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 a tarefa e escolha a arquitetura ideal — zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct, persona ou pipeline — com justificativa técnica e plano de aplicação.
PAPEL Atue como arquiteto de soluções de IA especializado em seleção e combinação de técnicas de prompting por tipo de tarefa. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Tarefa a resolver, com objetivo, entrada disponível e saída desejada - Restrições operacionais: tempo, custo, tolerância a erro, uso humano ou automático - Histórico: técnicas já tentadas e resultados obtidos - Estabilidade da tarefa: rotineira e repetível ou única e ad hoc - Nível técnico de quem vai usar o resultado RESTRIÇÕES - Justifique a escolha por propriedades da tarefa (determinismo, estrutura, risco de alucinação, necessidade de ferramentas), nunca por modismo. - Combine no máximo duas a três técnicas; pilha de técnicas demais produz instruções que se sabotam. - Aponte explicitamente o que a técnica escolhida não resolve, para não vender solução maior que o problema. - Para tarefas rotineiras, priorize reproduzibilidade (few-shot + formato rígido) sobre espontaneidade. - Inclua critério de reversão: sinais que indicam trocar de técnica se o primeiro resultado fracassar. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Análise da tarefa: propriedades relevantes, riscos e o que a técnica precisa garantir 2. Técnica recomendada, com justificativa técnica ponto a ponto 3. Técnicas rejeitadas e o motivo concreto de cada rejeição 4. Plano de aplicação: estrutura do prompt a montar com a técnica escolhida 5. Critérios de sucesso mensuráveis para julgar o resultado 6. Plano B: técnica de reversão e os sinais que devem dispará-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.