Engenharia de Prompt: guia prático e atualizado

A engenharia de prompt é a arte de transformar perguntas vagas em instruções claras que fazem a IA entregar respostas úteis, consistentes e seguras. Não é sobre “palavras mágicas”; é método. Neste guia, você aprende estruturas, exemplos e checklists para dominar prompts em tarefas do dia a dia — de finanças pessoais a produtividade e atendimento.

O que é engenharia de prompt (e por que importa)

Engenharia de prompt é o processo de definir objetivo, contexto, formato de saída e restrições para que modelos de linguagem executem uma tarefa com qualidade mensurável.

Benefícios diretos:

• Precisão: menos resposta genérica, mais aderência ao seu caso.
• Velocidade: menos retrabalho, ciclos de iteração curtos.
• Governança: histórico de decisões e padrões reproduzíveis pelo time.

Estrutura-base de um prompt profissional

Use a fórmula POC-FER (Papel, Objetivo, Contexto — Formato, Exemplos, Regras).

1. Papel: quem o modelo “é” (função e nível).
2. Objetivo: o que precisa entregar, com critério de qualidade.
3. Contexto: dados, premissas, público-alvo e limitações.
4. Formato: estrutura de saída (tabela, JSON, bullets, sections).
5. Exemplos: 1–3 amostras curtas do que é bom/ruim.
6. Regras: proibições, tons, idioma, limites de caracteres.

Template

[PAPEL] Você é um <função/nível>.
[OBJETIVO] Produza <entrega> com <métrica/critério>.
[CONTEXTO] Público-alvo <...>. Dados relevantes: <...>.
[FORMATO] Responda em <formato>, com <campos/sections>.
[EXEMPLOS] Bom: <...>. Ruim: <...>.
[REGRAS] Idioma <pt-BR>. Não invente dados. Cite suposições.

Técnicas que elevam a qualidade

• Decomposição de tarefas: peça passos curtos (planejar → executar → revisar).
• Delimitação de contexto: cole textos entre marcadores <<< >>> e explique como usá-los.
• Restrições explícitas: limite de caracteres, número de itens, tom de voz.
• Prompt de verificação (self-check): após a resposta, faça o modelo validar requisitos-chave.
• Few-shot: 2–3 exemplos curtos de entrada→saída para “ensinar o padrão”.
• Critérios de avaliação: peça uma mini-rúbrica para auditar a saída (ex.: “cubra A/B/C”).

Exemplos práticos (finanças pessoais e produtividade)

1) Classificação de gastos (texto → categoria)

[PAPEL] Você é um classificador financeiro sênior.
[OBJETIVO] Classifique a descrição do gasto em UMA categoria.
[CONTEXTO] Categorias: alimentação, moradia, transporte, assinaturas, saúde, educação, lazer, outros.
[FORMATO] JSON {"descricao":"", "categoria":""}
[EXEMPLOS] "NETFLIX*29/09" -> assinaturas | "UBER TRIP" -> transporte
[REGRAS] Se houver dúvida, use "outros". Não mude a descrição original.
Entrada: "IFD*RAPPIBR SP 23/09"

2) Plano de economia mensal (dados → ação)

[PAPEL] Planejador financeiro digital.
[OBJETIVO] Reduzir gastos variáveis em 15% mantendo qualidade de vida.
[CONTEXTO] Média 3 meses: alimentação R$1200, transporte R$450, lazer R$600.
[FORMATO] Bullets: 5 ações + estimativa de economia por ação (R$).
[REGRAS] Sem cortar itens essenciais; linguagem simples.

3) Resumo executivo em 5 linhas

[PAPEL] Analista sênior.
[OBJETIVO] Resumir o texto abaixo em 5 linhas, com 1 insight acionável.
[FORMATO] 5 bullets.
[REGRAS] Sem jargão, tom objetivo. 
Texto: <<< ... >>>

Frameworks de organização

• CLEAR (Context, Limits, Examples, Audience, Result): útil para comunicações externas.
• CRISPE (Capacity, Role, Insight, Steps, Performance, Evaluate): bom para tarefas longas.
• Style Sheets: documentos com tom de voz, proibições e microdiretrizes de escrita que você referencia em cada prompt.

Como medir qualidade (sem achismo)

Defina métricas antes de iterar:

• Acurácia/Recall (classificação), BLEU/ROUGE (resumos padronizados), Conformidade de formato (JSON válido), Avaliação humana (clareza, utilidade).
• Processo rápido:

1. Crie 10–30 casos de teste reais.
2. Rode o mesmo prompt e meça.
3. Ajuste apenas 1–2 variáveis por rodada (formato, exemplos, regras).
4. Documente versões do prompt e resultados.

Erros comuns (e como evitar)

• Objetivos vagos → escreva metas observáveis (“3 recomendações com R$ estimado”).
• Contexto demais ou de menos → forneça só o necessário e bem delimitado.
• Formato solto → peça estrutura rígida quando for integrar a planilhas/BI.
• Sem verificação → inclua bloco de self-check no próprio prompt.
• Ignorar privacidade → remova PII e marque dados sensíveis.

Checklist de prompt pronto para produção

• Objetivo com critério de qualidade.
• Papel definido e público-alvo claro.
• Contexto delimitado (<<< >>>).
• Formato de saída validável (ex.: JSON schema).
• 2–3 exemplos curtos e relevantes.
• Regras de segurança (sem dados inventados, sem PII).
• Bloco de verificação ao final.

Plano de 7 dias para dominar na prática

• Dia 1: escolha um caso (ex.: classificar gastos). Defina métrica.
• Dia 2: escreva o primeiro prompt com POC-FER.
• Dia 3: crie 20 casos de teste reais.
• Dia 4: rode e meça; registre resultados.
• Dia 5: ajuste exemplos e formato; adicione self-check.
• Dia 6: integre a um fluxo (planilha/app) e valide com usuário.
• Dia 7: documente versão 1.0 e plano de melhoria contínua.

Boas práticas de segurança e ética

• Menor privilégio: envie apenas o contexto necessário.
• Explicabilidade: peça sempre o “porquê” das decisões quando relevante.
• Auditoria: guarde versões de prompts e saídas.
• Transparência: sinalize suposições e incertezas na resposta.

Conclusão

Engenharia de prompt é processo, não truque. Com uma estrutura clara (POC-FER), exemplos curtos e métricas objetivas, você transforma modelos de linguagem em copilotos confiáveis — úteis para organizar finanças, tomar decisões e comunicar com impacto. Comece pequeno, meça, itere. O resultado é uma IA que trabalha a seu favor, todos os dias.