Ferramentas de prompting do Console

O Claude Console oferece um conjunto de ferramentas para ajudar você a criar e refinar prompts. Esta página apresenta essas ferramentas na ordem em que você normalmente as usará: gerar um primeiro rascunho, adicionar templates e variáveis e, em seguida, melhorar um prompt existente.

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Gerador de prompts

Às vezes, a parte mais difícil de usar um modelo de IA é descobrir como fazer o prompt de forma eficaz. O gerador de prompts orienta o Claude a criar templates de prompt de alta qualidade adaptados às suas tarefas específicas, seguindo muitas das nossas melhores práticas de engenharia de prompts.

O gerador de prompts é particularmente útil para resolver o "problema da página em branco" — ele fornece um ponto de partida para testes e iterações adicionais.

Se você tiver interesse em analisar o prompt subjacente e a arquitetura, confira nosso notebook do Google Colab do gerador de prompts. Para executar o notebook do Colab, você precisará de uma chave de API.

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Templates de prompt e variáveis

Ao implantar uma aplicação baseada em LLM com o Claude, suas chamadas de API normalmente consistirão em dois tipos de conteúdo:

• Conteúdo fixo: Instruções ou contexto estáticos que permanecem constantes em várias interações
• Conteúdo variável: Elementos dinâmicos que mudam a cada solicitação ou conversa, como:
  • Entradas do usuário
  • Conteúdo recuperado para "Retrieval-Augmented Generation" (geração aumentada por recuperação), ou RAG
  • Contexto da conversa, como histórico da conta do usuário
  • Dados gerados pelo sistema, como resultados de uso de ferramentas fornecidos por outras chamadas independentes ao Claude

Um template de prompt combina essas partes fixas e variáveis, usando placeholders para o conteúdo dinâmico. No Claude Console, esses placeholders são indicados com {{chaves duplas}}, tornando-os facilmente identificáveis e permitindo testes rápidos de diferentes valores.

Você deve usar templates de prompt e variáveis quando espera que qualquer parte do seu prompt seja repetida em outra chamada ao Claude (via API ou pelo Claude Console. O claude.ai atualmente não oferece suporte a templates de prompt ou variáveis).

Templates de prompt oferecem vários benefícios:

• Consistência: Garantem uma estrutura consistente para seus prompts em várias interações
• Eficiência: Permitem trocar facilmente o conteúdo variável sem reescrever o prompt inteiro
• Testabilidade: Permitem testar rapidamente diferentes entradas e casos extremos alterando apenas a parte variável
• Escalabilidade: Simplificam o gerenciamento de prompts à medida que sua aplicação cresce em complexidade
• Controle de versão: Facilitam o acompanhamento de alterações na estrutura do seu prompt ao longo do tempo, monitorando apenas a parte central do prompt, separada das entradas dinâmicas

O Console usa templates de prompt e variáveis para alimentar suas ferramentas:

• Gerador de prompts: Decide quais variáveis seu prompt precisa e as inclui no template que gera
• Aprimorador de prompts: Recebe seu template existente, incluindo todas as variáveis, e as mantém no template aprimorado que gera
• Ferramenta de avaliação: Permite testar, escalar e acompanhar facilmente versões dos seus prompts, separando as partes variáveis e fixas do seu template de prompt

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Exemplo de template de prompt

Considere uma aplicação simples que traduz texto do inglês para o espanhol. O texto traduzido seria variável, pois muda entre usuários ou chamadas ao Claude. Você poderia usar este template de prompt:

Translate this text from English to Spanish: {{text}}

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Aprimorador de prompts

O aprimorador de prompts ajuda você a iterar e melhorar rapidamente seus prompts por meio de análise e aprimoramento automatizados. Ele se destaca em tornar prompts mais robustos para tarefas complexas que exigem alta precisão.

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Antes de começar

Você precisará de:

• Um template de prompt (consulte Templates de prompt e variáveis acima)
• Feedback sobre problemas atuais com as saídas do Claude (opcional, mas recomendado)
• Exemplos de entradas e saídas ideais (opcional, mas recomendado)

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Como o aprimorador de prompts funciona

O aprimorador de prompts melhora seus prompts em 4 etapas:

1. Identificação de exemplos: Localiza e extrai exemplos do seu template de prompt
2. Rascunho inicial: Cria um template estruturado com seções claras e tags XML
3. Refinamento da cadeia de raciocínio: Adiciona e refina instruções detalhadas de raciocínio
4. Aprimoramento de exemplos: Atualiza os exemplos para demonstrar o novo processo de raciocínio

Você pode acompanhar essas etapas acontecendo em tempo real no modal de aprimoramento.

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O que você obtém

O aprimorador de prompts gera templates com:

• Instruções detalhadas de "chain-of-thought" (cadeia de raciocínio) que orientam o processo de raciocínio do Claude e normalmente melhoram seu desempenho
• Organização clara usando tags XML para separar diferentes componentes
• Formatação padronizada de exemplos que demonstra o raciocínio passo a passo da entrada até a saída
• Prefills estratégicos que orientam as respostas iniciais do Claude

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Como usar o aprimorador de prompts

1. Envie seu template de prompt
2. Adicione qualquer feedback sobre problemas com as saídas atuais do Claude (por exemplo, "os resumos são muito básicos para públicos especializados")
3. Inclua exemplos de entradas e saídas ideais
4. Revise o prompt aprimorado

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Gerar exemplos de teste

Ainda não tem exemplos? Use o Gerador de Casos de Teste para:

1. Gerar entradas de amostra
2. Obter as respostas do Claude
3. Editar as respostas para corresponder às suas saídas ideais
4. Adicionar os exemplos refinados ao seu prompt

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Quando usar o aprimorador de prompts

O aprimorador de prompts funciona melhor para:

• Tarefas complexas que exigem raciocínio detalhado
• Situações em que a precisão é mais importante que a velocidade
• Problemas em que as saídas atuais do Claude precisam de melhorias significativas

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Exemplo de aprimoramento

Veja como o aprimorador de prompts melhora um prompt básico de classificação:

Observe como o prompt aprimorado:

• Adiciona instruções claras de raciocínio passo a passo
• Usa tags XML para organizar o conteúdo
• Fornece requisitos explícitos de formatação de saída
• Orienta o Claude ao longo do processo de análise

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Solução de problemas

Problemas comuns e soluções:

• Exemplos não aparecem na saída: Verifique se os exemplos estão formatados corretamente com tags XML e aparecem no início da primeira mensagem do usuário
• Cadeia de raciocínio muito verbosa: Adicione instruções específicas sobre o comprimento de saída desejado e o nível de detalhe
• Etapas de raciocínio não correspondem às suas necessidades: Modifique a seção de etapas para corresponder ao seu caso de uso específico

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Próximos passos