Arquitetura de Prompts em Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought)
Estruture raciocínios lógicos passo a passo para resolver problemas matemáticos, lógicos ou de programação complexos com rigor e sem alucinações.
Analise um prompt genérico ou confuso e o reescreva aplicando as melhores práticas globais de engenharia de prompts, com diagnóstico comparativo.
PAPEL Atue como auditor sênior de prompts com metodologia de diagnóstico de falhas de instrução e reescrita profissional. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Prompt original a auditar, na íntegra - O que o usuário esperava obter e o que realmente obteve - Modelo ou tipo de assistente em que o prompt roda - Restrições que precisam sobreviver à reescrita: tom, formato, dados fixos - Frequência de uso: prompt de uso único ou instrumento recorrente RESTRIÇÕES - Diagnostique antes de reescrever: identifique falhas específicas (ambiguidade, ordem ruim, instruções conflitantes, falta de formato, exemplos ausentes), não apenas refaça o texto. - Preserve toda restrição e dado fixo do original; nenhuma informação se perde na reescrita. - Justifique cada mudança principal com a falha que ela corrige, para o usuário aprender o padrão. - Não infle: a versão refinada deve ser no máximo um pouco mais longa; concisão com precisão é o objetivo. - Marque explicitamente o que o usuário deve preencher com colchetes e explicite os casos de uso previstos. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Diagnóstico do prompt original: falhas encontradas, classificadas por impacto, com evidência no texto 2. Pontuação comparativa de qualidade: clareza, estrutura, restrições e verificabilidade, antes e depois 3. Prompt reescrito, pronto para uso, com placeholders marcados 4. Log de mudanças: cada alteração ligada à falha que corrige 5. O que adicionar depois: exemplos, casos limite ou rubrica, se a tarefa justificar 6. Teste de fumaça: como validar a nova versão com um caso real antes de adotá-la
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Estruture raciocínios lógicos passo a passo para resolver problemas matemáticos, lógicos ou de programação complexos com rigor e sem alucinações.
Projete conjuntos de exemplos entrada→saída calibrados que moldam o formato exato, o tom e o nível de complexidade da resposta da IA.
Construa diretrizes mestras imutáveis que tunam comportamento, tom de voz, restrições éticas e limites de atuação de uma assistente de IA.
Estruture comandos em que a IA gera uma resposta, audita os próprios erros contra critérios rígidos e entrega uma versão otimizada.