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    Engenharia de prompts

    Deixe Claude pensar (prompting de cadeia de pensamento) para aumentar o desempenho

    Aprenda como usar prompting de cadeia de pensamento para melhorar a qualidade das respostas do Claude em tarefas complexas.

    While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

    Quando enfrentado com tarefas complexas como pesquisa, análise ou resolução de problemas, dar espaço para Claude pensar pode melhorar dramaticamente seu desempenho. Esta técnica, conhecida como prompting de cadeia de pensamento (CoT), encoraja Claude a decompor problemas passo a passo, levando a saídas mais precisas e nuançadas.

    Antes de implementar CoT

    Por que deixar Claude pensar?

    • Precisão: Passar por problemas passo a passo reduz erros, especialmente em matemática, lógica, análise ou tarefas geralmente complexas.
    • Coerência: O pensamento estruturado leva a respostas mais coesas e bem organizadas.
    • Depuração: Ver o processo de pensamento do Claude ajuda você a identificar onde os prompts podem estar pouco claros.

    Por que não deixar Claude pensar?

    • O aumento do comprimento da saída pode impactar a latência.
    • Nem todas as tarefas exigem pensamento aprofundado. Use CoT com critério para garantir o equilíbrio certo entre desempenho e latência.
    Use CoT para tarefas que um humano precisaria pensar, como matemática complexa, análise multi-etapas, escrita de documentos complexos ou decisões com muitos fatores.

    Como fazer prompting para pensamento

    As técnicas de cadeia de pensamento abaixo estão ordenadas da menos para a mais complexa. Métodos menos complexos ocupam menos espaço na janela de contexto, mas também são geralmente menos poderosos.

    Dica de CoT: Sempre tenha Claude saída seu pensamento. Sem saída seu processo de pensamento, nenhum pensamento ocorre!
    • Prompt básico: Inclua "Pense passo a passo" em seu prompt.
      • Falta orientação sobre como pensar (o que é especialmente não ideal se uma tarefa é muito específica para seu aplicativo, caso de uso ou organização)

    • Prompt orientado: Descreva etapas específicas para Claude seguir em seu processo de pensamento.
      • Falta estruturação para facilitar a remoção e separação da resposta do pensamento.

    • Prompt estruturado: Use tags XML como <thinking> e <answer> para separar o raciocínio da resposta final.

    Exemplos

    Biblioteca de prompts

    Obtenha inspiração de uma seleção curada de prompts para várias tarefas e casos de uso.

    Tutorial de prompting do GitHub

    Um tutorial repleto de exemplos que cobre os conceitos de engenharia de prompts encontrados em nossa documentação.

    Tutorial de prompting do Google Sheets

    Uma versão mais leve de nosso tutorial de engenharia de prompts através de uma planilha interativa.

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