Exemplos

20 exemplos de engenharia de prompts, antes e depois

Atualizado em setembro de 2026 · Leitura de ~12 min

A diferença entre um prompt que decepciona e um que funciona costuma ser duas frases de contexto e uma restrição. Veja vinte pares: a versão que as pessoas realmente digitam e a que produz uma resposta útil, com as mudanças explicadas em cada caso.

Como ler estes exemplos

Cada par abaixo mostra o mesmo pedido duas vezes: a versão que as pessoas digitam e a que produz uma resposta útil. Abaixo de cada um, uma linha explica o que mudou. O objetivo não é colecionar vinte prompts, mas ver as mesmas quatro ou cinco técnicas aplicadas vinte vezes, até virarem hábito.

Essas técnicas estão no guia completo de engenharia de prompts: dar ao modelo um papel, o contexto que ele não consegue deduzir, uma tarefa específica, restrições reais e o formato desejado. Observe-as nos exemplos abaixo.

E-mails e mensagens

1. Recusar uma reunião

Antes

escreva um e-mail recusando uma reunião

Depois

Escreva uma resposta curta recusando um convite para um workshop de 90 minutos de um cliente que quero manter. Estou recusando porque a pauta não é algo que minha equipe possa influenciar, não porque estou sem tempo. Ofereça uma alternativa: uma ligação de 20 minutos com quem é responsável pela decisão. Tom cordial, sem pedir desculpas, menos de 80 palavras, sem pontos de exclamação.

O que mudou: o motivo real foi informado. Há várias formas honestas de “recusar uma reunião”, e o modelo escolheu a errada. Dizer o motivo define a escolha.

2. Cobrar uma fatura em atraso

Antes

cobre uma fatura com educação

Depois

Escreva uma segunda cobrança de uma fatura de €4.200 vencida há 18 dias. Trabalhamos com esse cliente há dois anos e queremos mantê-lo; ele não respondeu ao primeiro lembrete. Tom firme, sem passivo-agressividade e ainda sem ameaçar outras medidas. Faça uma pergunta direta que exija resposta. Menos de 90 palavras.

O que mudou: a importância da situação e o histórico. O segundo lembrete é diferente do primeiro, e só um deles pode se dar ao luxo de ser suave.

3. Pedir a um colega para refazer algo

Antes

me ajude a dizer a alguém que precisa refazer o trabalho

Depois

Escreva uma mensagem no Slack para um designer da minha equipe. As telas entregues resolvem outro problema, não o do briefing: o trabalho é bom, mas o foco está errado, em parte por culpa minha, pois o briefing era vago. Preciso das telas refeitas nesta semana. Assuma a responsabilidade pelo briefing, seja específico sobre o problema e não suavize a ponto de ficar ambíguo. No máximo quatro frases.

O que mudou: a composição emocional da mensagem. “Seja direto” e “seja gentil” podem entrar em conflito, então o prompt define onde cada um se aplica.

4. Avisar um cliente sobre um atraso

Antes

escreva um pedido de desculpas por um atraso

Depois

Escreva uma mensagem dentro do aplicativo avisando que um recurso anunciado para março ficará para maio. Motivo: encontramos um erro que causa perda de dados nos testes e não vamos lançar sem corrigi-lo. Público: pessoas que esperam pelo recurso e já disseram isso publicamente. Comece pela nova data, dê o motivo real em uma frase, sem evasivas corporativas nem “agradecemos sua paciência”. Menos de 70 palavras.

O que mudou: uma lista de frases proibidas. Dizer quais clichês você não quer elimina mais conteúdo vazio do que qualquer instrução positiva.

Escrita e edição

5. Encurtar um parágrafo

Antes

deixe isso mais curto

Depois

Reduza o parágrafo abaixo aproximadamente à metade. Mantenha todos os fatos e números. Corte advérbios, ressalvas vagas e frases que repitam a anterior. Não troque meu vocabulário por outro mais formal e mantenha as contrações. Mostre apenas a versão reduzida.

O que mudou: “mais curto” virou uma meta, uma regra do que pode sair e outra do que deve ficar. Sem restrições, os modelos encurtam apagando seu estilo.

6. Escrever uma bio que pareça humana

Antes

escreva minha bio do linkedin, sou desenvolvedor backend

Depois

Escreva meu resumo do LinkedIn. Desenvolvedor backend, 6 anos de experiência, principalmente Go e Postgres, atualmente em infraestrutura de pagamentos de uma fintech de médio porte. Sou realmente bom em tornar sistemas lentos rápidos e previsíveis. Público: gestores que contratam, não recrutadores. Primeira pessoa, três parágrafos curtos, sem “apaixonado” nem “orientado a resultados”, com um exemplo concreto em vez de uma lista de adjetivos.

O que mudou: um detalhe específico e um pouco incomum. “Tornar sistemas lentos rápidos e previsíveis” é a ideia que uma bio genérica não produz e em torno da qual uma boa bio é construída.

7. Transformar anotações em algo legível

Antes

organize estas anotações de reunião

Depois

Abaixo estão minhas anotações brutas de uma conversa com um cliente. Transforme-as em um resumo para colegas que não participaram. Estrutura: o que ele quer, o que faz hoje no lugar disso, o que precisaria acontecer para mudar e questões em aberto. Não acrescente nada que não esteja nas anotações. Se algo não estiver claro, coloque nas questões em aberto em vez de adivinhar.

O que mudou: uma condição contra invenções. Prompts de resumo falham ao preencher lacunas de forma plausível; dar ao modelo um lugar para registrar incertezas evita isso.

Pesquisa e aprendizado

8. Explicar algo no nível certo

Antes

explique kubernetes

Depois

Explique o que o Kubernetes realmente faz a um desenvolvedor backend que já colocou serviços em produção com Docker Compose, mas nunca usou um orquestrador. Comece pelo problema que ele resolve, não pela arquitetura. Use um único exemplo ao longo da explicação. Pule tudo que eu só precisaria com mais de 50 serviços. Menos de 400 palavras.

O que mudou: o leitor foi definido pelo que já sabe. “Explique X” não tem uma resposta certa até você dizer quem está perguntando.

9. Comparar duas opções

Antes

postgres ou mongodb qual é melhor

Depois

Estamos criando um produto de agendamento: muitas leituras relacionais, exigências fortes de consistência, equipe de duas pessoas com experiência em SQL e nenhuma em NoSQL. Compare Postgres e MongoDB para este caso específico em uma tabela: adequação do modelo de dados, consistência, carga operacional para duas pessoas e contratação. Depois, recomende um em duas frases e diga o argumento mais forte contra sua escolha.

O que mudou: “qual é melhor” virou “qual é melhor para isto”. Pedir o contra-argumento impede que a comparação vire apenas uma justificativa da escolha.

10. Conseguir um plano de estudos que você vai seguir

Antes

me ajude a aprender espanhol

Depois

Crie um plano de espanhol de 12 semanas. Ponto de partida: leio cardápios e entendo falas lentas, mas travo quando preciso falar. Tenho 30 minutos nos dias úteis e uma hora aos domingos. Objetivo: conversar por 10 minutos com a família da pessoa com quem me relaciono no Natal, sem mudar para o inglês. Dê bastante prioridade à fala. Detalhe toda a semana 1 e resuma cada uma das outras 11 em uma linha.

O que mudou: uma meta com data e uma dificuldade identificada. A última instrução também evita um bloco de doze semanas de texto que ninguém lê além da segunda.

Planejamento e decisões

11. Avaliar uma decisão real

Antes

devo aceitar a oferta de emprego

Depois

Me ajude a pensar sobre uma oferta de emprego. Hoje: desenvolvedor sênior, emprego estável, entediado, boa equipe. Oferta: cargo de staff em uma startup de 30 pessoas, 15% a mais, caixa para 18 meses, gestor de quem gostei na entrevista. Tenho financiamento imobiliário e nenhum outro dependente. Liste o que preciso descobrir antes de decidir e provavelmente ainda não perguntei; depois, os dois argumentos mais fortes de cada lado. Não recomende: quero as perguntas, não a resposta.

O que mudou: o modelo recebeu uma função clara. Não pedir uma recomendação transforma o conselho em algo útil.

12. Preparar uma conversa difícil

Antes

como pedir um aumento

Depois

Me prepare para uma conversa sobre aumento. Segundo duas pesquisas salariais, ganho 20% abaixo do mercado para meu cargo, estou aqui há três anos e liderei a migração que reduziu nossa conta de infraestrutura em um terço. Meu gestor me apoia, mas não controla o orçamento. Entregue: uma frase de abertura, as duas objeções mais prováveis com uma resposta para cada uma e a frase que eu não devo dizer.

O que mudou: a vantagem concreta e o obstáculo concreto. O último pedido é o que produz algo que você talvez não escrevesse por conta própria.

13. Transformar um objetivo em uma semana

Antes

me ajude a ser mais produtivo

Depois

Quero lançar um projeto pessoal que hoje não tem usuários. Tenho cerca de 8 horas por semana, distribuídas pelas noites dos dias úteis. Meu padrão de falha é refazer a página inicial em vez de conversar com alguém. Monte uma semana de tarefas concretas com duração em horas, priorizando o que estou evitando, e uma regra para parar de fugir disso.

O que mudou: um padrão de falha identificado. Conselhos genéricos de produtividade pouco ajudam; eles ficam específicos quando sabem como você costuma falhar.

Código

14. Depurar

Antes

por que meu código está lento

Depois

Este endpoint leva 4 segundos para uma lista de cerca de 2.000 linhas e menos de 100 ms para 50 linhas. Postgres, Go, sem camada de cache. Já confirmei que o índice de user_id está sendo usado. Dê as três causas mais prováveis, em ordem, considerando esse padrão de crescimento, e diga exatamente o que medir para confirmar ou descartar cada uma. Ainda não reescreva o código.

O que mudou: o comportamento do problema e o que já foi descartado. “Ainda não reescreva” mantém a resposta no diagnóstico, em vez de especulações.

15. Obter uma revisão de código de verdade

Antes

revise meu código

Depois

Revise a função abaixo como se fosse um pull request de um colega que você respeita. Prioridades, nesta ordem: funcionamento correto com chamadas simultâneas, tratamento de erros e legibilidade. Ignore estilo e nomes. Para cada problema, indique a linha, o que falha e uma entrada concreta que o provoque. Se nada estiver realmente errado, diga isso em vez de procurar algo.

O que mudou: uma ordem de prioridades e permissão para não encontrar nada. Sem a última condição, prompts de revisão sempre apontam problemas, reais ou não.

16. Escrever testes que valham a pena

Antes

escreva testes unitários para esta função

Depois

Escreva testes orientados por tabela para a função abaixo. Cubra: entrada vazia, um único elemento, chaves duplicadas e um valor no limite de tamanho. Pule o caso comum com três itens normais: ele nunca detecta nada. Use apenas a biblioteca padrão e nomeie cada caso pelo comportamento que garante, não pelas entradas.

O que mudou: os casos foram escolhidos por quem conhece o código. Prompts para escrever testes tendem a escolher casos que nunca falham.

Imagens e música

17. Um retrato com intenção

Antes

um retrato de uma mulher

Depois

Pescadora de cerca de sessenta anos, rosto marcado pelo tempo, sobre o muro de um porto ao amanhecer, roupa impermeável com crostas de sal, linhas profundas de sorriso, olhando além da câmera, luz nublada do Atlântico Norte, pouca profundidade de campo, retrato fotográfico de 85mm, azuis suaves e tons de ferrugem --ar 4:5 --stylize 250

O que mudou: assunto, cenário, luz, enquadramento e meio artístico, nessa ordem. Modelos de imagem dão mais peso às primeiras palavras, então a ordem faz parte do prompt.

18. Uma foto de produto

Antes

foto de um pacote de café para minha loja

Depois

Pacote de café em papel kraft fosco em pé sobre carvalho claro, rótulo frontal voltado para a câmera, grãos inteiros espalhados, luz suave de janela vindo da esquerda, uma única sombra suave, composição limpa e minimalista, pouca profundidade de campo, fotografia comercial de produto --ar 1:1 --style raw

O que mudou: a iluminação e a superfície. Em prompts de produto, esses dois elementos definem quase tudo, e nenhum está implícito em “foto de um pacote de café”.

19. Uma imagem que precisa conter palavras

Antes

cartaz escrito grande inauguração

Depois

Cartaz vintage de impressão tipográfica, as palavras “GRANDE INAUGURAÇÃO” em letras maiúsculas grandes, serifadas e condensadas no terço superior, “Sábado, dia 14” abaixo em fonte sem serifa menor, papel creme com textura visível, impressão em duas cores, vermelho-escuro e preto, leve desalinhamento da tinta --ar 2:3

O que mudou: o texto foi citado exatamente e posicionado. Modelos que renderizam texto precisam saber as palavras, o tamanho e onde colocá-las; caso contrário, inventam os três.

20. Uma faixa que soa como a que você imagina

Antes

música triste de piano

Depois

Estilo: piano neoclássico melancólico, piano com feltro captado de perto, leve ruído ambiente, violoncelo esparso ao fundo, sem bateria, rubato, 62 BPM, íntimo e em aberto. Letra com tags de estrutura: [Intro] [Verse] [Chorus] [Bridge] [Outro]

O que mudou: instrumentação, caráter da gravação e andamento. “Piano triste” é um clima; o resto torna a gravação específica, em vez de genérica.

O que os vinte têm em comum

Leia apenas as versões “depois” e verá as mesmas técnicas reaparecendo:

Nada disso exige decorar uma estrutura. Exige perceber, antes de enviar, que você descreveu a tarefa, mas não a situação.

Vinte exemplos ou uma tecla

O Prompt AI Keyboard faz isso com o que você já digitou: papel, contexto, restrições e formato adaptados à ferramenta para a qual você escreve, sem sair do aplicativo. Ele também corrige a gramática, muda o tom, traduz e digita o que você fala.

Perguntas frequentes

O que faz um bom exemplo de prompt?

Mostrar o mesmo pedido duas vezes e explicar o que mudou. Um prompt isolado é um modelo que você talvez não adapte; um par de antes e depois ensina a técnica, que pode ser aplicada ao seu trabalho.

O que os melhores prompts têm em comum?

Um detalhe específico que mais ninguém teria, o leitor definido explicitamente, pelo menos uma restrição sobre o que não fazer, permissão para não responder em vez de inventar e um formato de saída definido. A maioria dos prompts fracos descreve a tarefa e omite a situação.

Estes exemplos funcionam no ChatGPT, no Claude e no Gemini?

Sim. Tudo aqui independe do modelo, assim como os cinco elementos. As diferenças de cada modelo vêm depois: o Claude responde bem a mais estrutura; o Gemini, a entradas muito longas e um formato de resposta explícito; e modelos de imagem e música preferem descrições densas a frases completas.