Prompt Engineering com Claude: conheça as melhores técnicas

Prompt engineering é uma habilidade essencial para quem trabalha com modelos de linguagem como Claude. Neste guia completo, você vai aprender as melhores técnicas para criar prompts eficazes e obter resultados precisos com o Claude da Anthropic.

O que fazer antes de começar a otimizar seus prompts

Antes de mergulhar nas técnicas de prompt engineering, é fundamental ter uma base sólida. Você precisa ter:

1. Critérios de sucesso claros: Defina o que significa "sucesso" para o seu caso de uso específico

2. Formas de testar empiricamente: Estabeleça métodos para avaliar se seus prompts estão funcionando

3. Um primeiro rascunho do prompt: Tenha uma versão inicial que você deseja melhorar

Se você ainda não tem esses elementos, recomendamos fortemente dedicar tempo para estabelecê-los primeiro. Isso vai economizar muito tempo e esforço no longo prazo.

Dica: Não tem um primeiro rascunho? Experimente o gerador de prompts no Console do Claude!

Quando usar prompt engineering

É importante reconhecer que nem todo problema pode ser resolvido apenas com prompt engineering. Alguns critérios de sucesso, como latência e custo, podem ser mais facilmente melhorados através da seleção de um modelo diferente.

Prompt engineering vs. fine-tuning

Embora o fine-tuning possa ser útil em alguns casos, o prompt engineering oferece vantagens significativas:

• Mais rápido: Você pode iterar imediatamente sem esperar pelo treinamento do modelo

• Mais flexível: É fácil ajustar e testar diferentes abordagens

• Menor custo: Não requer recursos computacionais para treinar modelos

• Mais transparente: Você pode ver exatamente o que está dizendo ao modelo

As 8 técnicas essenciais de prompt engineering

As técnicas a seguir estão organizadas das mais amplamente eficazes para as mais especializadas. Recomendamos testá-las nesta ordem, embora o impacto real dependa do seu caso de uso específico.

1. Use o gerador de prompts

O gerador de prompts do Console do Claude é uma ferramenta poderosa que pode criar prompts de alta qualidade baseados em suas necessidades. É um excelente ponto de partida, especialmente se você está começando.

2. Seja claro e direto

A clareza é fundamental para obter bons resultados. Em vez de:

Me ajude com documentos

Prefira:

Analise os 5 documentos fornecidos e extraia os seguintes campos para cada um:
- Nome da empresa
- Data do contrato
- Valor total
- Prazo de entrega

Retorne os resultados em formato de tabela.

Principais estratégias para ser claro e direto:

• Use linguagem específica e evite ambiguidades

• Forneça contexto relevante sobre a tarefa

• Especifique o formato de saída desejado

• Divida tarefas complexas em etapas menores

3. Use exemplos (multishot prompting)

Fornecer exemplos concretos é uma das formas mais eficazes de ensinar Claude o que você espera. Esta técnica, conhecida como "multishot prompting", funciona especialmente bem para tarefas que requerem formato ou estilo específicos.

Exemplo de multishot prompting:

Classifique os seguintes comentários como positivo, negativo ou neutro:

Exemplos:
Comentário: "Este produto superou minhas expectativas!"
Classificação: Positivo

Comentário: "Chegou no prazo, mas a embalagem estava amassada."
Classificação: Neutro

Comentário: "Péssima qualidade, não recomendo."
Classificação: Negativo

Agora classifique:
Comentário: "Funciona bem, mas o preço poderia ser melhor."
Classificação:

4. Deixe Claude pensar (chain of thought)

O raciocínio passo a passo, conhecido como "chain of thought" (CoT), melhora significativamente a qualidade das respostas para tarefas complexas. Você pode ativar isso simplesmente pedindo para Claude "pensar em voz alta":

Antes de responder, pense passo a passo sobre como resolver este problema:

[Sua pergunta aqui]

Esta técnica é especialmente útil para:

• Raciocínio matemático

• Análise de dados complexos

• Tarefas que requerem múltiplas etapas

• Problemas que envolvem lógica ou dedução

5. Use tags XML para estruturar seus prompts

Tags XML ajudam Claude a entender a estrutura do seu prompt e separar diferentes partes da informação. Isso melhora a precisão e consistência das respostas.

Exemplo:

<documento>
{{CONTEÚDO_DO_DOCUMENTO}}
</documento>

<instrucoes>
Analise o documento acima e responda:
1. Qual é o tema principal?
2. Quais são os pontos-chave?
3. Qual é a conclusão?
</instrucoes>

6. Atribua um papel a Claude (system prompts)

Definir um papel ou persona para Claude pode melhorar significativamente a qualidade das respostas. Use o parâmetro system da API para definir este contexto:

message = client.messages.create(
    model="claude-4-7-sonnet-20250514",
    system="Você é um especialista em análise de dados com 15 anos de experiência em Python e machine learning.",
    messages=[...]
)

Papéis eficazes incluem:

• Especialista em um domínio específico

• Consultor de negócios

• Redator técnico

• Analista de dados

7. Encadeie prompts complexos

Para tarefas muito complexas, divida o trabalho em múltiplos prompts sequenciais. Cada prompt processa a saída do anterior, permitindo maior controle e precisão.

Exemplo de encadeamento:

1. Prompt 1: Extraia dados brutos do documento

2. Prompt 2: Analise e categorize os dados extraídos

3. Prompt 3: Gere um relatório formatado com insights

Esta abordagem oferece:

• Maior controle sobre cada etapa

• Possibilidade de validação intermediária

• Melhor gerenciamento de contexto

• Depuração mais fácil

8. Técnicas para contextos longos

Ao trabalhar com grandes volumes de texto, considere estas estratégias:

Tutoriais interativos disponíveis

Se você prefere aprender de forma prática, a Anthropic oferece tutoriais interativos:

1. GitHub prompting tutorial: Tutorial completo com exemplos práticos cobrindo todos os conceitos de prompt engineering

2. Google Sheets prompting tutorial: Versão mais leve e acessível através de uma planilha interativa

FAQ: perguntas frequentes sobre prompt engineering

Q: Preciso fazer fine-tuning ou prompt engineering é suficiente?
R: Para a maioria dos casos de uso, prompt engineering bem feito é suficiente e mais eficiente. Fine-tuning só é necessário para casos muito específicos com requisitos únicos.

Q: Quanto tempo leva para dominar prompt engineering?
R: Com prática consistente, você pode ver melhorias significativas em algumas semanas. A curva de aprendizado é gradual, mas os resultados aparecem rapidamente.

Q: Claude entende prompts em português?
R: Sim! Claude tem excelente suporte multilíngue e pode trabalhar efetivamente com prompts em português brasileiro.

Q: Posso usar essas técnicas com outros modelos?
R: Muitas dessas técnicas são universais, mas algumas podem precisar de ajustes dependendo do modelo específico.

Melhores práticas para otimização contínua

Para continuar melhorando seus prompts ao longo do tempo:

1. Documente o que funciona: Mantenha um registro dos prompts bem-sucedidos

2. Teste sistematicamente: Use avaliações empíricas consistentes

3. Itere gradualmente: Faça uma mudança por vez para entender o impacto

4. Compartilhe conhecimento: Discuta técnicas com sua equipe

5. Acompanhe métricas: Monitore qualidade, latência e custo

Conclusão

Prompt engineering é uma habilidade essencial para maximizar o potencial do Claude. Comece com as técnicas mais fundamentais (clareza, exemplos e chain of thought) e vá avançando para estratégias mais especializadas conforme necessário.

Lembre-se: não existe uma solução universal. O melhor prompt depende do seu caso de uso específico, e a experimentação sistemática é a chave para encontrar a abordagem ideal.

Pronto para começar? Experimente o gerador de prompts no Console do Claude e coloque essas técnicas em prática hoje mesmo!