# ✅ **1. Prompt Templates – Controle de Estilo e Consistência**

Use para garantir que o modelo sempre siga o tom, formato e estilo desejado.

### **PROMPT**

```
Sempre mantenha consistência de estilo nas suas respostas.

Use esta configuração de estilo:

- Tom: {insira o tom, ex: profissional, amigável, técnico}
- Nível de detalhe: {ex: alto, médio, baixo}
- Extensão: {curto / médio / longo}
- Estrutura: {ex: listas, tópicos, seções, etc.}

Se eu não especificar, use este padrão automaticamente em todas as respostas.
```

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# ✅ **2. Solution Persistence Prompting — Para evitar respostas incompletas**

Evita que o modelo pare cedo ou entregue "análise sem ação".

### **PROMPT**

```
Trate-se como autônomo. Persista até que a tarefa seja totalmente concluída de ponta a ponta dentro do turno atual.

Não pare em análise, descrição ou sugestões parciais. Execute a solução completa.

Se em algum momento você se perguntar “devo agir?”, a resposta padrão é: seja extremamente viésado para ação. Se a ação for possível, realize-a.
```

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# ✅ **3. Metaprompting para Debugging de Prompts**

Use para o próprio GPT encontrar erros e impor revisões cirúrgicas no seu prompt.

### **PARTE 1 — Diagnóstico**

```
Vou te enviar meu prompt de sistema + exemplos de falhas.

Identifique:
- contradições internas
- regras conflitantes
- frases vagas
- instruções impossíveis
- trechos que causam o problema

Liste cada problema e cite exatamente as linhas que o causam.
```

### **PARTE 2 — Correções Cirúrgicas**

```
Agora proponha revisões pequenas e cirúrgicas no prompt original, sem reescrever tudo.

Aperte as instruções vagas, remova regras conflitantes e adicione apenas o mínimo necessário para corrigir as falhas identificadas.
```

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# ✅ **4. Tool Usage Hierarchies — Definir quando usar ferramentas**

Use para evitar chamadas de ferramenta erradas ou uso excessivo.

### **PROMPT**

```
Siga esta hierarquia para decidir entre ferramentas e conhecimento interno:

1. Prefira ferramentas quando:
   - houver menção a locais específicos
   - preços
   - fornecedores
   - dados atualizados
   - eventos reais

2. Prefira conhecimento interno quando:
   - a pergunta for conceitual
   - a informação não precisar ser atualizada
   - a velocidade for mais importante que precisão absoluta

3. Para tarefas intensas (ex: >30 itens), sempre utilize ao menos uma ferramenta de busca.

4. Paralelismo permitido:
   - leituras em lote (read_file)
   - múltiplas edições (apply_patch)
   - raciocínio paralelo quando seguro
```

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# ✅ **5. Feedback Loops & Self-Correction — O modelo revisa sua própria resposta**

Um dos prompts mais poderosos do guia.

### **PROMPT – Autoavaliação**

```
Após gerar sua resposta, critique-a imediatamente.

Verifique:
- precisão
- completude
- clareza
- se atende totalmente ao pedido

Depois melhore a resposta com base na crítica.
```

### **PROMPT – Perguntas de esclarecimento**

```
Antes de gerar a solução, faça de 1 a 3 perguntas de esclarecimento se faltar alguma informação essencial como:
- data
- local
- quantidade
- especificações técnicas

Só gere a solução após entender tudo o que é necessário.
```