Estou obcecado pelo ChatGPT nos últimos anos. Mas há uma coisa que todos os modelos de linguagem carecem: consistência.
No início, eu pedia cópias de marketing e recebia algo brilhante ou completamente inútil. Um dia, capturava perfeitamente a voz da minha marca. No dia seguinte, uma salada de palavras puramente corporativa.
E enquanto todos têm suas próprias dicas e os gurus do LinkedIn estão vendendo cursos, existem alguns fundamentos que continuam funcionando perfeitamente bem.
Eu testei 12 das dicas de engenharia de prompts mais populares usando cenários reais de negócios: cópias de marketing, emails de clientes e descrições de produtos. Aqui está o que realmente fez a diferença.
Como Testei Essas Técnicas?
Eu vou apresentar três cenários reais de negócios ao longo deste guia:
- Emails de lançamento de produto para um aplicativo de gestão de projetos
- Texto publicitário para Instagram de um serviço de assinatura de café
- Resposta de suporte ao cliente para solicitações de reembolso
Executei cada comando de três a cinco vezes, apenas clicando no botão de tentar novamente, para ver que tipo de resultados o comando gera. Minha única expectativa era que o ChatGPT mantivesse a consistência com o comando, bem como com o estilo.
👉Nota: Todos os comandos são testados na última versão do modelo ChatGPT 5 com a opção “Pensar” configurada para “Automático” e sem comandos de personalização.
E considerando que os modelos de linguagem nunca geram a mesma resposta duas vezes, é improvável que você veja a exata saída como eu mostro na captura de tela.
Em vez de aceitar esses resultados pelo valor nominal, recomendo que prestes atenção aos padrões de saída para que possas ver as diferenças.
Também adicionei uma pontuação numa escala de 10, onde 10 é o mais alto em termos de usabilidade e confiabilidade, e 1 é o mais baixo.
Vamos começar a solicitar.
1. Seja Ridiculamente Específico: 10/10
ChatGPT é uma máquina simples de reconhecimento de padrões. A linguagem e os dados no seu prompt definirão como será o seu resultado. Geralmente, a diferença entre conteúdo de IA genérico e material utilizável é a especificidade sobre entregas, público e restrições.
A Solicitação (Vaga/Básica):
Escreve um email sobre o nosso novo aplicativo de gestão de projetos.
O Pedido (Específico):
Escreva um email de lançamento de produto de 150 palavras para a DreamHost, uma plataforma de hospedagem web. Destaque estas 3 funcionalidades: baixo custo, painel de controle fácil e alta segurança. Tom: animado, mas profissional, como se estivesse contando a um colega sobre uma plataforma que acabou de resolver sua maior dor de cabeça. Inclua um CTA claro para iniciar um teste grátis de 14 dias.
- O prompt vago produziu algo tão genérico que poderia descrever literalmente qualquer ferramenta de produtividade.
- O prompt específico gerou um texto com personalidade, benefícios concretos e detalhes reais sobre as funcionalidades.
Por Que Funciona: ChatGPT opera com base em correspondência de padrões. Quando você fornece restrições específicas (contagem de palavras, tamanho do público, três características exatas, comparação de tom), ele tem parâmetros claros para trabalhar. A especificidade elimina a ambiguidade.
2. Atribuição de Funções (9/10)
Iniciar comandos com “Você é um [papel específico]” explora o treinamento do ChatGPT sobre padrões de escrita profissional. O modelo aprendeu associações entre papéis e estilos de escrita, então nomear explicitamente uma expertise melhora a qualidade da saída para tarefas criativas e profissionais.
O prompt (sem papel):
Escreva um texto publicitário para Instagram de uma assinatura premium de café.
O Pedido (com Papel):
Tu és um redator publicitário experiente em resposta direta, que se especializa em anúncios no Instagram para marcas de estilo de vida premium. Escreve 3 versões de texto publicitário (cada uma com menos de 125 caracteres) para um serviço de assinatura de café premium que enfatiza a torrefação em pequenos lotes e relações de comércio direto.
O prompt baseado em funções gerou um texto que compreendeu os princípios de resposta direta: começando com ganchos, focando em benefícios específicos e utilizando uma estrutura persuasiva. O prompt genérico produziu entusiasmo sem uma estratégia.
Por Que Funciona: O treinamento do ChatGPT inclui inúmeros exemplos de escrita profissional de papéis específicos. Invocar “redator de resposta direta”, por exemplo, permite que o modelo combine padrões associados a essa expertise em vez de uma escrita de marketing genérica.
3. Forneça Exemplos Concretos (conhecido como Aprendizado com Poucos Exemplos): 9/10
Esta é uma técnica bem documentada para o ajuste fino de modelos de linguagem, e é bastante simples de implementar.
Tu forneces a entrada em termos do que desejas e dás exemplos dos resultados. O que acontece com esta configuração é que o modelo entende os padrões que estás à espera dos resultados e tenta emulá-los o mais próximo possível dos teus exemplos.
Então, você acaba reduzindo o vai e vem necessário para obter os resultados desejados e começa a obter resultados consistentemente bons.
A Solicitação (Sem Exemplos):
Escreva uma resposta profissional para um cliente que solicita um reembolso devido a atrasos na entrega.
O prompt (com exemplos):
Escreva uma resposta para um cliente que solicita um reembolso devido a atrasos na entrega. Aqui estão dois exemplos de nossa voz da marca em emails de suporte:
Exemplo 1: “Oi Sarah, sinto muito que seu pedido tenha ficado preso no limbo de trânsito. Isso é incrivelmente frustrante, especialmente quando você está animado para experimentar novos produtos. Eu processei um reembolso total para o seu método de pagamento original.
Você deve vê-lo dentro de 2-3 dias úteis. Também estou enviando um novo pedido com envio acelerado sem custo adicional. Você não deveria ter que escolher entre um reembolso e receber o que você pediu.”
Exemplo 2: “Eu entendo completamente sua frustração, Marcus.
Atrasos na entrega são o pior, e nós falhamos na comunicação aqui. Vamos resolver isso agora: Estou emitindo seu reembolso hoje e incluindo um crédito de $25 para o seu próximo pedido. Sem mais complicações. Você deve vê-lo em sua conta agora mesmo.”
Combine exatamente essa voz e formate a saída como um email.
O exemplo de prompt gerou uma resposta que correspondeu à minha voz da marca esperada: empática sem ser melosa, focada em soluções sem ser defensiva e genuinamente útil sem linguagem corporativa.
Por Que Funciona: O ChatGPT aprende com os padrões nos seus exemplos de prompts melhor do que se lhe fosse dado um parágrafo com instruções sobre o estilo de escrita. Isso inclui a estrutura das frases, escolhas de vocabulário, como você equilibra empatia com ação e o que você enfatiza. Dois exemplos de qualidade ensinam mais sobre sua voz do que um parágrafo descrevendo seu tom.
4. Especifique O Formato De Saída Precisamente: 8/10
Dizer ao ChatGPT exatamente como estruturar a saída economiza muito tempo de formatação. Esta técnica é particularmente valiosa quando você está colando conteúdo diretamente em outras ferramentas, como seu sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS), ou precisa de estruturas de dados específicas.
A solicitação (sem especificação de formato):
Compare as funcionalidades do nosso aplicativo com as dos concorrentes.
O prompt (com especificações de formato):
Crie uma tabela comparativa bem pesquisada com 4 colunas: Nome da Funcionalidade, Nosso Aplicativo, Concorrente A, Concorrente B. Inclua 5 funcionalidades chave. Use este formato de markdown exato:
| Funcionalidade | Nosso Aplicativo | Concorrente A | Concorrente B |
|—————|—————–|—————|—————|
| [funcionalidade] | [detalhes] | [detalhes] | [detalhes] |
O prompt especificado pelo formato gerou uma tabela perfeitamente estruturada que eu poderia colar diretamente na documentação—sem necessidade de tempo para formatação. O prompt genérico forneceu-me informações em forma de parágrafo, o que exigiu 10-15 minutos de criação manual de tabela.
⚠️ Lembra-te que a informação na tabela (e até o parágrafo acima) pode ser factualmente incorreta. De fato, cada saída deve ser verificada quanto à sua precisão.
Por Que Funciona: O ChatGPT pode produzir resultados em praticamente qualquer formato, mas por padrão ele usa prosa, a menos que seu modelo de treinamento associe especificamente certas palavras a certos formatos (um estudo de caso teria automaticamente seções de introdução, desafio, solução e impacto). Especificar explicitamente estruturas, como tabelas, listas, markdown específico, JSON, etc., indica ao modelo exatamente como organizar as informações.
5. Diga Ao GPT O Que NÃO Fazer: 7/10
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs), incluindo o ChatGPT, possuem padrões de escrita repetitivos. Pessoas que os utilizam por tempo suficiente podem reconhecer os mesmos padrões de longe. Então, se estás a usar o ChatGPT para escrever material de marketing, certifica-te de que o resultado não soe como slop de IA.
Precisas que seja divertido, interessante e que tenha personalidade. Podes dizer exatamente o que queres evitar (palavras específicas, frases ou estruturas), e ele geralmente segue as regras. No entanto, para conteúdos mais longos, estas regras podem acabar por ser quebradas.
A Instrução (sem restrições):
Escreva uma descrição de produto para uma assinatura de café premium.
O Prompt (Com Restrições Negativas):
Escreva uma descrição de produto para uma assinatura de café premium.
NÃO use estas palavras ou frases: artesanal, curado, jornada, experiência, apaixonado, artesanato, elevar, selecionado à mão.
NÃO exceda 75 palavras.
NÃO use pontos de exclamação.
Foque em: detalhes específicos de origem, o que realmente diferencia o café e benefícios concretos para o cliente. Sem travessões.
Perceba que a resposta ao primeiro prompt tem muitos travessões e soa um pouco como uma venda. Acredito que meu ChatGPT se tornou neutro devido a todas as memórias das minhas conversas anteriores. Mas eu definitivamente prefiro a segunda versão, pois segue minhas restrições específicas.
Por Que Funciona: O ChatGPT aprende com padrões encontrados na internet, o que significa que ele adota frases comuns por padrão. Quando essas frases comuns são exatamente o que você não gosta, restrições negativas bloqueiam explicitamente esses padrões e forçam abordagens alternativas.
6. Instruções Claras Primeiro, Contexto Depois: 7/10
O guia de prompts de IA do Google sugere claramente fornecer instruções claras sobre a tarefa primeiro e depois fornecer contexto sobre o mesmo.
Aqui está o trecho do guia:
Os LLMs priorizam informações de forma sequencial (a primeira frase tem a maior prioridade). Portanto, adicionar a tarefa primeiro fornece ao LLM informações suficientes para realizar a tarefa. O contexto pode ser incluído como parte do prompt mais tarde.
O Prompt (Contexto Primeiro):
Somos uma empresa de SaaS focada em equipes remotas de 10 a 50 pessoas. Estamos no mercado há 3 anos e recentemente lançamos um novo recurso de priorização de tarefas com IA, que analisa a carga de trabalho da equipe e sugere a sequência ótima de tarefas. Nossos principais concorrentes são Asana e Monday.com, mas nos diferenciamos por uma integração mais profunda de IA e melhor conectividade com o Slack. Nossos clientes alvo são geralmente gerentes de projetos conhecedores de tecnologia que estão frustrados com a organização manual de tarefas. Precisamos de um email de anúncio para este novo recurso.
A Instrução (tarefa primeiro):
Escreva um email de anúncio de produto de 200 palavras para a nossa nova funcionalidade de priorização de tarefas com IA.
Contexto: Somos uma empresa SaaS com 3 anos de idade, focada em equipes remotas (10-50 pessoas). Principais concorrentes: Asana e Monday.com. Nossa diferenciação: integração mais profunda com IA e conectividade nativa com Slack. Público-alvo: gerentes de projeto conhecedores de tecnologia, frustrados com a organização manual de tarefas.
Enfatize: como a sequenciação com IA economiza tempo e reduz a sobrecarga.
Esta técnica se tornou menos importante à medida que os LLMs se tornaram mais inteligentes. Mas, considerando que as empresas estão sugerindo que os prompts estejam nesta estrutura, é provável que elas estejam usando a mesma estrutura para o ajuste fino de seus modelos. E à medida que você se aprofunda na engenharia de prompts, esses fundamentos podem ajudar a obter resultados consistentes.
Por Que Funciona: Começar com a tarefa estabelece o objetivo imediatamente, então o contexto informa como abordar esse objetivo. Uma estrutura que prioriza o contexto pode confundir o que você está realmente pedindo, especialmente em instruções mais longas.
7. Use Instruções Numeradas Passo a Passo: 7/10
Use listas numeradas para vários itens. Por exemplo, se quiser que o GPT crie 15 publicações em redes sociais, 1 post de blog e 10-12 hashtags, é provável que o modelo de linguagem não consiga fornecer tudo de uma vez.
O Pedido (sem etapas):
Crie conteúdo para redes sociais para o lançamento do nosso aplicativo, incluindo tweets, uma publicação no LinkedIn, hashtags e recomendações de horários para postagem.
O Prompt (com passos numerados):
Crie conteúdo para mídias sociais para o lançamento do nosso aplicativo:
1. Escreva 3 variações de tweets (até 280 caracteres cada, inclua gancho e CTA)
2. Escreva 1 post para o LinkedIn (150-200 palavras, tom profissional enfatizando o ROI)
3. Crie 5 hashtags relevantes para o Twitter e 5 para o LinkedIn
4. Sugira horários ótimos para postagem para o público B2B da indústria de tecnologia
5. Para cada postagem, explique o ângulo da mensagem escolhido
Entregue cada componente claramente identificado.
As saídas acima não são as melhores representações, pois temos poucos itens na lista. No entanto, você começará a notar diferenças reais quando o número de itens ou tarefas por item da lista começar a aumentar.
Por Que Funciona: Estas instruções numeradas criam uma lista de verificação clara na “mente” do ChatGPT que pode ser seguida sequencialmente.
8. Pergunte “Tens Alguma Dúvida?”: 6/10
Pergunte ao modelo para lhe fazer perguntas de esclarecimento. Você recebe ajuda para preencher as lacunas de conhecimento que supôs serem desnecessárias e ajudá-lo a adicionar mais contexto relevante às suas saídas.
Mas o salto na qualidade da saída só é visível se o tema for um pouco “geral” e você responder às perguntas com dados e especificidade.
O Desafio:
Criar uma sequência abrangente de emails de integração para novos usuários do nosso aplicativo de gerenciamento de projetos. Tens alguma pergunta antes de começar?
Nos meus testes com o ChatGPT, os resultados foram inconsistentes. Às vezes, o ChatGPT gera perguntas realmente úteis sobre o público-alvo, a frequência de email ou recursos específicos a enfatizar.
Para indústrias altamente especializadas, as perguntas começam a parecer vagas, e tornam-se cada vez mais irrelevantes à medida que se aprofunda em um assunto.
Por Que Funciona (Às Vezes): Se estiveres trabalhando em um tópico sobre o qual não tens muita informação, o ChatGPT pode preencher as lacunas de conhecimento e adicionar contexto importante. Às vezes, pode nos ajudar a descobrir o que não sabíamos que não sabíamos.
9. Cadeia de Pensamento (“Pensar Passo a Passo”): 6/10
Adicionar frases como “pense passo a passo” ou “explique seu raciocínio” faz o ChatGPT mostrar seu trabalho — mesmo quando não está no modo de pensar ou quando o LLM não suporta o pensamento. Esta técnica melhora os resultados para tarefas analíticas, mas adiciona comprimento desnecessário ao trabalho criativo.
O Pedido (Sem Cadeia de Pensamento):
Analisar por que as nossas taxas de abertura de emails caíram 15% no mês passado e recomendar soluções.
O Desafio (com Cadeia de Pensamento):
Analisar por que nossas taxas de abertura de email diminuíram 15% no último mês e recomendar soluções. Pense nisso passo a passo, mostrando seu raciocínio para cada causa potencial antes de fazer recomendações.
Sem adicionar contexto aos dados do seu painel de controle de análises, as respostas com ou sem cadeia de pensamento serão genéricas. No entanto, você notará que o GPT5 decidiu invocar o modo de raciocínio para resolver o problema quando foi dado o prompt de cadeia de pensamento.
O raciocínio claramente mostra que ele passou pelo processo passo a passo para entender o problema e usou isso para responder. Compare isso com o prompt não-CoT, e a resposta foi rápida e não exigiu raciocínio.
Por que funciona: Se estás a trabalhar em tarefas analíticas e de resolução de problemas, pedir uma justificação ajuda-te a verificar que o modelo de linguagem está a seguir os passos como tu farias. Para tarefas criativas, como cópias de marketing, isso pode não ser tão útil.
10. Mostre Suas Edições de Volta ao ChatGPT: 7/10
Assim como a aprendizagem com poucos exemplos, o ChatGPT aprende com suas mensagens no chat. Se você receber uma resposta do GPT que seja quase perfeita, mas não totalmente, e você a editar conforme sua preferência, compartilhe-a como sua resposta. Eu faço isso bastante frequentemente e notei uma clara melhoria nas respostas até certo ponto.
O Texto (após receber e editar o texto publicitário gerado pela IA):
Aqui está o que acabei utilizando após editar seu rascunho:
“DreamHost é um Shared Hosting acessível, começando a partir de ~$2,59/mês e vem com uma garantia de devolução do dinheiro de 97 dias.”
Eu melhorei a estrutura da frase e a tornei mais fluída. Faça o mesmo para as demais entradas da coluna.
Dentro do mesmo chat, é provável que você receba uma ótima resposta, já que o modelo de linguagem captou os padrões que você gosta.
Felizmente, devido à referência cruzada de chats e à memória interna, o ChatGPT também é capaz de referenciar suas conversas anteriores para fornecer resultados muito melhores desde a primeira vez.
Por Que Funciona: O ChatGPT mantém uma memória persistente das suas preferências ao longo das conversas. O esforço necessário para compartilhar edições não corresponde ao benefício limitado. É melhor criar exemplos abrangentes desde o início (Técnica #3).
11. Use Delimitadores Claros Para Separar Instruções do Conteúdo: 6/10
Quando o seu prompt inclui tanto instruções quanto conteúdo para processar (como exemplos, texto para analisar ou feedback de clientes), use delimitadores para distinguir entre os dois.
Isso impede que o ChatGPT confunda suas instruções com o conteúdo em si.
O Pedido (com delimitadores):
Reescreva o email do cliente abaixo para corresponder à nossa voz de suporte profissional.
—EMAIL A REESCREVER—
Olá, obrigado por entrar em contato sobre o erro. Sim, estamos cientes dele e já temos alguém trabalhando na correção. Deverá estar resolvido em breve. Avise-me se precisar de mais alguma coisa.
—FIM DO EMAIL—
Requisitos:
– Manter a cordialidade, sendo profissional
– Fornecer um prazo específico
– Incluir próximos passos claros
Os prompts delimitados produzem consistentemente saídas mais limpas porque o ChatGPT pode entender claramente o que é uma instrução versus o que é conteúdo. Sem delimitadores, especialmente em prompts mais longos, você verá consistentemente o ChatGPT perder as instruções solicitadas.
Por que funciona: Delimitadores (aspas triplas, tags XML, seções de markdown ou simples traços) criam limites explícitos. Isso é particularmente valioso quando você está fornecendo múltiplos exemplos, analisando feedback de clientes ou processando conteúdo gerado pelo usuário onde a linguagem pode se assemelhar a instruções. A técnica se torna essencial quando seu conteúdo inclui frases como “escrever”, “criar” ou “analisar” que poderiam confundir o modelo.
12. Evite Ser “Duro” com o ChatGPT: 3/10
As pessoas costumavam sugerir que um feedback exigente ou crítico (“Isso é inaceitável, tente novamente”) melhora os resultados.
Mas ao longo dos meus testes, ficou claro que ser exigente apenas faz o ChatGPT refazer a saída. É improvável que produza saídas “melhores” se não souber o que melhor significa.
O Pedido (Sendo “Difícil”):
Esta resposta é terrível e completamente fora do ponto. O tom está errado, a estrutura é ruim, e você não enfatizou o que eu pedi. Tente novamente e faça direito desta vez.
O Pedido (Sendo Específico):
Esta resposta precisa de revisão:
– Mudar o tom de formal para conversacional
– Reestruturar para começar com o problema do cliente, não com a nossa solução
– Enfatizar o recurso de priorização de IA no primeiro parágrafo
Por favor, revise com essas mudanças específicas.
O prompt “difícil” sempre produz uma nova saída, talvez até force o ChatGPT a entrar em modo de “pensamento”. No entanto, as saídas não são consistentemente melhores. Por outro lado, instruções específicas sobre o que você precisa mudar quase sempre resultarão em saídas muito melhores e mais claras.
Por Que Esse “Hack” Persiste: As pessoas confundem correlação com causalidade. Quando obtêm melhores resultados por serem “exigentes”, geralmente é porque estão sendo mais específicas sobre os requisitos ao tentarem estar “chateadas”, e não porque o ChatGPT responde ao tom.
As 5 Técnicas Principais Que Deves Utilizar
Após testar uma grande variedade de técnicas (incluindo estas 12) em dezenas de cenários, as cinco seguintes têm consistentemente entregado resultados.
- Ser Ridiculamente Específico (10/10) é a base para tudo mais.
- Atribuir Um Papel (9/10) se destaca para tarefas criativas e profissionais.
- Fornecer Exemplos Concretos (9/10) mantém a consistência da marca.
- Especificar o Formato de Saída (8/10) economiza tempo de formatação.
- Dizer ao ChatGPT o Que NÃO Fazer (7/10) funciona quando você sabe exatamente o que evitar.
As técnicas restantes oferecem valor situacional, mas não são essenciais para uma solicitação eficaz.
Meu Modelo de Prompt Padrão
Tenho alguns ótimos modelos guardados. Mas aqui está um que tem entregado excelentes resultados para praticamente todos os casos de uso que eu apresentei.
Então use-o para os seus experimentos e veja que tipo de resultados você pode obter. Uma vez que tenha um prompt funcionando, o resto do seu trabalho se torna fácil.
Tu és um [papel específico com competência relevante].
Criar: [Entrega específica com contagem de palavras/caracteres]
Para: [Público-alvo com detalhes relevantes]
Sobre: [Tópico/produto com informações chave]
Incluir:
– [Elemento obrigatório específico 1]
– [Elemento obrigatório específico 2]
– [Elemento obrigatório específico 3]
Formato: [Estrutura exata necessária]
NÃO:
– [Coisa específica a evitar 1]
– [Coisa específica a evitar 2]
Exemplo do nosso estilo:
[Colar 1-2 exemplos relevantes]
Este framework funciona porque combina todos os elementos que produzem resultados consistentemente bons. Você sempre pode improvisar, adicionar mais das dicas acima das 12 para ver o que se adapta melhor ao resultado que você está tentando alcançar.
Você Pode Criar Prompts de Mil Palavras?
Com certeza. O único limite é o prompt, e o seu resultado esperado não deve exceder a janela de contexto.
ChatGPT possui uma janela de contexto de 32k tokens por conversa para a versão Plus e 128k tokens para a versão Pro. Gemini possui uma janela de contexto de 2 milhões de tokens por conversa. Claude está em 1 milhão.
Pense em um token em uma janela de contexto como parte de uma palavra.
32 mil tokens corresponderiam a aproximadamente 27 mil palavras. Após esse limite, o ChatGPT esquece o que foi discutido antes dos mais recentes 32 mil tokens. Isso significa que a janela de contexto se altera.
ChatGPT continua conversando contigo mesmo após a janela de contexto. Mas não terá informações sobre os chats além da janela de contexto.
Se você notar que o ChatGPT começa a se comportar de maneira diferente após uma longa conversa, tente reorientá-lo fornecendo o prompt original mais uma vez, ou comece um novo chat.
ChatGPT Consistente Com “Projetos”
Os LLMs não têm contexto sobre o seu negócio, público e objetivos. Eles também não conhecem as restrições sobre o comprimento da saída, o formato, o estilo, etc.
Portanto, você pode fornecer contexto como parte do seu prompt toda vez que iniciar um novo chat, ou pode criar um projeto no ChatGPT e adicionar tudo isso como arquivos de texto ou arquivos markdown.
Qualquer novo chat que você iniciar dentro dos projetos terá o contexto necessário por padrão.
1. Clique em Projetos na barra lateral esquerda.
2. Insira o nome do projeto e clique em Criar projeto.
3. Clique em Adicionar arquivos para adicionar todos os arquivos necessários para o contexto.
E Agora?
A engenharia de prompts não é um campo de configuração e esquecimento. Novos modelos frequentemente alteram resultados que você tinha começado a gostar nos modelos anteriores.
Mas os fundamentos da especificidade, contexto e exemplos permanecem constantes. Só precisas saber quais técnicas resolvem quais problemas.
Concentre-se nos cinco que importam e ignore os truques.
Atualmente, estou experimentando sequências de prompts em várias etapas para projetos de conteúdo complexos, modelos de prompts otimizados por tipo de conteúdo e estratégias de integração com guias de estilo de marca. São buracos separados pelos quais você pode pular.
Mas se quiseres ignorar tudo o mais e focar-te apenas numa coisa, dedica-te a coletar ótimos exemplos do que queres alcançar.
Tudo o mais é otimização.
Perguntas Frequentes
O que é engenharia de prompts para o ChatGPT?
Engenharia de prompts é a prática de criar entradas específicas e estruturadas para obter melhores saídas de modelos de linguagem de IA como o ChatGPT. Envolve técnicas como fornecer contexto detalhado, usar atribuições de papel, mostrar exemplos e especificar requisitos exatos de formato para melhorar a qualidade e a consistência das saídas.
Quais técnicas de engenharia de prompts realmente funcionam?
Estas cinco técnicas entregam resultados consistentemente: ser ridiculamente específico sobre os entregáveis, usar atribuição de papel para tarefas criativas, fornecer exemplos concretos do resultado desejado, especificar os formatos de saída exatos e declarar explicitamente o que não incluir.
Preciso fazer um curso sobre engenharia de prompts?
Não. A maioria dos cursos de engenharia de prompts ensina os mesmos princípios básicos disponíveis gratuitamente na web. A verdadeira habilidade está em entender qual técnica resolve qual problema para seus casos de uso específicos. Eu recomendaria aplicar as cinco técnicas principais que delineei neste guia ao seu trabalho real e melhorar seus prompts conforme necessário.
Quão específicos devem ser meus prompts do ChatGPT?
Seus prompts devem incluir contagens exatas de palavras, detalhes específicos do público, entregas claras e restrições concretas. Compare “escreva texto de marketing” (muito vago) com “escreva um email de produto de 150 palavras para equipes remotas destacando 3 funcionalidades: colaboração, priorização com IA, integração com Slack” (apropriadamente específico).
A especificidade elimina a ambiguidade e melhora dramaticamente a qualidade do resultado.
Ser exigente com o ChatGPT melhora os resultados?
Não. Os testes mostram que a atitude é irrelevante para a qualidade do resultado. Quando precisar de revisões, identifique especificamente o que está errado (tom, estrutura, elementos faltantes) em vez de expressar frustração. Ser específico ajuda; a atitude, não.
Quanto tempo demora para ver resultados de melhores prompts?
Imediatamente. A diferença entre prompts vagos e específicos é visível na primeira saída. No entanto, construir sua biblioteca de exemplos e desenvolver seu modelo de prompt pessoal leva de 2 a 4 semanas de prática consistente para otimizar para seus casos de uso específicos.
