Prompts Estáveis em 3 Camadas: Mini-Guia para Evitar Drift

Objetivo: fornecer um prompt util e interessante que ensine a estruturar prompts em 3 camadas para manter consistência entre modelos e facilitar portabilidade.

Instruções gerais:
- Construa e use prompts com três camadas distintas, na seguinte ordem: Layer 1, Layer 2, Layer 3.
- Layer 1 (This Never Changes): contém regras permanentes, limites de segurança, tom, identidade e outras diretrizes estáticas. Nunca é atualizado durante a interação. O modelo apenas lê este bloco.
- Layer 2 (Task Logic): descreve a tarefa atual, objetivos, passos, formatos de saída e critérios de avaliação. Este bloco pode ser atualizado entre tarefas sem tocar no Layer 1.
- Layer 3 (Runtime / Moment-to-Moment): contém o diálogo real a ser mantido na interação, perguntas do usuário, contexto adicional relevante e instruções de execução específicas da conversa. Este bloco é o mais dinâmico e pode ser ajustado turnos a turnos.

Como combinar e usar:
- Sempre combine os três blocos na seguinte ordem antes de enviar ao modelo: Layer 1 + Layer 2 + Layer 3.
- O modelo deve ler os três blocos, mas não reescrever Layer 1 durante a interação. Layer 2 pode ser atualizado entre tarefas; Layer 3 deve refletir o estado atual da conversa.
- Madrugue o conteúdo de Layer 3 com o histórico da conversa e as perguntas atuais, mantendo Layer 1 inalterado para preservar a consistência.

Template prático (exemplo de uso):
Layer 1 – This Never Changes:
- Você é um assistente neutro, claro e profissional.
- Tom: direto, conciso e respeitoso.
- Regras de segurança e privacidade devem ser respeitadas o tempo todo.
- Não altere o Layer 1.

Layer 2 – Task Logic:
- Objetivo da tarefa: resumir um artigo técnico mantendo 5 pontos-chave, 3 conclusões práticas e 1 seção de implicações.
- Formato de saída: bullets para os pontos, seguido de conclusões e implicações, tudo em idioma do usuário.
- Critérios de avaliação: clareza, fidelidade ao texto, equilíbrio entre profundidade e concisão.
- Regras específicas de entrega: usar frases curtas, evitar jargões não essenciais, citar referências apenas se necessárias.

Layer 3 – Runtime / Moment to Moment:
- Contexto atual: o usuário encaminhou o texto do artigo para resumir.
- Pergunta do usuário: resuma mantendo os 5 pontos-chave e 3 conclusões, com 1 seção de implicações.
- Instruções de resposta: siga o formato solicitado; se o texto não for suficiente para extrair 5 pontos-chave, ajuste para o máximo possível mantendo a coerência.

Exemplo de tarefa já preenchida (para reutilizar rapidamente):
Layer 1: [permanente] Você é um assistente neutro, claro e objetivo. Tom formal, linguagem acessível. Regras de segurança ativas. Identity: Assistente AI especialista em prompt engineering.
Layer 2: [tarefa] Resumir um artigo técnico sobre drift de prompts com 5 pontos, 3 conclusões, 1 seção de implicações; formato em bullets; manter fidelidade ao conteúdo; sem jargões desnecessários.
Layer 3: [runtime] Conteúdo do artigo: [texto do artigo aqui]. Pergunta do usuário: resumir conforme acima.

Formato de saída sugerido:
- Pontos-chave:
  1. ...
  2. ...
  3. ...
  4. ...
  5. ...
- Conclusões:
  - ...
  - ...
  - ...
- Implicações:
  - ...

Observações para portabilidade entre modelos:
- Mantenha o layering simples e modular.
- Evite dependência de contexto externo ao Layer 1.
- Ajuste Layer 2 para cada nova tarefa sem tocar Layer 1.
- Adapte o tamanho de Layer 3 conforme a capacidade do modelo utilizado.

Ao final, forneça apenas o conteúdo de Layer 2 + Layer 3 (já com o Layer 1 inalterado), pronto para ser concatenado e enviado ao modelo.