Os follow-ups que transformam uma resposta mediana

Oito follow-ups prontos para colar para melhorar uma resposta morna de IA: tirar o genérico, comparar versões, pedir crítica, cortar, verificar.

4 min de leitura

Bumerangue de madeira
Foto: The Trustees of the British Museum · CC BY-SA 4.0, recortada

Uma padeira pede à IA um texto para a newsletter da volta às aulas: novo pão de nozes, volta dos brioches de domingo. O texto chega, liso, começando com “Prezados clientes, é com grande alegria que nós...”. Nada está errado, nada dá vontade de ler. Muita gente para aí e conclui que a IA escreve mal. Outros digitam “refaça, melhor”, o que dá o mesmo texto com um adjetivo a mais.

Entre os dois, existem oito follow-ups que funcionam bem porque dizem à IA o que fazer com a própria resposta. O método completo de correção por rodadas está descrito em nosso guia de iterações. Aqui é um repertório: você olha o que incomoda e escolhe o follow-up correspondente.

Qual follow-up para qual defeito

O que você constataO follow-up
O texto poderia servir para qualquer pessoaMandar caçar o genérico
Você não tem certeza da direçãoPedir versões bem diferentes
Está correto, mas sem relevoFazer o leitor cético entrar em cena
Uma frase é boa, o resto nãoTravar o que funciona
Está longo demaisCortar com uma ordem de prioridade
Você não sabe por que a IA escreveu issoPedir as hipóteses dela
Você suspeita de um fato inventadoFazer listar o que precisa ser verificado
Faltam informações em que você não pensouDeixar que ela faça perguntas a você

Os follow-ups, um por um

Caçar o genérico

É o mais rentável com textos mornos. Em vez de exigir originalidade, faça apontar os trechos intercambiáveis.

Prompt
Releia seu texto e sublinhe todas as frases que poderiam aparecer tal qual na newsletter de qualquer padaria. Liste-as e depois reescreva o texto substituindo-as por detalhes que são só nossos: [NOSSOS DETALHES REAIS]. Não invente nenhum detalhe.

A última frase importa: sem ela, a IA troca o genérico por um falso preciso.

Pedir versões diferentes

“Me dê três versões” costuma produzir três cópias mal retocadas. Imponha a distância entre elas.

Prompt
Proponha três versões da abertura, construídas sobre ângulos que não tenham nada a ver: uma que comece por um cheiro, uma que comece por uma informação prática, uma que comece por uma pergunta ao leitor. Uma frase cada.

Depois você escolhe o ângulo e desenvolve só esse.

Fazer o leitor cético entrar em cena

A IA é mais útil como crítica quando você dá a ela um personagem específico.

Prompt
Você é uma cliente que recebe esta newsletter e a percorre em dez segundos. Diga em que ponto você para de ler e o que daria vontade de continuar.

Tenha em mente que uma IA tende a achar o seu texto bastante bom. Se a crítica vier mole, reformule: “liste os três pontos mais fracos, mesmo que o texto lhe pareça bom”. O fenômeno está descrito no artigo sobre os vieses da IA.

Travar o que funciona

Quando uma frase agrada a você, proteja-a, senão ela some na próxima reescrita.

Prompt
Mantenha palavra por palavra a frase “[SUA FRASE]” e o último parágrafo. Reescreva tudo o que fica entre os dois, em 60 palavras, sem acrescentar informação.

Cortar com prioridade

“Encurte” dá um texto amputado ao acaso. Diga o que deve sobreviver: “Reduza pela metade. Se tiver que escolher, mantenha os horários e o pão novo, tire o resto.”

Pedir as hipóteses

Quando o resultado surpreender você, não discuta: pergunte o que a IA supôs. “O que você supôs sobre os meus leitores e o meu tom? Liste suas hipóteses.” Você costuma descobrir que ela imaginou uma clientela de cidade grande ou um tom de comunicado, e corrige a origem do problema.

Fazer listar o que precisa ser verificado

Depois de uma redação que contém fatos: “Liste cada informação do texto que você não tirou do meu pedido.” Tudo o que sair dessa lista veio da IA, não de você. Para ir mais longe, a verificação de uma resposta tem seu próprio método.

Deixar que ela faça perguntas a você

Se você sente que falta material, em vez de adivinhar qual: “Faça-me três perguntas cujas respostas deixariam este texto mais preciso.” O procedimento está detalhado no artigo sobre as perguntas que a IA pode fazer a você.

Os limites dos follow-ups

Um follow-up corrige o que a conversa já contém. Se a primeira resposta partiu de uma hipótese errada, cada follow-up se apoia nela. Depois de três follow-ups que andam em círculos, abra uma conversa nova com um prompt reescrito a partir do que você aprendeu.

Cuidado também com o acúmulo: depois de sete ou oito trocas, a IA pode misturar instruções antigas com as novas. Se um defeito corrigido voltar, é sinal de que é melhor recomeçar do zero.

Para fazer hoje

Pegue uma resposta de IA que você achou “mediana” esta semana e cole nela o primeiro follow-up da tabela, o que caça o genérico. Se a resposta seguinte finalmente trouxer detalhes que vêm de você, guarde essa frase de follow-up na sua biblioteca de modelos reutilizáveis.

Para começar

Testar um prompt antes de confiar nele: um método simples

Casos-armadilha, critérios escritos, testes repetidos: como verificar em meia hora que um prompt se sustenta antes de usá-lo de verdade.

5 min de leitura

Para começar

O que é um prompt? O guia completo para quem está começando

Um prompt é a mensagem que você envia a uma IA. O que ele muda na resposta, como escrevê-lo e modelos para copiar e já começar.

9 min de leitura

Para começar

Anatomia de um bom prompt: os 6 elementos que importam

Tarefa, contexto, material, restrições, formato, exemplo: montamos um prompt peça por peça num caso real, com um modelo em branco para você preencher.

6 min de leitura