19 Fórmulas e Estruturas de Prompts para ChatGPT: Indo Além do Básico

Na jornada contínua para aprimorar a comunicação entre humanos e inteligências artificiais, como o ChatGPT, uma ferramenta se destaca por sua capacidade de moldar interações ricas e produtivas: a engenharia de prompt. Além dos fundamentos explorados anteriormente, um aspecto particularmente fascinante dessa prática envolve o uso de fórmulas e estruturas de prompts, verdadeiros catalisadores para maximizar a eficácia e a precisão das respostas geradas pelo AI.

Este artigo é dedicado exclusivamente ao aprofundamento nesse tema, desvendando um leque de estratégias estruturais que vão desde abordagens básicas até as mais avançadas. Ao entender e aplicar essas fórmulas, é possível não apenas comunicar-se de maneira mais eficiente com o ChatGPT e outras ferramentas de IA, como o Microsoft Copilot e o Google Gemini, mas também explorar novas dimensões de criatividade, análise e solução de problemas.

Cada estrutura de prompt oferece uma maneira única de organizar e apresentar suas solicitações, guiando o modelo de IA para gerar respostas que se alinham estreitamente com seus objetivos específicos. Seja para elicitar informações detalhadas, fomentar a geração de conteúdo criativo, ou facilitar a resolução de questões complexas, essas estratégias representam uma ponte entre a intenção humana e o potencial quase ilimitado da inteligência artificial.

Ao longo deste artigo, exploraremos diversas fórmulas e estruturas, destacando suas características distintas, aplicações práticas e, mais importante, como elas podem ser combinadas e adaptadas para atender às mais variadas necessidades e contextos. Prepare-se para mergulhar no universo das fórmulas e estruturas de prompts, uma jornada que promete não apenas ampliar seu repertório de engenharia de prompt, mas também enriquecer sua capacidade de interagir de forma mais significativa com o ChatGPT.

Exemplos de Fórmulas e Estruturas de Prompts

RTF: Papel, Tarefa, Formato

A estrutura RTF é uma abordagem eficiente para formular prompts que direcionam a interação com o ChatGPT de maneira clara e objetiva. Esta metodologia ajuda a estabelecer a função ou o papel que o ChatGPT deve assumir (Papel), a atividade específica ou o problema a ser resolvido (Tarefa) e o modo como a resposta deve ser organizada (Formato).

Utilizando a estrutura RTF, é possível guiar as respostas do ChatGPT para que sejam mais alinhadas com as expectativas do usuário, além de facilitar a obtenção de informações ou soluções estruturadas de forma particularmente útil. Vamos explorar cada um dos seus componentes:

• Papel (Role): Define quem ou o que está realizando a ação no prompt. Pode ser uma pessoa, uma entidade ou o próprio ChatGPT atuando em um papel específico.
• Tarefa (Task): Especifica o que precisa ser feito. A tarefa deve ser clara e direta, descrevendo a ação desejada ou a informação necessária.
• Formato (Format): Delineia como você deseja que a resposta seja estruturada. Isso pode incluir formatos como uma lista, um parágrafo, uma fórmula matemática, etc.

Exemplo prático de RTF:

Como especialista em nutrição (Papel), forneça uma lista de cinco alimentos ricos em proteínas (Tarefa) em formato de lista numerada (Formato).

O ChatGPT pode responder algo como:

1. Frango
2. Ovos
3. Quinoa
4. Amêndoas
5. Iogurte Grego

Este exemplo demonstra como a estrutura RTF pode ser usada para gerar uma resposta específica e bem organizada, facilitando a comunicação de informações claras e concisas. Ao especificar o papel (especialista em nutrição), a tarefa (fornecer uma lista de alimentos) e o formato (lista numerada).

CTF: Contexto, Tarefa, Formato

A estrutura CTF é uma poderosa ferramenta na engenharia de prompt, permitindo que os usuários estabeleçam claramente o cenário em que a interação ocorre, a ação específica esperada do ChatGPT e o modo como a resposta deve ser estruturada. Esta abordagem facilita a criação de prompts que são ao mesmo tempo precisos em suas solicitações e específicos quanto ao resultado desejado, otimizando a eficácia da resposta obtida.

• Contexto (Context): Fornece as informações de fundo necessárias para entender a situação ou o problema em questão. Ajuda a estabelecer a relevância da tarefa e orienta a direção da resposta.
• Tarefa (Task): Descreve explicitamente o que se espera que o ChatGPT faça, detalhando a ação ou o conjunto de ações requeridas.
• Formato (Format): Especifica como a resposta deve ser estruturada, seja em forma de lista, parágrafos, um plano detalhado, etc., para atender às necessidades do usuário.

Suponha que você esteja buscando ajuda do ChatGPT para compilar uma lista de dicas práticas de economia de energia para residências. Aplicando a estrutura CTF, o prompt seria:

• Contexto: “Diante do aumento das tarifas de energia e da crescente preocupação com a sustentabilidade ambiental, muitas pessoas estão procurando maneiras de reduzir o consumo de energia em suas casas.”
• Tarefa: “Elabore uma lista de dicas práticas e fáceis de implementar que os proprietários de imóveis possam usar para economizar energia.”
• Formato: “Apresente as dicas em formato de lista numerada, proporcionando uma breve descrição para cada uma.”

Exemplo prático de CTF:

Considerando o aumento das tarifas de energia e a preocupação com a sustentabilidade, crie uma lista numerada de dicas práticas de economia de energia para residências. As dicas devem ser fáceis de implementar e acompanhar de uma breve descrição explicativa.

Este exemplo mostra como a estrutura CTF pode ser usada para solicitar informações específicas de maneira clara e organizada, resultando em uma resposta que é diretamente aplicável e útil para o contexto apresentado.

PECRA: Propósito, Expectativa, Contexto, Pedido, Ação

A estrutura PECRA é uma ferramenta versátil para a engenharia de prompt que enfatiza a clareza e a especificidade ao interagir com modelos de linguagem como o ChatGPT. Vamos desmembrar cada componente:

• Propósito (Purpose): Define o motivo pelo qual o prompt está sendo criado. Ajuda a esclarecer a intenção geral da interação.
• Expectativa (Expectation): Descreve o resultado ou tipo de resposta que se espera receber do modelo.
• Contexto (Context): Fornece informações adicionais necessárias para que o modelo entenda o prompt e gere uma resposta apropriada.
• Pedido (Request): Especifica claramente o que está sendo solicitado ao modelo.
• Ação (Action): Indica a ação específica que se deseja que o modelo execute.

Imaginemos que você deseja que o ChatGPT crie um plano de estudos para um estudante que está se preparando para um exame importante de matemática. Vejamos como aplicar a estrutura PECRA:

• Propósito: “O propósito deste prompt é ajudar um estudante a se preparar de forma eficaz para um exame de matemática.”
• Expectativa: “Espero receber um plano de estudos detalhado que cubra os principais tópicos necessários para o exame.”
• Contexto: “O estudante tem 2 semanas até o exame, pode estudar aproximadamente 3 horas por dia, e tem dificuldades principalmente em álgebra e geometria.”
• Pedido: “Com base nessas informações, por favor, crie um plano de estudos.”
• Ação: “Organize o plano começando pelos fundamentos da álgebra, seguindo para geometria, e inclua revisões regulares.”

Exemplo prático de PECRA:

Considerando um estudante que está se preparando para um exame importante de matemática em 2 semanas e pode dedicar 3 horas diárias ao estudo, com dificuldades em álgebra e geometria, crie um plano de estudos detalhado. O plano deve começar com os fundamentos da álgebra, progredir para geometria e incluir revisões regulares, visando uma preparação eficaz para o exame.

Este exemplo ilustra como a estrutura PECRA pode ser utilizada para formular um prompt claro e detalhado, orientando o ChatGPT a gerar uma resposta que atenda às expectativas específicas do usuário.

CREATE: Caracterização, Requisição, Exemplos, Ajustes, Tipo, Extras

A estrutura CREATE é um método abrangente para a formulação de prompts, visando uma interação eficiente e direcionada com modelos de IA como o ChatGPT. Essa abordagem detalhada permite ao usuário especificar com clareza o contexto e as expectativas da interação. Vejamos cada componente:

• Caracterização (Character): Define um papel específico para o ChatGPT, orientando suas respostas de acordo com um perfil ou função pré-determinada. Isso ajuda a moldar a natureza das respostas de acordo com o contexto desejado.
• Requisição (Request): Especifica de maneira clara e objetiva o que se espera do modelo, detalhando a tarefa a ser realizada. Esse passo é crucial para assegurar que o modelo entenda exatamente o que é solicitado.
• Exemplos (Examples): Apresenta exemplos de outputs ou resultados esperados, fornecendo ao modelo uma referência clara do tipo de resposta ou conteúdo desejado.
• Ajustes (Adjustment): Permite ao usuário solicitar aprimoramentos ou modificações específicas em respostas prévias, direcionando o modelo para melhor atender às necessidades da tarefa.
• Tipo (Type of output): Define o formato esperado da resposta, seja ele um texto narrativo, uma lista, um plano detalhado, entre outros. Isso orienta a estruturação da informação fornecida pelo modelo.
• Extras (Extras): Oferece a oportunidade de adicionar informações adicionais ou contextuais, enriquecendo o prompt e possibilitando respostas mais precisas e alinhadas com as expectativas do usuário.

Imaginemos que você deseja que o ChatGPT crie um guia de viagem personalizado para uma cidade que você planeja visitar. Veja como aplicar a estrutura CREATE:

• Caracterização: “Agindo como um experiente guia de viagens local,”
• Requisição: “crie um guia personalizado.”
• Exemplos: “Inclua categorias como acomodações, gastronomia, atrações turísticas e dicas de transporte.”
• Ajustes: “Priorize opções que sejam amigáveis ao orçamento e adequadas para famílias.”
• Tipo: “Organize o guia em seções claramente definidas, com recomendações e breves descrições.”
• Extras: “Estou viajando em julho, portanto inclua eventos e atividades sazonais relevantes.”

Exemplo prático de CREATE:

Agindo como um experiente guia de viagens local, crie um guia personalizado para minha viagem a Barcelona em julho. Inclua acomodações, gastronomia, atrações turísticas e dicas de transporte, priorizando opções que sejam amigáveis ao orçamento e adequadas para famílias. Organize o guia em seções claramente definidas, com recomendações e breves descrições de cada item, e não esqueça de adicionar eventos e atividades sazonais relevantes para o período da minha visita.

Este exemplo demonstra como utilizar a estrutura CREATE para elaborar um prompt detalhado e específico, guiando o ChatGPT para produzir uma resposta alinhada às expectativas e necessidades do usuário.

CREO: Contexto, Pedido, Explicação, Resultado

A estrutura CREO é uma metodologia focada em otimizar a formulação de prompts para interações mais eficazes com modelos de linguagem, como o ChatGPT. Ela enfatiza a importância do contexto, da solicitação clara, da explicação da tarefa e da definição do resultado esperado.

• Contexto (Context): Fornece informações de fundo necessárias para o modelo entender a situação ou o tópico abordado.
• Pedido (Request): Especifica de forma clara o que se espera que o modelo faça.
• Explicação (Explanation): Explica a tarefa em detalhes, ajudando o modelo a compreender melhor o objetivo da solicitação.
• Resultado (Outcome): Descreve o tipo de resposta ou resultado que se espera obter do modelo.

Imaginemos que você deseja que o ChatGPT crie uma lista de sugestões para aumentar a produtividade pessoal. Vejamos como aplicar a estrutura CREO:

• Contexto: “Considerando que muitas pessoas trabalham em casa e enfrentam distrações frequentes,”
• Pedido: “crie uma lista de sugestões.”
• Explicação: “Essas sugestões devem ser práticas e fáceis de implementar para quem trabalha em casa.”
• Resultado: “Espero uma lista que inclua técnicas de gestão de tempo, configuração de ambiente de trabalho e dicas de bem-estar.”

Exemplo prático de CREO:

Considerando que muitas pessoas trabalham em casa e enfrentam distrações frequentes, crie uma lista de sugestões práticas e fáceis de implementar para aumentar a produtividade pessoal. Essas sugestões devem abordar técnicas de gestão de tempo, configuração de ambiente de trabalho e dicas de bem-estar, visando melhorar o foco e a eficiência no ambiente doméstico.

Este exemplo ilustra como a estrutura CREO pode ser utilizada para formular prompts claros e objetivos, orientando o ChatGPT a produzir respostas que atendam de maneira eficaz às necessidades específicas do usuário.

PAIN: Problema, Ação, Informação, Próximos Passos

A estrutura PAIN é uma metodologia de engenharia de prompts que foca na identificação e solução de problemas específicos através do ChatGPT. Ela orienta a formulação de solicitações de modo a extrair soluções precisas e aplicáveis.

• Problema (Problem): Identifica o problema que precisa ser resolvido, esclarecendo o desafio ou a necessidade do usuário.
• Ação (Action): Especifica a ação ou o tipo de ajuda que se espera do ChatGPT, direcionando-o para a solução do problema.
• Informação (Information): Solicita informações detalhadas ou esclarecimentos que o ChatGPT pode fornecer para entender melhor o contexto ou as nuances do problema.
• Próximos Passos (Next Steps): Pede por um plano de ação, recursos, ou etapas subsequentes que o usuário possa seguir para resolver o problema ou atingir o objetivo desejado.

Imaginemos que você está enfrentando dificuldades para organizar eficientemente o seu tempo e deseja que o ChatGPT ajude a criar um plano de gerenciamento de tempo. Veja como aplicar a estrutura PAIN:

• Problema: “Estou lutando para gerenciar meu tempo eficazmente,”
• Ação: “preciso de um plano de gerenciamento de tempo personalizado.”
• Informação: “Quais estratégias ou ferramentas você recomendaria?”
• Próximos Passos: “Forneça um plano passo a passo que eu possa começar a seguir imediatamente.”

Exemplo prático de PAIN:

Estou lutando para gerenciar meu tempo eficazmente e preciso de um plano de gerenciamento de tempo personalizado. Quais estratégias ou ferramentas você recomendaria? Por favor, forneça um plano passo a passo que eu possa começar a seguir imediatamente, considerando que meu dia é frequentemente interrompido por tarefas inesperadas.

Este exemplo mostra como a estrutura PAIN pode ser aplicada para criar um prompt direcionado e eficaz, levando o ChatGPT a oferecer soluções práticas e personalizadas para problemas específicos enfrentados pelo usuário.

TREF: Tarefa, Requisito, Expectativa, Formato

A estrutura TREF é uma abordagem focada para a engenharia de prompt, que ajuda a especificar o que se deseja alcançar com a interação, os critérios que devem ser atendidos, o que se espera da resposta e em que formato ela deve ser entregue. Vamos explorar cada um dos seus componentes:

• Tarefa (Task): O que exatamente você está pedindo ao ChatGPT para fazer. Isso deve ser uma ação ou um conjunto de ações claras.
• Requisito (Requirement): Os critérios ou condições específicas que a resposta precisa satisfazer.
• Expectativa (Expectation): O resultado esperado da interação, incluindo o tipo de informação ou solução que você deseja receber.
• Formato (Format): Como você deseja que a informação ou solução seja apresentada.

Suponhamos que você queira que o ChatGPT escreva um resumo sobre as tendências atuais em tecnologia de energia renovável. Vejamos como aplicar a estrutura TREF:

• Tarefa: “Escreva um resumo sobre as tendências atuais em tecnologia de energia renovável.”
• Requisito: “O resumo deve cobrir tanto avanços tecnológicos quanto desafios atuais.”
• Expectativa: “Espero obter um panorama claro e conciso que possa ser usado para informar o público em geral.”
• Formato: “O resumo deve ser estruturado em parágrafos, com no máximo 300 palavras.”

Exemplo prático de TREF:

Por favor, escreva um resumo de no máximo 300 palavras sobre as tendências atuais em tecnologia de energia renovável, incluindo avanços tecnológicos e desafios. O resumo deve ser estruturado em parágrafos, oferecendo um panorama claro e conciso adequado para informar o público em geral.

Este exemplo mostra como a estrutura TREF pode ser usada para criar um prompt detalhado e específico, direcionando o ChatGPT para produzir uma resposta que não apenas atenda a uma necessidade informativa específica, mas também cumpra critérios definidos de conteúdo e formatação.

GRADE: Meta, Pedido, Ação, Detalhe, Exemplos

A estrutura GRADE é uma técnica eficaz para estruturar prompts que comuniquem claramente a intenção, detalhem o pedido, especifiquem a ação desejada, forneçam detalhes adicionais e incluam exemplos para guiar a resposta. Aqui está o detalhamento de cada componente:

• Meta (Goal): O objetivo ou finalidade do prompt. Define o que você espera alcançar com a interação.
• Pedido (Request): O que você está especificamente pedindo ao ChatGPT para fazer.
• Ação (Action): A ação específica que você deseja que o ChatGPT execute em resposta ao seu pedido.
• Detalhe (Detail): Informações adicionais que ajudam a esclarecer o pedido, fornecendo contexto ou especificações mais precisas.
• Exemplos (Examples): Casos ou exemplos concretos que ilustram o tipo de resposta ou o conteúdo que você espera receber.

Vamos imaginar que você deseja que o ChatGPT crie um guia introdutório para iniciantes sobre como investir em criptomoedas. Vejamos como a estrutura GRADE pode ser aplicada:

• Meta: “Criar um guia introdutório acessível para iniciantes sobre investimento em criptomoedas.”
• Pedido: “Elabore um guia que introduza os conceitos básicos do investimento em criptomoedas.”
• Ação: “Inclua seções sobre o que são criptomoedas, como começar a investir e dicas de segurança.”
• Detalhe: “O guia deve ser fácil de entender para alguém sem conhecimento prévio sobre o assunto.”
• Exemplos: “Forneça exemplos de plataformas populares de investimento e explique termos comuns como ‘blockchain’ e ‘wallet digital’.”

Exemplo prático de GRADE:

Por favor, crie um guia introdutório sobre como investir em criptomoedas, destinado a iniciantes. O guia deve introduzir conceitos básicos, incluir seções sobre o que são criptomoedas, como começar a investir, e dicas de segurança. Certifique-se de que o conteúdo seja acessível para alguém sem conhecimento prévio, fornecendo exemplos de plataformas populares de investimento e explicando termos como 'blockchain' e 'wallet digital'.

Este exemplo demonstra como a estrutura GRADE pode ser utilizada para elaborar um prompt detalhado e específico, orientando o ChatGPT a produzir um guia introdutório completo e acessível sobre um tema complexo como o investimento em criptomoedas.

ROSES: Papel, Objetivo, Cenário, Solução Esperada, Etapas

A estrutura ROSES é projetada para facilitar a comunicação detalhada de um problema e como você gostaria que fosse abordado, especificando o papel, o objetivo, o cenário em que a questão se insere, a solução esperada e as etapas para alcançá-la. Esta abordagem é particularmente útil para solicitações complexas ou quando se deseja uma resposta detalhada e estruturada. Vamos detalhar cada componente:

• Papel (Role): Define quem está realizando a ação ou de quem é a perspectiva. Pode ser o próprio ChatGPT assumindo um papel específico.
• Objetivo (Objective): O que se espera alcançar com o prompt. Clarifica o propósito da solicitação.
• Cenário (Scenario): O contexto ou situação em que a questão ou tarefa é colocada. Ajuda a fornecer fundamento e relevância ao pedido.
• Solução Esperada (Expected Solution): Descreve o resultado ou tipo de resposta que se espera do ChatGPT.
• Etapas (Steps): Sequência de ações ou processo que deve ser seguido para alcançar a solução desejada.

Imagine que você quer que o ChatGPT ajude a planejar uma campanha de marketing digital para um novo produto. Usando a estrutura ROSES, o prompt pode ser estruturado da seguinte forma:

• Papel: “Como um especialista em marketing digital…”
• Objetivo: “…o objetivo é criar uma campanha eficaz para o lançamento de um novo produto tecnológico.”
• Cenário: “O produto é um dispositivo inovador de monitoramento de saúde que se conecta a smartphones. O mercado-alvo são jovens adultos que se interessam por tecnologia e fitness.”
• Solução Esperada: “Espera-se um plano de campanha que inclua estratégias de mídia social, influenciadores digitais e e-mail marketing.”
• Etapas: “1. Identificar as principais plataformas de mídia social usadas pelo nosso público-alvo. 2. Selecionar influenciadores digitais no nicho de tecnologia e fitness. 3. Desenvolver uma série de emails para engajamento pré e pós-lançamento.”

Exemplo prático de ROSES:

Como um especialista em marketing digital, crie uma campanha de marketing digital para o lançamento de um novo dispositivo de monitoramento de saúde que se conecta a smartphones. O produto é voltado para jovens adultos interessados em tecnologia e fitness. O plano deve incluir estratégias para mídia social, influenciadores digitais e email marketing, começando pela identificação das principais plataformas de mídia social, seleção de influenciadores no nicho de tecnologia e fitness, e desenvolvimento de uma série de emails para engajamento pré e pós-lançamento.

RDIREC: Papel, Definição, Intenção, Pedido, Exemplo, Esclarecimento

A estrutura RDIREC é uma metodologia detalhada para formular prompts que exigem respostas complexas e bem fundamentadas, incorporando elementos como o papel desempenhado, a definição de termos chave, a intenção por trás do pedido, exemplos específicos para guiar a resposta e esclarecimentos para evitar ambiguidades. Vamos explorar cada componente:

• Papel (Role): Especifica o ponto de vista ou a capacidade na qual o ChatGPT ou o usuário está atuando.
• Definição (Definition): Clarifica conceitos ou termos chave que são cruciais para o entendimento do prompt.
• Intenção (Intent): Explica o motivo ou objetivo por trás do prompt, o que ajuda a orientar a direção da resposta.
• Pedido (Request): O que exatamente está sendo solicitado, formulado de maneira clara e precisa.
• Exemplo (Example): Fornece casos ou exemplos concretos que servem como referência para o tipo de resposta esperada.
• Esclarecimento (Clarification): Adiciona detalhes ou informações adicionais para minimizar mal-entendidos e refinar a resposta.

Suponhamos que você deseje que o ChatGPT crie um conteúdo sobre a importância da cibersegurança para pequenas e médias empresas (PMEs). Aplicando a estrutura RDIREC, o prompt pode ser estruturado assim:

• Papel: “Como um consultor de cibersegurança…”
• Definição: “…defina ‘cibersegurança’ e explique sua relevância para o ambiente de negócios atual, especialmente para PMEs.”
• Intenção: “O objetivo é conscientizar proprietários de PMEs sobre riscos cibernéticos e incentivá-los a adotar medidas de proteção.”
• Pedido: “Elabore um guia introdutório sobre cibersegurança para PMEs, destacando práticas recomendadas e estratégias de mitigação de riscos.”
• Exemplo: “Inclua exemplos de ataques cibernéticos comuns, como phishing e ransomware, e suas consequências para os negócios.”
• Esclarecimento: “Enfatize a importância de treinamento de funcionários, backups regulares e atualizações de software como medidas preventivas.”

Exemplo prático de RDIREC:

Como um consultor de cibersegurança, defina 'cibersegurança' e explique sua importância no contexto atual de negócios, com foco em PMEs. O objetivo é criar um guia introdutório que conscientize sobre os riscos cibernéticos e promova a adoção de medidas de segurança. Inclua exemplos de ataques como phishing e ransomware, destacando as consequências para as empresas. Detalhe a relevância do treinamento de funcionários, backups regulares e atualizações de software como estratégias preventivas.

Este exemplo mostra como a estrutura RDIREC pode ser usada para formular um prompt complexo, orientando o ChatGPT a produzir um conteúdo educativo e detalhado sobre cibersegurança para PMEs, com definições claras, exemplos ilustrativos e esclarecimentos que direcionam a resposta de forma eficaz.

RSCET: Papel, Situação, Complicação, Expectativa, Tarefa

A estrutura RSCET é utilizada para desenvolver prompts que detalham um cenário complexo, exigindo uma resposta que aborde uma situação específica, suas complicações, o que se espera como solução e a tarefa a ser realizada. Esta metodologia ajuda a criar prompts claros e estruturados para cenários que envolvem a resolução de problemas ou análise detalhada. Vamos detalhar cada componente:

• Papel (Role): Define quem está envolvido ou quem deve agir, podendo ser o próprio ChatGPT assumindo um papel específico.
• Situação (Situation): Descreve o contexto ou o cenário no qual o prompt está inserido.
• Complicação (Complication): Identifica os desafios, problemas ou complicações presentes na situação descrita.
• Expectativa (Expectation): Esclarece o que se espera como resultado da interação, qual solução ou tipo de resposta é desejada.
• Tarefa (Task): Especifica a ação ou conjunto de ações que devem ser realizadas para atender ao prompt.

Imagine que você deseja que o ChatGPT ajude a planejar uma estratégia para superar um desafio de marketing digital enfrentado por uma startup de tecnologia. Utilizando a estrutura RSCET, o prompt pode ser formulado da seguinte maneira:

• Papel: “Como um especialista em marketing digital…”
• Situação: “…a startup de tecnologia ‘TechNova’ está lançando um novo aplicativo de produtividade, que ajuda os usuários a gerenciar melhor seu tempo e projetos.”
• Complicação: “Apesar da alta qualidade do aplicativo, a ‘TechNova’ enfrenta forte concorrência no mercado e tem dificuldades em alcançar seu público-alvo.”
• Expectativa: “Espera-se desenvolver uma estratégia de marketing digital inovadora que destaque o aplicativo no mercado saturado e aumente seu alcance.”
• Tarefa: “Crie um plano de marketing que inclua táticas de SEO, marketing de conteúdo e campanhas nas redes sociais, focando em diferenciais do aplicativo e como ele resolve problemas específicos dos usuários.”

Exemplo prático de RSCET:

Como um especialista em marketing digital, desenvolva uma estratégia para a startup 'TechNova', que está lançando um novo aplicativo de produtividade. Apesar da qualidade do produto, a empresa enfrenta forte concorrência e desafios para alcançar seu público. O objetivo é criar um plano de marketing que utilize SEO, marketing de conteúdo e redes sociais, destacando os diferenciais do aplicativo e sua capacidade de resolver problemas dos usuários.

Este exemplo demonstra como a estrutura RSCET pode ser aplicada para elaborar um prompt que detalha um cenário desafiador, direcionando o ChatGPT a desenvolver uma estratégia de marketing digital criativa e focada para superar as complicações especificadas.

RASCEF: Papel, Ação, Passos, Contexto, Exemplos, Formato

A estrutura RASCEF é uma abordagem detalhada para a formulação de prompts que enfatiza a clareza na comunicação de uma tarefa complexa, incorporando o papel assumido, as ações a serem tomadas, os passos específicos para a realização da tarefa, o contexto que envolve a situação, exemplos para ilustrar melhor o pedido e o formato desejado para a resposta. Esta estrutura é ideal para situações que exigem instruções detalhadas e resultados bem definidos. Vamos examinar cada componente:

• Papel (Role): Define quem está realizando a tarefa ou de quem é a perspectiva na situação descrita.
• Ação (Action): Descreve a ação principal ou as ações que precisam ser tomadas.
• Passos (Steps): Detalha os passos específicos ou procedimentos necessários para completar a tarefa.
• Contexto (Context): Fornece informações de fundo relevantes para entender completamente a situação ou o problema em questão.
• Exemplos (Examples): Inclui exemplos ou casos práticos que servem de modelo ou inspiração para a resposta.
• Formato (Format): Especifica a maneira como a resposta deve ser organizada ou apresentada.

Imaginemos que você deseja que o ChatGPT desenvolva um plano para aumentar a visibilidade on-line de uma nova marca de café artesanal. Utilizando a estrutura RASCEF, o prompt poderia ser estruturado assim:

• Papel: “Como um consultor de marketing digital especializado em marcas de café artesanal…”
• Ação: “…desenvolva um plano estratégico para aumentar a visibilidade online da marca.”
• Passos: “1. Identificar o público-alvo. 2. Escolher as plataformas de mídia social mais adequadas. 3. Criar conteúdo envolvente que destaque a singularidade do café. 4. Implementar uma campanha de anúncios pagos. 5. Medir e ajustar a estratégia com base no feedback e análise de dados.”
• Contexto: “A marca é nova no mercado e oferece uma seleção única de cafés artesanais de origem única, mas está lutando para se destacar em um mercado competitivo.”
• Exemplos: “Incluir exemplos de tipos de conteúdo que podem ser criados, como posts sobre a origem do café, vídeos de bastidores mostrando o processo de torrefação, e depoimentos de clientes.”
• Formato: “O plano deve ser apresentado em um documento estruturado com seções claras para cada etapa do processo.”

Exemplo prático de RASCEF:

Como um consultor de marketing digital especializado em marcas de café artesanal, elabore um plano estratégico para aumentar a visibilidade online de uma nova marca de café. O plano deve incluir passos para identificar o público-alvo, escolher as plataformas de mídia social adequadas, criar conteúdo envolvente, implementar campanhas de anúncios pagos e medir o sucesso da estratégia. Considere o contexto de um mercado competitivo e forneça exemplos de conteúdo. Apresente o plano em um documento estruturado com seções para cada etapa.

Este exemplo demonstra como a estrutura RASCEF facilita a criação de um prompt detalhado e orientado para ação, permitindo ao ChatGPT gerar um plano de marketing digital compreensivo e bem organizado para a marca de café artesanal.

APE: Ação, Propósito, Expectativa

A estrutura APE é uma metodologia concisa que foca em três elementos cruciais para a formulação de prompts eficazes: a ação desejada, o propósito por trás dessa ação e a expectativa de resultado. Vamos detalhar cada componente:

• Ação (Action): O que você deseja que o ChatGPT faça. Este componente é direto e especifica claramente a tarefa a ser realizada.
• Propósito (Purpose): O motivo pelo qual você está solicitando essa ação. Define a intenção por trás do prompt, esclarecendo o objetivo que se busca alcançar.
• Expectativa (Expectation): O resultado que você espera ver como resposta à ação solicitada. Especifica o que seria considerado uma resposta satisfatória.

Imagine que você deseja que o ChatGPT crie um conteúdo informativo sobre o impacto da inteligência artificial na educação. Usando a estrutura APE, o prompt seria:

• Ação: “Escreva um artigo sobre o impacto da inteligência artificial na educação.”
• Propósito: “O propósito é informar os leitores sobre como a IA está transformando métodos de ensino e aprendizagem.”
• Expectativa: “Espero uma análise detalhada que cubra tanto os benefícios quanto os desafios associados ao uso da IA na educação, com exemplos concretos.”

Exemplo prático de APE:

Escreva um artigo detalhando o impacto da inteligência artificial na educação, com o propósito de informar os leitores sobre as transformações nos métodos de ensino e aprendizagem. Espero uma análise que explore os benefícios e desafios, incluindo exemplos concretos para ilustrar esses pontos.

Este exemplo mostra como a estrutura APE pode ser utilizada para criar um prompt claro e objetivo, direcionando o ChatGPT para produzir um conteúdo informativo e bem fundamentado sobre o tema proposto.

TAG: Tarefa, Ação, Meta

A estrutura TAG é uma ferramenta eficiente para definir prompts que são focados e orientados para resultados. Ela enfatiza a importância de estabelecer uma tarefa específica, a ação necessária para completá-la e o objetivo final que se deseja alcançar. Essa abordagem ajuda a criar uma direção clara para a interação com o ChatGPT. Vamos detalhar cada componente:

• Tarefa (Task): O que precisa ser feito. Este elemento define o escopo do trabalho ou da informação solicitada.
• Ação (Action): As etapas específicas ou o processo pelo qual a tarefa deve ser realizada.
• Meta (Goal): O resultado desejado ou o propósito de completar a tarefa. Esclarece o que se espera alcançar ao final do processo.

Suponha que você esteja procurando orientação do ChatGPT para planejar um evento de networking para profissionais da área de tecnologia. Utilizando a estrutura TAG, o prompt poderia ser:

• Tarefa: “Organizar um evento de networking para profissionais da área de tecnologia.”
• Ação: “Identifique os principais elementos necessários para o sucesso do evento, como local, temas de discussão e convidados especiais.”
• Meta: “Criar uma oportunidade de networking que promova trocas valiosas entre os participantes e fomente conexões profissionais duradouras.”

Exemplo prático de TAG:

Organize um evento de networking para profissionais da área de tecnologia. Para isso, identifique os principais elementos que contribuirão para o sucesso do evento, incluindo a escolha do local, os temas de discussão relevantes e a seleção de convidados especiais. O objetivo é criar um ambiente que promova trocas valiosas e fomente conexões profissionais duradouras entre os participantes.

Este exemplo ilustra como a estrutura TAG pode ser aplicada para gerar um plano claro e objetivo para a organização de um evento, detalhando a tarefa, as ações necessárias e a meta final desejada.

ERA: Expectativa, Papel, Ação

A estrutura ERA concentra-se em definir claramente a expectativa para a resposta, o papel que o ChatGPT ou o usuário desempenha na interação e as ações específicas que devem ser tomadas para alcançar a expectativa. Esta abordagem ajuda a orientar o modelo de linguagem de forma eficaz, garantindo que as respostas sejam alinhadas com os objetivos do usuário. Vamos explorar cada componente:

• Expectativa (Expectation): O resultado desejado ou o que se espera obter como resposta. Este elemento estabelece o objetivo final da interação.
• Papel (Role): A função ou identidade assumida pelo ChatGPT ou pelo usuário no contexto do prompt. Especificar o papel ajuda a contextualizar a resposta dentro de um cenário ou perspectiva particular.
• Ação (Action): As etapas ou processos específicos que devem ser seguidos para cumprir a tarefa e atender à expectativa estabelecida.

Imagine que você deseja que o ChatGPT o ajude a elaborar um plano de estudos para um exame de certificação em tecnologia da informação. Aplicando a estrutura ERA, o prompt seria:

• Expectativa: “Desenvolver um plano de estudos eficaz que cubra todos os tópicos necessários para o exame de certificação em tecnologia da informação dentro de um período de três meses.”
• Papel: “Como um tutor virtual com experiência em preparação para exames de certificação em tecnologia da informação…”
• Ação: “…elabore um cronograma detalhado de estudos, incluindo recursos de aprendizagem recomendados, uma distribuição equilibrada dos tópicos ao longo do período e técnicas de revisão eficazes.”

Exemplo prático de ERA:

Como um tutor virtual especializado em preparação para exames de certificação em tecnologia da informação, desenvolva um plano de estudos detalhado para um exame de certificação que será realizado em três meses. O plano deve incluir um cronograma de estudos, recursos de aprendizagem recomendados, distribuição equilibrada dos tópicos e técnicas de revisão eficazes, com o objetivo de cobrir todos os tópicos necessários para o exame.

Este exemplo demonstra como a estrutura ERA pode ser utilizada para solicitar ao ChatGPT a criação de um plano de estudos detalhado e estruturado, estabelecendo claramente a expectativa, o papel desempenhado pelo modelo e as ações específicas a serem tomadas.

RACE: Papel, Ação, Contexto, Expectativa

A estrutura RACE é uma metodologia abrangente para a criação de prompts que enfatiza a definição do papel assumido na interação, a ação desejada, o contexto que envolve a solicitação e a expectativa de resultado. Esta abordagem garante que todas as partes essenciais de um prompt sejam consideradas, facilitando respostas precisas e alinhadas com os objetivos do usuário. Vamos detalhar cada componente:

• Papel (Role): Especifica quem está realizando a ação ou a perspectiva da qual a solicitação é feita. Pode ser o próprio ChatGPT assumindo um papel específico ou o usuário definindo sua posição ou função.
• Ação (Action): Descreve claramente o que se espera que o ChatGPT faça, detalhando a tarefa ou as ações requeridas.
• Contexto (Context): Fornece informações de fundo e detalhes adicionais sobre a situação ou o problema em questão, ajudando a esclarecer o prompt e a guiar a resposta.
• Expectativa (Expectation): Define o resultado desejado ou o que se espera alcançar com a resposta, estabelecendo um objetivo claro para a interação.

Imagine que você esteja procurando assistência do ChatGPT para otimizar o layout de um website de e-commerce para melhorar a experiência do usuário. Utilizando a estrutura RACE, o prompt poderia ser formulado da seguinte maneira:

• Papel: “Como um designer de UX (Experiência do Usuário)…”
• Ação: “…avalie o layout atual do nosso website de e-commerce e sugira melhorias específicas.”
• Contexto: “O site tem uma taxa de abandono de carrinho alta e feedback dos usuários indica que encontrar produtos pode ser complicado.”
• Expectativa: “Espero receber sugestões concretas que possam ser implementadas para simplificar a navegação, tornar a busca de produtos mais intuitiva e, consequentemente, reduzir a taxa de abandono de carrinho.”

Exemplo prático de RACE:

Como um designer de UX, avalie o layout atual do nosso website de e-commerce, considerando que enfrentamos uma alta taxa de abandono de carrinho e feedback dos usuários indicando dificuldades na busca por produtos. Com base nisso, sugira melhorias específicas que possam tornar a navegação mais simples e a busca por produtos mais intuitiva, com o objetivo de reduzir a taxa de abandono de carrinho.

Este exemplo mostra como a estrutura RACE pode ser utilizada para formular um prompt detalhado e direcionado, solicitando ao ChatGPT uma análise crítica e sugestões de melhorias para um website de e-commerce, com base em um contexto específico e com uma expectativa clara de resultado.

COAST: Contexto, Objetivo, Ações, Cenário, Tarefa

A estrutura COAST é projetada para guiar a formulação de prompts de maneira a abranger todos os aspectos essenciais de uma solicitação complexa, desde o contexto até a tarefa específica a ser realizada. Essa metodologia ajuda a assegurar que as instruções sejam claras e completas, facilitando a geração de respostas precisas e relevantes pelo ChatGPT. Vamos explorar cada um dos seus componentes:

• Contexto (Context): Fornece as informações de fundo necessárias para entender a situação ou o problema em questão, estabelecendo a base para a interação.
• Objetivo (Objetivo): Define claramente o que se espera alcançar com a interação, esclarecendo o propósito da solicitação.
• Ações (Actions): Detalha as etapas ou processos específicos que devem ser seguidos para cumprir o objetivo.
• Cenário (Scenario): Descreve a situação específica ou o conjunto de circunstâncias em que a tarefa se insere, proporcionando um contexto adicional.
• Tarefa (Task): Especifica a ação ou conjunto de ações concretas que o ChatGPT deve realizar para atender ao prompt.

Suponha que você queira que o ChatGPT ajude a elaborar uma estratégia para aumentar a participação dos funcionários em um programa de bem-estar corporativo. Aplicando a estrutura COAST, o prompt pode ser:

• Contexto: “Nossa empresa lançou recentemente um programa de bem-estar para promover a saúde física e mental dos funcionários, mas a participação tem sido abaixo do esperado.”
• Objetivo: “O objetivo é desenvolver uma estratégia eficaz para aumentar a participação dos funcionários no programa de bem-estar.”
• Ações: “Identifique barreiras à participação, crie incentivos para a participação e desenvolva canais de comunicação eficazes para informar e engajar os funcionários.”
• Cenário: “Considerando que muitos funcionários trabalham remotamente e podem não estar cientes de todos os benefícios do programa.”
• Tarefa: “Elabore um plano detalhado que inclua ações específicas para superar as barreiras identificadas, incentivos para a participação e estratégias de comunicação para aumentar a conscientização sobre o programa.”

Exemplo prático de COAST:

Dado o contexto de baixa participação no recentemente lançado programa de bem-estar corporativo, desenvolva uma estratégia para aumentar o engajamento dos funcionários. Identifique as principais barreiras à participação, proponha incentivos atraentes e estruture canais de comunicação eficazes, considerando o cenário de trabalho remoto de muitos funcionários. A tarefa é criar um plano detalhado que aborde esses pontos, visando melhorar significativamente a participação no programa.

Este exemplo demonstra como a estrutura COAST pode ser usada para construir um prompt detalhado e abrangente, orientando o ChatGPT a desenvolver uma estratégia complexa que envolve múltiplos aspectos, desde a análise do problema até a proposição de soluções concretas.

RISE: Papel, Entrada, Etapas, Expectativa

A estrutura RISE é projetada para orientar a formulação de prompts que requerem uma abordagem passo a passo para alcançar um resultado desejado, centrando-se no papel do interlocutor, nas entradas necessárias para iniciar a ação, nas etapas detalhadas do processo e na expectativa de resultado. Esta metodologia é particularmente útil para tarefas que envolvem instruções ou processos complexos. Vamos detalhar cada componente:

• Papel (Role): Define a função ou perspectiva de quem está realizando a tarefa, seja o usuário ou o ChatGPT.
• Entrada (Input): Especifica as informações ou recursos necessários para iniciar a tarefa ou processo.
• Etapas (Steps): Detalha as ações consecutivas que devem ser tomadas para completar a tarefa ou alcançar o objetivo.
• Expectativa (Expectation): Clarifica o resultado ou o objetivo que se espera alcançar ao final do processo.

Suponha que você queira que o ChatGPT ajude a planejar e executar uma pesquisa de mercado para um novo produto. Utilizando a estrutura RISE, o prompt poderia ser:

• Papel: “Como um analista de pesquisa de mercado…”
• Entrada: “…com acesso a dados demográficos do público-alvo e ferramentas de pesquisa on-line…”
• Etapas: “1. Definir claramente o público-alvo da pesquisa. 2. Elaborar um questionário focado nos aspectos chave do novo produto. 3. Escolher a plataforma de pesquisa on-line mais adequada. 4. Analisar os dados coletados para extrair insights relevantes.”
• Expectativa: “Espero obter um relatório detalhado com insights sobre a aceitação do produto no mercado-alvo, incluindo recomendações para a estratégia de marketing.”

Exemplo prático de RISE:

Como um analista de pesquisa de mercado, com acesso a dados demográficos do público-alvo e ferramentas de pesquisa online, planeje e execute uma pesquisa para um novo produto. O processo deve incluir a definição do público-alvo, a elaboração de um questionário, a escolha da plataforma de pesquisa e a análise dos dados coletados. O objetivo é obter um relatório com insights sobre a aceitação do produto no mercado, acompanhado de recomendações para a estratégia de marketing.

Este exemplo demonstra como a estrutura RISE pode ser eficazmente aplicada para criar um prompt detalhado e orientado, facilitando a realização de uma tarefa complexa, como planejar e executar uma pesquisa de mercado, seguindo etapas específicas para alcançar um resultado bem definido.

SPARK: Situação, Problema, Aspiração, Resultados, Sorte ou Destino

A estrutura SPARK é uma abordagem rica e narrativa para a formulação de prompts, projetada para explorar profundamente uma situação, identificar problemas, definir aspirações, antecipar resultados e considerar o elemento de sorte ou destino (kismet). Essa metodologia é ideal para cenários complexos onde a compreensão completa do contexto e dos objetivos é crucial para gerar soluções criativas e eficazes. Vamos detalhar cada componente:

• Situação (Situation): Descreve o contexto ou o cenário atual que serve de pano de fundo para a interação ou o problema em questão.
• Problema (Problem): Identifica o desafio ou a questão central que precisa ser abordada ou resolvida.
• Aspiração (Aspiration): Define o estado ou objetivo ideal que se deseja alcançar, contrastando com o problema atual.
• Resultados (Results): Antecipa os resultados positivos ou as conquistas que se espera obter ao resolver o problema ou atingir a aspiração.
• Sorte ou Destino (Kismet): Considera o elemento de sorte, destino ou fatores fora do controle que podem influenciar o resultado da situação.

Imagine que você esteja buscando ajuda do ChatGPT para desenvolver uma estratégia inovadora para aumentar a participação de um aplicativo de bem-estar. Aplicando a estrutura SPARK, o prompt seria:

• Situação: “O aplicativo de bem-estar ‘WellLife’ tem recebido feedback positivo sobre sua interface e funcionalidades, mas a participação dos usuários tem sido baixa nos últimos meses.”
• Problema: “O principal desafio é a falta de engajamento contínuo dos usuários, que muitas vezes baixam o aplicativo, mas não o utilizam regularmente.”
• Aspiração: “Nosso objetivo é transformar ‘WellLife’ em uma parte essencial da rotina diária de bem-estar dos usuários, aumentando significativamente o engajamento e a participação.”
• Resultados: “Esperamos ver um aumento na frequência de uso do aplicativo, melhor retenção de usuários e feedback positivo sobre as novas estratégias implementadas.”
• Sorte ou Destino: “Reconhecemos que fatores externos, como tendências de mercado e novas tecnologias, podem influenciar o sucesso das nossas iniciativas.”

Exemplo prático de SPARK:

Dada a situação atual do aplicativo de bem-estar 'WellLife', com feedback positivo mas baixa participação dos usuários, o desafio é aumentar o engajamento contínuo. Aspiramos tornar 'WellLife' uma parte indispensável da rotina de bem-estar dos usuários. Esperamos, como resultado, um aumento no uso diário e melhor retenção de usuários, embora reconheçamos que fatores externos possam impactar esses resultados. Desenvolva uma estratégia inovadora para alcançar esses objetivos.

Este exemplo demonstra como a estrutura SPARK pode ser utilizada para elaborar um prompt detalhado e orientado a soluções, abordando uma situação complexa com uma combinação de análise profunda, objetivos claros, antecipação de resultados positivos e uma noção do papel do destino ou sorte.

Perguntas Frequentes

Conclusão

Ao explorarmos o vasto território das fórmulas e estruturas de prompts neste artigo, desvendamos ferramentas essenciais que capacitam usuários a comunicar-se de forma mais efetiva com modelos de linguagem avançados como o ChatGPT. As fórmulas discutidas oferecem uma gama de opções para estruturar solicitações de maneira que maximizem a precisão, a relevância e a profundidade das respostas obtidas.

A engenharia de prompt não se trata apenas de fazer perguntas, é sobre construir pontes de compreensão entre humanos e inteligência artificial. Ao aplicar as técnicas abordadas, desde a definição de contextos e expectativas até a elaboração de passos detalhados e objetivos claros, abrimos caminho para uma colaboração mais rica e produtiva com a IA. Cada estrutura apresentada serve como um guia, um molde que pode ser adaptado e personalizado conforme as necessidades únicas de cada interação, promovendo uma troca de informações mais alinhada e eficiente.

Encorajamos os leitores a não apenas aplicarem essas estruturas em suas interações com o ChatGPT, mas também a experimentarem com suas combinações e variações. A flexibilidade e a adaptabilidade são características centrais da engenharia de prompt, e a experimentação cuidadosa pode revelar abordagens inovadoras e soluções criativas para desafios de comunicação.