TRILHA 1

🧬 Anatomia & Padrões

O vocabulário para ler qualquer system prompt e nomear cada peça. Você sai sabendo dissecar um prompt nas suas seções universais, reconhecer os padrões que dão forma e voz ao modelo, e identificar os antipadrões que sabotam o resultado.

5
Módulos
26
Tópicos
~2h40
Duração
Iniciante
Nível
6 SEÇÕES UNIVERSAIS ① Identidade ② Capacidades ③ Segurança ④ Formato & Tom ⑤ Ferramentas ⑥ Contexto Dinâmico PADRÕES Estruturais a FORMA do prompt Comportamentais a VOZ do modelo Agente age como esperado ⚠ Antipadrões — evitar estrutura estável camada dinâmica / voz

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Conteúdo detalhado

1.1 ~30 min

🧬 Anatomia de um System Prompt

As 6 seções universais que estruturam qualquer system prompt eficaz — da identidade ao contexto dinâmico — dissecadas em prompts reais.

O que é:

A camada de instrução persistente que define o comportamento do modelo antes de qualquer mensagem do usuário — composta pelo harness com partes estáveis e dinâmicas.

Por que aprender:

Distinguir system prompt de mensagem do usuário, RAG, contexto de ferramenta e system-reminder é o pré-requisito para ler qualquer prompt sem confundir as camadas.

Conceitos-chave:

Prompt estável · mensagens turno a turno · harness · contexto injetado dinâmico.

O que é:

A âncora do prompt: persona + produto, modelo base e knowledge cutoff, declarados na primeira linha.

Por que aprender:

Sem âncora o modelo deriva — vira outra persona, inventa capacidades ou fala de eventos além do seu corte como se soubesse.

Conceitos-chave:

Persona · modelo base · knowledge cutoff · escopo de missão ("your job is…").

O que é:

Lista estruturada de ferramentas com escopo e condições de uso — não um parágrafo vago.

Por que aprender:

Declaração fraca gera over-promising (oferece o que não pode) e under-using (ignora o que existe). A spec estruturada resolve os dois.

Conceitos-chave:

Escopo de tool · condição de uso · assinatura de função · anti-over-promise.

O que é:

A seção que declara recusas e princípios, posicionada cedo para sinalizar precedência: segurança antes de utilidade.

Por que aprender:

Proibição seca é contornável; regra com porquê e descrição de padrão (não de mecânica) generaliza para situações novas.

Conceitos-chave:

Recusa principiada · hierarquia segurança > utilidade · padrão vs. mecânica · posição precoce.

O que é:

Orçamento de concisão, listas vs. prosa, uso de markdown e tom conversacional vs. técnico — a seção tone_and_style.

Por que aprender:

Impede dois antipadrões opostos: resposta longa demais e resposta fragmentada em bullets sem prosa coerente.

Conceitos-chave:

Orçamento de concisão · prosa vs. lista · markdown contextual · tom calibrado ao produto.

O que é:

A camada que o harness injeta a cada turno via <system-reminder>: data, usuário, avisos — separada do prompt estável.

Por que aprender:

Confundir o que é estável com o que é injetado leva a conclusões erradas ao ler um prompt vazado e ao diff entre versões.

Conceitos-chave:

Harness · system-reminder · data atual injetada · separação estável/dinâmico.

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1.2 ~35 min

🧱 Padrões Estruturais

Os 5 padrões que dão FORMA ao prompt — o esqueleto que aparece antes de qualquer regra de comportamento, independente de domínio.

O que é:

A distinção entre padrões que dão forma (esqueleto) e os que dão comportamento (voz), com os 5 estruturais deste módulo.

Por que aprender:

A estrutura é o que você consegue diff-ar entre versões e fornecedores — torna prompts legíveis e versionáveis.

Conceitos-chave:

Esqueleto · independente de domínio · 5 padrões · diffável.

O que é:

"You are X" + modelo + data de corte: o primeiro padrão e o único visto em 100% dos prompts.

Por que aprender:

Identidade é âncora, não biografia — reconhecer o padrão evita o antipadrão de persona enterrada ou inchada.

Conceitos-chave:

Persona · knowledge cutoff · escopo de missão · 100% universal.

O que é:

Lista estruturada onde cada capacidade traz "o que faz", "quando usar" e "limites" — até como assinatura de função.

Por que aprender:

Visto em xAI, Google, Microsoft, Notion, Cursor e Claude Code — mais elaborado em agentes que em chatbots puros.

Conceitos-chave:

Escopo · condição ("if the user…") · assinatura (params + defaults) · anti-over-promise.

O que é:

Cada bloco lógico envelopado numa tag XML nomeada (<policy>, <tone_and_formatting>), flat e modular.

Por que aprender:

É o que torna um prompt de milhares de linhas mantível e o diff entre versões legível — em código, headers Markdown cumprem o papel.

Conceitos-chave:

Bloco nomeado · flat (≤ 2 níveis) · diffável · Markdown também.

O que é:

O bloco <system-reminder> injetado pelo harness, separado do comportamento estável do prompt.

Por que aprender:

Reconhecer a camada dinâmica evita atribuir ao "prompt do modelo" o que na verdade é contexto de runtime.

Conceitos-chave:

system-reminder · injeção pelo harness · camada separada · contexto de runtime.

O que é:

A precedência declarada que resolve conflitos: core policy > system > user > default.

Por que aprender:

Sem hierarquia explícita, instruções conflitantes deixam o comportamento indefinido — o prompt precisa dizer quem vence.

Conceitos-chave:

Precedência declarada · core policy · resolução de conflito · combinação com <policy>.

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1.3 ~45 min

🗣️ Padrões Comportamentais

Os padrões que dão VOZ ao modelo — como ele age, decide e fala: regras com porquê, contrastes ALWAYS/NEVER, contratos de ferramenta e princípios consolidados.

O que é:

A virada do esqueleto (forma) para os padrões que governam como o agente age, decide e se expressa.

Por que aprender:

É onde mora a personalidade e a confiabilidade do agente — a diferença entre um prompt que "obedece" e um que "entende".

Conceitos-chave:

Voz · comportamento × estrutura · governança de decisão · expressão.

O que é:

Toda regra acompanhada da razão por trás dela, em vez de uma ordem seca.

Por que aprender:

A justificativa permite ao modelo generalizar para casos não previstos, em vez de obedecer mecanicamente e falhar na borda.

Conceitos-chave:

Razão explícita · generalização · robustez na borda · intenção sobre letra.

O que é:

Par de instruções que fixa o comportamento desejado e o proibido lado a lado, em maiúsculas para dar peso.

Por que aprender:

O contraste remove a ambiguidade do meio-termo — o modelo sabe exatamente o polo a seguir e o a evitar.

Conceitos-chave:

ALWAYS/NEVER · ênfase em maiúsculas · par desejado/proibido · remoção de ambiguidade.

O que é:

Demonstração concreta do comportamento esperado (entrada → saída) acoplada à regra abstrata.

Por que aprender:

Um exemplo bem escolhido fixa o comportamento melhor que três parágrafos de descrição — o modelo aprende por imitação.

Conceitos-chave:

Demonstração · entrada → saída · aprendizado por imitação · regra + exemplo.

O que é:

Instrução explícita sobre o comprimento ideal da resposta e quando expandir ou cortar.

Por que aprender:

Sem orçamento, o modelo "enche linguiça"; com ele, calibra densidade ao canal (terminal, chat, API).

Conceitos-chave:

Comprimento-alvo · expandir/cortar · densidade por canal · anti-verbosidade.

O que é:

As regras de comportamento sobre as ferramentas: quando chamar, em que ordem, como encadear e quando parar.

Por que aprender:

Declarar a ferramenta não basta — o contrato de uso é o que evita chamadas redundantes, fora de ordem ou desnecessárias.

Conceitos-chave:

Quando chamar · ordem · encadeamento · paralelismo vs. sequência.

O que é:

A regra de preservar verbatim trechos que carregam significado exato — citações, código, valores load-bearing.

Por que aprender:

Resumir ou parafrasear o que é exato introduz erros sutis; o padrão ensina o modelo a saber o que NÃO reescrever.

Conceitos-chave:

Verbatim · load-bearing · citação fiel · não-parafrasear.

O que é:

Um princípio geral que absorve várias regras pontuais numa única instrução de alto nível.

Por que aprender:

É a forma madura de um prompt: em vez de listar cada caso, declara o princípio que cobre todos — mais robusto e mais curto.

Conceitos-chave:

Princípio geral · consolidação · alto nível · robustez por abstração.

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1.4 ~30 min

⚠️ Antipadrões

O que NÃO fazer — os erros recorrentes que sabotam um system prompt, do prompt-cebola à inflação de ênfase, com o sintoma e a correção de cada um.

O que é:

A lógica de estudar o que dá errado: cada antipadrão tem um sintoma observável e uma correção conhecida.

Por que aprender:

Saber o nome do erro acelera o diagnóstico — você passa de "o prompt está estranho" para "isso é prompt-cebola".

Conceitos-chave:

Sintoma · correção · diagnóstico nomeado · catálogo de erros.

O que é:

Prompt que cresce por acréscimo: cada incidente vira uma nova regra, e nada nunca é removido nem consolidado.

Por que aprender:

As camadas se contradizem e inflam o contexto; a cura é consolidar em princípios (ver módulo 1.3) e podar.

Conceitos-chave:

Crescimento por acréscimo · contradição interna · inflação de contexto · poda.

O que é:

"Never X" sem explicar a intenção — o inverso da Regra com Porquê.

Por que aprender:

Sem a razão, o modelo obedece à letra mas falha em variações próximas que violam o espírito da regra.

Conceitos-chave:

Ordem seca · falha na borda · letra vs. espírito · adicionar o porquê.

O que é:

Segurança feita listando termos/técnicas proibidos, em vez de descrever o padrão a detectar.

Por que aprender:

A lista é contornável com sinônimos e ainda ensina o que evitar; descrever o princípio generaliza e é mais seguro.

Conceitos-chave:

Lista de termos · contornável · padrão sobre mecânica · princípio robusto.

O que é:

Dois antipadrões irmãos: forçar listas/headers/emoji em tudo, e jogar políticas, tom e ferramentas em texto corrido.

Por que aprender:

Um esvazia a prosa em esqueleto; o outro torna o prompt impossível de versionar — ambos curados pelo Compartimento XML.

Conceitos-chave:

Formato forçado · esqueleto sem prosa · blocos misturados · compartimentar.

O que é:

Abusar de CAPS, "CRITICAL", "ALWAYS" e negrito — até a ênfase perder valor de sinal.

Por que aprender:

Se tudo é urgente, nada é: o modelo não consegue priorizar. Ênfase é recurso escasso e deve ser gasto com critério.

Conceitos-chave:

CAPS em excesso · perda de sinal · ênfase escassa · priorização.

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1.5 referência · ~30 termos

📖 Glossário Essencial

Travou num termo? Aqui está toda a linguagem do curso em português claro, com uma analogia do dia a dia para cada palavra. Não precisa decorar — é uma cola para consultar sempre que precisar.

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