O que é um modelo de prompt?
Um modelo de instrução é uma instrução escrita uma vez com campos a preencher, como [leitor] ou [cole as anotações aqui], para que a mesma estrutura possa ser reutilizada em várias tarefas semelhantes. As partes fixas contêm as orientações que raramente mudam; os campos em branco contêm os fatos que sempre mudam.
O termo também tem um significado técnico. Em estruturas de desenvolvimento, um modelo de instrução é uma sequência de texto no código com variáveis que um programa preenche automaticamente. Este guia trata do uso cotidiano: um texto que uma pessoa copia para ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot e preenche manualmente. Os princípios se sobrepõem, mas você não precisa de código para usá-los.
Qual é a diferença entre um modelo de prompt e uma estrutura para criar prompts?
Uma estrutura é uma lista de verificação do que toda instrução deve conter; um modelo é uma instrução específica criada a partir dessa lista para um tipo de tarefa. Estruturas ajudam você a escrever uma nova instrução; modelos ajudam a repetir uma boa instrução.
Você não precisa de uma sigla de marca. As orientações da Microsoft para o Copilot usam objetivo, contexto, fonte e expectativas. A OpenAI Academy usa tarefa, contexto e resultado desejado. A estrutura abaixo reúne esses elementos em uma linha por elemento, e todos os modelos desta página seguem essa estrutura.
Tarefa
O que produzir, em uma frase com um verbo e uma entrega.
Leitor e objetivo
Quem usará o resultado e o que precisa decidir ou fazer.
Fonte
O material que deve servir de base e se é permitido usar algo além dele.
Limites
Extensão, tom, fatos que não podem mudar e afirmações que não podem ser acrescentadas.
Formato
O formato da resposta, incluindo o que fazer quando faltarem informações.
Como é um bom modelo de uso geral?
Um modelo de uso geral apresenta os cinco elementos em ordem e termina com uma instrução para listar as lacunas em vez de preenchê-las. Copie o texto abaixo e substitua as partes entre colchetes:
Tarefa: [Redigir / resumir / comparar / reescrever] [o material a entregar, com a extensão]. Leitor: [quem], que precisa [decisão ou ação]. Fonte: use apenas o material abaixo. Se alguma informação importante não estiver nele, não tente adivinhar; liste-a na seção Perguntas ao final. Limites: [tom]; mantenha estes fatos inalterados: [fatos]; não acrescente [resultados, datas, nomes, preços ou outras afirmações]. Formato: [estrutura]. Material de referência: [cole aqui].
A instrução final faz mais diferença do que parece. Sem ela, a maioria dos assistentes preenche as lacunas com conteúdo plausível. Com ela, as lacunas aparecem em uma lista curta que você pode responder ou encaminhar a alguém que saiba.
Quais modelos de prompt são mais úteis no trabalho?
Seis modelos atendem a boa parte das solicitações rotineiras de escritório: resumir, redigir uma mensagem, comparar opções, extrair dados, reescrever para outro público e gerar ideias dentro de limites definidos. Cada um é apresentado com seus campos a preencher e a verificação a fazer depois.
Resumo para uma decisão
Resuma o material abaixo para [leitor], que precisa decidir [decisão]. Apresente primeiro os pontos relevantes para a decisão e depois as questões em aberto, em menos de [n] palavras. Reproduza os números exatamente como aparecem e não deduza causas que o material não informe. Verificação: todos os números correspondem à fonte e nada é apresentado como definido quando a fonte diz que não está.
Mensagem baseada em fatos
Redija uma mensagem para [canal], de [função do remetente] para [destinatário], com o objetivo de [objetivo]. Use apenas estes fatos: [fatos]. Tom: [tom]. No máximo [n] palavras, com um próximo passo claro. Após o rascunho, liste tudo o que devo confirmar antes de enviar. Verifique: nenhuma data, promessa ou nome novo foi incluído.
Comparação de opções
Compare estas opções para [finalidade]: [opção A], [opção B], [opção C]. Use os critérios [critérios] e apenas as informações abaixo. Apresente uma tabela com uma linha por opção e depois um parágrafo curto sobre a principal vantagem e sua contrapartida. Não recomende nenhuma opção, a menos que eu peça. Verifique: cada célula tem respaldo no material, e as informações ausentes estão indicadas como desconhecidas.
Extração para uma tabela
Do texto abaixo, extraia [campos] para uma tabela com esses títulos de coluna. Uma linha por [item]. Se um campo estiver ausente, escreva não informado. Não corrija nem padronize os valores. Verificação: confira algumas linhas por amostragem com o original e compare a quantidade de linhas com a fonte.
Reescreva para um novo leitor
Reescreva o texto abaixo para [novo leitor], que sabe [o que ele sabe] e precisa de [o que ele precisa]. Mantenha todos os fatos e compromissos inalterados; mude apenas o vocabulário, a ordem e a extensão. Busque usar [n] palavras. Verificação: compare as versões antiga e nova linha por linha para identificar qualquer mudança de sentido.
Ideias dentro dos limites
Sugira [n] ideias para [objetivo] voltadas a [público]. Cada ideia deve respeitar estes limites: [orçamento, canal, prazo, regras da marca]. Para cada uma, explique em uma linha por que ela se encaixa e indique um risco. Verificação: descarte ideias que ultrapassem algum limite e não trate a lista como pesquisa.
Quer ver como isso se relaciona com uma função?
Conheça o período de teste planejado para equipes ↗Como preencher um modelo? Um exemplo resolvido
Preencha as lacunas com fatos específicos, não com mais instruções. Este é o modelo de resumo usado por uma agência de design fictícia com 25 pessoas, a Copperleaf Studio, cujo responsável por operações precisa decidir se renova um contrato de trabalho autônomo.
Instrução preenchida: Resuma o material abaixo para o responsável por operações, que precisa decidir se renova o contrato de um ilustrador autônomo para o próximo trimestre. Apresente primeiro os pontos relevantes para a decisão e depois as questões em aberto, em menos de 200 palavras. Cite os números exatamente como aparecem e não deduza causas que o material não informa. Material de referência: [três anotações de projetos, as condições atuais do contrato e dois e-mails de gerentes de contas].
Um resultado fraco típico, antes da inclusão dos limites, dizia que o profissional de ilustração atrasava as entregas com frequência, o que fazia a decisão parecer óbvia. As anotações mencionavam uma entrega atrasada, e um e-mail de um gerente de contas dizia que esse atraso ocorreu após o envio tardio das orientações pelo cliente. O resumo revisado diz: uma entrega atrasou; um gerente de contas atribui o atraso ao envio tardio das orientações pelo cliente; os demais projetos foram entregues nas datas combinadas. Questão em aberto: o valor da diária no contrato ainda está vigente? Essa versão apresenta os fatos à liderança de operações e deixa o julgamento a seu cargo.
Como uma equipe deve manter uma biblioteca compartilhada de instruções para IA?
Mantenha uma pequena biblioteca com um responsável definido, uma data em cada modelo e uma observação sobre as ferramentas aprovadas às quais ele se destina. Uma coleção grande de instruções copiadas, sem responsável, logo fica cheia de informações desatualizadas e versões duplicadas.
Algumas ferramentas têm um recurso integrado para salvar instruções. Microsoft 365 Copilot permite que os usuários salvem uma instrução que funcionou bem e a consultem depois; a Microsoft informa que as instruções salvas ficam visíveis apenas para quem as salvou, enquanto as instruções selecionadas pela Microsoft ficam visíveis para toda a organização. Confira o que suas ferramentas oferecem antes de criar um sistema separado. Um documento compartilhado com um sumário curto é suficiente para a maioria das equipes pequenas.
Uma pessoa responsável
Alguém que revise a biblioteca a cada trimestre e remova os modelos que ninguém usa.
Sem informações em tempo real nos modelos
Preços, políticas e nomes devem estar no material de referência no momento do uso, e não fixos no modelo, onde ficarão desatualizados.
Sem exemplos confidenciais
Os dados de entrada usados como exemplo na biblioteca devem ser fictícios ou ter aprovação para compartilhamento.
Uma linha de conferência em cada modelo
Cada modelo termina indicando o que verificar, para que a revisão acompanhe a instrução.
Uma nota sobre a versão
Registre o que mudou e por quê quando alguém melhorar um modelo.
Quando os modelos de instrução dão errado?
Os modelos dão errado quando substituem a reflexão sobre a tarefa específica. Um modelo com respostas vagas nos campos a preencher produz um resultado vago com uma estrutura que transmite confiança, o que pode ser pior do que um rascunho claramente preliminar.
Elas também falham quando a tarefa foge do comum. Uma reclamação de um cliente antigo, uma mensagem delicada para a equipe ou qualquer assunto com consequências jurídicas ou financeiras merece uma instrução escrita para aquela situação e um revisor qualificado, não um modelo reutilizado. E nenhum modelo torna uma ferramenta de IA adequada para tratar dados que sua empresa não a autorizou a processar.
Por fim, tenha cuidado com grandes pacotes para download com centenas de prompts. Eles podem ser uma fonte útil de ideias, mas a maioria dos itens pressupõe uma empresa genérica e omite a fonte e os limites que permitem revisar um prompt. Cinco modelos que sua equipe testou no próprio trabalho valem mais do que uma lista longa que ninguém verificou.
Como uma equipe pode praticar o bom uso de modelos?
Pratique dando a duas pessoas o mesmo modelo e o mesmo material de referência fictício. Depois, compare o que cada uma preencheu e os erros de cada resultado. As diferenças mostram quais campos precisam de orientações mais claras.
Está previsto que Tosheo.ai use esse tipo de exercício nas aulas específicas por função: uma explicação curta, um exemplo resolvido da função do participante e, em seguida, uma tarefa prática com uma ferramenta real de IA, avaliada com base em critérios de pontuação visíveis. O produto ainda não foi desenvolvido, portanto considere isso como o formato pretendido. O guia de engenharia de instruções aborda os princípios por trás dessa abordagem, e os guias de instruções para ChatGPT e Copilot aplicam esses modelos a ferramentas específicas.
Fontes e escopo
OpenAI Academy, recurso sobre instruções para IA, acessado em 16 October 2026 ↗