Estes são treze prompts que você pode copiar e usar hoje no ChatGPT, no Claude ou no Gemini. Cada um tem lacunas, que aparecem como campos no cartão: preencha com o seu tema, a sua linguagem ou o seu texto e depois copie o prompt ou abra direto em um chat. Embaixo de cada prompt há uma nota curta explicando por que ele foi escrito daquele jeito, para que você possa adaptá-lo ou escrever os seus no mesmo estilo.
Os prompts seguem um padrão. Cada um declara a tarefa em uma frase, fornece o contexto que o modelo não consegue adivinhar e diz como a resposta deve ser. Esse padrão é explicado parte por parte em como escrever um prompt.
Prompts para estudar
Prompts de estudo funcionam melhor quando dizem ao modelo o que você já sabe. Sem isso, as explicações miram em um leitor médio imaginário e costumam sair básicas demais ou densas demais.
Analogia: você está em uma fila e quer saber a sua posição. Você pergunta para a pessoa da frente, que pergunta para a da frente dela, e assim por diante até que a primeira pessoa diz "eu sou a número 1". Cada pessoa soma um à resposta que recebe e passa de volta.
Exemplo:
def countdown(n):
if n == 0:
print("Done!")
return
print(n)
countdown(n - 1)
countdown(3)
Isso imprime 3, 2, 1 e depois Done!. Uma função recursiva resolve um problema chamando a si mesma em uma versão menor dele. A verificação if n == 0 é o caso base: ela interrompe as chamadas. Sem ela, a função continuaria chamando a si mesma até o Python gerar um RecursionError.
Teste-se: o que countdown(0) imprime?
Dizer o que você ainda não aprendeu é o que mantém a explicação ao seu alcance. A pergunta no final transforma a leitura em um pequeno teste, que é onde o aprendizado de fato acontece.
Pergunta 1 de 5 (fácil): você faz um INNER JOIN entre uma tabela customers e uma tabela orders usando customer_id. Um cliente que nunca fez um pedido aparece no resultado? Por quê?
Escreva a sua resposta e eu digo como você se saiu.
"Espere a minha resposta" é a linha que importa. Sem ela, o modelo muitas vezes escreve as cinco perguntas em uma só resposta, às vezes com as respostas logo embaixo, o que transforma o quiz em uma lista de leitura.
O tempo disponível e a linha "como vou saber" são o que separam um plano utilizável de uma lista de temas. Um plano sem uma forma de conferir se você está pronto costuma ser seguido no cronograma, tenha você aprendido algo ou não.
Prompts para programação
Prompts de programação precisam da linguagem, da versão quando ela importa e do código ou erro real colado por inteiro. Uma descrição do seu código é uma descrição do que você acha que ele faz, e os bugs moram na diferença.
Listar os casos extremos logo de início, com o que deve acontecer em cada um, é o jeito mais barato de receber um código que os trate como você quer. Pedir testes dá a você algo para rodar, então você confere a função em vez de confiar nela.
[cole o código]
Erro completo:[cole o erro completo, incluindo o traceback]Pedir a causa antes da correção impede o modelo de reescrever o seu código com um palpite que por acaso roda. Prompts para depuração mostra mais sobre como dar ao modelo o que ele precisa para achar um bug.
[cole o código]O rastreamento é a parte que fixa o aprendizado. Uma explicação linha por linha diz o que cada linha faz em geral; o rastreamento mostra o que ela faz com valores reais, que é como você mesmo conferiria com um depurador.
[cole o código]Os rótulos de gravidade deixam você corrigir primeiro o que é perigoso, e a permissão para dizer "não tenho certeza" reduz os alarmes falsos ditos com confiança. Prompts para code review vai além, com checklists para tipos específicos de revisão.
Prompts para escrever
Prompts de escrita precisam de um público e de um tom. "Melhore isto" não dá ao modelo nenhum alvo; "deixe isto mais claro para clientes que não são da área técnica" dá.
"Mantenha todos os fatos e números" protege o conteúdo enquanto a redação muda. A lista de mudanças mostra o que foi feito, para que você possa desfazer uma edição de que não gostou.
Assunto: Folga nesta sexta-feira
Olá, [nome do gestor],
Gostaria de tirar folga nesta sexta-feira para o casamento da minha irmã. O relatório da sprint vai estar pronto até quinta, então nada vai ficar esperando por mim nesse dia.
Me avise se estiver tudo bem para você.
Obrigado, [Seu nome]
"Sem pedir desculpas" é uma restrição pequena com um efeito grande: sem ela, pedidos assim costumam começar com um parágrafo de "desculpe incomodar". A linha do plano responde à primeira pergunta de quem lê antes que ela seja feita.
Dizer quem é o leitor decide o que conta como importante. A linha das perguntas em aberto pega o que um resumo simples deixa de fora: as coisas que ninguém decidiu ainda.
Prompts para trabalho e planejamento
Estes prompts transformam uma entrada bagunçada em algo sobre o que dá para agir. O truque que se repete é dizer ao modelo o que fazer quando falta informação, para que ele marque a lacuna em vez de preenchê-la com um palpite.
| Tarefa | Responsável | Prazo |
|---|---|---|
| Atualizar a página de preços | Priya | não informado |
| Mandar e-mail para os usuários do beta | não informado | não informado |
| Conferir a configuração do analytics | Tom | sexta-feira |
Decisões:
- A data de lançamento passou para 12 de maio.
A regra do "não informado" é o que torna a tabela confiável: uma tarefa com responsável "não informado" é uma tarefa que ninguém assumiu, e você quer enxergar isso. Quando um programa precisa ler o resultado, veja saída estruturada para pedir JSON em vez de uma tabela.
Pedir que o modelo faça perguntas primeiro inverte o fluxo de sempre. Em vez de uma lista genérica de prós e contras, você recebe uma comparação construída sobre as suas próprias prioridades.
Etapas pequenas e visíveis tornam o progresso verificável, e marcar as etapas difíceis de antemão faz você chegar nelas já esperando por elas. Para transformar qualquer prompt desta página na sua própria versão reutilizável, veja templates de prompt.
Perguntas frequentes
Quais são bons prompts para o ChatGPT?
Bons prompts dizem a tarefa, dão o contexto que o modelo não consegue adivinhar e dizem que forma a resposta deve ter. "Explique recursão para alguém que conhece loops, mas não estruturas de dados, com uma analogia e um exemplo em Python" funciona muito melhor do que "explique recursão". Os prompts desta página seguem esse padrão para estudar, programar, escrever e planejar.
Esses prompts funcionam no Claude e no Gemini também?
Funcionam. Nenhum deles depende de um recurso de um produto específico. São instruções simples, então funcionam no ChatGPT, no Claude, no Gemini e em outros modelos de chat. As respostas vão variar na redação entre modelos e entre execuções, mas a estrutura que você pediu deve se manter.
Como adapto um exemplo de prompt?
Troque cada lacuna pelos seus próprios dados e depois leia o prompt uma vez como se você fosse o modelo: ainda há algo pouco claro? Acrescente uma frase de contexto sobre para quem é a resposta e o que você já sabe. Se a primeira resposta vier errada, mude o prompt em vez de discutir no chat, assim você termina com um prompt melhor que pode reutilizar.
Vale a pena salvar os prompts que eu uso com frequência?
Vale. Um prompt que funciona merece ser guardado como template com lacunas, do jeito que os desta página estão escritos. A maioria dos apps de chat também deixa você salvar instruções permanentes, como instruções personalizadas ou instruções de projeto, para não repetir o mesmo contexto em cada conversa.
