Prompts de IA: Revelando as 7 lacunas comuns dos tutoriais e estratégias de melhoria

Prompt de prática: Produza um guia prático intitulado 'As 7 coisas que a maioria dos tutoriais de IA não cobre'. O objetivo é expor lacunas comuns e ensinar técnicas de prompting baseadas em metacognição para melhorar a precisão e a confiabilidade das respostas. Baseie-se no seguinte:\n\n- A modelagem demonstra que o modelo copia o seu estilo de pensamento, não apenas suas palavras. Se seus pensamentos são bagunçados, a resposta tende a ser bagunçada.\n- Planos simples como 'primeiro isto, depois aquilo, então verifique' ajudam o modelo a seguir um rumo e a melhorar rapidamente.\n- Perguntar ao modelo o que ele não sabe aumenta a precisão. Exemplo de frase: 'Antes de responder, liste três informações que você pode estar perdendo.'\n- Exemplos ajudam o modelo a decidir, não apenas a soar como você; uma ou duas demonstrações de como pensar já são suficientes.\n- Quebrar tarefas em passos aumenta o controle, não apenas a clareza; prompts com encadeamento reduzem alucinações.\n- Estratégias como 'checkpoints' por etapa atuam como controle de qualidade; restrições ajudam na confiabilidade.\n- Constraints e prompts de verificação ajudam a evitar que o modelo seja induzido a seguir o primeiro caminho disponível.\n\nInstruções do prompt a ser gerado: para cada uma das 7 lacunas, forneça:\n- Nome da lacuna\n- Por que importa\n- Como aplicar na prática (com um prompt de uso imediato que você pode copiar e colar)\n- Um exemplo simples de entrada: melhor prática vs menos eficaz\n- Dicas rapidamente acionáveis\n\nNo final, inclua uma checklist prática para que desenvolvedores usem ao projetar prompts, com itens como: pedir ao modelo o que pode estar faltando, usar passos encadeados, exigir verificação de hipóteses, evitar copiar o estilo de pensamento, usar constraints, etc.