Dicas de Engenharia de Prompt

A engenharia de prompt é a arte de criar instruções eficazes para modelos de IA como o AI Cockpit Reasoning. Prompts bem escritos levam a melhores resultados, menos erros e um fluxo de trabalho mais eficiente.

Princípios Gerais

• Seja Claro e Específico: Diga claramente o que você quer que o AI Cockpit Reasoning faça. Evite ambiguidades.

  • Ruim: Corrija o código.
  • Bom: Corrija o bug na função calculateTotal que a faz retornar resultados incorretos.

• Forneça Contexto: Use Menções de Contexto para se referir a arquivos, pastas ou problemas específicos.

  • Bom: @/src/utils.ts Refatore a função calculateTotal para usar async/await.

• Divida as Tarefas: Divida tarefas complexas em etapas menores e bem definidas.

• Dê Exemplos: Se você tem um estilo ou padrão de codificação específico em mente, forneça exemplos.

• Especifique o Formato de Saída: Se você precisa da saída em um formato específico (por exemplo, JSON, Markdown), especifique-o no prompt.

• Itere: Não tenha medo de refinar seu prompt se os resultados iniciais não forem o que você espera.

Pensando vs. Fazendo

Muitas vezes é útil guiar o AI Cockpit Reasoning através de um processo de "pensar-depois-fazer":

1. Analisar: Peça ao AI Cockpit Reasoning para analisar o código atual, identificar problemas ou planejar a abordagem.
2. Planejar: Faça com que o AI Cockpit Reasoning descreva os passos que ele tomará para completar a tarefa.
3. Executar: Instrua o AI Cockpit Reasoning a implementar o plano, um passo de cada vez.
4. Revisar: Revise cuidadosamente os resultados de cada passo antes de prosseguir.

Usando Instruções Personalizadas

Você pode fornecer instruções personalizadas para adaptar ainda mais o comportamento do AI Cockpit Reasoning. Existem dois tipos de instruções personalizadas:

• Instruções Personalizadas Globais: Aplicam-se a todos os modos.
• Instruções Personalizadas Específicas do Modo: Aplicam-se apenas a um modo específico (por exemplo, Código, Arquiteto, Perguntar, Depurar ou um modo personalizado).

As instruções personalizadas são adicionadas ao prompt do sistema, fornecendo orientação persistente ao modelo de IA. Você pode usá-las para:

• Impor diretrizes de estilo de codificação.
• Especificar bibliotecas ou frameworks preferidos.
• Definir convenções específicas do projeto.
• Ajustar o tom ou a personalidade do AI Cockpit Reasoning.

Veja a seção Instruções Personalizadas para mais detalhes.

Lidando com Ambiguidade

Se sua solicitação for ambígua ou não tiver detalhes suficientes, o AI Cockpit Reasoning pode:

• Fazer Suposições: Ele pode prosseguir com base em sua melhor suposição, o que pode não ser o que você pretendia.
• Fazer Perguntas de Acompanhamento: Ele pode usar a ferramenta ask_followup_question para esclarecer sua solicitação.

Geralmente, é melhor fornecer instruções claras e específicas desde o início para evitar idas e vindas desnecessárias.

Fornecendo Feedback

Se o AI Cockpit Reasoning não produzir os resultados desejados, você pode fornecer feedback:

• Rejeitando Ações: Clique no botão "Rejeitar" quando o AI Cockpit Reasoning propuser uma ação que você não deseja.
• Fornecendo Explicações: Ao rejeitar, explique por que você está rejeitando a ação. Isso ajuda o AI Cockpit Reasoning a aprender com seus erros.
• Reformulando Sua Solicitação: Tente reformular sua tarefa inicial ou fornecer instruções mais específicas.
• Corrigindo Manualmente: Se houver alguns pequenos problemas, você também pode modificar diretamente o código antes de aceitar as alterações.

Exemplos

Bom Prompt:

@/src/components/Button.tsx Refatore o componente Button para usar o hook useState em vez do hook useReducer.

Prompt Ruim:

Corrija o botão.

Bom Prompt:

Crie um novo arquivo chamado utils.py e adicione uma função chamada calculate_average que recebe uma lista de números e retorna sua média.

Prompt Ruim:

Escreva um código em Python.

Bom Prompt:

@problems Resolva todos os erros e avisos no arquivo atual.

Prompt Ruim:

Corrija tudo.

Seguindo estas dicas, você pode escrever prompts eficazes que aproveitam ao máximo as capacidades do AI Cockpit Reasoning.