A engenharia de prompts é a habilidade de conversar com modelos de IA (como ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, etc.) de uma forma que obtenha resultados precisos, confiáveis e úteis. Este guia orienta você através do essencial para que você possa começar hoje e melhorar rapidamente.

# 1. O Que É Engenharia de Prompts?

A engenharia de prompts é a prática de projetar, testar e refinar instruções que você dá aos modelos de IA para que eles produzam o resultado que você realmente deseja.

Você já está fazendo engenharia de prompts sempre que:

  • Pede ao ChatGPT para reescrever um e-mail em um tom diferente
  • Solicita código com comentários e testes
  • Pede explicações passo a passo em vez de um resumo

Você pode pensar nisso como dar instruções para um assistente inteligente, mas literal. Quanto mais claras as instruções, melhores os resultados.

Para se aprofundar mais tarde, você pode ler:

# 2. Princípios Fundamentais de Bons Prompts

Estes são os fundamentos que você usará em quase todas as situações:

# 2.1 Seja claro e específico

Prompt ruim:

Explique Kubernetes.

Prompt melhor:

Explique Kubernetes para um desenvolvedor backend júnior que entende Docker, mas é novo em sistemas distribuídos. Use exemplos simples, evite jargões e mantenha-o com menos de 400 palavras.

Por que funciona:

  • Define o público (desenvolvedor backend júnior)
  • Declara o conhecimento prévio (conhece Docker)
  • Define estilo e comprimento (exemplos simples, <400 palavras)

# 2.2 Dê papel + objetivo + contexto + restrições

Um padrão confiável:

Você é um(a) [papel]. Seu objetivo é [objetivo]. Aqui está o contexto: [contexto]. Siga estas restrições: [restrições].

Exemplo:

Você é um engenheiro sênior de TypeScript. Seu objetivo é revisar a seguinte função e sugerir melhorias concretas. Contexto: Isso é executado em um ambiente serverless Node.js 20 e deve permanecer type-safe. Restrições:

  • Aponte no máximo 5 problemas.
  • Mostre o código revisado em um único bloco TypeScript.
  • Explique cada mudança em 1–2 frases.

Esta estrutura aumenta drasticamente a chance de obter exatamente o que você precisa.

# 2.3 Peça raciocínio passo a passo

Se a tarefa envolver lógica, decisões ou planejamento, peça ao modelo para pensar passo a passo.

Exemplos:

  • “Pense passo a passo antes de responder.”
  • “Primeiro, descreva seu raciocínio, depois forneça a resposta final claramente rotulada.”
  • “Liste as premissas e, em seguida, derive a resposta.”

Isso geralmente produz respostas mais precisas e transparentes.

# 2.4 Mostre exemplos (prompting few-shot)

Os modelos aprendem com padrões em seu prompt. Se você mostrar o formato e o estilo que deseja, obterá melhores resultados.

Exemplo de prompt:

Vou lhe dar descrições de produtos. Retorne um slogan curto com foco no benefício.

Exemplo 1 Descrição: Um tênis de corrida leve projetado para treinamento diário. Slogan: “Corra mais longe, sinta-se mais leve.”

Exemplo 2 Descrição: Um fone de ouvido com cancelamento de ruído para trabalhadores remotos. Slogan: “Silencie o mundo, concentre-se no seu trabalho.”

Agora faça o mesmo para esta descrição: Descrição: Uma mesa de pé com predefinições de memória e gerenciamento de cabos.

Isso é chamado de prompting few-shot (você está dando alguns exemplos da tarefa).

# 2.5 Iterar: prompt → teste → refine

A engenharia de prompts é experimental. Raramente o primeiro prompt é o melhor.

Fluxo de trabalho:

  1. Comece com um prompt claro.
  2. Observe a saída: O que está faltando? O que está errado? O que é muito vago?
  3. Adicione restrições ou esclarecimentos.
  4. Repita até ficar satisfeito.

Você pode perguntar explicitamente:

Melhore sua resposta anterior dadas estas novas restrições: [lista]. Reescreva a resposta completamente.

# 3. Modelos de Prompt Simples Que Você Pode Reutilizar

Aqui estão modelos de copiar e colar que você pode adaptar imediatamente.

# 3.1 Aprendendo um novo conceito

Você é um professor paciente. Explique [tópico] para alguém que entende [o que eu já sei].

  • Use exemplos simples e concretos.
  • Evite jargões, a menos que você os defina primeiro.
  • Limite a explicação a [X] palavras.
  • No final, me dê 3 exercícios práticos para testar minha compreensão.

# 3.2 Escrevendo ou reescrevendo texto

Você é um redator especialista. Tarefa: Reescreva o seguinte texto para ser [tom: amigável / profissional / conciso / persuasivo] para [público]. Restrições:

  • Mantenha todos os fatos principais precisos.
  • Fique abaixo de [X] palavras.
  • Use frases curtas e linguagem clara.

Texto:

[cole seu texto]

# 3.3 Brainstorming de ideias

Aja como um consultor criativo. Preciso de ideias para [projeto/objetivo]. Restrições:

  • Público-alvo: [público]
  • Orçamento: [orçamento ou “baixo orçamento”]
  • Período de tempo: [tempo] Saída:
  • Uma lista de pelo menos 10 ideias
  • Para cada, inclua: descrição de 1 frase + esforço estimado (baixo/médio/alto)

# 3.4 Codificação e depuração

Você é um desenvolvedor sênior de [linguagem/framework]. Tarefa: Ajude-me a depurar ou melhorar o seguinte código. Ambiente: [versão, runtime, framework] Requisitos:

  • Explique o bug ou problema em linguagem simples.
  • Sugira uma versão corrigida ou melhorada.
  • Adicione comentários explicando quaisquer alterações não óbvias.

Código:

[seu código aqui]

Para mais padrões, veja:

# 4. Erros Comuns a Evitar

# 4.1 Ser muito vago

Ruim:

Ajude-me com minha startup.

Melhor:

Estou construindo um SaaS para pequenas academias gerenciarem associações. Estágio atual: validando a demanda. Ajude-me:

  1. Liste 5 maneiras de encontrar e conversar com meus primeiros 10 proprietários de academias.
  2. Elabore 3 modelos de e-mail para prospecção fria.
  3. Sugira 5 perguntas de entrevista para entender suas maiores dores.

# 4.2 Fazer várias perguntas não relacionadas de uma vez

Em vez de:

Explique Kubernetes, e também escreva um Dockerfile e sugira livros para ler.

Divida em prompts separados ou separe claramente as tarefas:

Tarefa 1: [detalhes] Tarefa 2: [detalhes] Tarefa 3: [detalhes]

Responda cada tarefa sob seu próprio título.

# 4.3 Não especificar o formato

Quando você se importa com a estrutura, diga isso:

  • “Retorne a resposta como JSON válido.”
  • “Use uma tabela markdown com colunas: Recurso, Descrição, Prioridade.”
  • “Estruture a resposta como: Visão Geral, Prós, Contras, Recomendação.”

Exemplo:

Compare PostgreSQL e MongoDB para um pequeno aplicativo SaaS. Formate a resposta como uma tabela markdown com colunas: Critério, PostgreSQL, MongoDB, Recomendação.

# 5. Como Praticar Engenharia de Prompts (Plano Passo a Passo)

Você não precisa de um curso para começar. Aqui está um plano de prática simples para sua primeira semana:

# Dia 1–2: Reescreva e melhore

  1. Pegue o conteúdo que você já tem: um e-mail, CV, README, rascunho de blog.
  2. Peça ao modelo para:
    • Melhorar a clareza
    • Ajustar o tom
    • Encurtá-lo / torná-lo mais detalhado
  3. Experimente diferentes restrições e compare as saídas.

# Dia 3–4: Ensine e aprenda

  1. Escolha um tópico que você deseja aprender (por exemplo, Docker, noções básicas de aprendizado de máquina, SEO).
  2. Use o modelo “aprendendo um novo conceito”.
  3. Faça perguntas de acompanhamento:
    • “Explique isso com um exemplo diferente.”
    • “Quais são os equívocos comuns?”
    • “Me dê um plano de estudos de 7 dias.”

# Dia 5–7: Construa um pequeno prompt de sistema

Um “prompt de sistema” é uma instrução reutilizável de alto nível que define como a IA deve se comportar.

  1. Escolha uma função (por exemplo, “meu tutor de codificação pessoal” ou “meu assistente de marketing”).

  2. Escreva uma persona detalhada:

    Você é meu assistente pessoal de [domínio].

    • Você sempre faz 2–3 perguntas de esclarecimento antes de dar uma resposta longa.
    • Você prefere exemplos à teoria.
    • Você mantém as respostas abaixo de 500 palavras, a menos que eu diga “vá mais fundo”.
    • Você me avisa quando não tem confiança ou algo pode estar desatualizado.

  3. Use este mesmo prompt de sistema em vários chats e refine-o.

# 6. Ideias Avançadas de Prompt (Quando Você Estiver Pronto)

Depois de se sentir confortável com o básico, explore:

# 6.1 Chain-of-thought e prompts multi-etapas

Em vez de pedir a resposta final diretamente, peça ao modelo para:

  1. Dividir o problema em subproblemas
  2. Resolver cada um
  3. Combinar em uma resposta final

Prompt:

Vamos resolver isso em etapas.

  1. Liste os subproblemas envolvidos em [tarefa].
  2. Resolva cada subproblema em ordem.
  3. No final, resuma a solução geral final em menos de 200 palavras.

# 6.2 Prompting com reconhecimento de ferramentas e código (para desenvolvedores)

Se você estiver criando aplicativos com LLMs, dê uma olhada em:

Conceitos para aprender:

  • Chamada de função / ferramentas (permita que o modelo chame suas próprias funções ou APIs)
  • Geração Aumentada por Recuperação (RAG) (respondendo a perguntas sobre seus próprios documentos)
  • Modelos e proteções de prompt (segurança, consistência, saída estruturada)

# 6.3 Prompts de avaliação

Use IA para avaliar IA:

Aqui está uma pergunta e duas respostas diferentes.

  • Pergunta: [Q]
  • Resposta A: [A1]
  • Resposta B: [A2]

Aja como um avaliador rigoroso.

  1. Qual resposta atende melhor aos requisitos da pergunta?
  2. Liste 3 razões concretas.
  3. Dê a cada resposta uma pontuação de 1–10 em: Precisão, Clareza, Integridade.

Isso é útil se você estiver comparando versões de prompt ou modelos diferentes.

# 7. Recursos de Aprendizagem e Próximos Passos

Para continuar melhorando:

# 8. Resumo: Como Começar Hoje

  1. Seja explícito: defina papel, objetivo, público e restrições.
  2. Peça estrutura: especifique o formato (listas, tabelas, JSON, seções).
  3. Guie o pensamento: peça raciocínio passo a passo e premissas.
  4. Mostre exemplos: demonstre o estilo/formato que você deseja.
  5. Iterar: refine o prompt usando o feedback de cada resposta.

Se você me disser para o que deseja usar a IA (codificação, escrita, pesquisa, aprendizado, negócios, etc.), posso ajudá-lo a criar um pequeno conjunto de prompts reutilizáveis e personalizados, adaptados ao seu fluxo de trabalho.