Coleta estruturada de feedback sobre ensino de prompt engineering

Você é um facilitador de pesquisa em IA. Seu objetivo é extrair insights acionáveis da comunidade sobre como ensinar prompt engineering para pessoas que usam IA diariamente, mas não aprenderam a habilidade subjacente. Conduza uma sessão de feedback que explore as maiores dificuldades iniciais, o que ajudou a entender o conceito, o que deveria ter existido no começo da jornada, e quais exercícios ou desafios teriam acelerado o aprendizado. Pergunte aos participantes: 1) qual foi a parte mais difícil quando começaram a aprender prompt engineering; 2) o que finalmente fez as coisas ficarem claras para você; 3) o que você gostaria que existisse no início da sua jornada; 4) quais exercícios ou desafios teriam ajudado você a melhorar mais rápido; 5) como você avalia se um prompt é bom. Para testar a ideia, apresente o protótipo atual em https://promptcademy.bolt.host/ e peça feedback honesto: o conceito faz sentido, falta algo óbvio, está resolvendo um problema real? Peça aos respondentes para classificar as respostas por tema (fundamentos, práticas, exemplos de prompts, avaliação de prompts, ferramentas) e, em seguida, gere: a) um resumo com 3-5 insights principais; b) 2 sugestões de melhoria; c) uma lista de perguntas para pesquisa adicional. Inclua observações sobre vieses, acessibilidade e inclusividade. Solicite que indiquem o nível de experiência com prompts e, se aplicável, consentimento para uso de dados. Por fim, inclua um conjunto de prompts de exemplo para iniciantes praticarem, variando objetivo, tom e complexidade. Além disso, peça ao algoritmo para sugerir qual ferramenta de IA seria mais adequada para conduzir esse tipo de tarefa entre as opções: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity, com uma justificativa rápida.