AI Prompt Engineering · Aula

Tom formal versus informal

Especifique uma voz profissional, casual, acadêmica ou conversacional nas solicitações.

Aula 1 de 413 etapas

Tom formal versus informal é uma aula grátis de AI Prompt Engineering no CoddyKit. Esta é a aula 1 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.

Tom: a voz do seu conteúdo

O tom é a forma como suas palavras soam para o leitor. A mesma informação pode ser transmitida com uma voz formal e autoritária ou com uma voz informal e amigável — e a escolha certa depende inteiramente do seu público, canal e objetivo.

Os modelos de IA podem reproduzir praticamente qualquer tom que você descreva — mas é necessário descrevê-lo explicitamente. Sem instruções, eles tendem a usar um registro ligeiramente formal e neutro.

O que torna a escrita formal

A escrita formal tem estas características:

  • Sem contrações (formas completas em vez de formas contraídas)
  • Sem coloquialismos ou gírias
  • Perspectiva em terceira pessoa sempre que possível
  • Frases completas e gramaticalmente complexas
  • Voz passiva ocasionalmente aceitável
  • Vocabulário técnico usado com precisão
  • Sem referências ao primeiro nome sem uma apresentação prévia
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

formal_instruction = (
    'Write in a formal, professional tone. '
    'No contractions. No colloquialisms. No first-person pronouns. '
    'Use complete, grammatically precise sentences. '
    'Vocabulary: professional but accessible — not academic jargon.'
)

response = client.messages.create(
    model='claude-opus-4-5',
    max_tokens=150,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            f'{formal_instruction}\n\n'
            f'Explain why we are updating our privacy policy.'
        )
    }]
)
print(response.content[0].text)

O que torna a escrita informal

A escrita informal tem estas características:

  • As contrações são comuns (como tá, cê vai e tô)
  • Vocabulário conversacional
  • Frases e parágrafos mais curtos
  • Primeira e segunda pessoas (eu, você, nós)
  • Humor, cordialidade ou personalidade ocasionais
  • Perguntas dirigidas ao leitor
  • Exemplos fáceis de relacionar, retirados do cotidiano
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

casual_instruction = (
    'Write in a casual, friendly tone. '
    'Use contractions freely. Use "you" to address the reader directly. '
    'Keep sentences short. Add warmth and personality. '
    'Write like you would explain this to a friend over coffee.'
)

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    max_tokens=150,
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': (
            f'{casual_instruction}\n\n'
            f'Explain why we are updating our privacy policy.'
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

O mesmo conteúdo em três tons

A maneira mais rápida de entender o tom é observar o mesmo conteúdo escrito em vários registros. Usaremos um cenário simples: informar aos usuários que nosso aplicativo ficará indisponível para manutenção na noite de sábado.

Vamos escrevê-lo em três tons: formal corporativo, informal de empresa emergente e acadêmico. Observe como o vocabulário, a estrutura das frases e a relação com o leitor mudam.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

tones = [
    ('CORPORATE FORMAL',
     'Formal, no contractions, passive voice acceptable, corporate vocabulary. No personality.'),
    ('STARTUP CASUAL',
     'Casual, contractions OK, friendly, empathetic, slightly playful. Address reader as "you".'),
    ('ACADEMIC',
     'Precise, objective, technical vocabulary, third person, no emotion, no contractions.')
]

for label, tone_desc in tones:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'Tone: {tone_desc}\n\n'
                f'Write a 2-sentence notification: our app will be down for maintenance '
                f'on Saturday from 11 PM to 2 AM UTC.'
            )
        }]
    )
    print(f'[{label}]')
    print(response.content[0].text.strip())
    print()

Especificando o tom com adjetivos

A especificação de tom mais simples é uma lista de adjetivos descritivos:

  • 'Em um tom confiante, direto e sem rodeios'
  • 'Em um tom acolhedor, empático e encorajador'
  • 'Em um tom brincalhão, espirituoso e levemente irreverente'
  • 'Em um tom sério, autoritário e preciso'

Use de dois a quatro adjetivos que capturem dimensões diferentes: nível de energia, nível de formalidade, temperatura emocional e traço de personalidade.

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

test_tones = [
    'confident, direct, no-nonsense',
    'warm, empathetic, encouraging',
    'playful, witty, slightly irreverent',
]

for tone in test_tones:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        max_tokens=60,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'Tone: {tone}.\n\n'
                f'Write one sentence of marketing copy for a new AI writing tool. '
                f'Audience: busy startup founders.'
            )
        }]
    )
    print(f'Tone ({tone}):')
    print(response.choices[0].message.content.strip())
    print()

Especificando o tom com uma persona do modelo

Uma descrição de tom baseada em uma persona costuma ser mais precisa do que usar apenas adjetivos. Em vez de dizer 'amigável', diga 'escreva como o blog de produto da Basecamp — informal, mas ponderado, nunca condescendente'.

Você pode fazer referência a estilos de escrita do mundo real:

  • 'Como uma publicação técnica do blog da Stripe'
  • 'Como Paul Graham escrevendo um ensaio sobre uma empresa iniciante'
  • 'Como um resumo executivo da Harvard Business Review'
  • 'Como uma mensagem amigável no Slack enviada por um colega que você respeita'
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

references = [
    'Write like a Stripe technical blog post: clear, precise, respects the reader\'s intelligence.',
    'Write like a Harvard Business Review executive summary: formal, data-driven, concise.',
    'Write like a friendly Slack message from a helpful colleague — casual, direct, gets to the point.'
]

topic = 'Why our new feature reduces API response time by 40%.'

for ref in references:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Style reference: {ref}\n\nWrite 2 sentences about: {topic}'
        }]
    )
    print(f'Style: {ref[:55]}...')
    print(response.content[0].text.strip())
    print()

Incompatibilidade de tom e seu custo

Uma incompatibilidade de tom ocorre quando a voz não corresponde ao público ou ao contexto. Incompatibilidades comuns:

  • Linguagem corporativa formal em um aplicativo móvel para consumidores
  • Gírias informais em um contrato jurídico
  • Linguagem excessivamente técnica em um e-mail de suporte para usuários não técnicos
  • Linguagem promocional exagerada em um README de engenharia

Um tom inadequado desgasta a confiança e obriga o leitor a se esforçar mais para extrair o significado.

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

# Mismatched tone examples
mismatches = [
    (
        'ERROR MESSAGE for a consumer app:',
        'Formal legal tone: no contractions, passive voice',
        'A fatal error has been encountered in the processing of your request.'
    ),
    (
        'LEGAL TERMS section:',
        'Casual startup tone: contractions, emojis',
        'Hey, so like, you gotta agree to our stuff before using this app okay?'
    )
]

for context, bad_tone, example in mismatches:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'CONTEXT: {context}\n'
                f'PROBLEM (wrong tone): {example}\n\n'
                f'Rewrite with the correct tone for the context. '
                f'One sentence. Explain in brackets why this tone works better.'
            )
        }]
    )
    print(response.choices[0].message.content.strip())
    print()

Controlando a temperatura emocional

Além do grau de formalidade, o tom tem uma temperatura emocional — de frio e objetivo a caloroso e entusiasmado:

  • Frio: 'Os resultados indicam uma melhoria de 12%.' (dados puros)
  • Neutro: 'Melhoramos o desempenho em 12% na versão mais recente.'
  • Caloroso: 'Temos orgulho de compartilhar que nossa equipe alcançou um aumento de 12% na velocidade.'
  • Entusiasmado: 'Isso é enorme — arrasamos com um salto de 12% no desempenho!'
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

temperatures = [
    ('COLD/OBJECTIVE',    'Purely factual, no emotion, no personality, third person.'),
    ('NEUTRAL',           'Balanced, professional, slight warmth but no enthusiasm.'),
    ('WARM',              'Friendly, first person plural ("we"), positive but measured.'),
    ('ENTHUSIASTIC',      'High energy, excited, uses exclamation points, celebrates the user.')
]

fact = 'Our app now loads 3 seconds faster after the latest update.'

for label, instruction in temperatures:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=50,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Tone: {instruction}\n\nAnnounce this fact in 1 sentence: {fact}'
        }]
    )
    print(f'[{label}]: {response.content[0].text.strip()}')

Mantendo um tom consistente

A consistência do tom é tão importante quanto a escolha do tom. Um documento que alterna entre formal e informal no meio do texto confunde os leitores e prejudica a credibilidade.

Para documentos com várias seções:

  • Defina o tom na mensagem do sistema ou no início da instrução
  • Seja explícito: 'Mantenha este tom de forma consistente em todo o texto'
  • Em textos muito longos, lembre o modelo do tom em instruções de acompanhamento
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

# System message tone sets voice for all sections
response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    messages=[
        {
            'role': 'system',
            'content': (
                'You are writing all content for a developer-focused SaaS company called GridDB. '
                'Tone: technical but approachable. No jargon without explanation. '
                'No contractions. Short sentences. No marketing superlatives. '
                'Maintain this tone consistently across every section.'
            )
        },
        {
            'role': 'user',
            'content': (
                'Write 2 short sections for our website:\n'
                '1. Hero tagline (max 8 words)\n'
                '2. One-paragraph product description (max 60 words)'
            )
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

Tom em diferentes tipos de conteúdo

Diferentes tipos de conteúdo têm tons esperados por padrão. Desviar-se deles pode ser poderoso — mas somente se for intencional:

  • Documentos jurídicos: formais e precisos → o tom informal parece pouco profissional
  • Mensagens de erro: claras e empáticas → o tom frio parece hostil
  • Textos de marketing: entusiasmados e focados em benefícios → o tom seco parece desinspirador
  • Documentação de API: técnica e concisa → floreios desperdiçam o tempo do desenvolvedor
  • Suporte ao cliente: caloroso e orientado a soluções → o tom defensivo parece combativo
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-your-key-here')

content_types = [
    ('ERROR MESSAGE', 'Empathetic, clear, action-oriented. No technical jargon. No blame.'),
    ('API DOCS',      'Terse, precise, no fluff. Technical vocabulary. Example-driven.'),
    ('SUPPORT REPLY', 'Warm, solution-focused, acknowledges frustration, offers next steps.')
]

scenario = 'A user cannot log in because their account has been temporarily locked.'

for content_type, tone in content_types:
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=80,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': (
                f'Content type: {content_type}\n'
                f'Tone: {tone}\n\n'
                f'Write 2 sentences for this scenario: {scenario}'
            )
        }]
    )
    print(f'[{content_type}]')
    print(response.content[0].text.strip())
    print()

Tom em diferentes canais

A mesma marca pode legitimamente usar tons diferentes em canais diferentes. O importante é que o tom de cada canal seja intencional e apropriado:

  • Twitter/X: informal, marcante, com foco na personalidade
  • LinkedIn: profissional, ponderado, baseado em informações relevantes
  • Boletim informativo por e-mail: caloroso, conversacional, pessoal
  • Documentos jurídicos: formais, precisos, passivos quando necessário
  • Mensagens no aplicativo: amigáveis, breves, orientadas à ação
import openai

client = openai.OpenAI(api_key='sk-your-key-here')

channels = [
    ('TWITTER', 'Casual, punchy, max 200 chars, can use one emoji'),
    ('LINKEDIN', 'Professional, insight-driven, 2 sentences, no emoji'),
    ('IN-APP',   'Friendly, action-oriented, 1 sentence, second person')
]

news = 'We just launched dark mode in our app.'

for channel, tone in channels:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        max_tokens=60,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Channel: {channel}. Tone: {tone}.\n\nAnnounce: {news}'
        }]
    )
    print(f'[{channel}]: {response.choices[0].message.content.strip()}')
    print()

Verificação de conhecimento

O aplicativo móvel de uma empresa precisa exibir uma mensagem de erro quando o pagamento falha. A mensagem atual diz: 'A transação não pode ser processada devido à insuficiência de fundos na conta financeira associada.' Qual é o principal problema de tom?

Tom formal versus informal — Recapitulação

O tom é uma das dimensões mais poderosas do controle de instruções. Principais conclusões:

  • Por padrão, a IA adota um registro neutro e formal — sempre especifique o tom desejado
  • Use combinações de adjetivos: 'confiante, direto, sem rodeios'
  • Use referências a personas: 'como uma publicação do blog da Stripe'
  • Controle a temperatura emocional: de fria e objetiva a entusiasmada
  • Adapte o tom ao tipo de conteúdo e ao público
  • Defina o tom uma vez na mensagem do sistema para manter consistente a voz do aplicativo
  • Um tom inadequado desgasta a confiança — um documento jurídico não deve soar como um tuíte
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Perguntas Frequentes

A aula “Tom formal versus informal” é grátis?

Sim — o texto completo de “Tom formal versus informal” 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 “Tom formal versus informal”?

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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 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Tom formal versus informal”?

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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  1. Tom formal versus informal
  2. Especificando seu público
  3. Estilos de escrita profissional
  4. Ajustando o nível do vocabulário
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