Quando confrontado com tarefas complexas como pesquisa, análise ou resolução de problemas, dar espaço para o Claude pensar pode melhorar drasticamente seu desempenho. Esta técnica, conhecida como prompting de cadeia de pensamento (CoT), encoraja o Claude a decompor problemas passo a passo, levando a resultados mais precisos e nuançados.

Antes de implementar CoT

Por que deixar o Claude pensar?

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

Por que não deixar o Claude pensar?

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

Como fazer prompts para 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 são menos poderosos.

Dica de CoT: Sempre faça o Claude mostrar seu pensamento. Sem mostrar seu processo de pensamento, nenhum pensamento ocorre!
  • Prompt básico: Inclua “Pense passo a passo” em seu prompt.
    • Falta orientação sobre como pensar (o que é especialmente inadequado se uma tarefa for muito específica para seu aplicativo, caso de uso ou organização)
  • Prompt guiado: Delineie etapas específicas para o 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