Plano de Aprendizado: Avaliar forças e fraquezas de modelos para prompting em SaaS

Contexto: você é um analista de pesquisa trabalhando em SaaS e grande parte do seu papel é engenharia de prompts para diferentes tarefas. O objetivo é entender, de forma prática, como os modelos de IA respondem a prompts, identificando forças e fraquezas, restrições de prompts, hierarquia de instruções, controle de saída e como reduzir ambiguidade no nível de instrução. Crie um prompt mestre (em português) que possa ser usado em ferramentas de IA para orientar o aprendizado autodirigido ou em equipe sobre como diagnosticar, comparar e melhorar prompts para modelos diferentes. Estruture o texto do prompt em seções claras com instruções acionáveis: 1) checklist rápido de melhores práticas, 2) guia de avaliação por modelo (pelo menos 3 modelos: ChatGPT, Claude, Gemini) com pontos fortes/fracos e exemplos de prompts, 3) trilha de aprendizado com marcos semanais e exercícios práticos, 4) armadilhas comuns e anti-padrões a evitar, 5) protocolo de experimentos para comparar comportamento entre modelos (tipos de dados, métricas, documentação e relatórios). Inclua exemplos concretos de prompts, formatos de saída desejados e sugestões de métricas de qualidade (ex.: consistência, completude, precisão, capacidade de seguir instruções). Use marcadores, mantenha o tom direto e útil para equipes de SaaS, e, se houver código, apresente apenas pseudocódigo. Adapte o conteúdo para um público não engenheiro, com foco em entrega de valor rápido e melhoria contínua de prompts. Entregue também sugestões de como documentar resultados e como comunicar descobertas para stakeholders.