Diga o que fazer, por ordem
Transforme um emaranhado de pedidos em passos claros e ordenados, com a razão dessa ordem, um ponto de paragem e um plano para um passo que falhe.
Porque é importante
Muitos prompts fracos não têm falta de palavras; têm falta de ordem. «Vê isto e trata também daquilo e diz-me o que fazer» pede três coisas e deixa o modelo decidir qual vem primeiro, como dependem umas das outras e quando o trabalho está terminado. O resultado costuma ser um pouco de tudo e não o suficiente de nada.
Boas instruções leem-se como um briefing para um colega competente. A Anthropic recomenda passos numerados quando a ordem ou a completude dos passos importa, e sugere um teste simples: um colega com pouco contexto conseguiria seguir o prompt? O guia do GPT-5 da OpenAI avisa que instruções contraditórias ou vagas são particularmente prejudiciais, porque o modelo gasta esforço a conciliá-las em vez de fazer o trabalho.
Repare no que as melhores instruções acrescentam aos passos: porque é que um passo importa, o que fazer se um deles não puder ser concluído e onde parar. Essas três linhas evitam a maior parte das surpresas.
Como é um bom prompt
- 0 — Nenhuma instrução acionável. Um tema ou um fragmento: «Abandono de clientes T3.»
- 1 — Ambígua, ou várias tarefas emaranhadas. «Vê os dados de abandono e arranja também o painel e diz-me o que fazer.»
- 2 — Uma tarefa clara, ou tarefas enumeradas sem ordem. «Analisa o abandono do T3 e recomenda três ações.»
- 3 — Passos claros e ordenados. «1. Calcula o abandono por plano. 2. Identifica o plano com a maior subida. 3. Propõe três ações para esse plano.» Um verbo e um objeto por passo.
- 4 — Passos com razões, uma alternativa e um ponto de paragem. «…O passo 2 importa porque só podemos financiar uma intervenção. Se faltarem os dados de um plano, salta-o e indica-o. Para depois das três ações.»
Erros comuns
- Ligar tarefas com «e também», sem dizer a ordem nem as dependências.
- Passos que escondem várias ações («analisa, corrige e documenta»).
- Impor um procedimento longo a uma tarefa simples. Os passos ajudam quando a ordem importa; caso contrário, indique o resultado e deixe o modelo trabalhar.
- Nenhum ponto de paragem, de modo que o modelo continua para trabalho que não queria.
- Instruções que se contradizem ou contradizem as restrições do prompt.
Experimente com o seu prompt
Cole um prompt na área de trabalho e conte os verbos. Se houver mais do que uma tarefa, numere-as, ordene-as segundo as dependências e acrescente uma linha sobre onde parar. Compare a pontuação das instruções e leia a resposta para ver se cada passo foi mesmo cumprido.
Exemplos resolvidos
Análise de reclamações
Vê as reclamações e as avaliações e trata também das perguntas frequentes e diz-me o que fazer.
<reclamacoes>
{{cole aqui o registo de reclamações do último trimestre}}
</reclamacoes>
<faq>
{{cole aqui a página atual de perguntas frequentes}}
</faq>
Segue estes passos por ordem:
1. Agrupa as reclamações por tema e conta quantas há em cada tema.
2. Escolhe os três temas com mais reclamações.
3. Para cada um desses três temas, verifica se as perguntas frequentes já lhe respondem.
4. Para cada tema sem resposta nas perguntas frequentes, redige uma nova entrada.
O passo 3 é importante porque queremos saber se os clientes não encontram as respostas ou se as respostas não existem. Se uma reclamação não se encaixar em nenhum tema, coloca-a em «Outros» em vez de a forçar. Para depois do passo 4; deixa as entradas existentes como estão.
O prompt fraco mistura três tarefas sem ordem. O forte dá quatro passos com um verbo cada, explica porque é que o passo-chave importa, trata o caso difícil e diz onde parar.
Refatorização com testes
Refatoriza isto, acrescenta testes e põe isto a funcionar com a nova API.
<code>
{{cole aqui o payments.py}}
</code>
Estamos a migrar este módulo da versão 1 para a versão 2 da API do nosso fornecedor de pagamentos. Faz isto em quatro passos:
1. Escreve testes que captem o comportamento atual do código, incluindo o reembolso.
2. Executa-os e confirma que passam com o código atual.
3. Refatoriza o módulo para ficar mais legível sem alterar o comportamento; os testes têm de continuar a passar.
4. Muda as chamadas para os endpoints da versão 2 e atualiza os testes onde as respostas da API forem diferentes.
A ordem importa: os testes do passo 1 são a forma de sabermos que a refatorização do passo 3 não mudou nada. Se algum teste falhar no passo 2, para e comunica a falha em vez de continuar. Altera apenas o payments.py e o respetivo ficheiro de testes.
Três tarefas passam a ser uma sequência explícita, com a razão da ordem, uma regra para quando um passo falha e um limite claro para o que pode mudar.
Exercício
Reescreva este prompt em passos ordenados, cada um com um verbo e um objeto, e um ponto de paragem claro.
Reescreva este prompt como uma sequência explícita e diga o que o modelo deve fazer se um passo não puder ser concluído.
Reescreva este prompt com passos numerados; defina o que conta como «invulgar» e diga o que acontece às faturas ilegíveis.
Experimente com o seu próprio prompt