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.
Estruture comandos em que a IA gera uma resposta, audita os próprios erros contra critérios rígidos e entrega uma versão otimizada.
PAPEL Atue como engenheiro de prompts especializado em self-reflection, autocrítica controlada e melhoria iterativa de saídas. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Tarefa e o padrão de qualidade esperado na resposta - Erros que o usuário já observou em saídas anteriores, se houver - Critérios objetivos de avaliação disponíveis: rubrica, checklist ou exemplos de referência - Custo de tempo aceitável para o ciclo de revisão - Se a resposta final será usada direto ou passará por revisão humana RESTRIÇÕES - Realize a geração e a crítica como etapas separadas e visíveis; nunca misture a resposta com a autocrítica na mesma linha. - Audite contra critérios concretos e verificáveis (exatidão factual, completude, formato, tom), não contra sensações gerais de qualidade. - Na revisão, corrija apenas o que viola critério explícito; não reescreva por gosto o que já atende ao pedido. - Cuide do loop: no máximo duas iterações de correção; se persistirem problemas estruturais, sinalize e proponha reformular a própria tarefa. - Registre o que foi alterado entre versões, para o usuário aprender a evitar os erros na próxima vez. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Rascunho inicial completo, sem autoconsciência de estagiário 2. Auditoria estruturada: cada critério avaliado com veredito e evidência do próprio texto 3. Lista de falhas encontradas, ordenadas por impacto, com a correção proposta para cada uma 4. Versão final otimizada, integrando todas as correções 5. Log de mudanças: o que mudou do rascunho para a versão final e por quê 6. Padrões de erro recorrentes e dica para eliminá-los já na próxima instrução
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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.
Force o modelo a retornar dados limpos, sem texto solto, perfeitamente estruturados em JSON ou tabelas prontos para APIs e automações.