Papel, restrições & formato

Atribuir um papel: um atalho poderoso

«És um advogado especializado em direito do trabalho»: numa frase, esta instrução orienta o vocabulário, o nível de detalhe, a prudência das formulações e até a estrutura das respostas. O papel é um atalho de enquadramento: em vez de enumerar vinte micro-instruções de registo, ativas de uma vez todo um campo de conhecimentos e de convenções associadas a esse perfil.

Porque é que funciona: o modelo aprendeu com textos escritos por todo o tipo de perfis. Ao atribuir-lhe um papel, deslocas as suas respostas prováveis para a zona dos textos que esse perfil teria escrito. «És um revisor implacável» produz críticas mais francas; «és um divulgador para o grande público» produz explicações mais simples — sobre a mesma questão, com o mesmo modelo.

O papel ganha em potência quando lhe acrescentas uma audiência: «És um especialista em cibersegurança que se dirige a dirigentes não técnicos» enquadra as duas pontas da comunicação. A Sofia usa «És uma responsável de comunicação B2B que escreve para donos de restaurantes apressados» — o registo fica fixado dos dois lados.

O que um papel não faz

Atenção à lenda urbana: atribuir um papel de especialista não torna o modelo mais competente. «És o melhor fiscalista do mundo» não cria nenhum conhecimento fiscal novo — orienta o estilo, o tom e o vocabulário, não a veracidade. Um modelo que se engana numa regra fiscal enganar-se-á na mesma com um título pomposo, mas com mais segurança na formulação. É mesmo essa a armadilha: o papel aumenta a confiança aparente, não a fiabilidade.

O papel serve, portanto, para enquadrar o registo, nunca para garantir a exatidão. Para os domínios sensíveis (jurídico, médico, financeiro), combina-o com os reflexos do capítulo 3: raciocínio explícito, autocrítica e verificação humana dos pontos críticos.

Impor restrições: a qualidade pelo limite

A intuição diz que as restrições travam a criatividade. A experiência do prompting diz o contrário: as restrições concentram a qualidade. Sem limite de comprimento, o modelo dilui. Sem interdições, recai nos seus tiques («num mundo em constante evolução...»). Sem estrutura imposta, escolhe a dele, raramente a de que precisas.

Explica a blockchain a uma criança de 10 anos.
Restrições:
- máximo 100 palavras
- uma analogia do quotidiano
- nenhum termo técnico
- termina com uma pergunta para verificar a compreensão

Cada restrição deste prompt trabalha: o limite de palavras força a densidade, a analogia força a pedagogia, a interdição dos termos técnicos força a reformulação, a pergunta final força a interatividade. Sem elas, obténs uma página morna. Com elas, um parágrafo incisivo. As melhores restrições são verificáveis: podes controlar na releitura se cada uma é respeitada — e devolver a prova citando a que não o foi.

As restrições negativas («sem jargão», «nenhum ponto de exclamação», «não menciones a concorrência») merecem uma menção: os modelos respeitam-nas com menos fiabilidade do que as instruções positivas. Quando for possível, reformula em positivo: em vez de «sem tom comercial», escreve «tom factual e informativo». E se uma interdição é crítica, coloca-a no fim do prompt e verifica sistematicamente.

A temperatura implícita: dosear a criatividade pela formulação

As API dos modelos expõem uma regulação chamada «temperatura»: baixa, as respostas são previsíveis e conservadoras; alta, são variadas e audaciosas. Não tens acesso a esse cursor numa interface de chat — mas as tuas formulações desempenham exatamente o mesmo papel. É o que podemos chamar a temperatura implícita do prompt.

«Dá A melhor acroche», «responde de forma factual e sóbria», «cita apenas factos estabelecidos» puxam para o previsível — perfeito para um resumo fiel ou uma resposta de referência. «Propõe 10 pistas, das mais clássicas às mais audaciosas», «ousa ângulos inesperados», «faz brainstorming sem te censurares» puxam para o variado — perfeito para a ideação. O drama da Sofia: ela pedia «uma ideia de campanha» (formulação fria, resultado convencional) quando queria um brainstorm. Desde que pede «10 ideias, das mais seguras às mais ousadas, sem te censurares», as suas sessões de ideação mudaram de cara.

Dica de ideação complementar: pedir quantidade liberta a qualidade. As três primeiras ideias de um modelo são quase sempre as mais convencionais — as que toda a gente já teve. É nas seguintes que se escondem os ângulos interessantes. «Dá 10 opções» custa o mesmo prompt que «dá uma opção» e multiplica as tuas hipóteses.

Forçar um formato máquina: o JSON estrito

Até aqui, as saídas destinavam-se a humanos. Mas a Sofia quer agora ligar a IA ao seu painel de controlo: analisar cada feedback de cliente e extrair um sentimento, temas, uma pontuação. Para que um script explore a saída, esta tem de estar num formato máquina: JSON estrito, com um esquema preciso, sem uma frase de cortesia à volta.

Analisa esta avaliação de cliente e responde APENAS em JSON válido, sem texto à volta:
{ "sentimento": "positivo|neutro|negativo", "temas": [..], "pontuacao": 0-100 }

Três precauções fazem a diferença entre um gadget e uma ferramenta fiável. Um, dá o esquema exato: as chaves, os tipos, os valores autorizados — senão o modelo improvisa variantes («Positivo», «positiva», «pos») que partem o teu script. Dois, martela a exclusividade: «APENAS o JSON, sem texto antes nem depois, sem bloco de código à volta». Três, prevê o caso limite: «se a avaliação for inutilizável, devolve {"sentimento": null}» — senão o modelo inventará uma análise em vez de admitir que não sabe.

Testa depois como testarias código: passa-lhe uma avaliação ditirâmbica, uma avaliação assassina, uma avaliação ambígua, uma avaliação vazia. Se o JSON permanecer válido e o esquema estável nestes quatro casos, podes ligar o teu script. Muitas ferramentas propõem também um «modo JSON» nativo que garante a validade sintática — usa-o quando existir, mas mantém o esquema no prompt: o modo garante JSON válido, não as TUAS chaves.

Gerir o contexto longo: onde colocar o quê

Último enquadramento, muitas vezes ignorado: a posição dos elementos num prompt longo. Quando colas um documento grande (relatório, histórico de emails, transcrição), os modelos tendem a explorar melhor o que está no início e no fim do prompt do que no meio. Consequência prática: nunca afogues as tuas instruções no meio do documento.

A estrutura robusta para os contextos longos: as instruções e o papel no início, o documento delimitado no meio (entre marcadores claros, como visto no capítulo 1), e um lembrete das instruções essenciais no fim — «Lembrete: responde em 5 pontos, apenas a partir do documento acima». Este lembrete final, que parece redundante, melhora nitidamente o respeito das instruções nos prompts longos.

E não te esqueças de que a conversa inteira é um contexto: ao longo de uma troca longa, as primeiras instruções afastam-se e o seu peso enfraquece. Se o tom derivar ao fim de vinte mensagens, não é um capricho: volta a precisar as tuas restrições, ou recomeça numa conversa nova com um prompt limpo — muitas vezes mais eficaz do que remendar.