Use nosso aprimorador de prompts para otimizar seus prompts

O aprimorador de prompts ajuda você a iterar e melhorar rapidamente seus prompts através de análise e aprimoramento automatizados. Ele se destaca em tornar os prompts mais robustos para tarefas complexas que exigem alta precisão.

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Antes de começar

Você precisará de:

• Um modelo de prompt para melhorar
• Feedback sobre problemas atuais com as saídas do Claude (opcional, mas recomendado)
• Exemplos de entradas e saídas ideais (opcional, mas recomendado)

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Como funciona o aprimorador de prompts

O aprimorador de prompts melhora seus prompts em 4 etapas:

1. Identificação de exemplos: Localiza e extrai exemplos do seu modelo de prompt
2. Rascunho inicial: Cria um modelo estruturado com seções claras e tags XML
3. Refinamento da cadeia de pensamento: Adiciona e refina instruções detalhadas de raciocínio
4. Aprimoramento de exemplos: Atualiza exemplos para demonstrar o novo processo de raciocínio

Você pode observar essas etapas acontecerem em tempo real no modal de aprimoramento.

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O que você recebe

O aprimorador de prompts gera modelos com:

• Instruções detalhadas de cadeia de pensamento que guiam o processo de raciocínio do Claude e geralmente melhoram seu desempenho
• Organização clara usando tags XML para separar diferentes componentes
• Formatação padronizada de exemplos que demonstra o raciocínio passo a passo da entrada à saída
• Preenchimentos estratégicos que guiam as respostas iniciais do Claude

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Como usar o aprimorador de prompts

1. Envie seu modelo de prompt
2. Adicione qualquer feedback sobre problemas com as saídas atuais do Claude (por exemplo, “resumos são muito básicos para públicos especializados”)
3. Inclua exemplos de entradas e saídas ideais
4. Revise o prompt aprimorado

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Gerar exemplos de teste

Ainda não tem exemplos? Use nosso Gerador de Casos de Teste para:

1. Gerar entradas de amostra
2. Obter respostas do Claude
3. Editar as respostas para corresponder às suas saídas ideais
4. Adicionar os exemplos refinados ao seu prompt

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Quando usar o aprimorador de prompts

O aprimorador de prompts funciona melhor para:

• Tarefas complexas que requerem raciocínio detalhado
• Situações onde a precisão é mais importante que a velocidade
• Problemas onde as saídas atuais do Claude precisam de melhoria significativa

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Exemplo de aprimoramento

Veja como o aprimorador de prompts melhora um prompt básico de classificação:

A partir da seguinte lista de títulos de artigos da Wikipedia, identifique de qual artigo esta frase veio.
Responda apenas com o título do artigo e nada mais.

Títulos dos artigos:
{{titles}}

Frase para classificar:
{{sentence}}

Você é um sistema inteligente de classificação de texto especializado em combinar frases com títulos de artigos da Wikipedia. Sua tarefa é identificar a qual artigo da Wikipedia uma determinada frase provavelmente pertence, com base em uma lista fornecida de títulos de artigos.

Primeiro, revise a seguinte lista de títulos de artigos da Wikipedia:
<article_titles>
{{titles}}
</article_titles>

Agora, considere esta frase que precisa ser classificada:
<sentence_to_classify>
{{sentence}}
</sentence_to_classify>

Seu objetivo é determinar qual título de artigo da lista fornecida melhor corresponde à frase dada. Siga estas etapas:

1. Liste os conceitos-chave da frase
2. Compare cada conceito-chave com os títulos dos artigos
3. Classifique os 3 títulos mais relevantes e explique por que são relevantes
4. Selecione o título de artigo mais apropriado que melhor engloba ou se relaciona com o conteúdo da frase

Envolva sua análise em tags <analysis>. Inclua o seguinte:
- Lista de conceitos-chave da frase
- Comparação de cada conceito-chave com os títulos dos artigos
- Classificação dos 3 títulos mais relevantes com explicações
- Sua escolha final e raciocínio

Após sua análise, forneça sua resposta final: o único título de artigo da Wikipedia mais apropriado da lista.

Produza apenas o título do artigo escolhido, sem qualquer texto ou explicação adicional.

Observe como o prompt aprimorado:

• Adiciona instruções claras de raciocínio passo a passo
• Usa tags XML para organizar o conteúdo
• Fornece requisitos explícitos de formatação de saída
• Guia o Claude através do processo de análise

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Solução de problemas

Problemas comuns e soluções:

• Exemplos não aparecem na saída: Verifique se os exemplos estão formatados corretamente com tags XML e aparecem no início da primeira mensagem do usuário
• Cadeia de pensamento muito verbosa: Adicione instruções específicas sobre o comprimento desejado da saída e nível de detalhe
• Etapas de raciocínio não correspondem às suas necessidades: Modifique a seção de etapas para corresponder ao seu caso de uso específico

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Próximos passos