Roadmap de Prompt Engineering: Do Básico ao Avançado

Vou te dar um caminho progressivo e prático para dominar prompt engineering:

Nível 1: Fundamentos (Semanas 1-2)

Comece entendendo como LLMs "pensam". A primeira skill é clareza e especificidade. Pratique transformar pedidos vagos em instruções precisas. Por exemplo, em vez de "me fale sobre marketing", escreva "explique 3 estratégias de marketing digital para e-commerce de moda, focando em custos de aquisição de cliente abaixo de R$50".

Exercícios práticos: pegue 10 perguntas genéricas e reescreva cada uma adicionando contexto, formato desejado, tom e restrições específicas. Compare as respostas que você obtém.

Nível 2: Técnicas Intermediárias (Semanas 3-5)

Aqui você aprende estruturação de prompts em partes. Um prompt eficaz geralmente tem: contexto/papel, tarefa específica, formato de saída esperado, e exemplos.

Comece usando a técnica few-shot prompting (dar exemplos). Por exemplo: "Classifique sentimentos como Positivo/Negativo/Neutro. Exemplos: 'Adorei o produto' → Positivo | 'Não funcionou' → Negativo | 'É ok' → Neutro. Agora classifique: 'Entrega rápida mas produto mediano'".

Aprenda também chain-of-thought (cadeia de raciocínio): adicione "pense passo a passo" ou "explique seu raciocínio antes de responder" para tarefas complexas. Isso melhora dramaticamente respostas em matemática, lógica e análise.

Exercícios: construa prompts para 5 casos de uso diferentes (análise de dados, criação de conteúdo, código, revisão de texto, brainstorming). Experimente com e sem exemplos, com e sem chain-of-thought.

Nível 3: Técnicas Avançadas (Semanas 6-10)

Prompting Agêntico e Iterativo

Aprenda a quebrar tarefas complexas em etapas. Por exemplo, para análise competitiva: primeiro peça pesquisa de concorrentes, depois análise SWOT de cada um, depois síntese comparativa. Isso é melhor que pedir tudo de uma vez.

Controle de Tom e Formato

Domine como especificar outputs precisos: "responda em formato de tabela markdown", "use tom técnico sem jargões", "máximo 3 parágrafos". Experimente com diferentes personas: "responda como um consultor de estratégia", "como um professor para crianças de 10 anos", etc.

Prompt Engineering para Código

Se trabalha com programação, aprenda a especificar: linguagem, framework, padrões de código, tratamento de erros, comentários. Exemplo: "Crie uma função Python com type hints, docstrings, tratamento de exceções e testes unitários que converta CSV para JSON".

Meta-prompting

Use o próprio LLM para melhorar seus prompts. Peça: "analise este prompt e sugira melhorias para torná-lo mais claro e eficaz: [seu prompt]".

Exercícios: construa um "sistema de prompts" para um projeto real - crie prompt principal, sub-prompts para tarefas específicas, templates reutilizáveis.

Nível 4: Especialização (Semanas 11+)

Aprenda sobre Artifacts e Features Avançadas

No Claude, por exemplo, você pode criar aplicações web, visualizações, código executável. Aprenda quando usar artifacts (conteúdo substancial, reutilizável) versus conversa normal.

Prompt Chaining e Workflows

Construa workflows complexos onde o output de um prompt alimenta o próximo. Útil para: pesquisa → análise → relatório → apresentação.

Otimização de Custos e Tokens

Aprenda a ser conciso sem perder qualidade. Entenda que contexto longo = mais caro. Pratique extrair informações essenciais.

Testes e Iteração

Desenvolva hábito científico: teste variações de prompts, meça resultados, itere. Mantenha um "banco de prompts" com seus melhores templates.

Recursos para Praticar

Projetos práticos sugeridos:

Crie um assistente de pesquisa que busca, resume e compara informações
Desenvolva templates de análise de dados com prompts estruturados
Construa um gerador de conteúdo com controle fino de tom e formato
Faça um chatbot especializado em um domínio específico

Onde aprender mais: A documentação oficial da Anthropic em https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview tem exemplos excelentes e técnicas específicas para Claude.

Mentalidade Importante

Prompt engineering é iterativo e experimental. Suas primeiras versões raramente são perfeitas. A habilidade chave é: fazer pergunta → analisar resposta → identificar o que faltou → refinar prompt → repetir.

Não existe "prompt perfeito universal" - contexto importa. O mesmo prompt pode funcionar diferente em Claude vs GPT vs outros modelos.