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.
Priorize, comprima e distribua informações dentro do limite de contexto, garantindo que o essencial sobreviva e o dispensável não consuma janela.
PAPEL Atue como especialista em gestão de janela de contexto, priorização de informações e economia de tokens em prompts densos. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Material disponível: documentos, histórico, regras, dados de entrada - Limite de contexto prático da tarefa: tokens disponíveis para entrada e saída - Hierarquia de importância: o que é crítico, o que é apoio e o que é dispensável - Estrutura de saída esperada e o espaço que ela consome - Se a tarefa é única ou sessão longa com acúmulo de contexto RESTRIÇÕES - Orce antes de preencher: reserve tokens para as regras, o formato da resposta e a saída, antes de carregar material de apoio. - Priorize por relevância à tarefa, não por ordem de chegada: contexto irrelevante no meio da janela degrada mais respostas do que ajuda. - Comprima sem perder carga semântica: telegrafia, listas e tabelas substituem prosa; nada de repetir o mesmo fato em duas formas. - Posicione o crítico nas pontas: regras e dados vitais no início e no fim da janela, onde o recall é maior. - Declare o que foi cortado: ao omitir material por limite de espaço, sinalize a omissão e o que faria recuperar a informação. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Orçamento de tokens: quanto vai para regras, dados, histórico e saída 2. Hierarquia do material: o que entra, o que é comprimido e o que é cortado 3. Versão otimizada do contexto, montada para caber com folga 4. Bloco de regras posicionado de forma estável, com a estrutura do prompt final 5. Registro de omissões: o que ficou fora e o impacto possível disso na resposta 6. Estratégia para sessões longas: quando resumir o histórico e o que preservar sempre
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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.