Chega de comprar kit de prompt: 4 técnicas pra montar o seu

Um kit de prompt serve enquanto a sua tarefa for igual à de quem escreveu. Quando ela muda, o prompt deixa de servir, e aí você compra outro kit. Este texto resolve isso pela raiz: depois de ler até o fim, você não vai mais precisar comprar kit de prompt na internet, porque vai saber montar o seu, do jeito que a sua tarefa pede.

Cada técnica abaixo vem com um prompt pronto pra copiar. Onde aparece algo entre colchetes, é o ponto que você troca pelo seu caso.

O que é engenharia de prompt

Engenharia de prompt é o conjunto de práticas para escrever instruções que levam um modelo de IA a entregar o que você precisa, de forma consistente. Não é decorar frases mágicas. É entender que o modelo responde ao que está na conversa: o contexto que você deu, o papel que pediu, o formato que descreveu e os exemplos que mostrou. Se a entrada é vaga, a saída é a média de tudo que ele já viu.

Por isso um bom prompt costuma ter alguns ingredientes: o objetivo, o contexto de quem pede e para quem é o resultado, as regras (o que fazer e o que nunca fazer), o formato da resposta e, quando possível, um exemplo. Um kit entrega esses ingredientes já preenchidos com a situação de outra pessoa. Uma técnica ensina a preencher com a sua.

Essa diferença é o ponto do texto. Um prompt pronto é um resultado. Uma técnica é o método que produz resultados, e o método continua útil quando a ferramenta, o modelo ou a tarefa mudam. Modelos novos saem toda hora, e os prompts de kit envelhecem junto com eles. O jeito de conversar, não.

1. Meta-prompting: a IA escreve o prompt

A ideia é pedir o prompt da tarefa em vez da tarefa. Você descreve o que quer que outra IA faça, e a IA monta o comando. Funciona bem pra tarefa que volta toda semana, como escrever e-mails, resumir reuniões ou responder clientes, porque você faz uma vez e reaproveita.

A versão que eu uso acrescenta uma etapa que costuma ficar de fora. Antes de escrever, a IA te faz perguntas. Prompt escrito sem contexto sai genérico, e as perguntas é que puxam o contexto.

Quero criar um prompt para outra IA executar esta tarefa:

[descreva a tarefa e para quem é o resultado]

Antes de escrever, me entreviste sobre o que falta saber, para alinhar tudo.

Depois, entregue o prompt final em um bloco de código, com:
1. Passo a passo do que fazer.
2. Contexto e objetivo.
3. Regras: o que fazer e o que nunca fazer.
4. Formato da resposta.
5. Um exemplo de entrada e de saída esperada.
6. As partes que mudam a cada uso, marcadas entre colchetes.

Não execute a tarefa. Entregue só o prompt.

Guarde o prompt final que ela devolver. Da próxima vez, você só troca o que está entre colchetes. Repare que esse prompt já carrega os ingredientes da seção anterior: é um molde pra gerar prompts completos.

Exemplo na prática: responder pedido de desconto

Imagine que você é designer freelancer e todo mês recebe cliente pedindo desconto. Você troca o colchete do prompt pela tarefa:

Quero criar um prompt para outra IA executar esta tarefa:

Responder clientes que pedem desconto no meu serviço de identidade visual, de forma educada, sem baixar o preço e sem perder o cliente. O resultado vai por WhatsApp.

Cole isso junto com o resto do prompt e envie. Em vez de escrever o texto, a IA vai te entrevistar. Algo como: "Qual o preço padrão e o que ele inclui?", "Existe algum caso em que você aceita dar desconto?", "Qual o seu tom com clientes: formal ou próximo?", "Pode me mostrar uma resposta sua de que você gostou?". Responda com calma. Quanto mais específico você for aqui, melhor o prompt final.

Quando você terminar de responder, ela devolve um prompt completo num bloco de código, com passo a passo, regras (por exemplo: "nunca ofereça desconto na primeira resposta"), formato (mensagem curta de WhatsApp) e um exemplo de entrada e saída. No meio dele aparecem campos como [mensagem do cliente] e [nome do cliente].

Copie esse bloco inteiro e guarde num arquivo de notas. Da próxima vez que um cliente pedir desconto, você cola o prompt numa conversa nova, troca só os campos entre colchetes e recebe a resposta pronta. O trabalho de pensar a resposta ideal você fez uma vez, e a partir daí é só reaproveitar.

2. Prompting conversacional: uma pergunta por vez

Quando você pede um plano inteiro de primeira, a IA preenche o que não sabe com a média. O resultado serve pra qualquer pessoa, ou seja, pra ninguém em particular. A técnica inverte o ritmo: você proíbe a solução completa no começo e deixa a IA te entrevistar aos poucos, enquanto você guia.

É a técnica mais útil quando você ainda não sabe direito o que precisa. As perguntas mostram o que importa.

Quero resolver este problema: [descreva o problema]

Vamos construir isso em conversa. Siga estas regras:
1. Não me dê a solução completa nem o plano final agora.
2. Faça só 1 ou 2 perguntas por mensagem, e espere eu responder.
3. A cada 3 respostas minhas, resuma em duas linhas o que já entendeu, para eu corrigir se estiver errado.
4. Só entregue o plano final quando eu autorizar.

Comece fazendo a primeira pergunta.

A regra 3 e a regra 4 são as que mais pesam na prática. A primeira evita que a conversa vá numa direção errada sem você perceber. A segunda evita que a IA resolva sozinha no meio do caminho.

Exemplo na prática: começar a vender uma consultoria

Aqui o problema é vago de propósito: "quero começar a vender consultoria, mas não sei por onde começar". Você coloca isso no colchete e envia o prompt. A IA vai responder só com uma ou duas perguntas, por exemplo: "Sobre o que você daria consultoria?" e "Já tem alguém que pagaria por isso, ou é do zero?".

Responda de forma natural, em poucas linhas:

Sobre automação de planilhas pra pequenas empresas. Tenho dois conhecidos que já pediram ajuda, mas nunca cobrei.

Ela segue com a próxima pergunta, por exemplo sobre quanto tempo você tem por semana. Depois da terceira resposta, ela para e resume: "Até aqui entendi que você automatiza planilhas, tem dois possíveis primeiros clientes e nenhum preço definido. Está certo?". É aqui que você corrige. Se ela entendeu errado, diga "na verdade os dois conhecidos são de lojas, não de escritórios" e a conversa se ajusta.

Você pode responder quantas rodadas quiser. Quando sentir que ela já sabe o suficiente, escreva "pode fechar o plano". Só então ela entrega o plano final, já em cima do que você contou, e não um plano genérico de "como vender consultoria". Se quiser mudar algo depois, peça o ajuste na mesma conversa.

3. Co-design: a IA como parceiro crítico

Assistentes de IA tendem a concordar com quem fala com eles. Isso é bom pra executar, e ruim quando você quer saber se a ideia presta. O co-design muda o papel: você pede que a IA seja um parceiro que traz o que você esqueceu e discorda quando tem motivo.

O prompt abaixo termina em três caminhos diferentes, e não em uma resposta. Quem escolhe o rumo é você.

Quero construir com você a solução para este problema:

[descreva o problema]

Seu papel não é concordar comigo. Você deve:
- Dizer o que falta saber sobre a minha situação antes de opinar.
- Trazer perspectivas que eu possa ter esquecido.
- Apontar as suposições fracas que encontrar, com o motivo.
- Sugerir caminhos que eu não pedi.

Para começar, apresente 3 caminhos diferentes,
cada um com uma vantagem e um risco. Pergunte qual eu quero explorar.
Depois da minha escolha, aprofunde e apresente o melhor argumento contra ele.

O último passo, o argumento contra o caminho escolhido, é o que impede a decisão de nascer só de entusiasmo.

Exemplo na prática: cobrar mensalidade ou por projeto

Você presta serviço e está em dúvida se passa a cobrar mensalidade ou continua cobrando por projeto. Troque o colchete por algo como:

Presto serviço de edição de vídeo pra 5 clientes, hoje cobro por projeto (R$ 800 em média) e minha renda oscila muito. Estou pensando em migrar pra mensalidade, mas tenho medo de perder clientes.

A IA começa dizendo o que falta saber (quantos projetos por mês cada cliente pede, se algum já pediu algo recorrente) e depois apresenta três caminhos: manter por projeto com um pacote mínimo, oferecer mensalidade só para os clientes mais frequentes, ou migrar todo mundo de uma vez com desconto de adesão. Cada um vem com uma vantagem e um risco.

Agora é a sua vez de decidir. Responda, por exemplo: "Quero explorar o segundo". Ela aprofunda esse caminho e, no final, traz o melhor argumento contra ele, algo como "os clientes que ficaram de fora podem se sentir tratados como de segunda categoria". Esse argumento é o ponto para você pensar antes de agir. Se ele não abalar a decisão, siga em frente. Se abalar, volte e peça para explorar outro caminho.

4. Chain of thought: mostrar o raciocínio

Em conta, lógica ou decisão com vários fatores, uma resposta de uma linha não deixa você conferir nada. Pedir o raciocínio antes da conclusão tem dois efeitos: a IA tende a errar menos em problemas com várias etapas, e você consegue achar o passo exato onde algo saiu errado.

Uma ressalva. Modelos que já vêm com modo de raciocínio ligado fazem boa parte disso por dentro, então o ganho de acrescentar "pense passo a passo" é menor neles. A parte que continua valendo é ver as etapas, para você conferir.

Resolva este problema: [descreva o problema]

Siga estes passos na resposta:
1. Quebre o problema em etapas pequenas.
2. Liste as suposições que você está fazendo. Se faltar algum dado, diga o que falta em vez de supor.
3. Mostre o raciocínio de cada etapa e explique o porquê.
4. Só depois de todas as etapas, dê a resposta final em negrito.

Um exemplo de uso é comparar alugar e comprar um escritório com os seus números. Se a IA usou o valor errado de aluguel no passo 3, você vê no passo 3.

Exemplo na prática: conferir uma decisão com números

Problema: "Pago R$ 3.000 de aluguel num escritório. Posso comprar um por R$ 450.000 com financiamento de 20 anos. Vale a pena comprar?". Cole isso no colchete e envie.

A IA responde em etapas. Na etapa 1, divide o problema (custo do aluguel ao longo do tempo, custo total do financiamento, custo de oportunidade do dinheiro). Na etapa 2, lista as suposições: "assumi que o aluguel sobe 5% ao ano e que o financiamento tem juros de 10% ao ano". Na etapa 3, mostra as contas de cada parte. Só no fim vem a resposta em negrito.

O valor está em conferir cada passo. Suponha que, no passo 3, ela usou aluguel fixo de R$ 3.000 por 20 anos, sem reajuste, e você sabe que o seu contrato reajusta todo ano. Você aponta: "No passo 3 você ignorou o reajuste, refaça com 5% ao ano". Ela refaz só essa parte e a conclusão muda. Sem o raciocínio à mostra, você teria recebido só "vale a pena alugar" e nunca saberia que o número base estava errado.

Como usar as quatro juntas

As técnicas se combinam. Dá pra usar o co-design pra decidir o que fazer, o conversacional pra detalhar o plano, o meta-prompting pra transformar a parte repetível em prompt reaproveitável, e o chain of thought pra conferir as contas no meio do caminho.

Um kit entrega o prompt pronto de outra pessoa. Uma técnica entrega o método, e o prompt pra tarefa de hoje você monta em dois minutos. Com as quatro na mão, o que um kit vende você já sabe produzir sozinho, sob medida e de graça.

Pra testar agora

Escolha uma tarefa que você repete e rode o prompt do meta-prompting nela. É o que dá retorno mais rápido, porque o resultado fica guardado e você usa de novo.

Bônus: uma skill que escolhe a técnica por você

Saber as quatro técnicas é metade do caminho. A outra metade é saber qual usar em cada situação. Em vez de decorar isso, você pode pedir ao seu agente de IA que crie uma skill (um conjunto de instruções que o agente guarda e usa sempre que você pedir) que faz esse diagnóstico. Ela entrevista você sobre a sua tarefa e termina com uma recomendação justificada, junto com um prompt já adaptado ao seu caso.

Copie o bloco abaixo e cole no agente de IA que você usa (Claude, ChatGPT, Gemini, o que preferir). Se o seu agente não tiver o recurso de skills, peça que ele salve o resultado como um arquivo de instruções ou como uma instrução personalizada.

Crie uma skill chamada "escolher-tecnica-de-prompt". O objetivo dela é me ajudar a descobrir qual técnica de prompt engineering usar para uma tarefa específica, com base no meu contexto.

Se o seu ambiente suporta skills, crie a skill no formato dele, com nome, descrição e instruções. Se não suporta, escreva as instruções num único bloco que eu possa salvar e reutilizar.

Quando eu acionar a skill, ela deve seguir este roteiro:

1. Perguntar, no começo, qual é a tarefa ou o problema que eu quero resolver com IA.

2. Me entrevistar, fazendo uma ou duas perguntas por vez e esperando minha resposta. Perguntas obrigatórias, adaptadas ao que eu já tiver dito:
   - Essa tarefa se repete (diária, semanal) ou é uma vez só?
   - Eu já sei exatamente o que quero, ou ainda estou descobrindo o que preciso?
   - Existe uma decisão envolvida, em que eu preciso que a IA discorde de mim e aponte furos?
   - O resultado envolve conta, lógica ou vários fatores que preciso conferir passo a passo?
   - Qual o risco de a resposta sair errada ou genérica?
   - Que informações sobre a minha situação a IA ainda não tem?

3. A cada 3 respostas minhas, resumir em duas linhas o que entendeu, para eu corrigir.

4. Só recomendar quando eu autorizar ou quando já houver informação suficiente. Para decidir, usar estes critérios:
   - Meta-prompting: tarefa repetida, em que vale criar um prompt reaproveitável.
   - Prompting conversacional: eu ainda não sei direito o que preciso, ou o contexto é muito particular.
   - Co-design: preciso tomar uma decisão e quero um parceiro crítico, não um assistente que concorda.
   - Chain of thought: a tarefa tem contas, lógica ou vários fatores e eu preciso conferir o raciocínio.
   Se mais de uma técnica servir, recomendar uma combinação e dizer em que ordem usar.

5. Entregar a conclusão neste formato:
   - A técnica (ou combinação) recomendada.
   - Por que ela serve ao meu caso, citando o que eu respondi.
   - Por que as outras não são a melhor escolha agora.
   - Um prompt pronto, já adaptado à minha tarefa, para eu copiar e usar.
   - O primeiro passo para testar.

Regras: não recomendar nada antes de entender minha tarefa, não inventar informação que eu não dei e deixar claro quando uma recomendação for uma suposição. Escreva tudo em português do Brasil.

Ao terminar de criar a skill, me diga como acioná-la e faça um teste rápido comigo.

Depois de criada, é só chamar a skill sempre que tiver uma tarefa nova. Ela faz as perguntas que você faria a si mesmo e entrega a técnica e o prompt certos, em vez de você escolher no escuro.