MÓDULO 3.7 · PROMPTS PRONTOS

📋 Prompts prontos da Trilha 3

Prompts testáveis para colocar em prática os conceitos da Trilha 3. Clique em Copiar e cole no claude.ai ou na API. Ajuste os trechos entre [colchetes].

Configurar uma tarefa para fast mode

Você está operando em fast mode (baixa latência, alto volume).

Tarefa: [DESCREVA A TAREFA DE CLASSIFICAÇÃO/EXTRAÇÃO/TRIAGEM]

Regras:
- Responda SOMENTE no formato solicitado abaixo — sem explicações, sem contexto extra.
- Se não tiver certeza, use a categoria "INDEFINIDO".
- Processe um item por vez; não agrupe.

Formato de saída:
{"id": "[ID_DO_ITEM]", "categoria": "[CATEGORIA]", "confianca": "alta|media|baixa"}

Item a processar:
[COLE O ITEM AQUI]
🕸️

Orquestrar subagentes (Dynamic Workflows)

Você é o orquestrador de um workflow dinâmico.

OBJETIVO FINAL: [DESCREVA O QUE DEVE SER ENTREGUE]

Subagentes disponíveis:
- Agente A — [ESPECIALIDADE E QUANDO USAR]
- Agente B — [ESPECIALIDADE E QUANDO USAR]
- Agente C — [ESPECIALIDADE E QUANDO USAR]

Regras de orquestração:
1. A cada etapa, avalie o resultado atual e decida qual subagente acionar em seguida.
2. Não assuma que o fluxo é linear — bifurque quando necessário.
3. Se um subagente retornar resultado insuficiente, acione-o novamente com contexto adicional.
4. Ao final, consolide os resultados de todos os subagentes numa entrega única.

Estado atual do workflow:
[COLE O CONTEXTO / RESULTADO DA ETAPA ANTERIOR]

Próxima ação:
🏗️

Escolher a plataforma certa por requisito

Analise os requisitos do projeto abaixo e recomende a melhor plataforma para rodar o Claude Opus 4.8.

Plataformas disponíveis:
- Claude API direta (Anthropic): contexto 1M, preço direto, sem intermediário
- Amazon Bedrock: contexto 1M, integração AWS nativa, compliance enterprise
- Google Vertex AI: contexto 1M, integração GCP, MLOps nativo
- Microsoft Foundry: contexto 200k (limitação), integração Azure/M365

Requisitos do projeto:
- Tamanho máximo do contexto por chamada: [XX tokens]
- Infraestrutura atual da empresa: [AWS / GCP / Azure / nenhuma]
- Requisitos de compliance: [HIPAA / SOC2 / nenhum]
- Volume estimado: [chamadas/dia]
- Prioridade principal: [custo / latência / integração / compliance]

Recomende a plataforma mais adequada com justificativa em 3 bullets.
🛡️

Autorrevisão de confiabilidade do output

[EXECUTE A TAREFA PRINCIPAL AQUI]

---
Após entregar o resultado acima, execute obrigatoriamente esta autorrevisão:

CHECKLIST DE CONFIABILIDADE:
□ Algum dado, número ou fato foi assumido sem estar explícito no input? → Marque como [ASSUMIDO]
□ Há afirmações que poderiam ser verificadas mas não foram? → Marque como [NÃO VERIFICADO]
□ O código/lógica tem edge cases não tratados? → Liste-os
□ A resposta contradiz alguma parte do contexto fornecido? → Aponte a contradição

Entregue: resultado + checklist preenchido + lista de itens que requerem validação humana.
🔄

Migração 4.7 → 4.8 (revisão de código)

Revise o código abaixo e aplique todas as mudanças necessárias para migrar do Claude 4.7 para o 4.8.

Checklist de migração a aplicar:
1. Trocar model ID: "claude-opus-4-7" → "claude-opus-4-8"
2. Remover headers beta obsoletos (ex: "anthropic-beta": "system-prompt-v1")
3. Confirmar que system prompt está inline no corpo da requisição (não em header)
4. Identificar qualquer uso de parâmetros ou endpoints depreciados

Código original:
[COLE O CÓDIGO AQUI]

Entregue:
- Código migrado completo
- Lista de mudanças aplicadas (uma por linha)
- Pontos que precisam de validação manual (evals, comportamento de prompts)

Checklist de validação pós-migração

Você é um engenheiro de QA validando a migração do Claude 4.7 para o 4.8 em produção.

Contexto do sistema:
- Aplicação: [DESCREVA O SISTEMA]
- Volume diário: [X chamadas/dia]
- Casos de uso principais: [LISTE OS PRINCIPAIS USOS]
- Plataforma: [API / Bedrock / Vertex / Foundry]

Execute o seguinte checklist e reporte o status de cada item:

□ Model ID atualizado em todos os ambientes (dev/staging/prod)
□ Headers beta removidos onde aplicável
□ Suite de evals executada no novo modelo — taxa de aprovação: [X%]
□ Custo por chamada comparado (4.7 vs 4.8) — delta: [+/-X%]
□ Latência p50 e p95 medidas — valores: [X ms / Y ms]
□ Deploy canário (5-10%) monitorado por 48h — erros: [N]
□ Runbooks e dashboards atualizados com novo model ID
□ Data de migração registrada no changelog

Para cada item com status FALHOU, gere um plano de ação em 2 linhas.

💡 Dica

Esses prompts são pontos de partida. Combine o Prompt 4 (autorrevisão) com qualquer outra tarefa complexa para reduzir sistematicamente a taxa de erros — especialmente útil em pipelines de agentes onde um erro se propaga por múltiplas etapas.

← Voltar para Trilha Concluir o curso →