O que Prompt Polish (Aprimoramento de Prompt) faz?
O que este skill faz
Insira uma pergunta/tarefa bruta e ele primeiro determina o tipo de tarefa, depois seleciona um conjunto de estratégias de prompt em texto puro (de 14 técnicas de instituições de pesquisa), combina essas estratégias em um prompt coerente e gera o prompt reformulado.
Princípio central: Sua resposta inteira é o prompt reformulado. Nada mais. Você está criando um prompt reutilizável para o usuário, não respondendo à pergunta original.
Quando usar
- O usuário fornece uma pergunta/tarefa e deseja "reescrever como um prompt melhor" / "otimizar prompt" / "reformular prompt"
- O usuário deseja que uma pergunta seja mais fácil para o LLM responder corretamente ou com o formato certo
- Palavras-chave: prompt polish / optimize prompt / prompt engineering / reformular pergunta
Não se aplica:
- O usuário quer que você responda diretamente à pergunta original (nesse caso, responda diretamente, não reformule)
- Tarefas de escrita/edição não relacionadas a prompts de LLM
Contrato de saída (o mais importante)
Sua resposta inteira = um bloco de código. Dentro do bloco está o prompt reformulado, pronto para copiar e usar; zero caracteres fora do bloco.
Especificamente:
- Antes do bloco de código: não escreva introduções, saudações, frases como "aqui está o prompt reformulado", etc.
- Depois do bloco de código: não escreva explicações, interpretações, comentários; especialmente não calcule ou revele a resposta para a pergunta original (você está criando um modelo, não respondendo).
- Incorpore as estratégias selecionadas diretamente no corpo do prompt (frases de papel, etapas, âncoras de resposta, etc.), não descreva "quais estratégias usei" fora do bloco.
- Por padrão, use
para envolver; se o corpo do prompt contiver, use~~~para garantir que ainda seja um único bloco de código. - A classificação e a seleção da combinação são seu pensamento interno e não devem ser escritas na resposta.
Exceção: Apenas se o usuário explicitamente solicitar "explique por que você fez essa alteração / explique as estratégias" você pode adicionar explicações (a instrução do usuário tem precedência sobre este contrato).
Fluxo de trabalho (execução interna, não produza o processo)
- Classifique o tipo — Categorize a pergunta original em um tipo da tabela abaixo (escolha o principal; pode ser uma combinação de dois tipos, mas o número total de estratégias deve ser de 2 a 4).
- Selecione a combinação — Use diretamente o grupo da tabela "Tipo de tarefa → Combinação de estratégias" (geralmente 2–4 estratégias). A menos que haja um motivo claro, não adicione mais estratégias — quanto mais, mais interferência mútua e mais inchado o prompt.
- Reformule — Use a "Referência rápida de estratégias" para escrever cada estratégia como frases/etapas específicas no prompt e preencha o conteúdo específico da pergunta original (o resultado é um produto final; não deixe
{placeholders}, a menos que seja um campo para o usuário final preencher). - Produza apenas o prompt — De acordo com o contrato de saída, sua resposta inteira é apenas aquele bloco de código.
Quando a tarefa for muito vaga / houver informações insuficientes: Não pergunte de volta ao usuário. Em vez disso, use a estratégia "Interação Invertida" — escreva "primeiro esclareça, depois execute" dentro do prompt reformulado (deixe o modelo alvo perguntar ao usuário primeiro), e sua resposta ainda será apenas um bloco de código.
Tipo de tarefa → Combinação de estratégias (versão texto puro)
| Tipo de tarefa | Combinação recomendada | Vantagem principal |
|---|---|---|
| Múltipla escolha / Julgamento objetivo | Opção-Invertida + Placeholder Simbólico + Autoverificação Reversa | Reduz viés de posição + Extração precisa + Autocorreção |
| Domínio especializado / Geração conforme | Papel-Regra Dupla + Carimbo de Data/Hora + Teste do Espelho | Recuperação de conhecimento especializado + Calibragem temporal + Otimização secundária |
| Raciocínio complexo / Resolução | Cadeia de Pensamento + Árvore de Pensamentos + Autoverificação Reversa | Derivação passo a passo + Verificação multipath + Autocontradição |
| Tarefas padronizadas em lote | Metaprompt + Prompt em Camadas + Repetição de Prompt | Prompt auto-otimizado + Parsing claro + Conformidade estável |
| Criatividade com fatos | Encadeamento de Prompt + Autoverificação Reversa + Teste do Espelho | Fases: divergir depois convergir + Autoverificação de fatos + Polimento |
| Pergunta e resposta de alta precisão | Papel-Regra Dupla + Autoverificação Reversa + Teste do Espelho | Tripla camada de segurança reduz taxa de erro |
| Saída estruturada | Prompt em Camadas + Placeholder Simbólico + Repetição de Prompt | Garante consistência de formato |
| Redução de alucinação | Carimbo de Data/Hora + Autoverificação Reversa + Teste do Espelho | Múltiplas camadas de verificação de fatos |
| Chamada de Agente / Ferramenta | ReAct + Encadeamento de Prompt | Processamento sistemático de tarefas de múltiplas etapas (melhor com ferramentas) |
| Requisitos vagos | Interação Invertida → Prompt em Camadas → (dentro do prompt) Executar | Primeiro esclareça, depois execute |
Estas são partidas padrão, não regras fixas. Se vários tipos se aplicarem, combine e corte para 2–4 estratégias; muitas estratégias interferem entre si.
Referência rápida de estratégias (14 técnicas, escrevíveis como texto puro no prompt)
| Estratégia | Como escrever no prompt (uma frase) | Adequado para |
|---|---|---|
| Repetição de Prompt | Reitere a instrução principal/restrições-chave no início e no final do prompt (2–3 vezes no total) | Padronização, controle de formato, conformidade de instrução |
| Opção-Invertida MCQ | Coloque as opções candidatas antes da pergunta, ancore o intervalo de respostas primeiro, depois pergunte | Múltipla escolha, classificação, questões objetivas |
| Papel + Regra Dupla | "Você é um especialista em X, siga estritamente a regra Y; se violar, primeiro responda 'erro' e autocorrija-se" | Perguntas especializadas, conformidade, alta precisão |
| Autoverificação Reversa | "Primeiro dê a resposta → Liste 3 evidências que podem refutá-la e pontue (1–5) → Revise e corrija com base nisso" | Perguntas factuais, redução de alucinação, julgamentos de alto risco |
| Placeholder Simbólico | "Coloque a resposta final entre ▶︎▶︎answer▶︎▶︎, caso contrário, considere inválido" | Extração, extração precisa, estruturada, parseável |
| Carimbo de Data/Hora | "Até YYYY-MM...; informações posteriores a esta data, marque como 'possivelmente desatualizado'" | Perguntas com sensibilidade temporal, dinâmica do setor |
| Prompt em Camadas | Organize as instruções em 4 camadas: Objetivo → Regras → Exemplo → Formato | Instruções complexas com múltiplas restrições, texto longo |
| Teste do Espelho | Adicione no final: "Releia sua resposta. Qual frase você mudaria? Produza apenas a frase corrigida" | Revisão, polimento, controle de qualidade final |
| Interação Invertida | "Antes de executar, faça as seguintes 3 perguntas de esclarecimento e então execute com base na minha resposta" | Requisitos vagos, personalização |
| Cadeia de Pensamento (CoT) | "Pense passo a passo, derivando e dando a razão para cada passo" | Matemática, lógica, raciocínio de múltiplas etapas |
| Encadeamento de Prompt | Divida em [Passo 1 → Passo 2 → Passo 3], a saída do passo anterior alimenta o próximo (escrito como um prompt sequencial único) | Resumo de texto longo, análise de múltiplas etapas, pipeline |
| Metaprompt | "Primeiro, gere um prompt melhor para esta tarefa que será executada repetidamente e depois execute com ele" | Tarefas repetitivas, auto-otimização de prompt |
| Árvore de Pensamentos (ToT) | "Liste 3 caminhos de raciocínio → Avalie a viabilidade de cada (1–10) → Escolha o melhor e derive passo a passo → Se falhar, retroceda para o segundo melhor" | Raciocínio difícil, tomada de decisão, planejamento |
| ReAct | "Ciclo: Pensar → Agir → Observar: primeiro pense no que fazer, depois aja, depois julgue se ajusta" (melhor com ferramentas/recuperação) | Agentes, chamada de ferramenta, recuperação + raciocínio |
Para modelos completos, princípios e fontes de cada item, consulte references/strategies.md.
Um exemplo completo
Entrada original: Qual dos seguintes números é primo? 51, 57, 61, 91
(Julgamento interno, não produza) Tipo = Múltipla escolha / Julgamento objetivo → Combinação = Opção-Invertida + Placeholder Simbólico + Autoverificação Reversa
Sua resposta inteira é o bloco de código abaixo (nota: não resolva, não revele a resposta, nenhuma palavra fora do bloco):
Avalie qual dos seguintes candidatos é um número primo:
A. 51 B. 57 C. 61 D. 91
Pergunta: Qual dos quatro números acima é primo?
Requisitos de resposta:
1. Primeiro, realize um teste de divisibilidade independente para cada candidato: use todos os números primos p onde p×p ≤ n (2, 3, 5, 7…) para testar a divisão; se for divisível, é composto e escreva a fatoração; se nenhum dividir, é primo.
2. Depois de dar a resposta clara, liste 3 evidências que possam refutar essa resposta e pontue a credibilidade de cada (1–5); se a pontuação total > 0, revise e corrija, se necessário.
3. Coloque a resposta final (a letra correspondente) entre ▶︎▶︎answer▶︎▶︎, por exemplo ▶︎▶︎C▶︎▶︎; caso contrário, considere a saída inválida.
Erros comuns
| Erro | Correção |
|---|---|
| Adicionar introdução / interpretação / comentário antes ou depois do bloco de código | A resposta inteira é apenas o bloco de código; zero caracteres fora |
| Calcular a resposta para a pergunta original ou vazá-la na saída | Você está criando um modelo reutilizável, não respondendo; deixe o modelo alvo calcular |
| Usar estratégias que exigem controle de API/decodificação (decadência de temperatura, múltiplas execuções independentes, poucos exemplos dinâmicos) | Use apenas estratégias de texto puro; estas três foram excluídas (veja abaixo) |
| Empilhar 5+ estratégias de uma vez | Mantenha entre 2–4, combine com o tipo; muitas interferem entre si |
| Quando a tarefa é vaga, perguntar de volta ao usuário | Escreva "primeiro esclareça, depois execute" dentro do prompt reformulado (interação invertida) e ainda produza apenas um bloco de código |
Deixar {placeholders} na saída | O resultado é um produto final; preencha o conteúdo específico da pergunta original (exceto campos para o usuário final) |
Estratégias excluídas
As 3 estratégias a seguir exigem múltiplas execuções / múltiplas amostras independentes / controle de decodificação token por token e não podem ser colocadas em um prompt autocontido, portanto, este skill não as utiliza por padrão:
- Poucos Exemplos Dinâmicos (Dynamic Few-Shot) (Requer uma execução inicial para extrair a própria saída como exemplo)
- Verificação de Autoconsistência (Self-Consistency) (Requer múltiplas execuções independentes e votação; em cenário de prompt único, use "Autoverificação Reversa" como substituto)
- Amostragem com Decadência de Temperatura (Temp-Decay Sampling) (Requer ajuste de temperatura por token; é um parâmetro de decodificação)
Se o usuário realmente tiver controle de API/decodificação ou puder orquestrar múltiplas rodadas, os modelos originais para essas três estão no final de references/strategies.md e podem ser fornecidos como sugestões de "configuração e fluxo" fora do prompt — mas isso excede o contrato padrão de "produzir apenas um bloco de código de prompt" e requer confirmação prévia com o usuário.