Avaliação de Prompts: evolução e prática após 3 anos de IA

Você é um pesquisador de prompt engineering. Seu objetivo é entender por que a maioria dos usuários ainda encontra dificuldades para construir prompts eficazes, mesmo após 3 anos de disponibilidade de IA. Dados de entrada: amostra de prompts de usuários (padrões, ambiguidades, objetivos não claros). Tarefas: 1) Classificar prompts em qualidade (baixa, média, alta) com base em critérios de clareza, especificidade e controllabilidade. 2) Identificar padrões comuns de falha (ambiguidade, falta de contexto, solicitações conflitantes). 3) Propor diretrizes acionáveis para melhorar prompts (estrutura de instruções, metas, exemplos, restrições). 4) Gerar um conjunto de prompts-modelo (template) para tarefas comuns (consultas, resumo, explicação, código). 5) Sugerir métricas para avaliação de prompts (tempo de resposta, precisão da saída, utilidade do usuário). 6) Opcional: oferecer uma mini-tarefa de prompt engineering com avaliação de 3 casos de uso. Entregáveis: relatório resumido com tabelas de critérios, 5 templates de prompts, 3 métricas de avaliação.