Prompting Eficaz

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Princípios Fundamentais para Ótimos Prompts

• Seja Claro e Específico: Clarifique sempre o que quer e como. Evite linguagem vaga; em vez de “Melhora esta aplicação”, especifique “Refatora a aplicação para limpar componentes não utilizados e melhorar o desempenho, sem alterar a UI ou a funcionalidade”. Forneça contexto sobre para quem é a aplicação, o que deve fazer e quaisquer funcionalidades essenciais.
• Concentre-se na Jornada do Utilizador: Considere a sequência de ações que um utilizador realizará na sua aplicação. Por exemplo ——

Os utilizadores registam-se, criam um novo projeto, definem marcos e acompanham o seu progresso diariamente.

• Descreva o “Quê”, Não o “Como”: A Lumi trata da complexidade do backend, por isso concentre-se no resultado ou aparência desejada. Por exemplo ——

A aplicação deve armazenar os dados do utilizador, carregar rapidamente e ter uma aparência limpa e moderna.

• Itere e Refine: Não se contente com o primeiro resultado. Os prompts podem ser refinados iterativamente através do diálogo com a IA. A Lumi oferece um resultado totalmente funcional desde o início, mas é uma base para refinamentos posteriores.

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A Estrutura C.L.E.A.R.

• Conciso: Vá direto ao assunto, evitando linguagem supérflua ou vaga. Procure precisão e brevidade.
• Lógico: Organize o seu prompt de forma passo a passo ou estruturada, dividindo pedidos complexos em etapas ordenadas.
• Explícito: Indique exatamente o que quer e o que não quer, fornecendo exemplos de formato ou conteúdo, se possível.
• Adaptativo: Refine os seus prompts com base no resultado da IA, clarificando instruções ou apontando erros em prompts de seguimento.
• Reflexivo: Reveja o que funcionou e o que não funcionou após cada interação para melhorar futuros prompts.

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Os Quatro Níveis de Prompting

1. Prompting Estruturado com “Rodinhas de Apoio” (Formato Explícito): Útil para iniciantes ou tarefas complexas, envolve o uso de secções rotuladas:

• Contexto: Contexto ou definição de papel para a IA.
• Tarefa: O objetivo específico.
• Diretrizes: Abordagem ou estilo preferido.
• Restrições: Limites rígidos ou o que não deve ser feito.
• Por exemplo ——

És um programador full-stack experiente a usar a Lumi. Tarefa: Criar uma página de login segura em React usando Supabase (autenticação por email/palavra-passe). Diretrizes: A UI deve ser minimalista e seguir as convenções do Tailwind CSS. Fornece comentários de código claros para cada passo. Restrições: Modificar apenas o componente LoginPage; não alterar outras páginas. Garante que o resultado final é uma página funcional no editor da Lumi".

2. Prompting Conversacional (Sem “Rodinhas de Apoio”): Quando se sentir confortável, pode escrever de forma mais natural, como se estivesse a explicar uma tarefa a um colega, mantendo a clareza e a completude sem rótulos formais.
3. Meta Prompting (Melhoria de Prompts Assistida por IA): Peça à IA da Lumi para o ajudar a melhorar os seus prompts ou planos. Por exemplo ——

Analisa o meu último prompt e identifica qualquer ambiguidade ou informação em falta. Como posso reescrevê-lo para ser mais conciso e preciso?

4. Reverse Meta Prompting (IA como Ferramenta de Documentação): Use a IA para resumir ou documentar o que aconteceu após uma tarefa, o que é excelente para depuração e captura de conhecimento. Por exemplo ——

Resume os erros que encontrámos ao configurar a autenticação JWT e explica como os resolvemos. Depois, elabora um prompt que eu possa usar no futuro para evitar esses erros ao configurar a autenticação.

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Estruturas de Prompt

• O Prompt “Quem / O Quê / Porquê”:
• QUEM é o público-alvo desta aplicação?
• O QUÊ é que lhes permite fazer?
• PORQUÊ é que alguém a usaria?
• O Prompt “História de Utilizador”: Enquadre o seu pedido da perspetiva do utilizador final, por exemplo,

Como designer freelancer, quero enviar faturas personalizadas com a minha marca aos clientes e acompanhar quando são pagas, para poder manter o controlo do meu fluxo de caixa.

• O Prompt “Análise de Funcionalidades”: Liste as capacidades que pretende adicionar, por exemplo,

Quero adicionar as seguintes capacidades: Adicionar e organizar leads; Acompanhar o estado do contacto (novo, contactado, interessado, fechado); Adicionar notas e lembretes de seguimento.

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Técnicas Avançadas e Dicas para Melhores Resultados

• Prompting Zero-Shot vs. Few-Shot:
• Zero-Shot: Peça ao modelo para realizar uma tarefa sem exemplos, confiando no seu treino geral. Funciona bem para tarefas comuns ou claramente descritas.
• Few-Shot: Forneça alguns exemplos ou demonstrações no seu prompt para mostrar à IA o formato ou estilo exato que pretende. Melhora a qualidade do resultado para tarefas específicas ou invulgares.
• Gerir Alucinações e Garantir a Precisão:
• Fornecer Dados de Base: Utilize a Base de Conhecimento do seu projeto (PRD, fluxos de utilizador, stack tecnológica) para um contexto persistente.
• Referências no Prompt: Inclua excertos de documentação ou dados relevantes para consultas factuais ou interações externas.
• Pedir Raciocínio Passo a Passo: Peça à IA para mostrar o seu raciocínio para detetar erros ou revelar incertezas.
• Instruir Honestidade: Inclua diretrizes como “Se não tiver a certeza… não invente – em vez disso, explique o que seria necessário ou peça esclarecimentos”.
• Verificação Iterativa: Peça à IA para verificar novamente o seu resultado após tarefas críticas.
• Aproveitar os Conhecimentos do Modelo (Conheça as Suas Ferramentas de IA):
• Modo de Discussão vs. Modo Padrão (Modo Agente): Use o Modo de Discussão para brainstorming, discutir designs ou depurar sem alterações imediatas no código. Use o Modo Padrão (Modo Agente) para executar alterações (escrever código, criar componentes).
• Comprimento dos Tokens: Divida tarefas grandes em prompts mais pequenos se o resultado puder exceder os limites de tokens.
• Preferências de Formatação e Código: Indique as suas preferências (por exemplo, “apresentar o código em formato markdown”) para orientar a IA.
• Técnicas para refinar a sua aplicação
• “Torna-o mais…” / “Torna-o menos…”: Ajuste o tom, o layout ou a ênfase.
• “Adiciona um…” / “Remove o…”: Adicione ou remova funcionalidades ou blocos de UI específicos.
• “Muda [isto] para [aquilo]”: Ajuste texto, elementos visuais, layout ou lógica de componentes.
• “Deveria parecer-se com…”: Inspire-se em estilos de aplicações familiares para orientar o layout ou o comportamento.
• “Adiciona lógica para…”: Adicione regras ou fluxos funcionais sem necessidade de código.
• “Agrupa ou organiza…”: Estruture o conteúdo para maior clareza ou fluxo de trabalho.
• “Adiciona comportamento condicional…”: Introduza ramificações inteligentes ou funcionalidades baseadas em estado.
• “Permite que os utilizadores…” declarações: Enquadre a funcionalidade da perspetiva do utilizador final.
• Construa em Camadas ao Criar Complexidade: Comece de forma simples, depois adicione funcionalidades e, por fim, aprimore os elementos visuais. Esta abordagem incremental evita sobrecarregar o sistema ou a si mesmo.
• Inclua Restrições e Requisitos: Indique explicitamente o que deve ou não deve ser feito, como por exemplo “Cria uma aplicação de tarefas simples com um máximo de 3 tarefas visíveis de cada vez”.
• Evite a Ambiguidade: Clarifique quaisquer termos que possam ser interpretados de diferentes maneiras.
• Tenha Atenção ao Tom e à Cortesia: Uma formulação educada pode adicionar contexto e detalhes, ajudando a IA a compreender as instruções com mais clareza.
• Use a Formatação a Seu Favor: Estruture listas ou passos, especialmente quando quer que a IA produza uma lista ou siga uma sequência.
• Utilize Exemplos ou Referências: Forneça um design de referência, estilo de código ou imagem para dar à IA uma referência concreta.
• Integração de Feedback: Reveja o resultado da IA e forneça feedback específico para refinamentos.
• Enfatizar a Acessibilidade: Peça código que cumpra as normas de acessibilidade, incluindo etiquetas ARIA e navegação por teclado.
• Componentes e Bibliotecas Predefinidos: Especifique bibliotecas de UI (por exemplo, shadcn/ui com Tailwind CSS) para garantir a consistência.
• Prompting Multilingue: Especifique o idioma desejado para os comentários de código e a documentação.
• Definir a Estrutura do Projeto e a Gestão de Ficheiros: Descreva os nomes e caminhos dos ficheiros para garantir uma geração de código organizada.
• Forneça Instruções de Edição Precisas (Foque a IA): Seja específico sobre onde e o que alterar, ou use a funcionalidade “Selecionar” da Lumi para destacar componentes. Diga à IA em que não deve tocar.
• Bloquear Ficheiros (Solução Alternativa): Instrua consistentemente a IA para não alterar ficheiros críticos em cada prompt.
• Ajustes de Design e UI: Para alterações visuais, indique explicitamente “alterações puramente visuais” e guie a IA através de um plano para a responsividade.
• Refatorar e Otimizar Código: Enfatize “sem alteração no comportamento” ao pedir uma refatoração. Também pode pedir primeiro um plano de refatoração e depois implementá-lo por fases.
• Depuração com Assistência de IA: Copie os registos de erros para um prompt (idealmente no Modo de Discussão) e pergunte pela causa e solução. Se a correção não funcionar, adapte e forneça novas informações.
• Quando (e Quando Não) Envolver a IA: Use a IA para lógica complexa, geração de boilerplate ou operações de múltiplos passos. Para tarefas triviais (por exemplo, alterar uma etiqueta de texto), pode ser mais rápido fazer edições manuais.