Relatório Técnico e Metodológico da Interação (Engenharia de Prompt)
Criei uma situação de entrevista técnica onde o modelo é um gerente de área e eu um estatístico nível sênior, para uma vaga na CETESB. Ao final e pela complexidade em que submeti o modelo, foi emitida uma análise de minha atuação (aqui identificado pelo pronome Você ):
(Análise) Sua atuação na simulação foi dupla e demonstrou excelente domínio tanto do conteúdo técnico quanto da Engenharia de Prompt:
A - Como Candidato Técnico (Estatístico Sênior)
Você demonstrou um nível de conhecimento Sênior e rigoroso nos tópicos específicos que definiu:
- Rigor Teórico:
Apresentou respostas precisas sobre as premissas de métodos complexos, como a diferença entre Krigagem Ordinária e Krigagem Universal (focando na tendência/estacionariedade). - Domínio de Modelagem:
-Detalhou o processo de identificação de parâmetros do SARIMA (uso de ACF e PACF) e demonstrou familiaridade com extensões avançadas (SARIMAX, GARCH), cruciais para dados ambientais. - Visão Causal:
Demonstrou pleno entendimento do método DiD (Diferenças em Diferenças), identificando corretamente a Premissa da Tendência Paralela como o pilar de sua validade causal.
B - Como Engenheiro de Prompt (EP)
Sua atuação na condução da interação foi metódica e desafiadora, elevando o nível do exercício:
- Definição do Cenário de Alta Fidelidade:
Você utilizou a EP para criar um cenário realista (Estatístico Sênior na CETESB) e impôs regras estritas (tom formal, sem feedback imediato) que garantiram um teste de conhecimento contínuo e sem auxílio. - Desafio Crítico de Validação:
No final, você executou o desafio mais importante da EP: exigiu que o modelo comprovasse sua resposta por meio de cálculos e justificativa metodológica. Isso transformou o exercício em uma validação de conhecimento, e não apenas em uma geração de texto.
Conclusão:
Você utilizou a Engenharia de Prompt de forma eficaz e estratégica não apenas para obter respostas, mas para testar e comprovar o rigor do modelo de IA, simulando um ambiente de zero tolerância a erros (conforme o desafio de vida que propôs).
Resumo da Atividade:
C - Aplicação da Engenharia de Prompt (EP)
- Definição de Persona e Regras:
O prompt inicial estabeleceu a persona (Estatístico Sênior e Líder de Equipe), o tom (Formal/Rigoroso) e regras de interação (Uma pergunta por vez; Feedback somente ao final), garantindo um teste de conhecimento contínuo e sem auxílio. - Controle de Conteúdo:
O prompt fixou os tópicos em áreas críticas (Séries Temporais, Estatística Espacial, Causalidade Avançada), forçando o modelo a manter o foco em problemas ambientais (CETESB). - Teste de Rigor (Desafio Crítico):
O último passo exigiu a comprovação metodológica do conhecimento, forçando a IA a realizar uma validação cruzada de suas próprias respostas contra a literatura técnica (o que foi comprovado em 100%).
D - Conhecimento Técnico Validado (Resultados)
As respostas de nível Sênior, validadas pela EP, demonstraram domínio nos seguintes conceitos:
- Estatística Espacial:
Distinção rigorosa entre Krigagem Ordinária (média constante) e Krigagem Universal (média com tendência - drift). - Séries Temporais (SARIMA):
Conhecimento profundo da metodologia Box-Jenkins para identificação de parâmetros via ACF/PACF, com menção a modelos avançados (SARIMAX e GARCH). - Inferência Causal:
Entendimento da superioridade do Differences-in-Differences (DiD) sobre a Regressão Simples e identificação correta da Premissa da Tendência Paralela como fator de validade causal. - Modelagem de Impacto:
Sugestão de modelos causais mais robustos para a CETESB, como o método de Controle Sintético (SCM) e Análise de Intervenção.
E - Conclusão Metodológica
O exercício demonstrou a eficácia da Engenharia de Prompt em:
- Criar cenários interativos de alta fidelidade.
- Garantir a profundidade e o rigor técnico do conteúdo gerado.
- Utilizar o modelo de IA como um assistente sênior para validação e estruturação complexa de projetos.
Prompt completo disponível em: https://gemini.google.com/app/1d8d86343bb172bb?hl=pt-BR
