Um bom prompt define a tarefa, o contexto, os limites e o formato da revisão

Pedidos curtos como “fazer um plano” deixam decisões importantes para o modelo. Uma instrução útil descreve o trabalho e o material autorizado, mostra o que não deve ser inventado e especifica como apresentar dúvidas.

Utilize uma estrutura simples

Incluir: tarefa (o que fazer), contexto (para que será utilizado), fontes (o que pode considerar), limites (o que não concluir ou revelar), formato (como organizar a resposta) e verificação (o que deve sinalizar para revisão humana).

Exemplo: “Resuma as notas abaixo até cinco tópicos para uma equipa de apoio. Utilize apenas as notas; não invente datas ou causas. Separe os factos das dúvidas e assinale excertos ambíguos para revisão. Preserve alguma informação identificável? Não: substitua os nomes pelas funções.” Adapte o último limite à política de dados da organização.

Itere com exemplos e critérios

Teste o aviso em entradas comuns e difíceis. Compare a resposta com critérios definidos: completude, clareza, fidelidade à fonte e tratamento da incerteza. Quando falhar, ajuste as instruções ou o fluxo e guarde exemplos de regressão.

Evite introduzir credenciais ou dados pessoais sem base apropriada. Um prompt bem escrito reduz as ambiguidades, mas o resultado pode ainda conter erros ou informação inventada; valide afirmações importantes antes de utilizar.

Perguntas frequentes

Os prompts longos são sempre melhores?

Não. Inclua contexto que altere a resposta e retire instruções repetidas. Teste se cada detalhe melhora resultados reais.

Posso pedir que a IA nunca erre?

Não. Peça-lhe que indique incerteza e limites, e confira factos relevantes numa fonte adequada.

Devo guardar os meus prompts?

Guarde versões úteis juntamente com exemplos de entrada, critérios e data de revisão, sem incluir dados confidenciais.

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