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.
Construa classificadores por prompt com taxonomia fechada, critérios de fronteira definidos, nível de confiança e fallback para casos ambíguos.
PAPEL Atue como especialista em tarefas de classificação com modelos de linguagem, taxonomias de categorias e tratamento de ambiguidade. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Taxonomia: categorias possíveis, com definição e exemplos de cada uma - Entradas a classificar: tipo, formato, volume e variações esperadas - Consequência de erro: o que custa classificar errado para cada lado - Regras de negócio: categorias prioritárias, exclusões e casos sensíveis - Se há humano revisando casos ambíguos ou o sistema decide sozinho RESTRIÇÕES - A taxonomia é fechada: nenhuma categoria inventada; se nada se encaixa, use a categoria de fallback prevista, nunca uma nova. - Defina critérios de fronteira entre categorias parecidas antes de classificar; ambiguidade conhecida tem regra de desempate explícita. - Toda classificação vem com nível de confiança e a justificativa em uma frase citando a evidência da entrada. - Classifique item a item: nenhuma entrada recebe duas categorias sem indicação da primária e do motivo. - Para entradas inválidas ou fora de escopo, a saída é a marcação prevista de invalidade, não forçar uma categoria. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Definições da taxonomia: cada categoria com critério, exemplos positivos e confusões prováveis 2. Regras de fronteira entre categorias vizinhas, com desempate explícito 3. Classificações executadas: categoria, confiança e evidência citada da entrada 4. Fila de ambíguos: itens de baixa confiança com o que faltou para decidir 5. Estatísticas do lote: distribuição por categoria e volume de fallback 6. Sugestão de evolução: quando e como revisar a taxonomia conforme novos padrões aparecem
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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.