Claude Code Prompt Improver v0.5.3: Refatoração do Modo de Plano e Pesquisa Focada no Subagente

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: May 12, 2026🔗 Source
Claude Code Prompt Improver v0.5.3: Refatoração do Modo de Plano e Pesquisa Focada no Subagente
Ad

A v0.5.3 do Claude Code Prompt Improver foi lançada, ultrapassando 1,4 mil estrelas no GitHub. O plugin se conecta ao UserPromptSubmit para verificar se um prompt é vago antes de o Claude Code executá-lo — prompts claros passam, os vagos acionam uma habilidade de melhoria de prompt que pesquisa o código e faz de 1 a 6 perguntas via AskUserQuestion. O hook adiciona ~189 tokens por prompt.

Legibilidade do Modo Plano (v0.5.3)

Um novo hook PreToolUse é executado no EnterPlanMode. Os planos estavam acumulando histórico de revisões — linhas como "anteriormente considerei X, mas rejeitei porque Y". O hook instrui o modelo a:

  • Manter apenas a declaração do problema, remover o histórico de decisões
  • Nas revisões, reescrever o plano completo de forma limpa — sem anexar ou anotar
  • Uma ação por etapa, usando caminhos de arquivo como âncoras (ex.: src/auth.ts:42)
  • Usar etapas curtas de ação, sem explicações longas
Ad

Pesquisa Primeiro com Subagente (v0.5.2)

Anteriormente, prompts vagos acionavam Glob, Grep, WebSearch e outras ferramentas de busca diretamente no contexto principal, queimando tokens do modelo principal. Agora essas ferramentas são executadas através de subagentes Task/Explore no Haiku, usando uma janela de contexto separada. O contexto principal lida apenas com comandos git, leitura de arquivos únicos nomeados pelo usuário, síntese e a pergunta final ao usuário.

Manutenção (v0.5.0 e v0.5.1)

  • Marketplace renomeado de claude-code-marketplace para severity1-marketplace
  • Comando do hook usa python3 || python para compatibilidade com Windows
  • CLAUDE.md usa formato de memória automática

Instalação

claude plugin marketplace add severity1/severity1-marketplace
claude plugin install prompt-improver@severity1-marketplace

Repositório

github.com/severity1/claude-code-prompt-improver

📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

O Krasis LLM Runtime Apresenta Melhorias de 8,9x na Velocidade de Preenchimento e 4,7x na Velocidade de Decodificação em Relação ao Llama.cpp
Tools

O Krasis LLM Runtime Apresenta Melhorias de 8,9x na Velocidade de Preenchimento e 4,7x na Velocidade de Decodificação em Relação ao Llama.cpp

O runtime Krasis LLM agora executa tanto o preenchimento quanto a decodificação inteiramente na GPU com diferentes estratégias de otimização, alcançando preenchimento 8,9x mais rápido e decodificação 4,7x mais rápida que o llama.cpp no Qwen3.5-122B com uma única GPU 5090.

OpenClawRadar
Habilidade de autocura de código aberto para agentes de IA detecta e corrige falhas automaticamente.
Tools

Habilidade de autocura de código aberto para agentes de IA detecta e corrige falhas automaticamente.

Uma nova habilidade de código aberto permite que agentes de IA detectem automaticamente falhas, diagnostiquem causas raiz e implementem correções. Inclui um scanner de falhas para crons, subagentes e logs de implantação, além de um banco de dados que aprende com correções anteriores.

OpenClawRadar
PocketBot: aplicativo iOS usa Claude para gerar automações JavaScript determinísticas a partir de linguagem natural
Tools

PocketBot: aplicativo iOS usa Claude para gerar automações JavaScript determinísticas a partir de linguagem natural

PocketBot é um aplicativo de automação móvel para iOS que usa o Claude (via AWS Bedrock) para converter solicitações em linguagem simples em scripts JavaScript autossuficientes. O LLM escreve o código uma vez, e então os scripts determinísticos são executados conforme agendamento em um ambiente de execução isolado, sem envolvimento de IA.

OpenClawRadar
Explorando o Sinal de Agência Oculta (Â) de LLMs para Melhor Chamada de Ferramentas
Tools

Explorando o Sinal de Agência Oculta (Â) de LLMs para Melhor Chamada de Ferramentas

Um desenvolvedor descobriu que os LLMs têm uma direção de estado oculto linearmente separável chamada  que prevê chamadas de ferramentas com AUC > 0,94. Usar esse sinal para forçar chamadas de ferramentas melhorou o desempenho do Qwen3-1.7B de 26,7% para 85% (+58% de ganho) e reduziu as falhas sem ferramentas de 43% para 2,6%.

OpenClawRadar