Prompts for chatGPT: Exemplos reais para cada caso de uso

Imagina quantas pessoas experimentam o chatGPT uma vez, ficam decepcionadas e desistem. Lembro que um colega meu pediu pra “ajudar na análise de dados” na semana passada. Ela recebeu dicas gerais sobre como limpar conjuntos de dados e verificar se tem valores atípicos. Tecnicamente correto, mas totalmente inútil para o problema dela. Eu a ajudei a tentar algo diferente: Analise esse conjunto de dados de vendas para ver as tendências sazonais e sugerir quais categorias de produtos estão com desempenho em queda. Naquela ocasião, ela obteve insights reais em segundos.

A diferença não era a IA. Foi a sugestão. Um prompt é só a instrução que você dá ao chatGPT, e controla tudo sobre o que você recebe de volta. É verdade que perguntas vagas geram respostas vagas e perguntas específicas geram respostas úteis. Mas tem mais do que isso. Vou te mostrar como funciona.

Neste artigo, vou compartilhar o que aprendi sobre como escrever prompts eficazes para o chatGPT e vou mostrar técnicas específicas que realmente funcionam. Você vai ver exemplos práticos de escrita, programação, análise de dados, tarefas comerciais e aprendizagem, além de técnicas avançadas para lidar com fluxos de trabalho complexos e automação.

O básico sobre como usar o chatGPT

Um prompt é o que você digita no chatGPT. Pode ser uma pergunta ( “O que é descida de gradiente?”), uma instrução (“Resuma este parágrafo”) ou algo com mais contexto ( “Você é instrutor de SQL. Explique as junções para iniciantes ().

A diferença entre prompts simples e estruturados é enorme. Olha só esses dois:

Prompt simples:

Write about machine learning

Prompt estruturado:

Write a 150-word explanation of supervised learning for business analysts with no technical background. Use an analogy involving customer data.

O primeiro não dá quase nada para o chatGPT trabalhar. O segundo fala sobre o público, a duração e a abordagem. Você vai ter resultados completamente diferentes.

A engenharia de prompts é a habilidade de criar entradas eficazes para a IA. Não é programação. É comunicação. Você está aprendendo a dar instruções claras com base em como o chatGPT processa a linguagem.

Parei de tratar os prompts como consultas de pesquisa e comecei a tratá-los como instruções. Depois que fiz essa mudança, meus resultados melhoraram bastante.

Como o chatGPT entende os prompts

O chatGPT entende suas instruções com base no contexto, função, tom e estrutura. Não “entende” de verdade como os humanos. Ele prevê qual resposta faz sentido com base nos padrões que aprendeu durante o treinamento. É por isso que a clareza é tão importante.

Três fatores importantes afetam como o chatGPT lê sua solicitação:

• Clareza: Uma linguagem vaga leva a resultados inconsistentes. “Explique Python” pode significar várias coisas diferentes. “Explique como funciona a sintaxe de compreensão de listas do Python, com três exemplos” é claro e específico.
• Especificidade: Perguntas genéricas recebem respostas genéricas. Pergunte “Como faço para analisar dados?” e o chatGPT tem que adivinhar o que você sabe, quais ferramentas você usa e o que você está tentando fazer. Pergunte “Mostre-me como identificar valores atípicos em um DataFrame do Pandas usando o método IQR” e você vai ter algo útil na hora.
• Estrutura: As instruções organizadas funcionam melhor. Se você dividir solicitações complexas em etapas numeradas ou pontos-chave, o chatGPT vai entender mais facilmente.

Atribuir uma função muda a forma como o chatGPT responde. Escreva “Você é um analista financeiro” e ele vai ajustar automaticamente a linguagem e o nível de detalhe. Isso funciona porque o modelo já viu um monte de exemplos de como os analistas financeiros se comunicam.

O tom também é importante. Peça um “resumo formal de negócios” em vez de uma “explicação informal para um amigo” e você vai ver estilos bem diferentes.

Observação: Se você usar a API do chatGPT, pode controlar a aleatoriedade com a configuração de temperatura (0 = consistente, 1 = criativo) e definir mensagens do sistema que se aplicam a toda a conversa. Pra maioria dos usuários que trabalham com a interface web, o segredo é ser específico nas suas solicitações.

Exemplos de prompts do chatGPT por categoria

Organizei esses exemplos por categoria. Cada seção explica o que faz com que as sugestões funcionem nesse domínio e, em seguida, dá exemplos que você pode copiar e adaptar ao seu próprio trabalho.

Sugestões para escrever

O que faz com que funcionem:

• Especifique o público, o tom e o formato
• Defina limites de contagem de palavras ou estrutura
• Defina o objetivo com clareza

Exemplo 1: Introdução ao blog

Write a 100-word blog introduction explaining why SQL remains essential for data analysis despite the rise of Python and R. Target audience: data analysts considering which skills to prioritize.

Exemplo 2: E-mail profissional

Draft a 150-word email to a client explaining a project delay. Tone: professional but empathetic. Include a revised timeline and one proactive solution to minimize impact.

Exemplo 3: Conteúdo de mídias sociais

Write three LinkedIn post variations (under 200 characters each) announcing a new data visualization course. Emphasize practical skills over theory. Use a conversational, encouraging tone.

Exemplo 4: Documentação técnica

Rewrite this API error message for non-technical users: "Authentication token expired. Error 401." Make it clear what happened and what action to take.

Exemplo 5: Escrita criativa

Write a 200-word product description for noise-canceling headphones. Target remote workers. Focus on productivity benefits, not technical specs. Conversational tone.

Tá vendo o padrão? Cada prompt diz quem está lendo, por que e qual formato você quer. Sem suposições. Você recebe rascunhos iniciais que dá pra usar.

Sugestões de codificação

O que faz com que funcionem:

• Especifique a linguagem de programação e o tipo de tarefa
• Inclua mensagens de erro ou contexto do código
• Peça o raciocínio, não só o resultado

Exemplo 1: Geração de código

Write a Python function that takes a list of dictionaries and returns a new list containing only items where the 'status' key equals 'active'. Include error handling for missing keys.

Exemplo 2: Depuração

This Python function is supposed to calculate the median of a list, but it fails on even-length lists. Identify the bug and provide a corrected version:

def median(numbers):
    sorted_nums = sorted(numbers)
    mid = len(sorted_nums) // 2
    return sorted_nums[mid]

Exemplo 3: Explicação do código

Explain what this SQL query does, identify any performance concerns, and suggest an optimized version:

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE region = 'West')

Exemplo 4: Reestruturação

Refactor this JavaScript code to use async/await instead of promise chaining. Maintain the same error handling logic:

[paste code here]

Exemplo 5: Identificação de casos extremos

Review this Python function for edge cases it doesn't handle. List each edge case and suggest how to fix it:

def divide_list(numbers, divisor):
    return [n / divisor for n in numbers]

Dica: Para depurar, acrescente “explique seu raciocínio em cada etapa” para pegar erros lógicos que a geração de código simples não consegue detectar.

Sugestões para análise de dados

O que faz com que funcionem:

• Descreva a estrutura do seu conjunto de dados
• Peça para que te expliquem e justifiquem
• Peça recomendações de visualização

Exemplo 1: Análise exploratória

I have a sales dataset with columns: date, product_category, revenue, region. Suggest five exploratory questions I should investigate first, and explain why each matters for business decisions.

Exemplo 2: Identificação de tendências

This dataset shows monthly website traffic for 18 months: [paste data]. Identify three meaningful trends and explain what might be causing each one.

Exemplo 3: Recomendações de visualização

I need to present quarterly revenue by product line (5 categories) to executives. Suggest the best chart type and explain why it's more effective than alternatives.

Exemplo 4: Abordagem estatística

I want to test whether a new checkout process increased conversion rates. I have before/after data for 1,000 users. What statistical test should I use and why? What assumptions do I need to verify first?

Exemplo 5: Avaliação da qualidade dos dados

Review this customer dataset summary: 10,000 rows, 15% missing email addresses, age ranges from 18-120, some negative purchase amounts. Prioritize the three most critical data quality issues and suggest fixes.

Sugestões de negócios

O que faz com que funcionem:

• Atribuir uma função com contexto empresarial
• Peça resultados estruturados e práticos
• Defina restrições e cenários claros

Exemplo 1: Análise de mercado

You are a market analyst. Summarize the top three risks for a U.S.-based SaaS company expanding to the European market. For each risk, provide one specific mitigation strategy. Keep the response under 200 words.

Exemplo 2: Posicionamento competitivo

Compare three project management tools - Asana, Monday.com, and Trello - for a 50-person marketing team. Focus on collaboration features and pricing. Present findings as a decision matrix.

Exemplo 3: Desenvolvimento de casos de negócios

Draft a business case for implementing automated customer support chatbots. Include expected cost savings, implementation timeline, and two potential risks. Target audience: CFO and operations director.

Exemplo 4: Preparação da reunião

I'm presenting Q3 results to the board. Revenue is up 12% but customer acquisition cost increased 18%. Prepare three talking points that acknowledge the CAC increase while emphasizing overall growth trajectory.

Exemplo 5: Melhoria de processos

Our sales team spends 10 hours weekly manually updating CRM records. Suggest three automation solutions, ranked by implementation difficulty and potential time savings.

Dicas para aprender e ensinar

O que faz com que funcionem:

• Diz qual é o nível de conhecimento atual do aluno.
• Peça analogias e exemplos concretos
• Peça explicações passo a passo

Exemplo 1: Explicação do conceito com analogia

Explain gradient descent to someone learning machine learning for the first time. Use a hiking analogy. Keep it under 150 words.

Exemplo 2: Explicação fácil pra quem tá começando

I'm learning Python and don't understand decorators. Explain what they do, why they're useful, and show one simple example. Assume I understand functions but not advanced concepts.

Exemplo 3: Criação de questionários

Create five multiple-choice questions testing understanding of SQL joins. Include one question each for: inner join, left join, right join, full outer join, and cross join. Provide explanations for correct answers.

Exemplo 4: Tutorial passo a passo

Teach me how to create a pivot table in Excel. I've never used them before. Break it into numbered steps with one clear action per step. Use a sample sales dataset as the example.

Exemplo 5: Comparação de conceitos

Explain the difference between supervised and unsupervised learning as if teaching a business analyst with no machine learning background. Use real-world business examples for each.

Como escrever prompts melhores para o chatGPT

Melhores instruções equilibram clareza e contexto. Aqui estão algumas técnicas comprovadas que melhoram os resultados:

Prompting zero-shot

Prompting zero-shot significa simplesmente perguntar diretamente, sem exemplos. Funciona para coisas simples:

Summarize this paragraph in one sentence: [paste text]

Solicitação única

A sugestão única dá um exemplo para mostrar o tom ou formato que você quer:

Convert these technical terms to plain language. Example: "API" becomes "a way for software programs to communicate with each other."

Now convert: "OAuth authentication"

Sugestões com poucos exemplos

A sugestão de poucos exemplos fornece vários exemplos para ensinar um padrão:

Convert these product names to URL-friendly slugs:
"Premium Wireless Headphones" → "premium-wireless-headphones"
"4K Ultra HD Monitor" → "4k-ultra-hd-monitor"

Now convert: "Ergonomic Standing Desk Pro"

Dica: Guarde suas melhores sugestões de poucos tiros. Mantenha um documento com modelos para revisões de código, análise de dados e elaboração de relatórios que você usa sempre.

Sugestão de cadeia de pensamentos

A sugestão de cadeia de pensamento pede ao chatGPT para raciocinar passo a passo:

A store sells notebooks for $3 each. If you buy 5 or more, you get 20% off the total. How much do 7 notebooks cost? Think step by step.

Sugestão de função

A função define a especialização e o estilo de comunicação:

You are a SQL instructor teaching beginners. Explain what a foreign key is and why it matters in 100 words or less. Use a real-world analogy.

As restrições e a formatação mantêm as respostas focadas:

List three advantages of cloud computing. Requirements:
Bullet points
One sentence per point
Focus on cost and scalability
Under 100 words total

Raramente acerto na primeira tentativa. Meu fluxo de trabalho: começo de forma simples, vejo o resultado e, depois, adiciono 2 ou 3 detalhes específicos para a próxima tentativa. Normalmente funciona na segunda ou terceira tentativa.

Técnicas avançadas de prompting

Vou te mostrar técnicas que melhoram o raciocínio, a consistência e as capacidades de automação do chatGPT para tarefas complexas.

Auto-consistência e reflexão

Peça ao chatGPT para gerar várias soluções e comparar:

Generate three approaches to reducing customer churn for a SaaS company, each in 2 sentences. Then compare them in 3 sentences and recommend the best one.

As instruções de reflexão detectam erros:

Review your previous answer for accuracy, clarity, and completeness. Identify any gaps or potential improvements.

Meta-sugestão

Peça ao chatGPT para criar prompts para você:

I need to summarize academic papers. Generate three reusable prompt templates: one for methodology, one for key findings, and one for limitations. Keep each template under 20 words.

Gerenciamento da janela de contexto

Mantenha as conversas longas focadas, lembrando ao chatGPT quais são seus objetivos:

Reminder: We're designing a data pipeline for real-time analytics. All suggestions should prioritize low latency over storage efficiency.

Now, how should we handle schema changes?

Em conversas longas, eu repito meu objetivo principal a cada poucas trocas de palavras. Isso mantém o chatGPT alinhado com o que eu realmente estou tentando realizar.

Prompting modular e multivoltas

Divida tarefas grandes em etapas sequenciais:

Exemplo de fluxo de trabalho para escrever um artigo técnico:

Sugestão 1:

Generate an outline for a 2,000-word article on API rate limiting. Include 5 main sections with 2-3 subsections each.

Sugestão 2:

Using the outline you just created, write a 200-word introduction that explains why rate limiting matters for API developers.

Sugestão 3:

Now expand the "Implementation Strategies" section. Include code examples in Python.

Verifique e ajuste em cada etapa, em vez de gerar tudo de uma vez. Para automação, os desenvolvedores podem criar scripts para essas sequências usando a API OpenAI.

Empilhamento de funções e perspectivas

Junte várias funções para respostas equilibradas:

You are both a data scientist and a project manager. Explain how to prioritize machine learning projects. Address both technical feasibility and business impact.

Descobri que juntar funções como “cientista de dados e analista de negócios” me dá respostas equilibradas quando preciso tanto de conhecimento técnico quanto de aplicação prática.

Sugestões para avaliação e autocrítica

Faça o chatGPT avaliar o próprio resultado:

[After receiving a response]

Rate your previous answer on these dimensions:
- Clarity (1-10)
- Accuracy (1-10)
- Completeness (1-10)

For any score below 8, explain what's missing and provide an improved version.

Modelos de prompt e reutilização

Crie modelos reutilizáveis para tarefas frequentes:

Modelo para análise de conjuntos de dados:

Analyze this [DATASET TYPE] dataset with [NUMBER] rows and [NUMBER] columns.

Provide:
1. Overview: Key characteristics and data types
2. Trends: Three meaningful patterns
3. Outliers: Unusual values or anomalies
4. Visualizations: Suggest three charts with rationale

Dataset: [PASTE DATA OR DESCRIPTION]

Erros comuns e como corrigi-los

Erro 1: Solicitações vagas ou muito amplas

Bad: Tell me about Python

Por que não dá certo: O chatGPT tem que adivinhar o que você quer. Você vai receber conteúdo genérico.

Corrigido:

Explain how Python's list comprehension syntax works. Include three examples: filtering a list, transforming values, and nested comprehensions.

Erro 2: Fazer várias perguntas sem relação entre si de uma só vez

Bad: Explain machine learning, recommend a Python course, and help me debug this code

Por que não dá certo: O chatGPT divide a atenção entre três tarefas. Cada resposta vai ser superficial.

Corrigido: Divida em instruções separadas, uma tarefa por vez.

Erro 3: Ignorando as limitações do modelo

Bad: What were Apple's exact revenue figures for Q3 2025?

Por que não dá certo: O chatGPT não consegue acessar dados em tempo real e pode inventar números que parecem plausíveis.

Corrigido:

Explain how to interpret a company's quarterly revenue report. What metrics should I focus on beyond top-line revenue?

Erro 4: Sem restrições ou especificações de formato

Bad: Summarize this article: [paste long article]

Por que não dá certo: Sem orientações sobre extensão, foco ou público-alvo.

Corrigido:

Summarize this article in three bullet points. Focus on actionable takeaways for data analysts. Maximum 150 words total.

Erro 5: Supondo que o chatGPT se lembre do contexto de muito tempo atrás

Ruim: Use the approach we discussed earlier (depois de 20 trocas)

Corrigido:

Use the Python pandas approach we discussed for handling missing values (forward fill method). Apply it to this new dataset: [paste data]

Conclusão

Boas sugestões para o chatGPT se resumem a uma comunicação clara. A diferença entre resultados bons e ótimos é a especificidade: diga quem é o seu público, defina limites e seja claro sobre o que você quer.

Comecei com o básico — atribuição de funções, exemplos de poucos tiros, raciocínio em cadeia — e adaptei tudo isso ao meu trabalho. Prestei atenção em quais sugestões funcionavam e quais não funcionavam. Foi assim que eu melhorei nisso.

Essas técnicas funcionam em diferentes áreas porque combinam com a forma como o chatGPT processa a linguagem. Seja programando, analisando dados ou escrevendo documentos comerciais, as mesmas regras valem: seja claro, seja específico e repita com base nos resultados.

Para desenvolver suas habilidades em IA e dados, confira nossa  Introdução ao chatGPT e Fundamentos de IA programa. Para praticar com prompts no trabalho com dados, veja Trabalhando com a API OpenAI