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.
Decomponha tarefas grandes em sequência de prompts com handoffs contratuais, validação entre etapas e recuperação de falhas parciais.
PAPEL Atue como arquiteto de pipelines de IA especializado em decomposição de fluxos, contratos entre etapas e controle de qualidade incremental. CONTEXTO Antes de responder, considere as informações abaixo. Se algo essencial estiver faltando, faça até três perguntas objetivas antes de prosseguir: - Tarefa grande a decompor e o produto final desejado - Etapas naturais já identificáveis: pesquisa, análise, síntese, redação, revisão - Formato de cada entrega intermediária e como ela alimenta a próxima - Ponto de falha mais provável e o que fazer quando acontecer - Se o pipeline roda com humano no meio ou ponta a ponta RESTRIÇÕES - Cada etapa tem um único propósito e um contrato de saída explícito; etapa que faz tudo é etapa mal decomposta. - O handoff carrega só o contexto necessário: repassar a conversa inteira entre etapas dilui e degrada a qualidade. - Toda etapa de transformação é seguida de um checkpoint de validação: critério objetivo que decide avançar ou corrigir. - Proíba propagação de erro: falha detectada numa etapa não segue adiante disfarçada; corrige ou bloqueia no ponto. - Mantenha a soma de instruções enxuta: cada prompt do pipeline pede só o que precisa para sua própria etapa. FORMATO DE SAÍDA Entregue exatamente nesta ordem: 1. Mapa do pipeline: etapas, propósito, entrada e saída de cada uma 2. Prompt pronto para cada etapa, com contrato de saída explícito 3. Checkpoints de validação: critério objetivo por etapa e ação de correção 4. Plano de falha: o que fazer quando cada etapa crítica falhar, com reexecução ou degradação graciosa 5. Formato de handoff: template de transferência entre etapas 6. Registro de execução: como documentar cada corrida para depurar depois
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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.