Essas 6 técnicas melhoraram meus prompts instantaneamente! 🚀
Direto do Notion e Reddit: os segredos mais práticos do prompt engineering para você parar de chutar, ganhar clareza e destravar resultados incríveis em LLMs!
De delimitadores a estratégias contra “alucinação”, você vai aprender como tirar a IA do modo robótico e trazer respostas muito mais precisas e úteis.
Por que isso é útil?
- Evita respostas genéricas: quanto mais clara a estrutura, mais avançadas as saídas.
- Garante segurança e privacidade: delimitadores e estrutura impedem “prompt injection”.
- Ótimo para quem programa, redige, planeja, faz pesquisa, cria conteúdo – e até para automação!
- Aplicações não óbvias: use para workflows, bots, fóruns, squads de produto, análise de dados e até revisão de código.
Como funciona:
– Escolha a técnica pela sua necessidade (criar fluxo, dar exemplos, pedir estrutura, etc).
– Copie os blocos prontos, adapte ao seu contexto e cole no ChatGPT (ou IA similar).
– Misture várias dicas na mesma prompt para resultados ainda mais poderosos!
Dica esperta: Salve a Central de Prompts nos seus Favoritos! Lá tem dezenas de prompts estruturados, guias para engenheiros de prompt, automação e muito mais.
Como funciona?
- 1 – Escolha a técnica que faz mais sentido para sua demanda.
- 2 – Copie o prompt/modelo e adapte para seu caso.
- 3 – Cole na IA, refine conforme necessário e compare os resultados.
1️⃣ Use delimitadores
Delimitadores ajudam o modelo a separar exatamente o que deve ser processado, evitando erro e protegendo seu prompt!
###, <>, -, ```
Dica extra: delimitadores protegem contra prompt injection (ataques à sua prompt)!
2️⃣ Peça saída estruturada
Peça um formato específico para a resposta – JSON, CSV, XML, tabela, lista etc. Assim é só copiar e usar!
Gere uma lista de 10 títulos de livros inventados junto com seus ISBNs, autores e gêneros. Forneça-os em formato JSON com as seguintes chaves: isbn, book_id, title, author, genre.
3️⃣ Use condições no prompt
Implemente “instruções IF” para o modelo validar condições antes de gerar saída ou filtrar resultados.
Você é um revisor de código. Verifique se as funções a seguir atendem a essas condições:
- Usa um loop
- Retorna um valor
- Lida com entrada vazia graciosamente
def sum_numbers(numbers):
if not numbers:
return 0
total = 0
for num in numbers:
total += num
return total
4️⃣ Few shot prompting (dê exemplos!)
Mostre exemplos de sucesso antes de pedir a resposta. O modelo aprende e repete o padrão!
Tarefa: Dada uma ideia de startup, responda como um empreendedor experiente. Avalie o potencial da ideia, mencione possíveis riscos e sugira os próximos passos. Exemplos: Um aplicativo móvel que conecta donos de cães para encontros, com base na raça e tamanho do cão. Boa ideia de nicho com apelo emocional claro. O mercado é fragmentado, mas apaixonado. A monetização pode ser complicada, talvez explorar vendas afiliadas de produtos para animais ou assinaturas premium. Primeiro passo: validar com donos de cães locais por meio de uma página de destino simples e lista de espera. Uma extensão do Chrome que resume vídeos longos do YouTube em tópicos usando IA. Ótima utilidade! Resolve um problema real. Existe concorrência, mas a experiência do usuário e a precisão serão fundamentais. Pode ser monetizado por meio de modelo freemium. Passo imediato: construir um MVP básico com APIs de transcrição de código aberto e testar em comunidades de produtividade do Reddit. QueryGPT, um wrapper LLM que pode traduzir inglês para consultas SQL e executar operações de banco de dados.
5️⃣ Dê tempo ao modelo para pensar
Prompts vagos e longos fazem o modelo “chutar” respostas. Vá além: explique o contexto, peça para pensar passo a passo, especifique tudo o que deseja.
Estou construindo um aplicativo React usando Supabase para autenticação. Quero um hook personalizado chamado useAuth que: - Retorna o usuário atual - Fornece as funções signIn, signOut e signUp - Escuta as mudanças de estado de autenticação em tempo real Vamos pensar passo a passo: - Configurar um ouvinte de autenticação Supabase dentro de um useEffect - Armazenar o usuário no estado - Retornar o usuário + funções de autenticação
6️⃣ Limitações do modelo e como evitar alucinação
Os modelos alucinam (inventam respostas) por padrão! Minimize isso com diretrizes claras:
- Peça para encontrar informações relevantes antes de concluir.
- Solicite fontes, fatos ou links sempre que possível.
- Diga para avisar se não souber ou se não houver certeza.
Seja realista: nem tudo a IA pode saber. O segredo é ela te avisar quando não estiver segura!
🚨 Erros comuns (fuja disso!):
- Não usar delimitadores e receber resposta bagunçada ou vulnerável.
- Não pedir estrutura ou exemplos: aumenta chance de resposta “robô”.
- Ser vago – o modelo precisa de contexto, etapas e exemplos.
- Pedir tudo de uma vez só, sem explicar o passo a passo.
- Acreditar em tudo que a IA responde sem pedir fontes!
Resumo prático
- Escolha e misture as técnicas conforme a tarefa.
- Peça sempre estrutura e exemplos.
- Peça ao modelo para avisar se não souber – e sempre revise antes de usar.
Você sabia?
Prompt engineering não é só “fazer pergunta”, é arte de criar estrutura, exemplos, contexto e segurança. Small tweaks = big results!
Pra você não custa nada (ok, custa uns minutinhos do seu tempo – mas prometo que vai valer a pena!).
Pra mim, faz toda diferença e me deixa feliz de verdade :))
Que tal continuar?
ps: obgda por chegar até aqui, é importante pra mim 🧡
