Escrevendo solicitações eficazes de acompanhamento

Uma instrução de acompanhamento não é uma reclamação — é um sinal de correção que orienta o modelo em direção a um resultado melhor.

Instruções de acompanhamento eficazes especificam o que estava errado e o que você deseja em vez disso. Acompanhamentos vagos, como "Tente novamente" ou "Isso não está exatamente certo", não oferecem ao modelo nada útil com que trabalhar.

Aprender um pequeno conjunto de padrões de correção de rumo permite resolver rapidamente quase qualquer tipo de problema em um resultado.

Quando uma resposta é longa, prolixa ou contém conteúdo desnecessário, use padrões de redução de tamanho:

• "Torne-a mais curta — tente usar 100 palavras."
• "Remova o parágrafo introdutório e todas as frases de preenchimento."
• "Resuma o texto acima em três frases."
• "Reduza este texto pela metade sem perder os pontos principais."

A especificidade ajuda: informar ao modelo uma quantidade de palavras desejada ou algo específico que deve ser removido é mais eficaz do que simplesmente dizer "mais curto".

Quando uma resposta é muito geral ou superficial, use padrões que acrescentem especificidade:

• "Seja mais específico sobre o modelo de preços."
• "Forneça números concretos, não porcentagens."
• "Concentre-se no caso em que o usuário é proprietário de uma pequena empresa, não de grandes empresas."
• "O conselho sobre segurança está muito vago — indique a vulnerabilidade específica e como corrigi-la."

Esses padrões restringem o foco do modelo à dimensão na qual você precisa de mais profundidade.

Quando uma resposta inclui conteúdo que você não deseja, use padrões de remoção:

• "Remova a parte sobre o contexto histórico — preciso apenas da situação atual."
• "Exclua os dois últimos itens da lista, pois eles fogem do tema."
• "Reescreva sem o parágrafo de isenção de responsabilidade no final."
• "Remova tudo depois do terceiro ponto e termine ali."

Indique a seção específica que deve ser removida. Dizer "remova as partes irrelevantes" é ambíguo — o modelo pode não concordar sobre o que é irrelevante.

Quando uma resposta está correta, mas é abstrata, use padrões de acréscimo de exemplos:

• "Acrescente um exemplo concreto depois de cada item da lista."
• "Ilustre o terceiro ponto com um cenário do mundo real."
• "Forneça um trecho de código de antes e depois para cada boa prática."
• "Acrescente um contraexemplo mostrando o que NOT fazer para cada recomendação."

Os exemplos tornam orientações abstratas práticas. Esse padrão é especialmente útil para conteúdo instrucional e guias passo a passo.

Quando uma resposta tem o conteúdo certo, mas a estrutura errada, use padrões de reformatação:

• "Reescreva isto como uma lista com marcadores."
• "Converta isto em um guia numerado passo a passo."
• "Divida isto em seções com títulos H2."
• "Formate isto como uma tabela comparativa: Recurso | Opção A | Opção B."

Os acompanhamentos de reformatação preservam o conteúdo e alteram apenas a apresentação. Eles apresentam baixo risco — a substância já está boa.

Você pode combinar vários padrões de correção em uma única instrução de acompanhamento:

"Reescreva a resposta acima como uma lista com marcadores, remova a seção sobre o contexto histórico e acrescente um exemplo de código para cada ponto. Mantenha o texto abaixo de 300 palavras."

Isso é mais eficiente do que enviar quatro mensagens de acompanhamento separadas. No entanto, mantenha o acompanhamento combinado claro e legível — se ele ficar complexo, divida-o em dois acompanhamentos em vez de enviar uma instrução confusa.

Você pode automatizar a correção de acompanhamentos em um fluxo de processamento em Python, acrescentando instruções de correção ao histórico da conversa:

As instruções de acompanhamento mais eficazes fazem referência a partes específicas da resposta anterior. Isso elimina a ambiguidade:

• Fraco: "Você pode melhorar a segunda parte?"
• Forte: "Na seção intitulada 'Considerações de segurança', a orientação é muito geral. Reescreva essa seção com três regras específicas de firewall."

Fazer referência a uma seção, frase ou ponto específico por meio de uma citação ou de seu nome obriga o modelo a se concentrar exatamente no que você quer dizer.

Às vezes, um padrão de acompanhamento não produz a melhoria que você deseja. Sinais de uma conversa travada:

• O modelo volta à mesma estrutura depois de duas correções
• Ele reconhece sua correção, mas continua cometendo o mesmo erro
• Cada correção cria um novo problema enquanto resolve o antigo

Nesse momento, começar de novo com uma instrução original reescrita costuma ser mais rápido do que continuar corrigindo. Abordaremos essa decisão em uma lição posterior.

Como os padrões de correção podem ser reutilizados, vale a pena manter uma pequena biblioteca pessoal de frases de acompanhamento às quais você recorre repetidamente:

• "Torne mais curto — use X palavras como objetivo."
• "Acrescente um exemplo concreto para cada ponto."
• "Reescreva como uma lista com marcadores e um resumo de uma linha no início."
• "Remova a isenção de responsabilidade / o contexto histórico / o conteúdo introdutório desnecessário."
• "Seja mais específico sobre [X] — forneça números / etapas / código reais."

Armazenar essas frases em um arquivo de texto ou aplicativo de anotações economiza tempo em todas as sessões futuras.

Você pediu ao modelo que escrevesse uma descrição de produto para um aplicativo de gerenciamento de projetos. Ele retornou um ensaio de 600 palavras abordando a história, a filosofia, os principais recursos, os preços e uma comparação com concorrentes do aplicativo. Você precisava apenas de uma descrição de 100 palavras dos principais recursos para uma seção de destaque de um site.

Qual instrução de acompanhamento é mais eficaz?

Instruções de acompanhamento são sinais de correção, não reclamações. Os cinco padrões principais — encurtar, especificar, remover, acrescentar exemplos e reformatar — abrangem a grande maioria dos problemas de resultados que você encontrará.

Os princípios fundamentais são: seja específico sobre o que estava errado, faça referência à seção relevante e combine padrões quando necessário. Quando os acompanhamentos deixarem de funcionar, considere começar de novo.

Na próxima lição, você praticará conversas com várias etapas que se baseiam em respostas anteriores, em vez de corrigi-las.