Exemplos de prompts de AI: 10 modelos que vale a pena salvar

10 min de leitura KissMySkills

Vale a pena guardar um modelo de prompt quando ele traz quatro coisas - quem o modelo deve ser, o que precisa saber, o que produzir e qual será a estrutura da resposta - além de uma frase dizendo o que não fazer. Os dez modelos abaixo foram escritos dessa forma. Copie um, substitua as partes entre colchetes pelos seus próprios fatos, e ele funcionará bem no Claude, no ChatGPT ou no Gemini. Qualquer coisa mais curta geralmente é mais rápida de redigitar do que procurar.

Nesta página
  1. O que faz um prompt valer a pena guardar?
  2. Quais prompts se sustentam para escrever e editar?
  3. Quais prompts funcionam para textos de marketing?
  4. Quais prompts funcionam para análise?
  5. Quais prompts funcionam para código?
  6. Onde os templates de prompt falham?
  7. Quando um template já não é suficiente?

Preços dos produtos verificados em agosto de 2026.

O que faz um prompt valer a pena guardar?

Cinco camadas. A maioria dos modelos que você encontra online traz duas ou três, e é por isso que parecem bons e produzem conteúdo vazio.

  • Papel - não "você é um assistente prestativo", mas o trabalho específico, porque o trabalho traz consigo os padrões de qualidade. "Um editor de texto trabalhando em um texto de marketing" se comporta de forma diferente de "um escritor".
  • Contexto - quem lê isto, o que já sabe e qual restrição você precisa respeitar. Esta é a camada que as pessoas deixam de lado, e é ela que determina se o resultado será utilizável.
  • Tarefa - um único trabalho, declarado como um verbo com um escopo. Duas tarefas em um prompt significam que uma delas será mal executada.
  • Formato - a estrutura da resposta, incluindo contagens de palavras e títulos de seção, para que você possa colá-la em algum lugar sem precisar reformatar.
  • O negativo - uma frase dizendo o que não fazer. Os modelos têm padrões predefinidos: parágrafos de resumo, conclusões cheias de ressalvas, "unlock", "seamless". Nomeá-los é a única maneira confiável de desativá-los.

Se quiser entender o raciocínio por trás da ordem, veja como escrever prompts melhores para AI. Para ter a estrutura construída em torno de uma ideia inicial que você já tem, cole-a no Prompt Optimizer gratuito.

Quais prompts se sustentam para escrever e editar?

1. Reescreva sem perder sua voz

Você é um editor de texto trabalhando em [texto de marketing / explicação técnica].

Contexto: isto é para [audience] e aparece [where]. Minha voz é [direta e curta / calorosa e simples] - mantenha-a.

Tarefa: reescreva para ficar [30% mais curto / legível para um não especialista], mantendo todos os fatos.

Não faça: acrescente afirmações que não estejam no original, troque minhas palavras por sinônimos só para parecer diferente nem use "unlock", "seamless", "elevate" ou "in today's".

Formato: o texto reescrito, depois três tópicos nomeando o que você cortou e por quê.

Texto: [paste]

O que faz o trabalho: a lista de palavras proibidas. Sem ela, o modelo transforma silenciosamente sua voz na média de tudo o que leu.

2. Esboço que não seja igual ao de todo mundo

Você é estrategista de conteúdo na [company].

Contexto: os leitores são [audience]. Eles já conhecem [X] e estão tentando decidir [Y]. Os artigos que atualmente aparecem nas primeiras posições abordam [topic A], [topic B], [topic C].

Tarefa: esboce um texto de [1.200 palavras] sobre [topic] que responda a algo que os três não respondem.

Não faça: proponha uma seção de "Introdução", "Conclusão" ou "Benefícios de..." nem repita o fundamento que os três artigos já dominam.

Formato: H1, de cinco a sete H2s, cada um formulado como uma pergunta que um leitor digitaria, e uma linha abaixo de cada um dizendo que evidência ou exemplo deve ser incluído.

O que faz o trabalho: nomear os artigos concorrentes. Deixe isso de fora e você obterá o esboço que todo mundo recebeu.

3. Das observações brutas ao primeiro rascunho

Você está escrevendo como eu, não sobre mim.

Contexto: abaixo estão minhas observações brutas de [the meeting]. O leitor é [who] e lerá isto [em um e-mail / em um único slide]. Quando uma observação for ambígua, mantenha a ambiguidade e sinalize-a em vez de resolvê-la.

Tarefa: transforme as observações em uma [status update] de cerca de [200] palavras.

Não faça: invente números, nomes, datas ou resultados que não estejam nas observações. Não adicione um parágrafo final de resumo.

Formato: o rascunho, depois uma lista com o título "Presumido ou pouco claro" contendo tudo o que você precisou presumir.

Observações: [paste]

O que faz o trabalho: a lista "Presumido ou pouco claro". Ela tira as suposições do modelo do seu rascunho e as coloca em uma lista que você pode conferir em dez segundos.

Quais prompts funcionam para textos de marketing?

4. Cinco anúncios que são realmente cinco anúncios diferentes

Você é um redator de resposta direta.

Contexto: o produto é [product]. Ele é comprado por [buyer], que atualmente lida com isso usando [the alternative they use now]. O que essa pessoa não acredita é [main objection]. Isso roda em [platform], com no máximo [N] caracteres.

Tarefa: escreva cinco variações de anúncio, cada uma com um ângulo diferente - uma sobre a objeção, uma sobre a alternativa atual, uma sobre o custo de não fazer nada, uma sobre um resultado específico e uma sobre para quem isso não é indicado.

Não faça: escreva cinco reformulações da mesma frase, use pontos de exclamação ou alegue algo que eu não tenha informado.

Formato: numeradas de um a cinco, cada uma com seu ângulo entre colchetes antes do texto.

O que faz o trabalho: prescrever os cinco ângulos. Peça "cinco variações" e você terá uma ideia parafraseada quatro vezes.

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A mesma ideia do template 4, já preenchida: os ângulos, os prompts de objeção e os limites da plataforma estão anotados, para você não precisar refazer o briefing sempre que abrir um novo chat.

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5. Um e-mail curto

Você é um profissional de marketing por e-mail escrevendo para pessoas que [compraram uma vez e nunca voltaram / se cadastraram, mas nunca compraram].

Contexto: eles já recebem [two] e-mails por semana nossos. O último dizia [X]. Há uma ação que quero que realizem: [action].

Tarefa: escreva um e-mail de [re-engagement] com menos de [120] palavras e exatamente um link.

Não faça: comece com "Só passando para saber como você está", escreva uma linha de assunto que seja uma pergunta ou adicione um P.S. que repita a CTA.

Formato: linha de assunto com menos de 45 caracteres, texto de prévia, corpo e CTA escritos com as palavras que o leitor usaria, não as nossas.

O que faz o trabalho: "eles já recebem dois e-mails por semana". Esse único fato explica por que o modelo escreve 120 palavras em vez de 400.

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As linhas de assunto são a parte do template 5 que exige mais tentativas. Este pacote as gera em lotes com vários padrões, texto de prévia e um plano de testes, para que você escolha em vez de digitar.

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6. Texto de página de produto que argumenta em vez de listar

Você está escrevendo a página de produto de [product], vendido por [price] para [buyer].

Contexto: eles chegam de [source] já sabendo [what]. Os três motivos pelos quais as pessoas não compram são [1], [2], [3]. As provas que posso mostrar são [reviews / a number / a guarantee].

Tarefa: escreva o título principal, o subtítulo e três blocos de benefícios. Cada bloco responde a uma dessas três objeções, nessa ordem.

Não faça: descreva um recurso sem dizer o que o comprador ganha com ele e não use "revolucionário", "game-changer" ou "o máximo".

Formato: título principal, subtítulo e depois três blocos com um título e de 35 a 45 palavras.

O que faz o trabalho: mapear cada bloco para uma objeção identificada. É isso que transforma uma lista de recursos em um argumento.

Quais prompts funcionam para análise?

7. Resuma um documento em relação a uma decisão

Você está fazendo um briefing para [a CFO] que tem quatro minutos e precisa decidir [the decision].

Contexto: o documento é [what it is, who wrote it, why they wrote it]. Já sabemos [X], então não gaste espaço com isso.

Tarefa: resuma-o em relação a essa decisão. Mantenha separado o que o documento afirma e o que ele implica.

Não faça: siga seção por seção, reutilize a estrutura do próprio documento nem suavize as más notícias.

Formato: cinco tópicos com conclusões, depois uma linha com o título "Uma coisa que mudaria a decisão", e então dois tópicos com o título "O que este documento não nos diz".

[paste]

O que faz o trabalho: "em relação a essa decisão". Sem isso, você obtém um documento mais curto em vez de um briefing.

8. Compare duas opções e assuma uma posição

Você é um assistente de pesquisa sem preferência entre as duas opções.

Contexto: somos [a five-person team] com [constraint]. Usaríamos isso para [use case]. Mudar depois nos custaria [what].

Tarefa: compare [A] e [B] com base em [criteria]. Quando não tiver certeza sobre um fato atual - preços, limites, se um recurso ainda existe - diga isso em vez de fazer uma estimativa.

Não faça: termine com "depende das suas necessidades" nem apresente as opções como igualmente boas se não forem.

Formato: uma tabela em Markdown, depois "Escolha A se..." e "Escolha B se..." em uma linha cada, e então o único fato que mudaria sua recomendação.

O que faz o trabalho: proibir "depende" força um posicionamento, e a linha sobre a condição que mudaria a conclusão mostra o quanto o modelo realmente estava confiante.

Quais prompts funcionam para código?

9. Explique o código que você está prestes a alterar

Você é um engenheiro sênior trabalhando em conjunto com alguém que conhece [language], mas nunca viu esta base de código.

Contexto: este arquivo faz parte de [system]. Estou lendo-o porque [it failed in production last night / I need to change X].

Tarefa: explique em linguagem simples o que ele faz e, depois, diga o que quebra se eu alterar [the thing you want to change].

Não faça: explique a sintaxe da linguagem, repita o código linha por linha nem diga que ele "parece estar bom" sem dizer o que você verificou.

Formato: três frases sobre o propósito, uma lista numerada de efeitos colaterais e chamadas externas e, depois, riscos classificados pela probabilidade de causar problemas.

[paste code]

O que faz o trabalho: dizer por que você está lendo aquilo. Essa única cláusula transforma um passo a passo genérico em uma resposta à sua pergunta real.

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O Template 9 com a camada de contexto já escrita: ele pergunta sobre seu nível de experiência e o motivo de você ter aberto o arquivo e, então, adapta a explicação a isso, em vez de produzir o mesmo passo a passo para todo mundo.

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10. Escreva uma função pronta para produção

Você é um engenheiro sênior de [language] em uma base de código que prefere legibilidade a esperteza.

Contexto: [runtime and version], [framework], [test framework]. Os erros são tratados por [pattern]. A entrada vem de [source] e pode chegar [empty / with the wrong encoding / out of order].

Tarefa: escreva [the function] e os testes, incluindo testes para cada um desses casos de entrada inválida.

Não faça: adicione uma dependência, capture uma exceção que você não esteja realmente tratando nem escreva comentários que apenas repitam o código.

Formato: a função, depois os testes e, em seguida, uma observação curta sobre qualquer coisa que você tenha deixado de fora deliberadamente.

O que faz o trabalho: nomear como a entrada pode estar malformada. Essa é a diferença entre uma função que funciona no caminho feliz e uma que sobrevive ao contato com dados reais.

Onde os templates de prompt falham?

  • Colchetes preenchidos pela metade. Um template com três placeholders deixados como [audience] é pior do que nenhum template - o modelo inventa um público e escreve com confiança para ele.
  • Elas não podem fornecer seus fatos. Nenhum template conhece seus preços, seu índice de churn ou que a objeção é, na verdade, sobre compras. A estrutura é a parte que você pode aproveitar; os fatos são a parte que não pode.
  • As instruções de formato são obedecidas de forma literal demais. Peça cinco tópicos e você receberá cinco, mesmo quando a resposta honesta seria duas. Acrescente "menos se houver menos a dizer" quando isso for importante.
  • As negativas podem passar do ponto. Proíba palavras suficientes e o modelo começa a contorná-las de forma estranha. Três ou quatro proibições geralmente são o limite.
  • Elas ficam obsoletas silenciosamente. Um prompt ajustado aos hábitos de um modelo se deteriora quando esse modelo é substituído, sem nenhuma mensagem de erro. Você percebe porque a saída piorou.
  • Procurá-lo custa mais do que economiza. Se um prompt é curto o bastante para ser digitado novamente, um arquivo de template é administração, não alavancagem.

Quando um template já não é suficiente?

O momento em que você está colando o mesmo contexto em todo novo chat. Um template fica em um documento; você o encontra, copia, preenche, cola e faz a mesma coisa no dia seguinte. Um arquivo de Skill contém as mesmas instruções carregadas uma vez e aplicadas a todas as conversas posteriores.

Instalar um leva cerca de um minuto: o download é um ZIP cuja raiz é a pasta da Skill, com o arquivo SKILL.md dentro dela - uma pasta extra envolvendo tudo é o erro de upload mais comum. No aplicativo de desktop do Claude, abra Personalizar → Skills, faça o upload e ative-a. As Skills estão disponíveis nos planos Free, Pro, Max, Team e Enterprise; o que elas precisam é da execução de código, que você ativa em Configurações → Recursos nos planos Free, Pro e Max, e que um administrador controla em toda a organização nos planos Team e Enterprise. No ChatGPT ou Gemini, não existe um botão equivalente, então cole o conteúdo de SKILL.md nas instruções personalizadas.

Se você preferir comprar a versão testada em vez de escrever a sua, o guia do marketplace de prompts de AI explica como verificar um pacote antes de pagar por ele.

Em resumo:

Copie os dez templates acima e eles não custam nada. Se você escreve anúncios ou e-mails toda semana, o AI Ad Copy Generator e o AI Email Subject Line Generator custam US$ 9 cada, já com a camada de contexto preenchida, e o AI Code Explainer faz o mesmo com código desconhecido. Todos são compras únicas, funcionam no Claude, ChatGPT e em qualquer chat de AI sem programação e incluem garantia de reembolso de 30 dias.

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Perguntas frequentes

O que faz um modelo de prompt de IA ser bom em vez de genérico?+

Cinco camadas. Um papel específico, porque a função carrega os padrões. Contexto — quem lê, o que já sabe, qual restrição se aplica. Uma tarefa, dita como um verbo com um escopo. Um formato preciso o bastante para você colar a resposta em outro lugar sem reformatar. E um negativo: uma linha dizendo o que não fazer. Os modelos têm vícios — parágrafos de resumo no final, conclusões cheias de ressalvas, palavras como 'unlock' e 'seamless' — e nomeá-los é a única forma confiável de desligá-los. Um modelo de prompt com apenas papel e tarefa vai soar bem e produzir enchimento.

Por que dizer à IA o que NÃO fazer melhora o resultado?+

Porque a maior parte do resultado fraco de IA é o modelo recorrendo aos seus vícios, e não entendendo errado o que você pediu. Deixado sozinho, ele parafraseia a própria primeira ideia cinco vezes quando você pede cinco variações, acrescenta um parágrafo de resumo que você não queria e termina uma comparação com 'depende das suas necessidades'. Cada um desses problemas se resolve com uma frase que o proíba. Mantenha a lista de proibições em três ou quatro itens: além disso, o modelo começa a escrever de modo desajeitado para contornar as palavras proibidas.

Qual parte de um prompt importa mais?+

O contexto, e é a camada que as pessoas pulam. 'Escreva cinco anúncios para o meu produto' e 'escreva cinco anúncios para um produto comprado por gerentes de operações que hoje fazem isso em uma planilha e não acreditam que a configuração seja rápida' produzem resultados completamente diferentes do mesmo modelo. O papel define o padrão, o formato poupa o seu tempo de reformatação, mas é o contexto que faz a resposta ser sobre a sua situação, e não sobre a situação média.

Esses modelos de prompt funcionam no ChatGPT, no Claude e no Gemini?+

Sim, porque dependem de estrutura e não de sintaxe específica de um modelo. A redação do resultado vai diferir entre os modelos, e cada um tem os seus próprios vícios a proibir, então espere ajustar a linha de negativo por modelo. Prompts afinados demais para as manias de um único modelo são os que quebram quando esse modelo é substituído — em geral sem nenhum erro, apenas com resultados gradualmente piores.

Quando devo parar de usar modelos e passar a usar um arquivo de skill?+

Quando você está colando o mesmo contexto em todo chat novo. Um modelo mora em um documento que você precisa encontrar, copiar, preencher e colar a cada vez. Um arquivo de skill do Claude são as mesmas instruções carregadas uma vez e aplicadas a todas as conversas depois. A instalação é um ZIP cuja raiz é a pasta da skill contendo o SKILL.md, enviado no app desktop do Claude em Personalizar e depois Skills, e então ativado.

Preciso de um plano pago do Claude para usar arquivos de skill?+

Não. As Skills estão disponíveis em Free, Pro, Max, Team e Enterprise. O que elas exigem é a execução de código: em Free, Pro e Max você a ativa por conta própria em Configurações e depois Recursos, enquanto em Team e Enterprise um proprietário pode desativá-la para toda a organização, e nesse caso as skills não aparecem. No ChatGPT ou no Gemini não há equivalente, então a alternativa é colar o conteúdo do SKILL.md nas instruções personalizadas.

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