Lista dos 26 Princípios de um bom Prompt:

1. **Sem Necessidade de Polidez**: Evite frases educadas como "por favor" e "obrigado" e vá direto ao assunto.

2. **Público-alvo**: Integre o público-alvo pretendido no prompt.

3. **Divisão de Tarefas**: Divida tarefas complexas em prompts mais simples e sequenciais.

4. **Use Diretivas Afirmativas**: Use diretivas afirmativas como ‘faça’, evitando linguagem negativa como ‘não faça’.

5. **Clareza e Compreensão**: Use prompts como “Explique [tópico] em termos simples”, ou “Explique como se eu tivesse 11 anos”.

6. **Incentivos às Respostas**: Adicione frases como “Vou dar uma gorjeta de $xxx por uma solução melhor!”

7. **Prompting Baseado em Exemplos**: Implemente o prompting de poucos exemplos usando exemplos.

8. **Formatação Estruturada**: Comece os prompts com ‘###Instrução###’, seguido de ‘###Exemplo###’ ou ‘###Pergunta###’ se relevante.

9. **Tarefas Claras**: Use frases como “Sua tarefa é” e “Você DEVE”.

10. **Aviso de Penalidade**: Use “Você será penalizado”.

11. **Respostas Naturais**: Peça respostas de maneira natural e humana.

12. **Pensar Passo a Passo**: Use palavras guia como “pense passo a passo”.

13. **Consciência de Viés**: Adicione “Garanta que sua resposta seja imparcial e não dependa de estereótipos”.

14. **Detalhamento Interativo**: Permita que o modelo faça perguntas até ter informações suficientes para responder com precisão.

15. **Aprendizado e Teste**: Use prompts como “Ensine-me [tópico] e inclua um teste no final”.

16. **Atribuir Papéis**: Atribua um papel específico aos modelos de linguagem de grande escala.

17. **Uso de Delimitadores**: Empregue delimitadores no prompt.

18. **Repetição para Ênfase**: Repita uma palavra ou frase específica várias vezes dentro de um prompt.

19. **Combinação de Cadeia de Pensamento e Poucos Exemplos**: Combine essas técnicas para melhores resultados.

20. **Iniciadores de Saída**: Use iniciadores de saída começando sua resposta com o início da saída desejada.

21. **Pedidos de Escrita Detalhada**: Peça um texto detalhado sobre um tópico, especificando a inclusão de todas as informações necessárias.

22. **Correções Específicas de Estilo**: Faça melhorias gramaticais e de vocabulário sem alterar o estilo do usuário.

23. **Prompts de Codificação Complexos**: Gerencie prompts de codificação multi-arquivos de forma eficaz.

24. **Iniciar ou Continuar Textos**: Use palavras ou frases específicas para continuar ou iniciar textos.

25. **Requisitos Explícitos**: Declare requisitos claros que o modelo deve seguir.

26. **Imitar Estilo de Texto**: Peça textos que imitem o estilo de uma amostra fornecida.

Tradução efetuada pelo GPT personalizado

Os 26 princípios de uma boa pergunta (Prompt):

1. **Não é necessária polidez**: Evite frases educadas como "por favor" e "obrigado" e vá direto ao assunto.

2. **Audiência pretendida**: Integrar o público-alvo na mensagem.

3. **Desmembrar as tarefas**: Dividir as tarefas complexas em mensagens mais simples e sequenciais.

4. **Utilizar directivas afirmativas**: Utilizar directivas afirmativas como "faça", evitando linguagem negativa como "não faça".

5. **Clareza e compreensão**: Utilize sugestões como "Explique [tópico] em termos simples" ou "Explique-me como se eu tivesse 11 anos".

6. **Incentivar as respostas**: Adicione frases como "Vou dar uma gorjeta de $xxx por uma solução melhor!"

7. **Sugestões baseadas em exemplos**: Implemente um prompt de poucos disparos utilizando exemplos.

8. **Formatação estruturada**: Iniciar as perguntas com '###Instrução###', seguido de '###Exemplo###' ou '###Pergunta###', se relevante.

9. **Limpar tarefas**: Utilizar frases como "A tua tarefa é" e "DEVES".

10. **Aviso de penalização**: Usar "Vais ser penalizado".

11. **Respostas naturais**: Peça respostas de uma forma natural, semelhante à humana.

12. **Pense passo a passo**: Utilizar palavras-chave como "pense passo a passo".

13. **Consciência de preconceitos**: Acrescente "Certifique-se de que a sua resposta é imparcial e não se baseia em estereótipos."

14. **Detalhamento interativo**: Permitir que o modelo faça perguntas até ter informações suficientes para responder com precisão.

15. **Aprendizagem e teste**: Utilizar avisos como "Ensina-me [tópico] e inclui um teste no final".

16. **Atribuir funções**: Atribuir uma função específica aos modelos linguísticos de grande dimensão.

17. **Utilizar Delimitadores**: Utilizar delimitadores no prompt.

18. **Repetição para dar ênfase**: Repetir uma palavra ou frase específica várias vezes numa mensagem.

19. **Combinação de cadeia de pensamento e de poucas imagens**: Combine estas técnicas para obter melhores resultados.

20. **Output Primers**: Use primers de saída, começando a sua resposta com o início da saída desejada.

21. **Pedidos de escrita detalhada**: Pedir uma redação detalhada sobre um tópico, especificando a inclusão de toda a informação necessária.

22. **Correcções específicas do estilo**: Fazer melhorias gramaticais e de vocabulário sem alterar o estilo do utilizador.

23. **Pedidos de codificação complexos**: Lidar eficazmente com pedidos de codificação de vários ficheiros.

24. **Iniciar ou continuar textos**: Utilizar palavras ou frases específicas para continuar ou iniciar textos.

25. **Requisitos explícitos**: Indicar requisitos claros que o modelo deve seguir.

26. **Imitar estilo de texto**: Solicitar texto que imite o estilo de uma amostra fornecida.

2ª tradução efetuada pelo DeepL