23 resultados para PromptEngineering
Domingo · 11 out
2026-10-11
1 matéria
IA
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Pesquisa · IA
As habilidades (skills) do Gemini permitem ensinar à IA como executar tarefas específicas, evitando que você repita as mesmas instruções em cada conversa. Em vez disso, você cria uma skill com orientações como revisar textos em português do Brasil, corrigir erros gramaticais e manter um estilo de escrita, e pode reutilizá-la quando precisar.
As skills ficam integradas aos chats do Gemini e podem ser chamadas manualmente digitando “/” seguido do nome da habilidade. O sistema também pode acionar a skill automaticamente quando ela for relevante, e ainda permite combinar várias habilidades no mesmo trabalho. A criação pode ser feita conversando com o Gemini, pela página de Habilidades, criando manualmente ou personalizando modelos prontos; o recurso está disponível para usuários com 18 anos ou mais com Conta do Google pessoal, com “Atividade nos apps do Gemini” ativada, e não atende contas do Google Workspace de trabalho ou escola no momento.
#InteligenciaArtificial · #IA · #Gemini · #Skills · #PromptEngineering · #GoogleAI
Segunda · 28 set
2026-09-28
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
O guia de prompting do Claude Opus 5.5 detalha padrões específicos para extrair melhor desempenho do modelo. A documentação afirma que o Claude Opus 5.5 gera tokens de saída mais de 30% mais rápido que o Claude Opus 5 e costuma concluir a mesma tarefa com menos tokens, sem exigir mudanças nos prompts existentes do Opus 5.
A orientação também destaca como calibrar o “effort”, principal controle para o quanto o modelo pensa, equilibrando inteligência, latência e custo. O texto recomenda começar no nível médio (padrão do Opus 5.5), testar níveis com as próprias avaliações e ajustar limites como max_tokens para evitar cortes em turnos longos e agentic.
#InteligenciaArtificial · #IA · #Claude · #PromptEngineering · #LLM · #AgentesDeIA
Quinta · 24 set
2026-09-24
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Ferramentas de IA permitem que a criação de um site, a automação de tarefas ou o desenvolvimento de aplicativos comece com uma descrição do que se quer construir, sem exigir que a pessoa escreva todo o código. Nesse contexto, transformar uma ideia em instruções claras passa a pesar mais no processo. Em 2025, o movimento ganhou o nome de vibe coding, popularizado por Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, ao descrever a prática de criar software conversando com uma IA.
Na abordagem, a pessoa acompanha menos detalhes da programação e foca em explicar o objetivo, testar o resultado e pedir mudanças, mas a qualidade final depende da orientação. Instruções abertas, como “faça um aplicativo de controle financeiro”, geram ambiguidades sobre dados, telas, acesso e tratamento de erros, enquanto comandos mais detalhados ajudam a reduzir incertezas. A divisão do trabalho muda: humanos definem o problema e os critérios de sucesso, e a IA executa parte da implementação, mantendo a necessidade de revisão e julgamento em projetos com dados sensíveis ou grande escala.
#InteligenciaArtificial · #IA · #vibecoding · #PromptEngineering · #DesenvolvimentoDeSoftware · #Programacao
Domingo · 20 set
2026-09-20
1 matéria
IA
Destaque
Pesquisa · IA
Engenheiros que tentam colocar agentes baseados em LLM em produção relatam que a confiabilidade desaba quando pessoas reais usam o sistema. Mesmo com saídas estruturadas e limites como “título com até 80 caracteres”, uma pequena fração das requisições pode gerar respostas sem sentido e “explodir” o fluxo.
Para reduzir esse risco, o caminho passa por medir o comportamento e rodar testes em grande volume, usando a ideia de pass@k para detectar falhas raras. O debate também aponta que prompts não são o fator decisivo: adicionar um novo prompt muda o “universo” de contexto do agente e pode desestabilizar comportamentos já desejados.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #LLM · #PromptEngineering · #passk · #TestesDeIA
Sexta · 18 set
2026-09-18
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Agentes de IA podem pesquisar informações, usar ferramentas, executar etapas de uma tarefa e tomar decisões ao longo do processo, mas o desempenho depende de instruções bem definidas. Para funcionar como esperado, as orientações precisam dizer o que deve ser feito, quais limites devem ser respeitados e como agir quando surgirem situações fora do roteiro.
A OpenAI recomenda dividir tarefas complexas em etapas menores, definir ações específicas e antecipar casos em que faltam informações, enquanto a Anthropic destaca a importância de contexto suficiente e estruturas que ajudem o agente a distinguir partes da tarefa. Também é indicado começar com a instrução exata, prever entradas e saídas das ferramentas, usar exemplos próximos da situação real e deixar claro o que o agente não deve fazer, além de ajustar as instruções após testes e revisões.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #PromptEngineering · #OpenAI · #Anthropic · #Automacao
Quinta · 17 set
2026-09-17
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Um guia propõe duas regras para usar modelos de linguagem (LLMs) como revisores de texto, sem “pasteurizar” a escrita. A recomendação é escrever primeiro por conta própria e, depois, pedir a um modelo para identificar falhas. O texto alerta que leitores tendem a perceber quando o resultado parece “output” de IA, mesmo após tentativas de humanização.
As regras centrais dizem para não usar nenhuma palavra ou expressão que o LLM sugira e para evitar qualquer tipo de incentivo do modelo. Em vez de aceitar elogios sobre estrutura e escolhas, o guia orienta a tratar o modelo como ferramenta para apontar problemas — como excesso de voz passiva, repetições e palavras de reforço — e aplicar correções em passes, com reescritas e comparação cuidadosa.
#InteligenciaArtificial · #IA · #LLM · #EscritaComIA · #PromptEngineering · #RevisaoDeTexto · #IAgenerativa
Segunda · 14 set
2026-09-14
1 matéria
Eng · Dev com IA
Destaque
Engenharia · Software com IA
Repetir a mesma pergunta em um LLM pode gerar cobranças a cada resposta, mesmo quando nada mudou. A proposta é criar uma chave de cache por “fingerprint” dos insumos e dependências (request, contexto, configurações do modelo e dados subjacentes) e reutilizar a resposta quando ela continuar válida e segura.
O texto descreve uma estratégia em três níveis: cache exato com normalização e hash SHA-256 em um store como Redis; cache semântico com embeddings e busca por similaridade (com limiar de cosseno entre 0,90 e 0,95, ajustável); e um modelo híbrido que tenta o exato primeiro e só faz a busca semântica em caso de “miss”. Em ambos os casos, a chave precisa considerar contexto, versão de fontes e escopo de acesso para evitar reutilização incorreta entre usuários e documentos diferentes.
#InteligenciaArtificial · #IA · #LLM · #Caching · #EngenhariaDeSoftware · #Programacao · #PromptEngineering
Domingo · 06 set
2026-09-06
1 matéria
IA
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Pesquisa · IA
Assistentes de IA podem ser personalizados para seguir regras específicas, como evitar certos termos, usar apenas fontes selecionadas e responder em um estilo de linguagem definido. A proposta é criar versões segmentadas de chatbots para objetivos como curadoria de notícias e até controle de finanças, sem precisar repetir todas as instruções a cada novo prompt.
Ferramentas como Google Gemini (Gems), Claude (Projetos), ChatGPT (Projetos) e Perplexity (Fluxos de trabalho) oferecem áreas para configurar essas diretrizes, com opção de incluir arquivos de referência. O processo recomendado inclui escrever instruções detalhadas e, para montar o texto das regras, usar a própria IA para gerar um modelo de prompt com objetivo, persona, formato das entregas e limites do que a IA deve ou não fazer.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AssistenteDeIA · #PromptEngineering · #ChatGPT · #GoogleGemini · #Claude
Quinta · 03 set
2026-09-03
2 matérias
Eng · Dev com IA
Destaque
Engenharia · Software com IA
A Shopify apresentou o Gisting, uma técnica para comprimir prompts longos de LLM em um conjunto menor de tokens “gist” aprendidos, com foco em aumentar o throughput e reduzir o custo de inferência. A empresa afirma que, durante o uso, a substituição do texto extenso por gist tokens reduz a latência ponta a ponta e melhora a taxa de processamento sem alterar os pesos centrais do modelo.
No Sidekick, o sistema prompt caiu de cerca de 6.000 tokens para 1.500 gist tokens, mantendo a qualidade das previsões. Com 350 requests por minuto, o tempo para o primeiro token (TTFT) passou de 438 ms para 354 ms, a latência end-to-end caiu de 6,8 s para 4,2 s e o throughput subiu de 20,2 para 23,4 QPS, permitindo reduzir a alocação de GPUs.
#InteligenciaArtificial · #IAgenerativa · #LLM · #PromptEngineering · #DesenvolvimentoDeSoftware · #InferenciaDeIA · #Tokenization
IA
Pesquisa · IA
Uma estrutura simples de prompt pode orientar a IA e reduzir rodadas de ajustes nas respostas. Em vez de pedidos genéricos como “faça um texto sobre marketing”, a recomendação é definir quatro elementos: papel (a função que a IA deve assumir), tarefa (a ação principal), contexto (dados, público, objetivos e restrições) e formato (como o conteúdo deve ser organizado).
A lógica vale tanto para demandas profissionais quanto para situações do dia a dia. Ao incluir perspectiva, objetivo e formato, o comando diminui ambiguidades e facilita que a ferramenta entregue exatamente o que o usuário espera, mesmo que a primeira resposta ainda possa precisar de pequenas correções.
#InteligenciaArtificial · #IA · #PromptEngineering · #Produtividade · #GeracaoDeConteudo · #MarketingDigital
Quarta · 02 set
2026-09-02
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Pesquisadores brasileiros desenvolveram o protocolo gratuito “Código Humanitas”, que pode ser inserido no início de conversas com ferramentas de IA como ChatGPT, Claude e Gemini. A proposta é orientar a IA a citar fontes verificáveis, considerar múltiplos pontos de vista e recomendar validação humana em decisões importantes.
O Código Humanitas foi desenvolvido pelo grupo da PUCPR, com Ronaldo Lemos, e busca aumentar a transparência e a responsabilidade das respostas geradas. Com isso, usuários passam a ter um caminho prático para exigir checagem e revisão humana quando o assunto envolver impactos relevantes.
#InteligenciaArtificial · #IA · #PromptEngineering · #TransparenciaIA · #Responsabilidade · #ChatGPT · #Gemini · #Claude
Domingo · 30 ago
2026-08-30
1 matéria
IA
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Pesquisa · IA
A memória do ChatGPT ajuda a IA a manter informações relevantes sobre o usuário entre conversas. Com o recurso ativado, o chatbot pode considerar preferências de escrita, contexto de projetos e outras informações compartilhadas anteriormente, sem exigir que você repita tudo a cada novo chat.
O sistema funciona com memórias salvas e com referência ao histórico de conversas. O texto recomenda excluir memórias antigas, começar a salvar preferências claras, permitir que a IA lembre de projetos de longo prazo, usar o Chat Temporário quando quiser “recomeçar do zero” e dar feedback objetivo sobre o que funcionou para orientar interações futuras.
#InteligenciaArtificial · #IA · #ChatGPT · #MemoriaDoChatGPT · #PromptEngineering · #IAgenerativa
Sábado · 29 ago
2026-08-29
1 matéria
IA
Destaque
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Pesquisa · IA
O Google Maps recebeu uma atualização que amplia o uso do aplicativo durante viagens com a integração do Gemini. O recurso Ask Maps (Pergunte ao Maps) passa a entender perguntas em linguagem natural e ajuda em tarefas que vão além de rotas e endereços, funcionando como um guia para planejar passeios, achar restaurantes e descobrir atrações.
O Ask Maps consegue combinar diferentes critérios na mesma busca, como tipo de experiência, distância máxima, horário de funcionamento, preferências de alimentação e características de estabelecimentos. Para obter melhores sugestões, a orientação é ser específico nos pedidos, informando detalhes do que o grupo quer e das condições desejadas.
#InteligenciaArtificial · #IA · #GoogleMaps · #Gemini · #IAgenerativa · #Turismo · #PromptEngineering
Segunda · 24 ago
2026-08-24
1 matéria
Eng · Dev com IA
Destaque
Engenharia · Software com IA
A Anthropic substituiu o Workbench, ferramenta de testes de prompts na Console de desenvolvedores, por Playground em 18 de agosto. A mudança vai além do nome: recursos como prompts salvos, histórico de versões, evals e compartilhamento em equipe foram removidos, e o novo Playground é stateless, sem armazenamento em servidores da empresa. Quem tinha dados no Workbench tem até 1º de setembro para exportar.
Em um teste comparando os dois ambientes, a Anthropic gerou uma revisão de PR em JSON com resposta correta já na primeira tentativa, usando o modelo claude-sonnet-5 e exportando diretamente para Python sem precisar editar a saída. Já no OpenAI, o Playground (chamado Chat) respondeu corretamente na primeira tentativa, mas a exportação falhou para o objetivo de rodar o bot: o arquivo gerado continha o transcript e a resposta anterior, e o código exportado não retornou nada novo sem ajustes manuais.
#InteligenciaArtificial · #IA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #Programacao · #PromptEngineering · #LLM · #Anthropic · #OpenAI
Segunda · 17 ago
2026-08-17
2 matérias
IA
Destaque
Pesquisa · IA
O “Hanover Institute for Public Policy” se apresenta como um think tank sobre Israel e Palestina, mas não é uma organização real: seus relatórios não têm bylines e um aviso no site diz que foi criado em nome da Israeli Government Advertising Agency, pela Piro, Inc. Os textos seguem um formato pensado para credibilidade, com dados, tabelas e tom neutro, para atrair respostas de chatbots como Claude e Gemini.
A Piro descreve o serviço como “AI Story Optimization”, e analistas apontam que a prática se encaixa no que é chamado de “LLM poisoning”. Desde 6 de agosto, a entidade publicou mais de 100 relatórios, e uma análise com GPTZero sinalizou 11 de 12 artigos como possivelmente escritos por IA; a investigação também cita um contrato de US$ 46,5 milhões para sites pró-Israel voltados a influenciar chatbots.
#InteligenciaArtificial · #IA · #LLM · #Chatbots · #Disinformacao · #PromptEngineering · #Gemini · #Claude
Eng · Dev com IA
Destaque
Engenharia · Software com IA
Sistemas de seleção baseados em LLM estão sendo discutidos como uma forma de automatizar tarefas de procurement, como escolher o centro de custos responsável pelos custos. O fluxo tradicional com dados estruturados usava um dataset, treinamento e uma camada final de decisão; com LLMs, o desafio passa a ser transformar texto em IDs de banco de dados e integrar a saída do modelo aos sinais do sistema.
A apresentação também destaca limitações como janela de contexto restrita, risco de comportamento incorreto quando há histórico grande e necessidade de mitigar prompt injections, além de dificuldades de rastrear chamadas internas. Para reduzir variação, foi citado o uso de temperatura 0 e a criação de uma “regra 0” para remover randomness, enquanto o código e partes do material foram gerados com apoio de IA durante o desenvolvimento.
#InteligenciaArtificial · #IA · #LLM · #DesenvolvimentoDeSoftware · #Automacao · #PromptEngineering · #AgentesDeIA
Sábado · 15 ago
2026-08-15
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
O ThoughtDAG, apresentado no Hacker News, é um “editable context graph” para conversas com LLMs, com foco em tornar o histórico e as mudanças de contexto visíveis e rastreáveis. A proposta permite inspecionar o que entra na próxima solicitação, mostrando como alterações em arestas do grafo afetam o que o modelo recebe e o resultado gerado.
O sistema destaca que o efeito aparece apenas em condições experimentais e que o contexto pode ser “poluído” quando ramos não relacionados são incluídos, alterando a resposta mesmo com o prompt permanecendo igual. Com o grafo, o usuário consegue revisar o que foi removido ou conectado, além de prever o que o modelo vai receber, mantendo “wires” explícitos e sem memória oculta.
#InteligenciaArtificial · #IA · #LLM · #PromptEngineering · #AgentesDeIA · #ContextGraph · #HackerNews
Sexta · 14 ago
2026-08-14
1 matéria
Eng · Dev com IA
Destaque
Engenharia · Software com IA
Um demo com Claude Code mostrou que colocar “tudo o que existe” em um arquivo como CLAUDE.md pode estourar o contexto e levar a falhas no comportamento do agente. No exemplo, ao adicionar tratamento de erro em um endpoint, o teste esperava 404 para um pedido ausente, mas retornou 500, com um AssertionError.
A conversa destacou que o problema não é só o modelo: o agente envia toda a sessão (chat, prompts e conteúdo anexado) para o LLM a cada interação, o que pode “encher” a janela de contexto. Para contornar isso, os palestrantes defendem substituir o prompt “engordado” por context engineering com skills, carregando documentos apenas quando gatilhos específicos indicam que aquele contexto é necessário.
#InteligenciaArtificial · #IAgenerativa · #AgentesDeIA · #ContextEngineering · #ClaudeCode · #PromptEngineering · #DesenvolvimentoDeSoftware
Terça · 11 ago
2026-08-11
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Pedir que uma inteligência artificial resolva uma tarefa complexa de uma só vez pode levar a respostas superficiais, omissões e etapas mal executadas. O prompt chaining (ou encadeamento de prompts) propõe dividir o trabalho em etapas menores, em que cada resposta serve de base para o próximo comando.
A sequência pode começar com coleta e organização de informações, seguida de análise e, por fim, a elaboração do resultado. Com isso, fica mais fácil revisar o caminho, corrigir erros pontuais e aplicar a técnica em áreas como marketing, produção de conteúdo, RH e finanças, seguindo uma lógica de organizar → analisar → decidir/estratégia → produzir → revisar.
#InteligenciaArtificial · #IA · #PromptEngineering · #PromptChaining · #IAgenerativa · #ProdutividadeComIA
Segunda · 10 ago
2026-08-10
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Tokens, temperatura e contexto aparecem com frequência em documentações, cursos e configurações avançadas de ferramentas de inteligência artificial, inclusive nas respostas de chatbots. Esses conceitos explicam como os modelos processam comandos: a IA trabalha com pequenas unidades de texto chamadas tokens, e a quantidade disponível define limites de prompt e de resposta. Já a temperatura controla o nível de criatividade, afetando desde a consistência até a variedade das respostas.
O contexto representa o conjunto de informações que o modelo consegue considerar durante a conversa, e quando o limite é atingido mensagens antigas podem deixar de ser levadas em conta. Com isso, a qualidade do resultado pode melhorar quando o usuário organiza melhor as instruções, resume informações essenciais ao longo do diálogo e ajusta o prompt com objetivo, formato e restrições claras.
#InteligenciaArtificial · #IA · #IAgenerativa · #Tokens · #Temperatura · #JanelaDeContexto · #PromptEngineering
Sábado · 08 ago
2026-08-08
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Threads de e-mail longas viraram um gargalo de tempo para muita gente, mas ferramentas de IA passaram a transformar conversas extensas em resumos com decisões, pendências e próximos passos. Segundo a matéria, o Gmail e o Outlook já oferecem esse recurso nativamente a partir de 2026 (no Gmail com base no Gemini e, no Outlook, com o botão Summary by Copilot entre 2025 e 2026). Para quem usa outras plataformas, é possível obter o mesmo efeito colando a thread em ChatGPT, Claude ou Gemini com um prompt bem definido.
O que muda na prática é a velocidade para identificar responsáveis e prazos sem reler toda a conversa, além de separar o que foi decidido do que ainda está em aberto. A qualidade do resultado depende da completude da thread e da especificidade do comando (por exemplo, pedir “decisões, pendências e próximos passos com responsável e prazo”). A matéria também alerta para cuidados com dados sensíveis e sugere, em casos mais restritos, usar modelos locais com Ollama para evitar envio de informações pela internet.
#inteligenciaartificial · #resumoautomático · #produtividade · #copilot · #gmail · #outlook · #promptengineering
Quarta · 05 ago
2026-08-05
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Pesquisadores discutiram, em um debate técnico no ecossistema do Hacker News, o tema “Position: LLMs Can't Jump”, destacando que grandes modelos de linguagem tendem a não conseguir “pular” etapas no raciocínio como humanos fariam. A discussão aponta limitações práticas do que esses modelos conseguem inferir quando a tarefa exige encadeamentos mais longos e consistentes. O foco é entender onde o desempenho falha e por quê.
Na prática, isso reforça a necessidade de desenhar fluxos de trabalho para devs e times de produto com validações, etapas explícitas e checagens de consistência — em vez de confiar apenas em respostas diretas do modelo. Para quem constrói aplicações com LLMs, a mensagem é: trate o modelo como componente de um sistema, não como “atalho” para qualquer problema.
#LLM · #grandesmodelosdelinguagem · #machinelearning · #raciocinio · #promptengineering · #AIalignment
Domingo · 02 ago
2026-08-02
1 matéria
IA
Destaque
Pesquisa · IA
Um usuário compartilhou um “benchmark” pessoal usando o Claude Opus (da Anthropic) para gerar SVGs a partir de prompts. No exemplo citado, o modelo produziu um desenho de um sapo com anotações estruturais e descrições editoriais exagerando a anatomia, incluindo a “mandíbula Habsburgo” e dentes inferiores projetando sobre o lábio superior.
O que chama atenção é como o modelo consegue interpretar instruções e ainda adicionar interpretações “criativas” ao detalhar partes do desenho. Para devs e makers, isso reforça a utilidade de LLMs para gerar assets (como SVG) e também a necessidade de revisar/ajustar prompts quando o objetivo é precisão visual ou consistência anatômica.
#inteligenciaartificial · #LLM · #Anthropic · #Claude · #SVG · #promptengineering · #IAgenerativa