Para criar um prompt no ChatGPT, escreva um briefing com cinco partes: o papel que o modelo deve assumir, o contexto da situação, a tarefa exata, o formato da resposta e o critério para julgar se ficou bom. Envie tudo em uma única mensagem e refine o que faltou na mesma conversa. Um pedido de uma linha gera texto genérico; cinco partes geram resposta que você consegue usar.
Em resumo
- Prompt bom é briefing: papel, contexto, tarefa, formato e critério na mesma mensagem, na ordem que fizer sentido para você.
- Contexto concreto (quem lê, para que serve, o que já foi tentado) é o que separa resposta útil de texto que serve para qualquer pessoa.
- Refinar na conversa faz parte do método: peça ajustes específicos em vez de recomeçar do zero a cada tentativa.
Um prompt é um briefing, não uma pergunta
A maioria das pessoas trata o ChatGPT como buscador: digita cinco palavras e espera o milagre. O modelo responde, mas responde para uma média de todas as pessoas que fariam aquela pergunta. Falta a informação que só você tem: para quem é, com que objetivo, dentro de quais limites.
Pense em como você pediria o mesmo trabalho a um freelancer recém-contratado. Você diria quem é o cliente, o que já existe, o tom esperado e o prazo. Um prompt eficaz reúne exatamente essas informações, em português claro, sem fórmulas secretas nem palavras mágicas.
Segundo a documentação da OpenAI sobre engenharia de prompt, uma das estratégias centrais é escrever instruções claras: o modelo não adivinha o que você quer, e detalhes sobre público, extensão e formato melhoram o resultado de forma direta. O resto do método deriva desse princípio.
As cinco partes que evitam a resposta genérica
O método funciona em qualquer versão do ChatGPT e também no Gemini, no Claude ou no Copilot. Ele organiza o pedido em cinco blocos. Você não precisa escrever títulos para cada um; basta garantir que todos apareçam no texto antes de enviar a mensagem.
- Papel: quem o modelo deve ser ao responder (contador que atende MEI, professor de redação, recrutador de tecnologia).
- Contexto: a situação real, com quem lê, o que já existe e o que não pode acontecer.
- Tarefa: o verbo exato do pedido (resumir, reescrever, comparar, listar, criticar) com o objeto bem definido.
- Formato: como a resposta deve chegar: tabela, lista numerada, e-mail de até 120 palavras ou três opções de título.
- Critério: o que separa uma resposta boa de uma ruim para você, como linguagem simples, sem jargão e sem promessas.
De acordo com o guia de prompts do Google para o Gemini, os quatro componentes centrais de um bom pedido são persona, tarefa, contexto e formato. O critério de qualidade é o quinto elemento que a prática acrescenta: ele diz ao modelo como você vai avaliar o que receber.
A ordem entre os blocos importa menos do que a presença de todos. Muita gente começa pela tarefa e só depois explica o contexto, e o resultado sai bem. O que derruba a qualidade é omitir dois ou três blocos e esperar que o modelo preencha o vazio sozinho.
Papel e contexto entregam o que o modelo não tem
Definir um papel muda o vocabulário e o nível de profundidade da resposta. Pedir para explicar Pix parcelado a um modelo sem papel gera um texto de enciclopédia. Pedir como gerente de conta que explica para um cliente idoso gera frases curtas, exemplos do dia a dia e menos siglas.
O contexto é a parte mais negligenciada e a mais valiosa. Inclua quem vai ler, o objetivo do texto, o que já foi tentado e o que está proibido. Se você é MEI e quer um e-mail de cobrança, diga o valor aproximado, o atraso e o tom que preserva a relação com o cliente.
Cole material de referência sempre que existir: o texto do edital, a descrição do produto no Mercado Livre, a mensagem do cliente. A documentação da OpenAI recomenda fornecer texto de referência e separar essas partes com delimitadores claros, como títulos de seção ou marcadores de bloco (aspas triplas, tags), para o modelo não confundir instrução com material.
Tarefa, formato e critério transformam ideia em entrega
A tarefa precisa de um verbo preciso. “Fale sobre marketing para padaria” é um tema; “liste dez ideias de post para o Instagram de uma padaria de bairro, cada uma com legenda de até 20 palavras” é uma tarefa. O modelo executa tarefas muito melhor do que preenche temas.
O formato economiza a segunda rodada. Se você precisa de uma tabela comparando três planos de maquininha, peça a tabela com as colunas nomeadas. Se quer três variações de título, peça três, numeradas. Formato explícito evita o texto corrido de sete parágrafos que ninguém vai ler.
O critério é onde entram o seu gosto e as regras do negócio: sem exclamação, sem prometer resultado, exemplos em reais e não em dólares, no máximo duas siglas. Quanto mais objetivo o critério, mais fácil é cobrar do modelo quando ele desviar, e ele desvia com frequência.
Um exemplo com Pix mostra a diferença na prática
Prompt fraco: “escreve um aviso pros meus clientes sobre Pix”. O resultado costuma ser um texto neutro, cheio de “prezado cliente”, que serve para qualquer empresa do país e não diz nada sobre a sua. É a resposta média para um pedido médio.
Prompt com cinco partes: “Você atende clientes de um pequeno salão de beleza (papel). Meus clientes pagam por Pix e alguns esquecem o comprovante, o que atrasa minha conferência (contexto). Escreva uma mensagem de WhatsApp lembrando de enviar o comprovante após o pagamento (tarefa). Máximo de 60 palavras, tom leve (formato). Sem parecer cobrança (critério).”
A segunda versão produz uma mensagem que você envia quase sem editar. Nada nela é truque: são informações que você já tinha e não estava passando. O mesmo molde vale para descrição de produto, resposta a reclamação, roteiro de vídeo ou plano de estudo.
Os erros que fazem o ChatGPT devolver texto genérico
Depois de centenas de prompts, os erros se repetem em poucos padrões. Nenhum deles é falta de inteligência; é falta de informação. Reconhecer o padrão é mais rápido do que colecionar listas de “prompts prontos” que não sabem nada sobre a sua situação.
- Pedir várias coisas na mesma frase: o modelo prioriza uma e trata as outras de forma superficial.
- Não dizer para quem é: sem público definido, a resposta mira um leitor imaginário que não existe.
- Omitir extensão e formato: o padrão do modelo é texto longo e em prosa, raramente o que você precisa.
- Aceitar a primeira resposta: a versão inicial é o rascunho; o ajuste na conversa é onde o trabalho fica bom.
- Confiar em dado, lei ou número sem checar: o modelo prevê texto plausível e pode inventar a fonte com convicção.
O último ponto merece atenção especial. Nenhum prompt, por melhor que seja, transforma o ChatGPT em fonte primária. Peça ao modelo que indique de onde tirou uma informação e verifique na origem: no site do Banco Central, no portal da Receita Federal, na documentação da plataforma.
Prompts longos demais também atrapalham quando misturam instrução com desabafo. Se o pedido passou de meia página, separe em blocos com títulos simples (Contexto, Tarefa, Formato) ou divida em duas mensagens. A documentação da OpenAI sugere quebrar tarefas complexas em subtarefas menores, e isso vale para o pedido também.
Refinar na conversa vale mais que acertar de primeira
O ChatGPT mantém o contexto da conversa, então você não precisa reescrever o prompt inteiro a cada ajuste. Diga o que mudar: “mais curto”, “troque o exemplo por um de farmácia”, “tire o segundo parágrafo”. Cada instrução específica aproveita todo o trabalho anterior.
Uma técnica simples é pedir três versões diferentes e depois escolher a melhor para refinar. Outra é pedir que o modelo aponte o que faltou no seu pedido: “que informação você precisaria para melhorar essa resposta?”. As perguntas que voltam viram contexto para a próxima rodada.
Quando um prompt funcionar bem, guarde-o em um bloco de notas com o nome da tarefa. Com o tempo você monta uma biblioteca própria (descrição de produto, resposta a avaliação negativa, resumo de reunião) e cada uso começa de um ponto que já deu certo.
O próximo passo é escolher uma tarefa real que você faz toda semana e escrever o prompt dela com as cinco partes, sem pular nenhuma. Compare o resultado com o que recebia antes, ajuste o critério e guarde a versão final. Um único prompt bem construído economiza mais tempo do que dezenas de tentativas curtas.