Role prompting (prompt de papel) é dizer ao modelo quem ele deve ser antes de dizer o que ele deve fazer: "Você é um tutor de matemática paciente", "Aja como um gestor de contratação para uma vaga de desenvolvedor júnior". O papel muda para quem a resposta é escrita, que palavras ela usa, quão fundo ela vai e no que ela presta atenção. Ele não dá ao modelo um conhecimento que ele ainda não tem: um papel é um jeito de direcionar a resposta, não de acrescentar fatos.
O que um papel muda
Um papel é um jeito compacto de definir várias coisas de uma vez:
- O público e o vocabulário. Um tutor para iniciantes define os termos e usa analogias; um engenheiro sênior escrevendo para colegas pula as duas coisas.
- O padrão. Um editor exigente aponta uma frase que um leitor gentil deixaria passar. O papel decide o que conta como problema.
- O foco. Um revisor de segurança e um revisor de desempenho leem a mesma função e reparam em coisas diferentes.
- O comportamento. Um entrevistador faz perguntas e espera; um tutor pode ser instruído a dar dicas em vez de respostas.
Alterne entre as três abas abaixo. A tarefa é idêntica em todas; só o papel muda.
Uma API (interface de programação de aplicações) é um conjunto de regras que permite que um software converse com outro. Ela define quais pedidos você pode fazer, como fazê-los e o que você recebe de volta. Por exemplo, um app de previsão do tempo usa a API de um serviço meteorológico para buscar a previsão. As APIs permitem que desenvolvedores usem recursos e dados de outros sistemas sem saber como esses sistemas funcionam por dentro.
"Você é um especialista" quase não mexeu na resposta: ela manteve a mesma forma genérica e ganhou jargão, porque "especialista" não diz nada sobre quem está lendo. O papel específico mudou o vocabulário, o exemplo e a referência, porque definiu um público e algo que esse público já conhece.
O que um papel não muda
Um papel não acrescenta conhecimento. "Você é um advogado tributarista de nível mundial" não dá ao modelo as regras tributárias deste ano se ele nunca as aprendeu, e uma persona confiante pode fazer uma resposta errada soar mais autoritária, não menos. Não conte com um rótulo de especialista para melhorar a precisão. Se a correção importa, dê ao modelo os fatos ou documentos de que ele precisa e peça que diga quando não tiver certeza; alucinação de IA mostra prompts que ajudam.
O mesmo vale para pessoas reais. "Responda como um programador famoso responderia" gera uma imitação do estilo público dessa pessoa. O modelo não conhece as opiniões particulares dela, então tudo o que ele disser com a voz dela sobre uma pergunta nova é inventado.
Escreva papéis específicos
Um papel útil costuma definir quatro coisas: o trabalho, o público, o objetivo e o padrão. Compare:
- "Você é um redator" vira "Você é editor de um blog técnico e corta qualquer frase que não ajude um iniciante a seguir os passos."
- "Você é um programador" vira "Você é um desenvolvedor Python sênior revisando o pull request de um colega júnior. Aponte primeiro os bugs, depois a legibilidade, e explique cada ponto para que ele aprenda com isso." Veja prompts para code review para prompts de revisão completos.
- "Aja como um professor" vira "Aja como um professor de química preparando um aluno de 15 anos para uma prova. Faça perguntas em vez de dar respostas e dê uma dica quando eu errar."
Um papel é uma parte do prompt, não o prompt inteiro. Ele funciona junto com uma tarefa clara, o contexto que o modelo não consegue adivinhar e a forma da resposta que você quer; o guia de como escrever um prompt cobre as outras partes. Se o papel e a tarefa puxam para lados diferentes, como "um revisor exigente" a quem se pede que "tranquilize o autor", a resposta tenta fazer as duas coisas e muitas vezes não faz nenhuma bem.
Prompts "aja como" para praticar
A forma "aja como" ficou popular com as coleções de prompts compartilhadas, em que o modelo interpreta um entrevistador de emprego, um parceiro de conversação em outro idioma ou até um terminal Linux. A encenação é útil para qualquer coisa que você queira ensaiar: entrevistas, uma conversa difícil, uma apresentação, um idioma novo.
A diferença entre uma encenação que funciona e uma que desanda são as regras. Diga ao papel o que fazer a cada mensagem, quando esperar por você e quando parar. Sem isso, o modelo pode conduzir a sessão inteira em uma resposta: cinco perguntas de uma vez, ou uma pergunta seguida de uma resposta de exemplo.
Ótimo, vamos começar. Vou abrir com uma pergunta sobre os fundamentos.
Pergunta 1: em JavaScript, qual é a diferença entre let, const e var?
Pense com calma e responda como responderia em uma entrevista de verdade.
Mude a vaga e o tema para ensaiar a sua própria entrevista. A linha "espere a minha resposta" é o que mantém o modelo em uma pergunta por mensagem, e "depois de cinco perguntas, pare" dá à sessão um fim e um resumo.
Onde o papel entra
Um papel que você quer em todas as respostas pertence ao prompt de sistema: o campo de sistema na API, ou as instruções personalizadas e as instruções de projeto nos apps de chat. Ali, ele vale para a conversa inteira sem ser repetido. Para um pedido avulso, coloque o papel na primeira frase da mensagem, antes da tarefa.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
MODEL = "your-model-id" # e.g. from your provider's model list
message = client.messages.create(
model=MODEL,
max_tokens=500,
system="You are a patient programming tutor for adults in their first month of coding. Give hints before full solutions.",
messages=[{"role": "user", "content": "Why does my loop print the last item twice?"}],
)
print(message.content[0].text)
Os papéis também funcionam no meio da conversa. Depois que o modelo escreve um rascunho, pedir que ele "agora aja como um revisor cético do rascunho acima e liste os três pontos mais fracos" muitas vezes revela problemas que a primeira versão deixou passar, porque o novo papel muda o que o modelo está procurando.
Perguntas frequentes
O que é role prompting?
Role prompting é dizer ao modelo quem ele deve ser antes de dizer o que ele deve fazer, por exemplo "Você é um tutor de matemática paciente para crianças de 12 anos" ou "Aja como entrevistador de uma vaga de desenvolvedor júnior". O papel molda o público, o vocabulário, a profundidade e o foco da resposta e, em uma conversa, pode mudar o comportamento do modelo, como fazer perguntas em vez de respondê-las.
Dizer à IA que ela é especialista deixa a resposta mais precisa?
Não conte com isso. Um rótulo como "Você é um especialista de nível mundial" não dá ao modelo o conhecimento que ele não tem e pode fazer uma resposta errada soar mais confiante. Para melhorar a precisão, dê ao modelo os fatos ou as fontes de que ele precisa, peça que diga quando não tiver certeza e confira o resultado.
Onde devo colocar o papel?
Para um papel que deve durar a conversa inteira, coloque-o no prompt de sistema: o campo de sistema na API, ou as instruções personalizadas e as instruções de projeto nos apps de chat. Para um pedido avulso, coloque-o na primeira frase da mensagem, antes da tarefa.
O que são prompts "aja como"?
São prompts que começam com "Aja como" (em inglês, "Act as") e dão ao modelo um papel para interpretar: um entrevistador, um parceiro de conversação em outro idioma, um terminal Linux, um guia de viagem. Coleções de prompts compartilhadas tornaram o padrão popular. Eles funcionam melhor quando também dizem o que o papel deve fazer a cada mensagem e quando parar.
O que faz um bom prompt de papel?
Especificidade. Diga o trabalho, o público, o objetivo e o padrão: "um desenvolvedor Python sênior revisando o pull request de um colega júnior, bugs primeiro, depois legibilidade" dá ao modelo muito mais com o que trabalhar do que "um especialista". Depois escreva o resto do prompt como sempre: a tarefa, o contexto e o formato.
