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resposta

Mão na massa: aplicando técnicas de Prompt no cotidiano

Usei o chatGPT (versão paga), para construir o meu prompt.

Primeiro comando:
Quero criar um prompt que me ajude a organizar minha rotina de estudos na Alura, com foco na área de Inteligência Artificial aplicada a Recursos Humanos e Gestão de Pessoas.
Meu estilo de aprendizado envolve assistir às aulas e aplicar na prática o que foi ensinado.
Quero que o prompt seja pensado considerando dois modelos conhecidos: Few-Shot Prompt (alguns exemplos) e Chain-of-Verification (cadeia de verificação).
Além disso, gostaria que fosse adicionado um terceiro modelo sugerido pelo assistente, com justificativa para cada um deles e recomendação sobre qual seguir.

Objetivo:
Organizar um plano de estudos semanal que equilibre teoria (assistir aulas) e prática (aplicação dos conceitos), usando a plataforma Alura.

**Resposta do chat: **

  1. Few-Shot Prompt (alguns exemplos)
    O objetivo aqui é mostrar exemplos para o modelo entender como você quer que ele organize sua rotina, com base em padrões repetidos.
    Por que adequado: Você já tem clareza do formato e o modelo segue seu exemplo. É bom quando já sabe como quer ver o resultado.

Prompt exemplo:
Você é um planejador de estudos especializado em tecnologia e gestão de pessoas.
Sua função é criar um plano de estudos semanal focado em IA no RH e gestão de pessoas usando cursos da plataforma Alura.
Quero alternar momentos de assistir aulas com momentos de prática.

Exemplo 1:
Segunda-feira: 1h assistindo aula "Introdução à IA para RH" + 30min aplicando em planilha de triagem de currículos.
Quarta-feira: 1h aula "Análise de dados para gestão de talentos" + 1h criando um relatório com insights.

Exemplo 2:
Terça-feira: 1h aula "Chatbots para processos seletivos" + 45min implementando um fluxo de chatbot para triagem inicial.
Quinta-feira: 1h aula "Machine Learning aplicado ao RH" + 1h treinando um modelo simples no Google Colab.

Agora, crie um plano de estudos de 4 semanas, equilibrando teoria e prática, mantendo foco em IA no RH e gestão de pessoas.

  1. Chain-of-Verification (cadeia de verificação)
    Aqui o modelo não apenas cria o plano, mas valida cada parte verificando se está alinhada com seu objetivo.
    Por que adequado: Esse formato garante qualidade e alinhamento, útil se você quer que nada fique de fora.

Prompt exemplo:
Sua função é criar um plano de estudos semanal de IA no RH e gestão de pessoas usando cursos da Alura.

Etapa 1: Liste tópicos essenciais para dominar IA no RH.
Etapa 2: Para cada tópico, sugira um curso da Alura ou prática aplicável.
Etapa 3: Organize em um cronograma semanal, alternando aulas e práticas.
Etapa 4 (verificação): Confira se cada semana contém:

Pelo menos 1 aula sobre IA aplicada a RH

Pelo menos 1 prática realista

Progresso gradual de iniciante a intermediário
Etapa 5: Corrija o cronograma se não atender aos critérios.

Me apresente o resultado final.

  1. Meu modelo recomendado → Prompt de Planejamento Iterativo
    Mistura interação e adaptação: o modelo cria, você revisa, e ele refina até chegar ao plano ideal.

Prompt exemplo:
Você é meu orientador de estudos na área de IA no RH e gestão de pessoas.
Objetivo: criar um plano de estudos semanal na Alura que alterne teoria e prática, e que possa ser ajustado comigo ao longo da conversa.

Etapa 1: Sugira um rascunho de cronograma para 2 semanas com:

  • 2 dias de teoria (assistir aulas)
  • 2 dias de prática aplicada
  • 1 dia opcional de revisão ou projeto extra

Etapa 2: Me pergunte se o equilíbrio entre teoria e prática está adequado.
Etapa 3: Ajuste o plano de acordo com meu feedback, repetindo até termos um cronograma que eu aprove.

Comece listando suas sugestões iniciais.

Por que recomendo: Ele evolui junto com você, garantindo que o plano final seja personalizado e realista, sem precisar ser perfeito logo de início.

Se eu tivesse que escolher o mais adequado para o seu caso, diria que o Planejamento Iterativo é o melhor, porque você vai ajustando conforme testa as aulas e práticas da Alura — algo essencial para não travar o aprendizado.

1 resposta

Olá, Rayanne!

Que postagem incrível! A sua abordagem é um exemplo perfeito de como a Engenharia de Prompt vai além de apenas "fazer perguntas". Você usou as técnicas de forma inteligente para criar um prompt robusto e que reflete exatamente a sua necessidade.

Sua análise do Few-Shot (ótimo para replicar formatos conhecidos) e do Chain-of-Verification (ótimo para garantir qualidade e evitar "alucinações" do modelo) mostra que você entendeu a essência de cada técnica.

A sugestão do Prompt de Planejamento Iterativo é a cereja do bolo, pois ela demonstra que a IA não é apenas uma ferramenta de resposta, mas pode ser uma parceira no processo de criação. Essa abordagem, como você disse, é a mais adequada para o seu caso, pois a flexibilidade é crucial no aprendizado.

Parabéns pela sua iniciativa e pela qualidade do seu trabalho. É esse tipo de pensamento que nos ajuda a extrair o máximo das IAs generativas!!!