Ajustando o nível do vocabulário
Controle a complexidade: linguagem simples de nível fundamental ou terminologia específica do domínio.
Ajustando o nível do vocabulário é uma aula grátis de AI Prompt Engineering no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Prompt Engineering, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Prompt Engineering inclui 4 aulas no total.
Vocabulário: o controle de legibilidade
O nível do vocabulário é o fator isolado mais importante para determinar se o seu conteúdo parece acessível ou excludente. Uma simples mudança na escolha das palavras pode fazer a diferença entre uma resposta que cria conexão com o leitor e outra que o afasta.
Os modelos de IA podem operar em todo o espectro vocabular — da simplicidade adequada para crianças pequenas à complexidade de um doutorado —, mas você precisa ajustar esse controle explicitamente.
Linguagem simples, sem jargão
Solicitar uma linguagem simples e sem jargão é fundamental para conteúdo voltado ao consumidor, documentação de suporte e comunicação entre equipes.
Solicitações eficazes:
- 'Use linguagem simples, sem jargão técnico'
- 'Explique como se o leitor não tivesse nenhum conhecimento prévio nesta área'
- 'Todo termo técnico deve ser explicado em linguagem simples quando usado pela primeira vez'
- 'Substitua qualquer palavra que uma criança típica de 10 anos não conheceria'
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=150,
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'Explain what encryption is. '
'Simple language only — no technical jargon. '
'If you must use a technical word, immediately define it in plain English in parentheses. '
'Target reading level: general public with no tech background. '
'3 sentences maximum.'
)
}]
)
print(response.content[0].text)Especificações do nível de leitura
O nível escolar Flesch-Kincaid mede a dificuldade de leitura com base no ano escolar dos US. Você pode solicitá-lo diretamente:
- 'Nível de leitura da 8ª série' → acessível para a maioria dos adultos
- 'Nível de leitura da 5ª série' → simples o suficiente para crianças ou falantes não nativos
- 'Nível de leitura da 12ª série' → adulto instruído; alguma complexidade é aceitável
- 'Nível de leitura universitário' → pressupõe formação pós-secundária
As solicitações de nível escolar funcionam surpreendentemente bem para controlar a complexidade do vocabulário.
import openai
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
levels = ['5th-grade', '8th-grade', '12th-grade', 'college']
for level in levels:
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
max_tokens=60,
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
f'Explain what a database index is. '
f'Reading level: {level}. 2 sentences maximum.'
)
}]
)
print(f'[{level}]: {response.choices[0].message.content.strip()}')
print()Pressupondo conhecimento especializado
Ao escrever para especialistas de uma área, o jargão não é um problema — é eficiência. Especialistas preferem terminologia técnica precisa a explicações simplificadas.
Solicitações para vocabulário de nível especializado:
- 'Pressuponha conhecimento especializado — não são necessárias definições'
- 'Use livremente a terminologia técnica'
- 'Escreva para um público de pesquisadores com doutorado nesta área'
- 'Não forneça explicações excessivamente básicas — pressuponha que o leitor conheça os fundamentos'
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
expert_prompt = (
'Explain the trade-off between MVCC and locking-based concurrency control in OLTP databases.\n'
'Audience: senior database engineers with 10+ years experience.\n'
'Assume expert knowledge — no definitions of basic terms needed.\n'
'Use technical terminology freely: transaction isolation levels, write skew, '
'phantom reads, lock contention, WAL, tuple visibility.\n'
'Max 4 sentences. Be precise, not introductory.'
)
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=200,
messages=[{'role': 'user', 'content': expert_prompt}]
)
print(response.content[0].text)Incluindo terminologia técnica
Ao escrever conteúdo educacional para alunos que precisam adquirir vocabulário técnico, você pode instruir o modelo a:
- Introduzir os termos técnicos progressivamente
- Colocar cada termo em negrito na primeira ocorrência
- Sempre associar um termo técnico ao seu equivalente em linguagem simples
- Criar um miniglossário ao final
Essa abordagem ensina vocabulário enquanto transmite o conteúdo.
import openai
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'Explain how HTTPS works for a developer just starting to learn web security. '
'Vocabulary strategy:\n'
'- Introduce technical terms gradually — start simple, add complexity\n'
'- Bold every new technical term on first use\n'
'- Immediately follow each bold term with a plain-English definition in parentheses\n'
'- End with a 4-term Glossary section\n'
'Length: 150 words max (excluding glossary).'
)
}]
)
print(response.choices[0].message.content)A auditoria de jargão
Uma auditoria de jargão solicita que o modelo revise o conteúdo existente e sinalize ou substitua termos técnicos que um não especialista talvez não entenda.
Útil para: revisar sua própria redação antes de enviá-la a um público não técnico, verificar a documentação de suporte e auditar textos de marketing quanto à acessibilidade.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
technical_text = (
'Our platform leverages a microservices architecture with asynchronous event-driven '
'communication via a Kafka message broker. Each service exposes RESTful endpoints '
'behind an API gateway that handles rate limiting and JWT authentication. '
'Horizontal pod autoscaling on Kubernetes ensures elasticity under load.'
)
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=300,
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'Perform a jargon audit on the following paragraph.\n'
'1. List every technical term a non-technical business stakeholder might not know.\n'
'2. For each term, provide a plain-English alternative (5 words or fewer).\n'
'3. Rewrite the paragraph using only the plain-English alternatives.\n\n'
f'Text:\n{technical_text}'
)
}]
)
print(response.content[0].text)Consistência do vocabulário
Manter um vocabulário consistente em todo o documento é especialmente importante na redação técnica. Quando o mesmo conceito tem vários nomes de uso comum, escolha um e use-o em todo o texto:
- Não alterne entre 'usuário', 'cliente' e 'membro'
- Não chame o mesmo sistema de 'API', 'ponto de acesso' e 'serviço' de forma intercambiável
- Não alterne entre 'banco de dados' e 'armazenamento de dados'
Solicitação: 'Use terminologia consistente em todo o texto. Em caso de dúvida, prefira [X] a [Y] para [conceito].'
import openai
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'Write a 3-section product description for our B2B SaaS platform.\n'
'VOCABULARY RULES — use these terms consistently throughout:\n'
'- Use "workspace" not "project", "environment", or "account"\n'
'- Use "team member" not "user" or "collaborator"\n'
'- Use "dashboard" not "panel", "console", or "interface"\n'
'- Use "connect" not "integrate", "link", or "sync"\n'
'Sections: Overview, Key Benefits, How It Works.\n'
'Max 100 words total.'
)
}]
)
print(response.choices[0].message.content)Vocabulário para públicos internacionais
Ao escrever para públicos globais em que o inglês pode ser uma segunda língua, a escolha do vocabulário é ainda mais importante:
- Prefira palavras mais curtas e comuns às mais longas e raras
- Evite expressões idiomáticas e verbos frasais que não podem ser traduzidos
- Evite referências culturais desconhecidas fora de uma região
- Use frases explícitas em vez de significados implícitos
- Prefira construções ativas às passivas
Solicitação: 'Escreva para um público internacional em que o inglês é uma segunda língua — vocabulário simples, sem expressões idiomáticas.'
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
current_text = (
'Our platform hits the ground running right out of the box, '
'giving your team a leg up on the competition. '
'Once you are up to speed, you will be firing on all cylinders. '
'The ball is in your court — reach out to kick off your trial.'
)
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=200,
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
'Rewrite the following text for an international audience where English is a second language.\n'
'Rules:\n'
'- Replace all idioms with literal, plain alternatives\n'
'- Use only common, short words (prefer "start" over "commence")\n'
'- No phrasal verbs ("kick off" → "start", "reach out" → "contact")\n'
'- Active voice only\n\n'
f'Text:\n{current_text}'
)
}]
)
print(response.content[0].text)Testando o vocabulário com uma autoauditoria
Peça ao modelo que audite a própria saída quanto ao nível do vocabulário depois de gerá-la. Essa abordagem em duas etapas identifica vocabulário que passou despercebido apesar das suas instruções:
- Gere o conteúdo com instruções sobre o vocabulário
- Peça ao modelo que liste as palavras que violam o nível de vocabulário e sugira substituições
import openai
client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')
# Step 1: generate with vocabulary constraint
result = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': 'Explain HTTP status codes in 3 sentences for a non-technical business person. Simple words only.'
}]
)
content = result.choices[0].message.content
print('GENERATED:')
print(content)
print()
# Step 2: vocabulary self-audit
audit = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o',
messages=[{
'role': 'user',
'content': (
f'Review the following text. List any words a typical non-technical business person '
f'(no tech background) might not know. For each flagged word, suggest a simpler alternative.\n\n'
f'Text:\n{content}'
)
}]
)
print('VOCABULARY AUDIT:')
print(audit.choices[0].message.content)Vocabulário e confiança
O nível do vocabulário afeta diretamente a confiança que os leitores depositam no seu conteúdo:
- Simples demais para o público → parece paternalista e prejudica a credibilidade
- Complexo demais para o público → parece excludente e gera confusão
- Exatamente adequado → parece escrito especificamente para esse leitor
A meta não é usar o vocabulário mais simples possível — é usar o vocabulário certo para o leitor específico. Um desenvolvedor de cadeia de blocos que lê sobre Ethereum espera terminologia precisa; um comprador de criptomoedas de primeira viagem, não.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
# Same topic, calibrated vocabulary for different trust contexts
audiences = [
('CRYPTO BEGINNER', 'No technical background, first time reading about cryptocurrency. Plain English, no assumed knowledge.'),
('BLOCKCHAIN DEVELOPER', 'Expert: knows EVM, gas fees, consensus mechanisms, smart contract bytecode. No definitions needed.')
]
topic = 'Why Ethereum uses proof-of-stake instead of proof-of-work.'
for label, spec in audiences:
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=100,
messages=[{
'role': 'user',
'content': f'Audience: {spec}\n\nExplain in 2 sentences: {topic}'
}]
)
print(f'[{label}]')
print(response.content[0].text.strip())
print()Vocabulário e voz da marca
A voz da marca é, em parte, uma escolha de vocabulário. As empresas definem suas regras de vocabulário em guias de estilo — e a IA pode seguir essas regras de forma consistente se você as especificar.
Exemplos de regras de vocabulário de marca:
- Mailchimp: 'Diga ajuda, não assistência'
- Stripe: 'Diga configurar (verbo), mas configuração (substantivo)'
- Shopify: 'Diga comerciantes, não clientes nem usuários'
Adicione as regras de vocabulário da sua marca à mensagem do sistema para obter uma saída consistente em todo o conteúdo.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')
brand_vocab_system = (
'You write content for NorthBridge, a B2B SaaS company. '
'Brand vocabulary rules:\n'
'- Say "workspace" not "account" or "project"\n'
'- Say "connect" not "integrate" or "link"\n'
'- Say "team" not "users" or "members"\n'
'- Say "get started" not "onboard" or "begin"\n'
'- Avoid: "leverage", "synergy", "ecosystem", "seamlessly"'
)
response = client.messages.create(
model='claude-opus-4-5',
max_tokens=100,
system=brand_vocab_system,
messages=[{
'role': 'user',
'content': 'Write a 2-sentence CTA for the homepage inviting users to create an account and start using integrations.'
}]
)
print(response.content[0].text)Verificação de conhecimentos
Uma empresa quer enviar um e-mail de notificação sobre uma violação de dados para todos os 50.000 usuários — a maioria consumidores não técnicos. O rascunho atual diz: 'Uma vulnerabilidade em nossa implementação de OAuth2 resultou na exfiltração não autorizada de credenciais de usuário com hash.' Qual é o principal problema de vocabulário?
Ajustando o nível do vocabulário — resumo
O nível do vocabulário controla o quanto o seu conteúdo parece acessível ou confiável. Principais técnicas:
- Solicite níveis de leitura específicos: 5ª série, 8ª série, universitário
- Use 'sem jargão' para conteúdo voltado ao consumidor e entre equipes
- Use 'pressuponha conhecimento especializado' para permitir terminologia técnica precisa
- Ensine vocabulário com introdução progressiva e negrito na primeira ocorrência
- Solicite consistência de vocabulário em todos os documentos
- Escreva para públicos internacionais removendo expressões idiomáticas e verbos frasais
- Use instruções de autoauditoria para identificar violações de vocabulário no conteúdo gerado
Perguntas Frequentes
A aula “Ajustando o nível do vocabulário” é grátis?
Sim — o texto completo de “Ajustando o nível do vocabulário” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Prompt Engineering, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Prompt Engineering inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Ajustando o nível do vocabulário”?
Controle a complexidade: linguagem simples de nível fundamental ou terminologia específica do domínio. Você pratica AI Prompt Engineering com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar AI Prompt Engineering?
Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Prompt Engineering no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Ajustando o nível do vocabulário”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de AI Prompt Engineering?
Sim. Cada aula de AI Prompt Engineering inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
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- Tom formal versus informal
- Especificando seu público
- Estilos de escrita profissional
- Ajustando o nível do vocabulário