Um bom prompt define tarefa, contexto, limites e formato de revisão

Pedidos curtos como “faça 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.

Use uma estrutura simples

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

Exemplo: “Resuma as notas abaixo em até cinco tópicos para uma equipe de suporte. Use somente as notas; não invente datas ou causas. Separe fatos de dúvidas e marque trechos ambíguos para revisão. Preserve qualquer informação identificável? Não: substitua nomes por funções.” Adapte o último limite à política de dados da organização.

Itere com exemplos e critérios

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

Evite inserir credenciais ou dados pessoais sem base apropriada. Um prompt bem escrito reduz ambiguidades, mas o resultado ainda pode conter erros ou informações inventadas; valide afirmações importantes antes de usar.

Perguntas frequentes

#### Prompts longos são sempre melhores?

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

#### Posso pedir que a IA nunca erre?

Não. Peça que indique incerteza e limites, e confira fatos relevantes numa fonte adequada.

#### Devo salvar meus prompts?

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

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