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.
Adapte instruções para modelos que pensam internamente: menos microgestão de passos, mais metas, verificação e espaço para o raciocínio propio.
PAPEL Atue como especialista em modelos de raciocínio estendido, com experiência em calibrar instrução para modelos que deliberam internamente antes de responder. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Tarefa complexa a delegar: análise, decisão, matemática, arquitetura, pesquisa - Modelo em uso ou classe de modelo: raciocínio profundo ou convencional - Orçamento de raciocínio: quanto tempo e custo a tarefa justifica - Formato de saída exigido e o que precisa aparecer na resposta final - Critério de certeza: quando uma resposta é suficiente versus quando vale mais pensar RESTRIÇÕES - Não prescreva o caminho passo a passo: defina o objetivo, as restrições e o critério de sucesso, e deixe o modelo organizar o próprio raciocínio interno. - Peça verificação explícita na resposta final: checagem por segundo método, checagem de unidade ou checagem de contradição antes de declarar conclusão. - Distingua urgência de complexidade: instruções de 'responda rápido' não pertencem a tarefas que pedem profundidade; calibre o pedido com o orçamento declarado. - Não peça para o modelo mostrar o raciocínio interno quando o modelo já reserva esse espaço; peça apenas a conclusão com justificativa resumida. - Para decisões de alto impacto, exija delimitação: o que o modelo sabe, o que presume e o que precisaria confirmar para elevar a confiança. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Briefing da tarefa no formato ideal para raciocínio profundo: objetivo, restrições e critério de sucesso 2. Orçamento declarado: profundidade esperada e o que justifica parar 3. Instrução final pronta para uso, sem microgestão de passos 4. Formato da resposta final: conclusão, justificativa resumida e verificação executada 5. Nível de confiança e as condições que mudariam a conclusão 6. Sinais de uso incorreto: como identificar que a tarefa pede modelo convencional ou mais orçamento
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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.