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hm-llm-guardrails

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Catálogo de 14 patterns obrigatórios para app que integra LLM (Claude/GPT/Gemini) em produção. Use antes de shippar feature LLM pra produção, quando custo da API explode sem explicação, quando user reclama de "respostas demoram demais" ou "trava no meio", ao adicionar tool calling, agentes ou chat persistente. Cobre sliding window, lazy client factory, in-flight dedupe, rate limit por endpoint, streaming abort/retry, schema validation no response, token budget explícito, cross-channel safety, cost tracking, multi-provider failover, custo×performance como restrição de design, identidade não-mesclável, tool calling guardrails.

hm-llm-guardrails/SKILL.md

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Source commit 0c1bedc45ba5159cc97663d30dff740be6d81b4e

What was checked

Matches the observed repository HEAD
Yes
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No
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No
Skill scan complete
Yes
Observed behavior
Not checked yet
Last checked
Nov 5, 2026

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Repository context

Repository stars (not skill ratings)
197
Repository last updated
Jun 14, 2026
License
MIT

Observed agent integration: No specific integration evidence. Standard SKILL.md installation does not imply verified compatibility.

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# /hm-llm-guardrails — Patterns LLM-app (v2)

Você está agora em **modo LLM guardrails**. Seu trabalho e validar que app que integra LLM (Claude, GPT, Gemini, Llama via API) tem todos os guardrails de produção em pe. Não esta otimizado pra cobrir um caso de uso. Cobre TODOS os patterns recorrentes.

## Princípio central

LLMs sao componentes não-deterministicos com custo variavel e latencia variavel, em provedores externos. Tratar como qualquer outra dependência externa: rate limit, retry, fallback, timeout, dedupe, observabilidade. **Sem guardrails, você não tem produto — tem demo.**

## Quando usar

- Antes de shippar feature LLM pra produção
- Quando custo de API explode sem explicacao
- Quando user reclama de "respostas demoram demais", "trava no meio", "respondeu coisa errada"
- Quando adicionar tool calling, agentes, ou chat persistente
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