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Construir/Engenharia de prompt

Ferramentas de prompting do Console

Um guia sobre as ferramentas de prompting disponíveis no Claude Console, incluindo gerador de prompts, templates e variáveis, e melhorador de prompts.

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  • Gerador de prompts
  • Templates de prompts e variáveis
  • Exemplo de template de prompt
  • Melhorador de prompts
  • Antes de começar
  • Como o melhorador de prompts funciona
  • O que você obtém
  • Como usar o melhorador de prompts
  • Gerar exemplos de teste
  • Quando usar o melhorador de prompts
  • Exemplo de melhoria
  • Solução de problemas
  • Próximos passos

O Claude Console oferece um conjunto de ferramentas para ajudá-lo a criar e refinar prompts. Esta página apresenta essas ferramentas na ordem em que você normalmente as utilizará: gerando um primeiro rascunho, adicionando templates e variáveis e, em seguida, melhorando um prompt existente.


Gerador de prompts

O gerador de prompts é compatível com todos os modelos Claude, incluindo aqueles com capacidades de pensamento estendido. Para dicas de prompting específicas para modelos de pensamento estendido, consulte as dicas de prompting para pensamento estendido.

Às vezes, a parte mais difícil de usar um modelo de IA é descobrir como fazer prompts de forma eficaz. O gerador de prompts orienta o Claude a criar templates de prompts 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.

Experimente o gerador de prompts agora diretamente no Console.

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


Templates de prompts e variáveis

Ao implantar um aplicativo baseado em LLM com Claude, suas chamadas de API normalmente consistirão em dois tipos de conteúdo:

  • Conteúdo fixo: Instruções estáticas ou contexto que permanecem constantes em múltiplas interações
  • Conteúdo variável: Elementos dinâmicos que mudam a cada solicitação ou conversa, como:
    • Entradas do usuário
    • Conteúdo recuperado para Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
    • Contexto da conversa, como histórico de conta do usuário
    • Dados gerados pelo sistema, como resultados de uso de ferramentas alimentados por outras chamadas independentes ao Claude

Um template de prompt combina essas partes fixas e variáveis, usando marcadores de posição para o conteúdo dinâmico. No Claude Console, esses marcadores de posição são denotados com {{colchetes duplos}}, tornando-os facilmente identificáveis e permitindo testes rápidos de diferentes valores.

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

Os templates de prompts oferecem vários benefícios:

  • Consistência: Garante uma estrutura consistente para seus prompts em múltiplas interações
  • Eficiência: Troca facilmente o conteúdo variável sem reescrever o prompt inteiro
  • Testabilidade: Testa rapidamente diferentes entradas e casos extremos alterando apenas a parte variável
  • Escalabilidade: Simplifica o gerenciamento de prompts à medida que seu aplicativo cresce em complexidade
  • Controle de versão: Rastreia facilmente as alterações na estrutura do seu prompt ao longo do tempo, mantendo o controle apenas sobre a parte central do seu prompt, separada das entradas dinâmicas

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

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

Exemplo de template de prompt

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

Translate this text from English to Spanish: {{text}}
Para aprimorar suas variáveis de prompt, envolva-as em tags XML para uma estrutura mais clara.

Melhorador de prompts

O melhorador de prompts é compatível com todos os modelos Claude, incluindo aqueles com capacidades de pensamento estendido. Para dicas de prompting específicas para modelos de pensamento estendido, consulte as dicas de prompting para pensamento estendido.

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

Antes de começar

Você precisará de:

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

Como o melhorador de prompts funciona

O melhorador de prompts aprimora 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 pensamento: 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 em tempo real no modal de melhoria.

O que você obtém

O melhorador de prompts gera templates com:

  • Instruções detalhadas de cadeia de pensamento 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 à saída
  • Preenchimentos estratégicos que orientam as respostas iniciais do Claude

Embora os exemplos apareçam separadamente na interface do Workbench, eles são incluídos no início da primeira mensagem do usuário na chamada real da API. Visualize o formato bruto clicando em "</> Get Code" ou insira exemplos como texto bruto por meio da caixa de Exemplos.

Como usar o melhorador 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 melhorado

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

Quando usar o melhorador de prompts

O melhorador de prompts funciona melhor para:

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

Para aplicativos sensíveis à latência ou ao custo, considere usar prompts mais simples. O melhorador de prompts cria templates que produzem respostas mais longas, mais completas, mas mais lentas.

Exemplo de melhoria

Veja como o melhorador de prompts aprimora um prompt básico de classificação:

Observe como o prompt melhorado:

  • 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 pelo processo de análise

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 pensamento muito detalhada: Adicione instruções específicas sobre o comprimento desejado da saída e o nível de detalhe
  • As etapas de raciocínio não correspondem às suas necessidades: Modifique a seção de etapas para corresponder ao seu caso de uso específico

Próximos passos

Começar a engenharia de prompts

Aprenda técnicas fundamentais com exemplos práticos.

Teste seus prompts

Use a ferramenta de avaliação para testar seus prompts melhorados.

Tutorial de prompting no GitHub

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