Quando confrontado com tarefas complexas como pesquisa, análise ou resolução de problemas, dar espaço para Claude pensar pode melhorar drasticamente seu desempenho. Essa técnica, conhecida como prompting de cadeia de pensamento (CoT), incentiva Claude a dividir os problemas passo a passo, levando a resultados mais precisos e detalhados.

Antes de implementar CoT

Por que deixar Claude pensar?

  • Precisão: Percorrer os problemas passo a passo reduz erros, especialmente em matemática, lógica, análise ou tarefas complexas em geral.
  • Coerência: O pensamento estruturado leva a respostas mais coesas e bem organizadas.
  • Depuração: Ver o processo de pensamento de Claude ajuda você a identificar onde os prompts podem estar pouco claros.

Por que não deixar Claude pensar?

  • O aumento no tamanho da saída pode impactar a latência.
  • Nem todas as tarefas exigem pensamento aprofundado. Use CoT com critério para garantir o equilíbrio certo entre desempenho e latência.
Use CoT para tarefas que um humano precisaria pensar, como matemática complexa, análise de várias etapas, escrita de documentos complexos ou decisões com muitos fatores.

Como incentivar o pensamento

As técnicas de cadeia de pensamento abaixo estão ordenadas da menos para a mais complexa. Métodos menos complexos ocupam menos espaço na janela de contexto, mas geralmente também são menos poderosos.

Dica de CoT: Sempre faça Claude externalizar seu pensamento. Sem externalizar seu processo de pensamento, nenhum pensamento ocorre!
  • Prompt básico: Inclua “Pense passo a passo” em seu prompt.
    • Falta orientação sobre como pensar (o que não é ideal se uma tarefa for muito específica para seu aplicativo, caso de uso ou organização)
  • Prompt guiado: Delinear etapas específicas para Claude seguir em seu processo de pensamento.
    • Falta estruturação para facilitar a remoção e separação da resposta do pensamento.
  • Prompt estruturado: Use tags XML como <thinking> e <answer> para separar o raciocínio da resposta final.

Exemplos