`: fundamentos teóricos
- `/models`: system prompts avançados
- `/templates`: templates modulares
- `/tools`: Colab Generator + analisadores
- `/examples`: casos de uso reais

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## 🚀 Começando

1. Leia `/docs/overview.md`
2. Abra o Colab em `/tools/prompt_generator_colab.ipynb`
3. Gere seu primeiro modelo de prompt

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## 📜 Licença

MIT — uso aberto para pesquisa e engenharia de IA.

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MANIFESTO.md

# MANIFESTO DO PromptOS

Acreditamos que:

- Engenharia de prompt é **engenharia cognitiva**
- Prompts são **arquiteturas**, não blocos de texto
- Um prompt é uma **interface entre humano e modelo**
- Usuários comuns merecem acesso a modelos poderosos através de **orientação estruturada**
- O sistema prompt é tão importante quanto os pesos
- Prompt Design deve ser **mensurável, rastreável e reproduzível**

PromptOS formaliza uma *linguagem* para construir modelos de comportamento.

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CONTRIBUTING.md

Inclui:

• padrões de commit
• estilos de escrita
• como adicionar um novo módulo
• como validar SD e ambiguidade

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🧱 3. Padrões do Repositório

✔️ Convenção de Nomes

• componentes: nome_modulo.md
• templates: xxx_template.md
• métricas: nome_meter.py
• teoria: conceito_teorico.md
• agentes: agent_nome.md

✔️ Convenção de Estrutura nos Prompts

Cada prompt deve conter:

# NOME DO MODELO
## Objetivo
## Arquitetura
## Parâmetros
## Procedimentos
## Estilo Cognitivo
## Mecanismos de Controle
## Exemplos

✔️ Convenção de Versionamento

• v1.x = estável
• v0.x = experimental
• branches: feature/, theory/, models/

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🧩 4. Templates Iniciais (conteúdo real)

prompt_template.json

{
  "core": "",
  "persona": "",
  "task": "",
  "constraints": "",
  "style": "",
  "procedures": [],
  "output_format": ""
}

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persona_template.md

# PERSONA TEMPLATE

**Nome:**  
**Arquetipo Cognitivo:**  
**Tom:**  
**Limitações:**  
**Poderes Cognitivos:**  
**Estilo de Resposta:**  

## Protocolos
- Regra 1:
- Regra 2:

## Frases-âncora
- "..."
- "..."

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multistage_template.md

# ESTRUTURA MULTI-ETAPAS

1. **Contextualização**
2. **Diagnóstico**
3. **Plano de Execução**
4. **Análise Profunda**
5. **Validação**
6. **Síntese Final**

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⚙️ 5. Instruções do Colab (arquivo: prompt_generator_colab.ipynb)

O Colab deve permitir:

✔️ Inputs:

• objetivo do usuário
• modo (científico / criativo / técnico / auditoria / artístico / interpretabilidade)
• persona desejada
• densidade semântica
• profundidade cognitiva
• tipo de saída (relatório, SOP, agente, paper, análise)
• estilo (curto, médio, longo; direto ou discursivo)

✔️ Output:

• um prompt final montado automaticamente

• seguindo:

  • Core System Prompt
  • • persona
  • • procedimento
  • • regras
  • • arquitetura cognitiva
  • • garantias
  • • output format
  • • exemplos opcionais

✔️ Código essencial do Colab

Ele deve conter:

from generator import PromptGenerator

generator = PromptGenerator()

intent = input("Digite o objetivo: ")
mode = input("Modo: ")
density = "alta"

prompt = generator.build(
    intent=intent,
    mode=mode,
    density=density,
)

print(prompt)

E carregar:

• /models
• /templates
• /theory

para montar prompts modulares.

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🎯 6. Documentação Essencial

/docs/overview.md

Explica o que é PromptOS, para quem é, como usar.

/docs/architecture.md

A arquitetura interna:

• Core Prompt
• Layers
• Módulos
• SOP interno
• Ciclo cognitivo

/docs/principles.md

Princípios da engenharia cognitiva:

• controle contextual
• consistência
• rastreabilidade
• métricas de qualidade do prompt

/docs/glossary.md

Termos técnicos.

/docs/topologies.md

CoT ToT GoT Auto-Think Auto-Refine

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🧪 7. Conteúdos iniciais recomendados para já incluir

✔️ /models/core_system_prompt.md

A base do modelo.

✔️ /theory/rot.md

Sua heurística original.

✔️ /tools/semantic_density_meter.py

Mede densidade semântica.

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🎁 O que falta você pedir para completar isso?

Posso gerar agora:

1. Core System Prompt v1 — versão fundadora do repositório
2. Código completo do gerador automático (classe PromptGenerator)
3. O Colab inteiro pronto, código completo
4. Todas as páginas iniciais (docs, theory, models)
5. Logo + identidade visual (opcional)

Basta dizer:

👉 "Quero o item 1" 👉 "Quero todos" 👉 "Quero o Colab completo"

O que prefere?