Gerador de prompt de sistema

O prompt de sistema define como um modelo de IA se comporta durante toda uma conversa ou aplicação: quem ele é, o que sabe, o que deve fazer e o que nunca deve fazer. Prompts vagos, de um parágrafo só, geram respostas inconsistentes. Este gerador passa pelas cinco partes que importam e as junta em um prompt limpo para colar no ChatGPT, Claude, Gemini ou em uma requisição de API.

Como usar o gerador de prompt de sistema

1. Preencha o papel: quem é o modelo e com quem ele fala.
2. Adicione o contexto (o que o modelo não consegue adivinhar), as instruções (os passos a seguir), o formato de saída e as restrições. Campos vazios ficam de fora.
3. Escolha a estrutura: títulos Markdown ou tags XML.
4. Copie o prompt ou use Copiar como JSON para ter uma mensagem {"role": "system", …} pronta para a API. A contagem de tokens mostra quanto o prompt vai ocupar em cada requisição.

O que faz um bom prompt de sistema

Bons prompts de sistema são específicos. “Você é um assistente prestativo” não diz quase nada ao modelo; “Você é o atendente de suporte de um app de contabilidade para MEIs e pequenas empresas, falando com pessoas que não são contadoras” indica vocabulário, tom e o que pressupor. O contexto funciona do mesmo jeito: passe os fatos que o modelo não consegue deduzir, como os limites do seu produto ou o seu público.

Escreva as instruções como passos ou regras que o modelo possa conferir, e diga o que fazer nos casos difíceis (faltam dados, perguntas fora do tema, pedidos que ele deve recusar). Descreva o formato de saída de forma concreta, com um exemplo se ele for rígido. Explique o motivo de cada restrição: modelos seguem melhor as regras quando entendem por que elas existem.

A estrutura ajuda o modelo a separar instruções de dados. Títulos Markdown são fáceis de ler; tags XML como <instructions> e <context> deixam os limites explícitos, o que a Anthropic recomenda para o Claude e também funciona bem com outros modelos. Mantenha os nomes das tags em inglês e sempre iguais, e cite-os pelo nome nas instruções.

Cada token do prompt de sistema é enviado em toda requisição, então um prompt longo custa dinheiro a cada chamada. Fique com o que muda o comportamento do modelo e corte o resto.

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre prompt de sistema e prompt do usuário?

O prompt de sistema define regras para a conversa inteira e normalmente é escrito pelo desenvolvedor. Os prompts do usuário são as mensagens individuais. Os modelos dão mais prioridade às instruções de sistema, então coloque ali o papel, as regras e o formato, e deixe as mensagens do usuário para o pedido em si.

Devo usar títulos Markdown ou tags XML?

Os dois funcionam. Tags XML deixam claros os limites entre as seções, o que ajuda quando o prompt traz documentos longos ou exemplos; a Anthropic as recomenda para o Claude. Markdown é mais fácil de ler e editar. Escolha um e use sempre do mesmo jeito.

Por que os nomes das tags XML ficam em inglês?

Os nomes das tags funcionam como rótulos que o modelo e o seu código podem citar, então é melhor que sejam estáveis e em inglês. O conteúdo dentro das tags pode estar em qualquer idioma.

Qual deve ser o tamanho de um prompt de sistema?

O necessário e nada mais. Cada token é enviado em toda requisição, o que aumenta custo e latência. Comece curto, teste com entradas reais e só acrescente instruções onde o modelo errar.

Meu prompt fica salvo em algum lugar?

Não. O prompt é montado e contado no seu navegador. Nada do que você digita é enviado aos nossos servidores.