O guia de prompts para o Claude
O Claude lê os prompts com atenção, então vale escrevê-los com cuidado. Estrutura, marcadores explícitos ao redor do material e um pedido de análise antes da resposta fazem a maior parte do trabalho.
A base é a mesma
Papel, contexto, tarefa, restrições e formato: o Claude precisa dos cinco tanto quanto qualquer outro modelo. Eles estão explicados no guia completo de engenharia de prompts. A seguir, veremos o que o Claude faz com um prompt depois que esses elementos estão presentes. A ideia central é simples: este modelo lê com atenção, então vale escrever com cuidado.
A estrutura importa mais que a formulação
Um prompt longo e organizado não confunde o Claude: ajuda. Enquanto outros modelos favorecem a brevidade, o Claude responde bem a um prompt organizado como briefing: o que você quer, depois as restrições e, por fim, o material. Títulos, requisitos numerados e seções curtas identificadas são mantidos, e cada um oferece um critério para cobrar do modelo.
Na prática: pare de tentar comprimir três requisitos em uma frase. Três linhas numeradas são seguidas com mais consistência do que um parágrafo denso com a mesma informação.
reescreva isso mais claro mas mantenha profissional e não aumente o tamanho, também arrume o segundo parágrafo que tá confuso
Edite o texto abaixo. 1. Deixe-o mais claro sem aumentar o tamanho: a versão editada deve ter o mesmo tamanho ou ser menor. 2. Mantenha o registro profissional; não deixe o tom mais acolhedor. 3. O parágrafo 2 é o mais fraco. Diga em uma linha o que há de errado nele antes de reescrevê-lo. Texto: …
Separe seu material das suas instruções
A falha mais comum de um prompt é o modelo não conseguir distinguir a tarefa do material sobre o qual deve trabalhar. O Claude lida bem com marcadores explícitos: basta colocar o conteúdo colado entre tags como <draft>…</draft> ou <email>…</email>. Depois, você pode mencioná-lo pelo nome na instrução.
Isso importa principalmente quando o material contém algo que parece uma instrução. Um e-mail de cliente colado que diz “por favor, resuma o anexo” contém uma frase que você quer relatar, não obedecer. A tag elimina essa ambiguidade.
Uma tag transforma “aqui está um texto” em um objeto com nome. Depois que o material recebe um nome, a instrução pode se referir a ele — “cite trechos de <draft>”, “não altere nada dentro de <spec>” — sem depender da posição no prompt.
Peça a análise e depois a resposta
O Claude consegue trabalhar um problema passo a passo quando solicitado, e esse pedido costuma valer a pena. “Liste as vantagens e desvantagens primeiro, depois recomende” produz uma recomendação visivelmente melhor do que “recomende”: em parte porque o modelo analisa antes de decidir e em parte porque você consegue ver qual fator ele ponderou mal e apontar isso.
A instrução inversa também é útil quando você não quer análise: “responda em uma linha, sem introdução nem raciocínio” é respeitado.
devemos desenvolver esse recurso ou comprar uma solução pronta
Somos uma equipe de 4 engenheiros decidindo entre desenvolver a busca dentro do aplicativo ou contratar um produto de busca hospedado. Primeiro, liste os três argumentos mais fortes de cada lado, marcando os que dependem de uma premissa que ainda não testamos. Depois, dê sua recomendação em duas frases e indique o único fato que faria você mudar de ideia.
Defina o estilo e ele será mantido
Instruções sutis sobre tom são seguidas com atenção, o que faz do Claude uma boa escolha para edições em que o resultado precisa continuar com a sua cara. Diga o que preservar, não só o que mudar: “mantenha minhas contrações e o tamanho das minhas frases; corrija apenas gramática e clareza” é um prompt que este modelo consegue executar.
A mesma precisão vale para o que você quer que ele pare de fazer. “Não acrescente um parágrafo de resumo no final”, “não suavize a crítica” e “não adicione ressalvas que não pedi” funcionam como estão escritos.
Documentos longos são o caso mais fácil
Colar um documento longo e fazer perguntas específicas sobre ele aproveita diretamente os pontos fortes do modelo. Quando a precisão importa, peça citações em vez de paráfrases: “cite a frase em que você se baseou” transforma uma resposta em que você teria de confiar em algo verificável em poucos segundos.
Três hábitos para abandonar
- Ser vago. “Você poderia talvez me ajudar a enxugar isso um pouco?” não dá um objetivo ao modelo. Diga o que “enxugar” significa: reduzir em um terço, sem advérbios, uma ideia por frase.
- Esconder a instrução. Ao colar um texto longo, coloque a tarefa no final para ser a última coisa lida ou repita-a no começo e no fim.
- Aceitar o primeiro rascunho como definitivo. Uma correção precisa — “o terceiro ponto é genérico, substitua por um exemplo concreto do texto” — costuma render mais do que reescrever o prompt.
Uma ideia, organizada do jeito que o Claude lê
Selecione Claude como serviço e toque em Melhorar. O Prompt AI Keyboard reconstrói sua frase bruta como um prompt estruturado, com restrições explícitas, ao qual este modelo responde bem, em qualquer aplicativo em que você esteja digitando.
Perguntas frequentes
Como devo estruturar um prompt para o Claude?
Como um briefing, não como uma frase: primeiro a tarefa, depois as restrições numeradas e, por fim, o material a que se aplicam. O Claude segue bem prompts longos e organizados, então três requisitos numerados são respeitados com mais consistência do que um parágrafo denso com os mesmos três.
Por que devo colocar o texto colado entre tags nos prompts para o Claude?
Para o modelo distinguir a tarefa do material sobre o qual deve trabalhar. Colocar o conteúdo entre marcadores como
Pedir ao Claude para analisar antes de responder melhora a resposta?
Em geral, sim: “liste as vantagens e desvantagens, depois recomende” produz uma recomendação melhor do que apenas “recomende”. Também mostra qual fator recebeu peso inadequado, para você corrigir. Se quiser o contrário, “uma linha, sem introdução” é respeitado.