Última postagem de Claude no blog: Melhores práticas para engenharia de palavras em prompts 🧠 Tecnologia Essencial 1. Seja claro e explícito. Os modelos de IA modernos respondem particularmente bem a instruções claras e explícitas. Não presuma que o modelo irá inferir suas intenções — simplesmente diga-as. Exemplo: Criando um painel de análise - Difuso: "Criar um painel de análise" • Declare claramente: "Crie um painel de análise. Inclua o máximo possível de funções e interações relevantes. Vá além do básico e crie uma implementação totalmente funcional." 2. Forneça contexto e explicações motivacionais sobre por que algo é importante para ajudar a IA a entender melhor seus objetivos. Exemplo: Preferências de formatação - Resultados ruins: "Nunca use marcadores" • Eficaz: "Prefiro parágrafos naturais porque acho a prosa fluida mais fácil de ler e mais coloquial. Listas com marcadores são formais demais para o meu estilo de aprendizado informal." 3. Seja o mais específico possível. Isso inclui restrições explícitas, contexto relevante, estrutura de saída esperada e quaisquer requisitos ou limitações. 4. O uso de exemplos ilustra em vez de descrever, o que é particularmente adequado para explicar conceitos ou demonstrar formatos específicos. Isso é conhecido como estímulo de exemplo único ou de poucos exemplos. Lembrete importante: Modelos modernos como o Claude 4.x prestam muita atenção aos detalhes nos exemplos, portanto, certifique-se de que seus exemplos correspondam ao comportamento que você deseja incentivar. 5. Permitir a expressão da incerteza: Permitir explicitamente que a IA expresse incerteza em vez de palpites pode reduzir ilusões e melhorar a confiabilidade. Por exemplo: "Analise estes dados financeiros e identifique tendências. Se os dados forem insuficientes para tirar conclusões, declare isso claramente; não especule." 🔝 Tecnologia Avançada 1. As respostas pré-preenchidas da IA orientam o formato, o tom ou a estrutura, definindo o início da resposta da IA. Isso é particularmente eficaz para impor a formatação da saída ou para omitir a introdução. 2. Cadeia de Pensamento Exigir raciocínio passo a passo antes de responder é útil para tarefas analíticas complexas. Abordagens modernas: Claude oferece um recurso de "Pensamento Ampliado" que automatiza o raciocínio estruturado. No entanto, a compreensão de cadeias de pensamento manuais continua sendo valiosa em determinadas situações. Três implementações comuns: • Cadeia básica de raciocínio: Basta adicionar o "pensamento passo a passo" • Cadeia de raciocínio guiado: Fornece etapas específicas de raciocínio. • Cadeia de raciocínio estruturado: Usa rótulos para separar o raciocínio da resposta final. 3. Controle o formato de saída: • Diga à IA o que fazer, não o que não fazer. • Ajuste suas instruções ao estilo de saída desejado. • Declare explicitamente suas preferências de formatação. 4. Encadeamento de comandos Tarefas complexas são divididas em várias etapas consecutivas, com cada palavra de comando representando uma etapa e o resultado sendo passado para a próxima instrução. Este método sacrifica a latência em prol de maior precisão. É adequado para cenários que envolvem solicitações complexas, melhorias iterativas e análises em múltiplas etapas. Tecnologias antigas que podem ser encontradas Estrutura de tags XML: Embora antes recomendada para adicionar estrutura e clareza, os modelos modernos conseguem compreender bem a estrutura mesmo sem tags XML. Ela ainda pode ser útil em palavras-chave extremamente complexas ou ao definir limites de conteúdo de forma absoluta. Os indicadores de função definem os papéis e as perspectivas dos especialistas. Embora eficazes, os modelos modernos são suficientemente sofisticados para que indicadores de função robustos sejam frequentemente desnecessários. O verdadeiro poder da combinação reside na utilização estratégica dessas técnicas. A arte da engenharia de palavras-chave não consiste em usar todas as técnicas disponíveis, mas sim em escolher a combinação certa para uma necessidade específica. Diretrizes para Seleção de Tecnologia: • Requer um formato de saída específico → Use exemplos, instruções pré-preenchidas ou instruções de formatação explícitas. • Requer raciocínio passo a passo → Use pensamento expandido (Claude 4.x) ou cadeias de pensamento. • Tarefas complexas e com várias etapas → Use palavras-chave de ligação. • Requer raciocínio transparente → Use cadeias de pensamento com saída estruturada. • Evitar ilusões → Permita respostas do tipo "Não sei". Solução de Problemas Comuns: • Resposta muito genérica → Adicione especificidade, exemplos ou solicite explicitamente uma resposta completa. • Resposta fora do tópico → Declare claramente o objetivo real e forneça contexto. • Formatação inconsistente → Adicione exemplos ou use prompts predefinidos. • Tarefa muito complexa → Divida-a em vários prompts. • Informação fabricada por IA → Permita explicitamente a "incerteza". Erros a evitar: • Complicação excessiva: Palavras-chave mais longas e complexas nem sempre são melhores. • Ignorar os fundamentos: Técnicas avançadas são inúteis se as palavras-chave principais não forem claras. • Presumir que a IA consegue ler mentes: Seja específico sobre o que você deseja. • Usar todas as tecnologias ao mesmo tempo: Escolha tecnologias adequadas ao desafio específico. • Esquecer a iteração: A primeira palavra-chave raramente é perfeita; ela precisa de testes e aprimoramento. A principal sugestão que norteia a engenharia é, em última análise, a comunicação: falar em uma linguagem que ajude a IA a entender suas intenções com a maior clareza possível. Comece com tecnologias básicas e use-as consistentemente até que se tornem naturais. Adicione tecnologias avançadas somente ao resolver problemas específicos. Lembre-se: as melhores palavras-chave não são as mais longas ou complexas, mas sim aquelas que atingem o objetivo de forma confiável com o mínimo de estruturas necessárias. A engenharia de palavras-chave é um elemento fundamental da engenharia de contexto. Cada palavra-chave bem elaborada torna-se parte do contexto mais amplo que molda o comportamento da IA, trabalhando em conjunto com o histórico da conversa, documentação adicional e instruções do sistema para gerar melhores resultados. Endereço do blog:
