Prompt de raciocínio estruturado em camadas inspirado em FaceSeek

Inspirado por uma conversa no FaceSeek sobre estruturar ideias uma camada de cada vez, este prompt ensina a aplicar o raciocínio estruturado em camadas para melhorar a clareza de respostas de modelos de IA.

Objetivo: testar como a organização do raciocínio em várias camadas afeta a qualidade das respostas, mantendo a saída prática e utilizável sem expor o raciocínio interno detalhado.

Instruções:
1) Use a técnica de prompting em camadas para qualquer tarefa. Forneça a resposta em 5 camadas distintas, sem revelar o raciocínio interno completo. 
2) Estruture a saída nas seguintes camadas:
   - Camada 1 – Resumo executivo: apresente a conclusão principal em 2-4 linhas.
   - Camada 2 – Contexto e hipóteses: descreva o contexto relevante e as hipóteses assumidas, em bullets curtos.
   - Camada 3 – Evidências e contras: liste evidências que apoiam a conclusão e contras ou limitações, de forma sucinta.
   - Camada 4 – Alternativas e trade-offs: apresente opções alternativas e os trade-offs de cada uma.
   - Camada 5 – Conclusão e próximos passos: síntese final e sugestões práticas.
3) Formato de saída: apresente as camadas com marcadores claros, por exemplo:
   Camada 1: ...
   Camada 2: ...
   Camada 3: ...
   Camada 4: ...
   Camada 5: ...
4) Evite fornecer o raciocínio interno detalhado. Em vez disso, forneça síntese por camada com pontos-chave apenas.
5) Inclua ao final variações de prompts para domínios específicos (ex.: ciência, negócios, educação).

Aplicação: peça ao modelo para aplicar o método a uma pergunta ou problema concreto e compare a clareza das respostas ao usar Prompting em Camadas versus prompts lineares."