Engenharia de prompt

Prompt bom não é sorte nem frase mágica: é engenharia. Projetamos, versionamos e avaliamos prompts e skills para que o modelo entregue a mesma qualidade em produção que entregou na demonstração — com número, norma e formato certos, toda vez.

O problema: prompt que funciona uma vez

O prompt escrito no improviso acerta na demonstração e falha no caso 20. Sem versão, sem teste e sem métrica, cada ajuste é uma aposta: melhora um caso e quebra outro, e ninguém sabe porque a resposta mudou.

Como fazemos

• Prompts e skills versionados no repositório, como qualquer código.
• Conjunto de casos de avaliação do seu domínio, com resposta esperada.
• Comparação objetiva entre versões de prompt e entre modelos.
• Técnicas aplicadas conforme a necessidade: few-shot, uso de ferramentas (tool use), decomposição de tarefa, checagem e citação de fonte.
• Critério de aceite explícito antes de subir uma mudança.

Onde isso importa

No nosso domínio, o modelo precisa citar o dispositivo da Lei 14.133, o número da NBC TSP ou a escala de conservação certa. Um prompt mal calibrado inventa isso com naturalidade — por isso a avaliação não é opcional.

Entregáveis

• Biblioteca de prompts e skills versionada e documentada.
• Suite de avaliação que roda a cada alteração.
• Relatório de desempenho por versão e por modelo.

Perguntas frequentes

Engenharia de prompt não é só escrever bem?

Escrever bem ajuda, mas o que garante qualidade em produção é o ciclo de versionar, testar contra casos reais e medir. É isso que separa um prompt que funciona uma vez de um que funciona sempre.

Serve para qualquer modelo?

Sim. Trabalhamos com Claude, GPT e Gemini, e a mesma suite de avaliação permite comparar qual modelo entrega melhor para a sua tarefa.

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