Apaguei 40 Prompts Guardados e Fiquei com 4
A minha biblioteca de prompts tinha chegado a quarenta e uma entradas. Pastas, etiquetas, uma convenção de nomes. Abri-a na semana passada e percebi que tinha usado seis em três meses — e que quatro desses seis faziam o trabalho todo.
Apaguei os outros trinta e sete. Isto é o que sobreviveu, e porque é que os que morreram tinham mesmo de morrer.
1. Entrevista-me primeiro
Antes de fazeres isto, faz-me as três perguntas que mais precisas que eu responda para o fazeres bem. Espera pelas respostas. Não comeces.
Quase todos os maus resultados que recebo vêm de um prompt a que faltava algo que eu sabia e nunca disse. Este inverte o ónus: em vez de eu adivinhar que contexto importa, o modelo diz-me o que lhe falta. As perguntas são quase sempre óbvias depois e nunca óbvias antes.
2. Torna-o falsificável
O que teria de ser verdade para esta resposta estar errada? Lista os três pressupostos que assumiste e que eu não te dei.
Um modelo produz alegremente uma resposta confiante assente em três premissas inventadas. Isto obriga-o a mostrá-las. Metade das vezes um dos pressupostos está errado e a resposta inteira desaba — o que vale a pena saber antes de agir, não depois.
3. Obriga ao específico
Reescreve isso com um número, um nome ou uma data em cada afirmação. Se não tiveres nenhum, escreve EM FALTA em vez de o descreveres em termos gerais.
A vagueza é o modo de falha por defeito, e esconde-se bem: um texto sem específicos lê-se macio e não diz nada. O EM FALTA transforma buracos invisíveis numa checklist.
4. Corta o que eu já sei
Corta isto para metade. Tira tudo o que um leitor da minha área já sabe. Fica com as partes que mudariam o que ele faz na segunda-feira.
O modelo escreve para um leitor que não sabe nada, porque não sabe quem está a ler. Isto diz-lho. O que sobrevive ao corte costuma ser a única parte que interessava.
Porque é que os outros trinta e sete morreram
Eram formulações, não jogadas. Doze variações de "escreve um artigo sobre X" que só diferiam nos adjetivos. Oito aberturas do tipo "age como especialista sénior" que não mudavam nada de mensurável. Uma dúzia de instruções de formatação que agora vivem num ficheiro de regras em vez de serem reescritas.
Um prompt vale a pena guardar quando muda o que o modelo **faz**, não como soa. Entrevistar-me, expor pressupostos, exigir específicos, cortar o sabido — são quatro jogadas diferentes. Os trinta e sete que apaguei eram uma jogada em trinta e sete fatos.
O teste
Abre a tua biblioteca. Para cada entrada, pergunta: se eu tirasse isto, o resultado mudava de uma forma que eu conseguisse medir? Não "parecia diferente" — medir. A maioria vai chumbar, e é esse o ponto. Quatro prompts que usas mesmo valem mais do que quarenta que manténs.
Queres a versão calma de notícias de IA como esta, uma vez por semana? Subscreve a newsletter do Sharp AI Hub →