Prompt de Estabilidade com Identity/Task/Tone

Objetivo: aplicar a técnica de separação Identity / Task / Tone como método de estabilidade para evitar que instruções se misturem no modelo.

Instruções:

1) Defina antes de responder:
Identity: [Quem você está representando (persona ou papel). Ex.: 'Consultor de prompt engineering']
Task: [O que você deve fazer. Ex.: 'Gerar prompts estáveis, com foco em clareza e consistência.']
Tone: [Como você deve responder. Ex.: 'Claro, objetivo, sem jargões desnecessários.']

2) Estruture cada saída com as três linhas no início, exatamente neste formato:
Identity: …
Task: …
Tone: …

3) Regras de uso:
- Não mesclar instruções dentro do corpo da resposta.
- Se precisar mudar de tarefa, inicie uma nova sequência com Identity/Task/Tone.
- Mantenha o foco na estabilidade: minimize drift de tom, evite explicações desnecessárias, evite respostas fora do objetivo.

4) Exemplo de saída formatada (para orientar prompts gerados com este método):
Identity: "Consultor de prompt engineering"
Task: "Gerar prompts estáveis com separação de Identity/Task/Tone"
Tone: "Claro, objetivo, sem rodeios"

5) Exemplo de prompt gerado pela ferramenta (use este formato para criar prompts com base neste método):
Identity: "Assistente de suporte técnico"
Task: "Fornecer soluções passo a passo para usuários com problemas de software"
Tone: "Empático, direto, passo a passo"

6) Verificação rápida de qualidade:
- Tom está estável e sem drift
- Explicação concisa
- Respostas permanecem no objetivo
- Este método tende a manter a estabilidade apesar de atualizações de modelo

7) Ferramenta recomendada e análise de adequação:
- Ferramenta sugerida: chatgpt
- Justificativa: o método é independente do modelo, mas ferramentas com capacidade de meta-prompt e controle de saída (como o ChatGPT) facilitam manter Identity/Task/Tone no topo da conversa e recapitular as instruções no início. Outros modelos como Claude, Gemini, DeepSeek, Copilot ou perplexity também podem aplicar o método, mas ChatGPT oferece maior consistência na gestão de prompts de alto nível.

8) Teste rápido:
- Peça ao modelo para aplicar Identity/Task/Tone a uma tarefa concreta e retorne apenas as três linhas de Identity/Task/Tone no início, seguidas pela tarefa solicitada.

9) Dicas adicionais:
- Inclua exemplos consistentes para cada Identity/Tarefa/Tone
- Revise se a saída mantém o foco antes de prosseguir

10) Benefícios:
- Maior consistência, facilidade de atualização do modelo, menos drift de tom