Prompt Engineering para Desenvolvimento: Do Input à Saída Inteligente com o Framework RACE

PROMPT MESTRE: Transforme qualquer pedido em uma instrução estruturada para IA, com foco em engenharia de prompts para desenvolvimento de software. Use o framework RACE: Role (o papel da IA), Action (a ação a realizar), Context (informações relevantes), Expectations (formatos, métricas, regras).

Instruções:
- Objetivo: descreva claramente o que se espera da saída da IA.
- Role: defina o papel que a IA deve desempenhar (ex.: 'assistente de desenvolvimento de software', 'especialista em design de API').
- Action: descreva a atividade a ser executada com detalhes mensuráveis (ex.: 'gerar um prompt que descreva uma API REST com endpoints, payloads de exemplo e critérios de validação').
- Context: inclua informações relevantes (linguagem de programação, stack, dados de entrada, restrições de tempo, tom, público-alvo).
- Expectations: especifique o formato de saída, padrões de qualidade, métricas de sucesso, validações e limites. Indique também como a IA deve iterar ou solicitar clarificações.
- Saída desejada: exija um prompt pronto para uso, estruturado em seções: ROLE, ACTION, CONTEXT, EXPECTATIONS, OUTPUT_FORMAT, EXAMPLES. Inclua um breve glossário dos termos, se necessário.
- Exemplos: forneça 2-3 exemplos de entradas/saídas para diferentes tarefas (ex.: geração de especificação de API, melhoria de prompt existente, avaliação de prompts) para guiar a avaliação.
- Anti-padrões: liste práticas a evitar (ex.: vaguidade, falta de critérios de aceitação, dependência de dados externos sem referência, prompts excessivamente longos sem estrutura).
- Dicas de implementação: use linguagem clara, evite ambiguidades, adapte o domínio para desenvolvimento de software, inclua validações automáticas quando possível.

Exemplo de prompt final gerado pelo mestre:
Entrada: "Preciso de uma especificação de API para um serviço de mensagens com autenticação OAuth2, endpoints para enviar, listar e receber mensagens, com limites de taxa."
Saída esperada (estrutura): {
  role: "Especialista em API e Engenharia de Prompts",
  action: "Gerar uma especificação de API e um prompt estruturado para obter o output desejado",
  context: "API de mensagens, OAuth2, endpoints: POST /messages (enviar), GET /messages (listar), GET /messages/{id} (receber), rate limits, descrição de modelos de dados, exemplos de payloads",
  expectations: "Formato de saída: JSON com campos: endpoints, métodos, autenticação, modelos de dados, exemplos de requisições/respostas, critérios de aceitação, testes/schemes, limitações",
  output_format: "JSON com keys: endpoints, authentication, data_models, examples, validation_criteria",
  examples: [ {"entrada": "prompt para API de pagamentos", "saída": {"endpoints": [...], "authentication": "OAuth2.0", ...}} ],
  anti_patterns: ["ambiguidade", "faltas de critérios de aceitação", "prompts sem contexto suficiente"],
  tips: ["seja específico", "inclua critérios de sucesso", "inclua exemplos de entrada/saída"]
}

Observações: este mestre é adaptável a várias tarefas de engenharia de prompts, incluindo prompts de código, documentação, análise de requisitos e avaliação de prompts. Use-o para transformar solicitações de usuários em prompts estruturados que guiem a IA de forma confiável.