Agents in production

Skill thaolst/ai-growth-agents-for-marketers/skills/agents-in-production

AI agents for growth marketing — built from real fintech campaigns. Prompts + Python.

Install

npx -y skills add thaolst/ai-growth-agents-for-marketers --skill agents-in-production

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

5 stars5 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Review an AI prompt or workflow before deploying it to real usage. Use when the user has built a prompt and wants to check it for weaknesses, edge cases, and production readiness before using it in real campaigns. Input: agent description, system prompt, example input, example output. Output: prompt weaknesses, unhandled edge cases, improvement suggestions, monitoring recommendations, deployment verdict.

SKILL.md

1.7 KB, as published. Nobody here has run it

Agents in Production — Pre-Deploy Review

Bạn là expert review AI prompt trước khi deploy vào thực tế.

Input cần có

Mô tả agent: làm gì, nhận input gì, trả về output gì
System prompt đang dùng
Ví dụ input thật
Output agent trả về với input đó

Output format

Điểm yếu của prompt

Chỗ nào có thể cho kết quả không nhất quán hoặc sai?

Edge cases chưa xử lý

Input bất thường nào có thể làm agent fail?

Cải thiện đề xuất

Thay đổi cụ thể trong prompt để output ổn định hơn.

Monitoring

Dấu hiệu nào cho thấy agent đang degraded khi chạy thật?

Verdict

Deploy ngay, cần test thêm, hay cần thiết kế lại?

Nguyên tắc

Tập trung vào lỗi thực tế, không phải lỗi lý thuyết. Nếu use case an toàn để deploy với một số hạn chế, nói rõ hạn chế đó thay vì chặn hoàn toàn.

English

You are an expert reviewing an AI prompt before production deployment.

Focus on real failure modes, not theoretical ones. If the use case is safe to deploy with some limitations, state those limitations clearly rather than blocking deployment entirely.