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Acho que entendemos errado o que é a engenharia de prompts.
É menos sobre o prompt, e mais sobre o quão claramente você pensa.
Boas propostas devem te forçar a desmontar ideias bagunçadas, nomear restrições e transformar essas vibes em passos concretos. Se você consegue explicar um problema bem para um agente, geralmente já descobriu a maior parte da solução.
Por isso, se você me perguntar, essa habilidade importa mesmo sem IA. Isso simplifica a complexidade e faz com que os problemas difíceis pareçam gerenciáveis.
O agente simplesmente executa. Mas sua escolha de vocabulário + estilo de pensamento é sua vantagem injusta.
Então, o que um bom prompt deve considerar idealmente? Aqui está um excelente exemplo:
Crie um aplicativo web para enviar extratos de cartão de crédito (PDF/CSV), categorizar automaticamente gastos, detectar assinaturas e mostrar um painel mensal.
(✓ Desfecho claro)
Adicione detecção de anomalias, alertas orçamentários (80%) e um resumo de IA em inglês simples com insights de economia.
(✓ Define valor do usuário)
Garanta o manuseio seguro dos dados. Forneça esquemas, APIs, etapas de configuração. Projetar para escala multi-placa.
(✓ Controla a saída + prepara para o futuro)
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