Engenharia de Prompts para Iniciantes: A Fórmula de Prompt de 6 Partes

A maioria das saídas ruins da IA não é culpa do modelo. É o resultado de um prompt que deixa o modelo adivinhando: para quem é a resposta, qual deve ser o seu comprimento, o que é considerado "bom". A engenharia de prompt é simplesmente o hábito de eliminar essa adivinhação.

Este guia oferece uma fórmula de seis partes que funciona em ChatGPT, Claude, Gemini e a maioria dos outros modelos de chat, além dos erros que silenciosamente arruínam os resultados.

Por que os prompts importam mais do que a escolha do modelo

Grandes modelos de linguagem preveem a continuação mais provável do texto que você lhes fornece. Uma solicitação vaga como "escreva sobre marketing" tem milhões de continuações plausíveis, então o modelo escolhe uma opção segura e genérica. Uma solicitação específica restringe o espaço de boas respostas até que o modelo tenha pouco espaço para desviar.

Na prática, reescrever um prompt geralmente melhora a saída mais do que mudar para um modelo mais caro.

A fórmula de prompt de seis partes

Raramente você precisará de todas as seis partes, mas verificar seu prompt em relação a elas é a maneira mais rápida de identificar o que está faltando.

1. Papel

Diga ao modelo quem ele deve ser. Um papel define vocabulário, profundidade e ponto de vista.

Você é um contador sênior que explica as coisas para freelancers iniciantes.

2. Tarefa

Declare o trabalho com um verbo claro: resumir, rascunhar, comparar, reescrever, classificar, fazer brainstorming. Um prompt, uma tarefa principal.

Elabore uma lista de verificação dos documentos que um freelancer precisa antes de apresentar sua primeira declaração anual de imposto de renda.

3. Contexto

Forneça os fatos que o modelo não pode saber: seu público, suas restrições, o que você já tentou.

O leitor reside no Reino Unido, ganha menos de £50.000 e nunca usou software de contabilidade.

4. Formato

Descreva a forma exata da resposta: lista de marcadores, tabela, passos numerados, contagem de palavras, títulos, JSON.

Retorne uma tabela Markdown com três colunas: Documento, Onde obtê-lo, Prazo.

5. Exemplos

Um breve exemplo da saída que você deseja geralmente vale um parágrafo de instruções. Isso é chamado de few-shot prompting.

Exemplo de linha: | P60 | Seu empregador | 31 de maio |

6. Restrições

Diga o que evitar e onde estão os limites.

Não forneça aconselhamento jurídico. Mantenha a resposta inteira com menos de 250 palavras. Se algo depender da situação do leitor, diga isso em vez de adivinhar.

Juntando tudo

Aqui está a mesma solicitação antes e depois de aplicar a fórmula.

Antes

Fale-me sobre impostos para freelancers.

Depois

Você é um contador sênior que explica as coisas para freelancers iniciantes.

Elabore uma lista de verificação dos documentos que um freelancer precisa antes de apresentar sua
primeira declaração anual de imposto de renda. O leitor reside no Reino Unido, ganha menos de £50.000
e nunca usou software de contabilidade.

Retorne uma tabela Markdown com três colunas: Documento, Onde obtê-lo,
Prazo. Mantenha a resposta com menos de 250 palavras e não forneça aconselhamento jurídico.
Se algo depender da situação do leitor, diga isso em vez de adivinhar.

O segundo prompt é mais longo, mas cada frase remove uma decisão que o modelo, de outra forma, tomaria por você.

Sete erros comuns de prompt

1. Empilhar várias tarefas em um único prompt. Divida "pesquisar, esboçar e escrever" em três etapas. Cada etapa recebe a atenção total do modelo e você pode corrigir o curso entre elas.
2. Pedir "o melhor" sem critérios. Melhor para quem? Mais barato, mais rápido, mais fácil de aprender? Nomeie os critérios.
3. Instruções apenas negativas. "Não seja chato" é mais fraco do que "use frases curtas e um exemplo concreto por parágrafo".
4. Esconder a parte importante no final de um texto longo. Coloque as instruções antes de documentos longos, ou repita a instrução chave depois deles.
5. Nenhum formato de saída. Sem um, você obtém a estrutura que o modelo preferir, o que muda de resposta para resposta.
6. Aceitar a primeira resposta. Trate a primeira resposta como um rascunho. Continue com "torne-a mais curta", "adicione um contra-argumento" ou "reescreva para uma criança de 12 anos".
7. Confiar em fatos sem verificar. Os modelos podem afirmar fatos errados com confiança. Peça fontes e verifique tudo o que importa.

Itere, não reinicie

Quando uma resposta está próxima, mas não correta, responda com uma correção precisa em vez de iniciar um novo chat:

• "Mantenha a estrutura, mas reduza cada marcador a uma linha."
• "O tom é muito formal. Reescreva como se estivesse falando com um colega."
• "O ponto 3 está errado porque… Por favor, corrija apenas esse ponto."

O modelo mantém o contexto anterior, então pequenas correções são mais baratas e confiáveis do que um prompt totalmente novo.

Deixe um gerador fazer o primeiro rascunho

Escrever todas as seis partes todas as vezes é tedioso. Nossos geradores de prompt gratuitos transformam uma ideia de uma linha em um prompt estruturado que já inclui um papel, instruções claras e um formato de saída. Você pode então editar o rascunho para adicionar seu próprio contexto.

Comece com o gerador para o modelo que você usa e, em seguida, leia o guia específico do modelo para ajustar o resultado.