Biblioteca de templates de Prompt Engineering: 12 padrões reutilizáveis

Passei quarenta minutos escrevendo um Prompt quase perfeito para fazer o Claude transformar um monte de feedbacks bagunçados de usuários em sugestões de melhoria bem estruturadas. O resultado ficou impressionante. Mas, três dias depois, quando precisei fazer a mesma tarefa de novo, encarei a caixa de entrada vazia e travei.

Para onde foi aquele “Prompt perfeito”?

Revirei Notion, notas e histórico de conversas. Nada. No fim, reescrevi de memória, e a qualidade da saída caiu bastante.

Isso aconteceu comigo mais de dez vezes. O ciclo era sempre o mesmo: uma ideia boa virava um ótimo Prompt, eu usava uma vez, esquecia, começava do zero na próxima e a qualidade oscilava.

Até perceber um ponto essencial: um bom Prompt depende metade de técnica e metade de saber se ele pode ser reutilizado.

Segundo um estudo de 2026 da aiengineerlab.in, a diferença central entre um Prompt que “funciona de vez em quando” e um Prompt “confiável de forma contínua” está em quatro campos. Quando esses quatro campos são bem combinados, eles cobrem 80% dos cenários do trabalho diário.

Neste artigo, vou compartilhar um método validado para criar uma biblioteca de templates de Prompt, incluindo:

• Estrutura de quatro campos: Role + Task + Constraints + Output Format
• 12 Prompt Patterns: classificados como Beginner, Intermediate e Advanced
• Tabela de adaptação por modelo: estratégias diferentes para Claude, GPT-4 e DeepSeek
• Método de iteração de templates: como transformar um template “bom o suficiente” em algo pronto para produção
• 5 templates prontos para usar: basta copiar, colar e rodar

Capítulo 1: A estrutura de quatro campos de um template de Prompt

Antes de olhar templates específicos, vale começar por um fato básico, mas fácil de ignorar: a diferença estrutural entre um bom template e um template ruim costuma estar nesses quatro campos.

A pesquisa da aiengineerlab.in aponta que um Prompt “confiável e eficaz” precisa conter quatro elementos: Role, Task, Constraints e Output Format.

Primeiro, um contraexemplo

Me ajude a escrever uma resposta de revisão de código

Eu já escrevi esse tipo de Prompt incontáveis vezes. E o resultado? As respostas da IA vinham de todos os jeitos: às vezes educadas demais, às vezes técnicas demais, às vezes só um “o código está bom”.

Agora veja a versão com os quatro campos

## Role
Você é um engenheiro backend com 10 anos de experiência, especialista em Python e sistemas distribuídos.

## Task
Revise as seguintes alterações de código, aponte problemas potenciais e ofereça sugestões de melhoria.

## Constraints
- Foco: desempenho, segurança e manutenibilidade
- Tom: profissional e amigável, sem soar duro demais
- Tamanho: limite a 200 palavras
- Deve apontar pelo menos um ponto de melhoria

## Output Format
Use o seguinte formato:
### Lista de problemas
- [tipo do problema] descrição específica

### Sugestões de melhoria
1. ...
2. ...

### Avaliação geral
(resumo em uma frase)

A diferença fica bem clara.

Os quatro campos em detalhe

Role: diz à IA quem ela é. Não é só jogar uma identidade genérica, mas definir uma persona com contexto concreto. “Engenheiro backend com 10 anos de experiência” é muito mais específico do que “você é um especialista”. Quanto mais concreta for a persona, mais estável tende a ser o estilo da saída.

Task: define o que a IA deve fazer. Há um truque simples aqui: comece com um verbo. “Revisar alterações de código” é mais claro do que “revisão de código”. “Apontar problemas potenciais e oferecer sugestões de melhoria” é bem mais preciso do que “dar uma olhada no código”.

Constraints: é o campo mais esquecido e também um dos mais importantes. Já vi muitos Prompts morrerem aqui: sem restrições, a IA sai do trilho. As restrições incluem área de foco, como desempenho ou segurança, tom, limite de tamanho e elementos obrigatórios. Resumindo, Constraints servem para desenhar as bordas do trabalho da IA.

Output Format: mostra como você quer receber o resultado. JSON? Markdown? Uma estrutura específica de seções? Deixar isso claro no início economiza muito tempo de organização depois.

Uma tabela comparativa

Quando você combina bem esses quatro campos, um Prompt deixa de ser uma tentativa na sorte e vira algo reutilizável. Essa é a base da criação de templates.

Capítulo 2: Guia rápido de 12 Prompt Patterns reutilizáveis

O best-ai.org organizou uma lista bem útil de Prompt Patterns, dividida em três níveis de dificuldade. Reorganizei esses padrões por cenário de uso para facilitar encontrar o modelo certo.

Nível Beginner (5 tipos)

1. Zero-Shot

Você dá a tarefa diretamente, sem exemplos. Funciona bem para tarefas simples e claras.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Output Format
{{formato_de_saída}}

Cenários adequados: resumir e-mails, traduzir textos curtos, responder perguntas factuais.

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2. Few-Shot

Você fornece 2 ou 3 exemplos para a IA imitar. Os testes da aiengineerlab.in mostram que, em geral, 2 ou 3 exemplos funcionam melhor; em tarefas de classificação, 5 a 7 exemplos podem ajudar.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Examples
Exemplo 1:
Entrada: {{entrada_do_exemplo_1}}
Saída: {{saída_do_exemplo_1}}

Exemplo 2:
Entrada: {{entrada_do_exemplo_2}}
Saída: {{saída_do_exemplo_2}}

## Now Process
Entrada: {{entrada_real}}
Saída:

Cenários adequados: imitar estilo de texto, tarefas de classificação, conversão de formato.

3. Persona

Você define a identidade e o contexto da IA. Esse é um dos padrões mais usados e combina bem com o campo Role do capítulo anterior.

## Role
Você é {{identidade_específica}} e tem {{contexto_específico}}.

## Style
Seu estilo de comunicação é: {{descrição_do_estilo}}

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

Cenários adequados: revisão de código, consultoria técnica, escrita criativa.

4. Output Format

Você força a IA a responder em um formato específico. Esse padrão combina com quase todos os outros.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Output Format
Siga estritamente o formato abaixo:
{{template_de_formato}}

## Note
Responda apenas com o conteúdo formatado, sem explicações extras.

Cenários adequados: gerar JSON, preencher relatórios, criar documentos estruturados.

5. Negative Prompting

Você diz à IA o que ela não deve fazer. Às vezes isso funciona melhor do que uma restrição positiva.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Do NOT
- Não {{item_proibido_1}}
- Não {{item_proibido_2}}
- Evite {{item_proibido_3}}

Cenários adequados: evitar termos específicos, excluir conteúdo sensível, controlar estilo da saída.

Nível Intermediate (4 tipos)

6. Chain of Thought

Você pede que a IA mostre o processo de raciocínio. Serve para tarefas que exigem lógica.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Instructions
Pense passo a passo: primeiro analise o problema, depois dê a resposta.
Antes da resposta final, mostre seu processo de raciocínio.

Cenários adequados: problemas matemáticos, raciocínio lógico, decisões complexas.

7. System Prompt

Você coloca as instruções principais da persona no System Prompt para manter consistência na conversa. Esse padrão é muito usado em Claude e GPT-4.

## System
Você é {{descrição_da_persona}}.
Sua responsabilidade principal é {{descrição_da_responsabilidade}}.
Você deve seguir estas regras:
1. {{regra_1}}
2. {{regra_2}}

## User
{{entrada_do_usuário}}

Cenários adequados: AI Agents, chatbots, conversas contínuas.

8. Iterative Refinement

Você pede um rascunho inicial e depois faz a própria IA revisá-lo. Funciona bem quando a saída precisa ter alta qualidade.

## Round 1
{{descrição_da_tarefa}}
Gere um rascunho inicial.

## Round 2
Revise o rascunho acima e encontre estes problemas:
- Falhas lógicas
- Pontos pouco claros
- Erros factuais

## Round 3
Com base na revisão, melhore o rascunho e entregue a versão final.

Cenários adequados: escrita de artigos, geração de código, desenho de soluções.

9. Constraint Stacking

Você empilha várias restrições para tornar a saída mais precisa. É uma das combinações mais usadas em produção.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Constraints
- Restrição 1: {{restrição_específica}}
- Restrição 2: {{restrição_específica}}
- Restrição 3: {{restrição_específica}}
- Restrição 4: {{restrição_específica}}

## Output Format
{{requisito_de_formato}}

Cenários adequados: tarefas de produção que precisam de controle rígido da saída.

Nível Advanced (3 tipos)

10. Self-Critique

Você pede que a IA avalie a qualidade da própria saída. Esse padrão é especialmente útil em cenários de alta qualidade.

## Task
{{descrição_da_tarefa}}

## Self-Critique
Depois de gerar a resposta, avalie:
1. A resposta está completa?
2. Há alguma falha lógica?
3. Ela atende a todas as restrições?

Se houver problemas, gere novamente.

## Output Format
Resposta:
{{resposta}}

Autoavaliação:
{{avaliação}}

Cenários adequados: saídas de alto risco, tarefas que exigem confiabilidade.

11. Task Decomposition

Você divide uma tarefa complexa em subtarefas. Serve para fluxos de trabalho com várias etapas.

## Complex Task
{{descrição_da_tarefa_complexa}}

## Decomposition
Divida esta tarefa em várias subtarefas:
1. {{subtarefa_1}}
2. {{subtarefa_2}}
3. {{subtarefa_3}}

## Execution
Conclua cada subtarefa em ordem e explique o resultado de cada etapa.

Cenários adequados: gerenciamento de projetos, análise de problemas complexos, design de sistemas.

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12. Meta-Prompting

Você pede que a IA ajude a escrever o Prompt. É muito útil quando você ainda não sabe como formular a tarefa.

## Task
Preciso concluir a seguinte tarefa: {{descrição_da_tarefa}}

## Request
Escreva um Prompt de alta qualidade para que outra IA consiga concluir essa tarefa.
O Prompt precisa conter: Role, Task, Constraints e Output Format.

Cenários adequados: iniciantes em Prompt Engineering, estruturação de tarefas complexas.

Uma dica para combinar padrões

"Combinar 2 a 4 Patterns costuma funcionar melhor. Combinações comuns incluem: Business Writing com Persona + Output Format + Constraint Stacking; Code Generation com Persona + Few-Shot + Negative Prompting; Research & Analysis com Chain of Thought + Self-Critique + Task Decomposition."

Capítulo 3: Tabela comparativa de adaptação por modelo

Modelos de IA diferentes não “entendem” Prompts exatamente do mesmo jeito. Um Prompt que funciona muito bem no Claude pode perder força no GPT-4.

Neste capítulo, organizei um guia de adaptação por modelo para ajudar você a evitar armadilhas.

Claude: tags XML e instruções em formato de contrato

Claude tem uma característica clara: ele gosta bastante de estrutura. A documentação oficial recomenda usar tags XML para organizar o Prompt, e o resultado costuma ser melhor do que texto puro.

<instructions>
Revise as seguintes alterações de código e aponte problemas potenciais.
</instructions>

<context>
Você é um engenheiro backend com 10 anos de experiência.
O projeto é um microsserviço em Python que usa o framework FastAPI.
</context>

<constraints>
- Foque em desempenho e segurança
- Use um tom profissional e amigável
- Limite a 200 palavras
</constraints>

<output_format>
### Lista de problemas
- [tipo] descrição

### Sugestões de melhoria
1. ...
</output_format>

Outras duas vantagens do Claude:

• Extended Thinking: permite que Claude “pense” antes de responder, útil para tarefas de raciocínio complexo
• Instruções em formato de contrato: dizer no início “se você cumprir todas as restrições, responda OK” pode melhorar a taxa de adesão às restrições

GPT-4: listas longas de restrições e saída JSON

GPT-4 não costuma responder tão bem ao estilo com tags XML. Ele se adapta melhor a restrições em forma de lista. Além disso, a estabilidade da saída JSON do GPT-4 é um pouco melhor que a do Claude.

## Task
Revise as seguintes alterações de código.

## Constraints
1. Foque em desempenho e segurança
2. Use tom profissional e amigável
3. Limite a 200 palavras
4. Aponte pelo menos um ponto de melhoria
5. Responda em português do Brasil

## Output Format
Responda em JSON:
{
  "issues": [...],
  "suggestions": [...],
  "summary": "..."
}

Características do GPT-4:

• A lista de restrições pode passar de 10 itens, e o modelo ainda tende a obedecer bem
• O modo Few-shot costuma funcionar um pouco melhor que no Claude
• A capacidade de gerar e explicar código é bem equilibrada

DeepSeek e Qwen: adaptação para grandes modelos chineses

Os modelos chineses avançaram rápido nos últimos anos, mas também têm características próprias:

DeepSeek:

• Entende chinês muito bem, mas segue instruções estruturadas com um pouco menos de consistência
• É melhor escrever restrições mais explícitas e mais curtas
• O número de exemplos Few-shot pode ser reduzido para 1 ou 2

Qwen (Tongyi Qianwen):

• Responde bem a definição de papel; o padrão Persona funciona bem
• Lida bem com textos longos, adequado para tarefas documentais
• Restrições funcionam melhor como instruções diretas de “proibido” do que como “evite”; instruções positivas tendem a ser mais eficazes que negativas

Llama em versões menores: instruções mais diretas

Para modelos menores, como Llama 7B e 13B, o Prompt precisa ser mais direto.

## Task
Revise alterações de código.

## Output Format
Return ONLY valid JSON. No explanation. No markdown.
{
  "issues": [],
  "suggestions": []
}

Ponto-chave: é preciso dizer explicitamente “responda apenas com JSON, sem explicação”; caso contrário, modelos menores tendem a falar demais.

Tabela rápida de adaptação

No fim, a melhor forma de lidar com adaptação por modelo é testar. Escreva o Prompt, rode alguns casos no modelo-alvo, observe a qualidade da saída e ajuste de forma direcionada.

Capítulo 4: Metodologia de iteração de templates

Escrever um Prompt “ok” não é difícil. O difícil é transformá-lo em um template que funcione bem todas as vezes.

"Os melhores templates não nascem prontos. Eles tomam forma depois de uso repetido e melhorias sucessivas. Um bom template precisa de pelo menos cinco ou seis iterações."

Os cinco passos da iteração

Step 1: escrever o Prompt e obter um bom resultado

Não corra para transformar tudo em template. Primeiro escreva um Prompt, rode algumas vezes e confirme que a qualidade da saída é estável.

Step 2: identificar partes fixas e variáveis

Depois de conseguir uma boa saída, analise quais partes do Prompt são fixas e quais mudam a cada uso.

As partes fixas, como definição de papel e formato de saída, formam a espinha dorsal do template.

As partes variáveis, como conteúdo específico da tarefa ou dados de entrada, devem ser marcadas com {{nome_da_variável}} para serem substituídas em cada uso.

Step 3: adicionar guardrails de qualidade

Expanda a espinha dorsal em um template completo, com restrições e condições de validação.

Guardrails servem para evitar saídas inesperadas. Por exemplo:

• Se a saída fica longa demais, adicione uma restrição como “limitar a X palavras”
• Se a IA fala demais, adicione “não explique, responda apenas com o resultado”
• Se o formato oscila, adicione um template de formato concreto

Step 4: usar e registrar problemas

Depois que o template entra em uso, registre os problemas encontrados:

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• A qualidade da saída oscilou?
• Houve violação de restrições?
• Em quais cenários ele funcionou bem e em quais funcionou mal?

Step 5: iterar e melhorar

Ajuste o template com base nos problemas registrados. Direções comuns de melhoria:

• Restrições pouco claras -> adicionar descrições mais específicas
• Formato instável -> adicionar exemplos ou template de formato
• Desempenho ruim em um cenário específico -> adicionar ramificações condicionais para esse cenário

Um caso de iteração

Tenho um template de “relatório semanal” que precisou de cerca de 8 iterações para ficar estável.

Versão inicial (iteração 1): era só um Prompt simples pedindo à IA para transformar o trabalho da semana em relatório. Problema: a saída era solta demais; às vezes vinha detalhada, às vezes só uma frase.

Iterações 2 e 3: adicionei um template de formato e limite de palavras. Problema: o formato ficou basicamente estável, mas às vezes a IA esquecia a descrição de algumas tarefas.

Iterações 4 e 5: adicionei a restrição “deve incluir progresso, problema e próximo passo de cada tarefa”. Problema: a qualidade estabilizou, mas a IA também colocava tarefas pequenas e pouco importantes.

Iterações 6 e 7: adicionei a restrição “inclua apenas as tarefas principais concluídas nesta semana” e um exemplo. Problema: ficou quase estável, mas ainda havia pequenas variações de formato.

Iteração 8 (versão final): adicionei um módulo de Self-Critique para a IA verificar se a saída cumpre o formato antes de responder.

Template de perguntas-chave

Sempre que encontro um problema, faço estas perguntas:

1. A saída exige muita edição? -> Se sim, as restrições não estão claras o suficiente
2. Quais restrições a IA violou? -> Escreva essas restrições de forma mais concreta
3. Faltou alguma informação? -> Adicione uma instrução “deve incluir X”
4. Veio informação sobrando? -> Adicione um Negative Prompting do tipo “não responda X”
5. O formato ficou consistente? -> Adicione exemplos ou um template de formato

Três pontos-chave para templates compartilhados pela equipe

Se sua equipe também usa ferramentas de IA, criar uma Prompt Library compartilhada aumenta bastante a eficiência. O mintedbrain.com sugere três práticas:

1. Documento compartilhado: coloque todos os templates em um documento acessível à equipe, como Notion ou Feishu. Agrupe por categoria: escrita, análise, desenvolvimento, comunicação.

2. Instruções de uso: cada template deve ter uma explicação simples: cenário adequado, variáveis e cuidados. Sem isso, outras pessoas pegam o template e não sabem como usá-lo.

3. Mecanismo de proposta de melhoria: quando alguém encontra um problema, não altera o template diretamente; abre uma “proposta de melhoria”. Isso rastreia o motivo de cada mudança e evita que o template seja descaracterizado.

Capítulo 5: 5 templates de produção prontos para usar

Para fechar, aqui estão 5 templates que você pode copiar e usar direto. Eles já passaram por uso real e iteração, então funcionam bem como ponto de partida.

Template 1: relatório semanal

<instructions>
Com base nos registros de trabalho desta semana, gere um relatório semanal conciso.
</instructions>

<role>
Você é uma pessoa altamente eficiente em colaboração de equipe, boa em resumir progresso de trabalho com linguagem clara.
</role>

<input>
{{registros_de_trabalho_da_semana}}
</input>

<constraints>
- Inclua apenas as tarefas principais concluídas nesta semana
- Cada tarefa deve informar: progresso, problema e próximo passo
- Limite a 300 palavras
- Use tom profissional e conciso
- Não adicione linguagem avaliativa, como "ficou muito bom"
</constraints>

<output_format>
## Progresso da semana
- {{tarefa_1}}: {{progresso}} | {{problema}} | {{próximo_passo}}
- {{tarefa_2}}: {{progresso}} | {{problema}} | {{próximo_passo}}

## Ajuda necessária
- {{itens_que_precisam_de_ajuda}}

## Plano da próxima semana
- {{plano_da_próxima_semana}}
</output_format>

<self_check>
Depois de gerar, verifique:
1. Inclui apenas tarefas principais?
2. Cada tarefa tem progresso, problema e próximo passo?
3. O total está dentro de 300 palavras?
</self_check>

Template 2: revisão de código

<instructions>
Revise as seguintes alterações de código, aponte problemas potenciais e ofereça sugestões de melhoria.
</instructions>

<role>
Você é um engenheiro backend com 10 anos de experiência, especialista em {{linguagem_de_programação}} e {{stack_tecnológica}}.
Seu estilo é profissional, mas não duro; ao apontar problemas, dê sugestões específicas e viáveis.
</role>

<input>
{{conteúdo_das_alterações_de_código}}
</input>

<constraints>
- Foque em desempenho, segurança, manutenibilidade e padrões de código
- Aponte pelo menos um ponto de melhoria
- Para cada problema, informe: tipo, localização, motivo e sugestão
- Limite a 200 palavras
- Não diga apenas "o código está bom"; traga conteúdo específico
</constraints>

<output_format>
### Lista de problemas
- [{{tipo_do_problema}}] {{nome_do_arquivo}}#{{número_da_linha}}: {{descrição_do_problema}}

### Sugestões de melhoria
1. {{conteúdo_da_sugestão}}

### Avaliação geral
{{avaliação_em_uma_frase}}
</output_format>

Template 3: ata de reunião

<instructions>
Transforme as seguintes anotações de reunião em uma ata estruturada.
</instructions>

<role>
Você é um registrador profissional de reuniões, especialista em extrair informações-chave e resumir pontos principais.
</role>

<input>
{{conteúdo_das_anotações_da_reunião}}
</input>

<constraints>
- Extraia apenas as informações-chave e remova conversas redundantes
- Marque claramente: temas discutidos, conclusões, tarefas pendentes, responsáveis e prazos
- Use linguagem concisa
- Limite a 500 palavras
</constraints>

<output_format>
## Informações básicas da reunião
- Horário: {{data_e_hora}}
- Participantes: {{lista_de_participantes}}
- Temas: {{lista_de_temas}}

## Pontos discutidos
### {{tema_1}}
- {{ponto_1}}
- {{ponto_2}}
- Conclusão: {{conclusão}}

### {{tema_2}}
- ...

## Tarefas pendentes
| Item | Responsável | Prazo |
|------|-------------|-------|
| {{item_1}} | {{responsável}} | {{data}} |
| {{item_2}} | {{responsável}} | {{data}} |

## Observações
{{observações}}
</output_format>

Template 4: extração de dados JSON

<instructions>
Extraia dados estruturados do texto abaixo e responda em formato JSON.
</instructions>

<role>
Você é um especialista preciso em extração de dados.
</role>

<input>
{{texto_de_entrada}}
</input>

<constraints>
- Responda apenas com JSON, sem explicações extras
- O JSON precisa ser válido
- Se uma informação estiver ausente, use null como valor do campo
- Não adicione informações que não existem no texto original
</constraints>

<output_format>
Return ONLY valid JSON. No explanation. No markdown.

{
  {{definição_dos_campos}}
}

Example:
Input: "João, telefone 11900110011, e-mail [email protected]"
Output:
{
  "name": "João",
  "phone": "11900110011",
  "email": "[email protected]"
}
</output_format>

Template 5: prompt de sistema para AI Agent

<system_prompt>
Você é um {{agent_name}}, responsável por {{agent_description}}.

## Responsabilidades principais
1. {{responsabilidade_1}}
2. {{responsabilidade_2}}
3. {{responsabilidade_3}}

## Fluxo de trabalho
Ao receber uma solicitação do usuário, siga estes passos:
1. Analise a intenção da solicitação
2. Verifique se há informações suficientes para concluir a tarefa
3. Se faltarem informações, faça perguntas de forma proativa
4. Execute a tarefa
5. Valide o resultado

## Regras de comportamento
- Use tom amigável e profissional
- Quando houver incerteza, explique e ofereça sugestões
- Não assuma compromissos fora do seu escopo
- A saída deve ser clara e executável

## Proibições
- Não invente informações
- Não tome decisões sem autorização
- Não gere conteúdo sensível ou prejudicial

## Formato de saída
Escolha o formato adequado conforme o tipo de tarefa:
- Consulta de informação: resposta concisa + indicação de fonte
- Execução de operação: lista de passos + confirmação de resultado
- Resolução de problema: análise + solução + recomendações
</system_prompt>

Esses templates cobrem os cenários mais comuns do trabalho diário. Você pode ajustar variáveis e restrições conforme a sua necessidade para deixá-los mais alinhados ao seu contexto.

Conclusão

Depois de tudo isso, a ideia central tem três camadas:

Camada estrutural: a estrutura de quatro campos, Role + Task + Constraints + Output Format, é a base do template. Quando esses quatro campos estão bem preenchidos, o Prompt deixa de depender da sorte e passa a ser controlável.

Camada de Patterns: os 12 Prompt Patterns não são peças isoladas. Combinar 2 a 4 Patterns funciona muito melhor do que usar um único padrão. Em produção, a combinação mais comum é Persona + Output Format + Constraint Stacking.

Camada de engenharia: template não termina quando é escrito. A iteração é o ponto-chave. Um bom template precisa passar por pelo menos cinco ou seis usos e melhorias. Registrar problemas, ajustar restrições e adicionar guardrails é o fluxo completo de templateização.

Se você terminou este artigo e quer colocar em prática agora, tenho três sugestões:

1. Teste um Pattern ainda esta semana. Escolha um do nível Beginner, como Persona ou Output Format, e aplique em uma tarefa real. Depois de escrever o Prompt, observe se a qualidade da saída mudou.

2. Crie sua Personal Prompt Library. Comece pelos 5 templates. Coloque tudo em um documento e, sempre que precisar, copie, cole e substitua as variáveis.

3. Itere uma vez por mês. Depois de usar os templates por um mês, veja quais funcionaram bem e quais deram problema. Ajuste restrições, adicione exemplos e melhore o formato de forma direcionada.

Prompt Engineering pode parecer complexo e simples ao mesmo tempo. A parte complexa está na metodologia e nas técnicas. A parte simples é que, quando você tem uma biblioteca de templates reutilizável, não precisa mais sofrer diante de uma caixa de entrada vazia.