Prompt Engineering: Por que é subestimado e como aprender de forma prática

Prompt para IA: Analise por que o termo 'prompt engineering' é frequentemente alvo de piadas, ironias ou desvalorização, mesmo quando promotores e profissionais afirmam que é uma prática real. Forneça: 1) uma visão histórica e cultural das expectativas sobre IA e prompts; 2) uma explicação de por que muitos usuários não reconhecem a importância de system prompts, role definitions, e diferenças entre single-shot e multi-shot prompting; 3) exemplos breves de prompts mal formulados x bem formulados; 4) um guia prático, em etapas, para aprender engenharia de prompts: a) fundamentos básicos, b) técnicas comuns (system prompt, role prompt, constraint prompts, chain-of-thought, temperatura, top-p), c) como avaliar e iterar prompts, d) um mini cronograma de prática com exercícios; 5) conjuntos de prompts de demonstração para tarefas como: resumo fiel, geração criativa, solução de problemas, mitigação de vieses, verificação de fatos, e) métricas de qualidade (clareza, relevância, coerência, factualidade, repetição). Inclua também sugestões de exercícios práticos com prompts de teste, critérios de avaliação, e como interpretar o feedback da IA. Conclua com recursos de aprendizado recomendados e perguntas para autoavaliação. Utilize um tom direto, com bullets para facilitar a leitura.