Biblioteca de Padrões de Prompt
Uma caixa de ferramentas com padrões de prompting reutilizáveis. Cada cartão diz o que é, quando recorrer a ele e oferece um modelo para copiar e colar. Eles se combinam — junte-os à vontade. Novo por aqui? Comece primeiro com o Básico de Prompting.
- Reconhecer os 11 padrões de prompting essenciais e quando cada um se aplica
- Pegar um modelo para copiar e colar para qualquer tarefa — zero-shot, few-shot, cadeia de raciocínio e mais
- Combinar padrões (papel + exemplo + restrição de formato de saída + permissão para se abster) em um único prompt forte
- Usar o aterramento para reduzir alucinações e o meta-prompting para corrigir prompts fracos
Zero-shot (apenas peça, com clareza)
Quando: tarefas simples e comuns. Por quê: menor esforço, muitas vezes suficiente.
Resumo zero-shot
Summarize the text below in 5 bullets for a busy manager.
TEXT: """{paste}"""Few-shot (mostre exemplos)
Quando: você precisa de um formato ou estilo específico. Por quê: exemplos ensinam mais rápido do que descrições. Veja Few-Shot Bem Feito.
Classificador de sentimento few-shot
Classify the sentiment as positive/negative/neutral.
Review: "Loved it, shipped fast" → positive
Review: "Broke on day one" → negative
Review: "{new review}" →Chain-of-thought (pense passo a passo)
Quando: matemática, lógica, raciocínio em várias etapas. Por quê: raciocinar antes de responder melhora a precisão.
Cadeia de raciocínio
Work through this step by step, then give the final answer on its own line.
PROBLEM: {problem}Decomposição (divida em partes)
Quando: tarefas grandes e mal definidas. Por quê: subtarefas menores são mais fáceis e confiáveis.
Decomposição
First, list the sub-tasks needed to {goal}. Then do them one at a time,
showing each result before moving on.Role prompting (atribua uma persona)
Quando: você quer uma perspectiva ou padrão específico. Por quê: prepara o comportamento relevante.
Role prompting
You are a meticulous senior copy editor. Edit the text for clarity and concision without changing meaning. Show a bullet list of the changes you made.
Restrição de formato de saída
Quando: o resultado alimenta outra ferramenta, ou você quer consistência. Por quê: formas previsíveis são utilizáveis.
Restrição de formato de saída
Reply with ONLY valid JSON matching: {"title": string, "tags": string[]}.
No prose, no markdown fences.Autoconsistência / autocrítica
Quando: a correção importa. Por quê: uma segunda passada pega os erros da primeira.
Autocrítica
Answer the question. Then, in a section called "Check", critique your own answer for errors or missing cases and revise if needed.
Aterramento (responda somente a partir do contexto fornecido)
Quando: os fatos importam — perguntas e respostas sobre seus documentos, RAG, qualquer coisa em que uma resposta errada seja pior do que nenhuma resposta. Por quê: a maior alavanca isolada contra alucinações é proibir o modelo de inventar e dar a ele permissão explícita para se abster.
Perguntas e respostas aterradas
Answer the QUESTION using ONLY the CONTEXT below. Quote the exact sentence(s)
you relied on. If the context does not contain the answer, reply exactly:
"Not found in the provided context." Do not use outside knowledge.
CONTEXT: """{paste your sources}"""
QUESTION: {question}Meta-prompting (deixe a IA melhorar seu prompt)
Quando: seu prompt rende pouco. Por quê: o modelo é bom em apontar o que lhe falta.
Meta-prompting
Here's my prompt: "{prompt}". Ask me the 3 questions that would most improve it,
then rewrite it incorporating sensible defaults.Refinamento iterativo
Quando: quase sempre. Por quê: a primeira saída é um rascunho, não o destino.
Refinamento iterativo
{after a result} Shorter and more concrete. Keep the second paragraph. Add one
example. Drop the marketing tone.:::tip Combine-os Um bom prompt real costuma ser: um papel + um exemplo + uma restrição de saída + permissão para dizer "não sei". Empilhe os cartões. :::
Como empilhar os cartões
- Atribua a persona ou o padrão que você quer — por exemplo, um editor de texto sênior meticuloso — para preparar o comportamento relevante.
- Mostre um ou dois exemplos few-shot para que o modelo aprenda seu formato ou estilo mais rápido do que uma descrição conseguiria ensinar.
- Fixe a forma: SOMENTE JSON válido, 5 bullets, sem cercas de markdown — o que quer que a próxima etapa exija.
- Deixe o modelo dizer não sei ou Não encontrado no contexto fornecido em vez de inventar uma resposta.
- Trate a primeira saída como um rascunho. Peça mais curto, mais concreto, mantenha este parágrafo, abandone aquele tom — repita até acertar.
Teste seus conhecimentos
0/3- Padrões são blocos de construção reutilizáveis — escolha pela tarefa: zero-shot para o simples, few-shot para o formato, chain-of-thought para o raciocínio, decomposição para tarefas grandes
- O aterramento (responder somente a partir do contexto + permissão para se abster) é a defesa mais forte contra alucinações
- Restrições de formato de saída tornam os resultados previsíveis e prontos para ferramentas
- Os cartões se empilham: um bom prompt geralmente é papel + exemplo + restrição de saída + permissão para dizer 'não sei'
- A primeira saída é um rascunho — refine iterativamente e use meta-prompting quando um prompt render pouco