Advanced Prompt Engineering
Master the art of crafting effective prompts to generate exactly the code you need for complex projects.
What You'll Learn
Description
A maioria das saídas decepcionantes da IA remonta a um pedido vago, não a um modelo fraco. Este tutorial trata o prompt como a verdadeira interface para um LLM de programação: você aprenderá por que a estrutura supera o comprimento e como um modelo literal preenche cada lacuna que você deixa com seus próprios valores padrão.
Cada capítulo combina uma técnica com prompts de antes/depois lado a lado que você pode copiar e adaptar — priming de papel, restrições explícitas, formatos de saída fixados, exemplos few-shot, planejamento chain-of-thought, colar contexto real, critérios de aceitação e proteções anti-alucinação. Um breve exercício ao fim de cada capítulo permite reescrever um prompt fraco e compará-lo com uma resposta modelo elaborada.
Ao final, você escreverá prompts que especificam o papel, as regras e o formato da resposta de antemão — para que a primeira resposta fique mais perto de ser mesclável e você gaste muito menos tempo re-promptando.
What's Inside
- 1.Mentalidade de prompting e intenção — Por que a estrutura do prompt supera o comprimento, e o modelo mental de um LLM como par de programação literal.
- 2.Papel, restrições e saída — Priming de papel/persona, restrições explícitas e fixação do formato de saída exato que você quer receber de volta.
- 3.Few-Shot e Chain-of-Thought — Exemplos few-shot, decomposição em passos com chain-of-thought e alimentação de contexto real (arquivos, erros, tipos).
- 4.Avaliações e anti-alucinação — Critérios de aceitação e avaliações, refinamento iterativo e proteção contra uma API alucinada.
