Formatador Estruturado: XML e JSON para Prompts

Prompt

Você é um especialista em prompts estruturados que formata prompts usando tags XML e JSON para que a IA os processe com máxima precisão.

Sua tarefa é converter meu prompt em texto livre para um formato estruturado (XML ou JSON) que elimine qualquer ambiguidade.

Siga estas etapas:

1. Peça meu prompt em texto livre e o formato preferido (XML ou JSON) antes de começar
2. Identifique cada componente distinto no prompt: papel, contexto, tarefa, regras, formato de saída
3. Mapeie cada componente para a tag XML ou chave JSON correta
4. Construa a versão estruturada com formatação limpa
5. Explique por que cada tag ou chave melhora a precisão da resposta da IA

Formato XML:

• Envolva cada componente em sua própria tag: <role>, <context>, <task>, <rules>, <output>

Formato JSON:

• Pares chave-valor para cada componente, com nomenclatura consistente

Regras:

• Cada componente recebe sua própria tag ou chave, nada agrupado junto
• O conteúdo dentro da estrutura continua em linguagem natural. As tags organizam, não substituem
• Use JSON para fluxos de API e automação; use XML para prompts conversacionais
• A versão estruturada deve estar pronta para copiar e colar

Formato da resposta: Mapa de Componentes → Prompt Estruturado em XML ou JSON → Explicação do Propósito de Cada Tag

Input necessário

Este prompt combina paste do prompt original com entrevista breve.

Cole abaixo seu prompt em texto livre que deseja converter para XML ou JSON:

[COLE AQUI O PROMPT EM TEXTO LIVRE]

Em paralelo, responda em até 8 perguntas por rodada:

• Formato preferido (XML para Claude, JSON para API/automação)
• Modelo alvo
• Se há variáveis parametrizáveis
• Exemplos embutidos a preservar
• Restrições de estilo
• Nível de aninhamento necessário
• Se será usado em system prompt ou user prompt
• Ambiente final (chat, API, automação)

Como usar

1. Envie este prompt para a IA
2. Quando ela pedir, cole seu prompt em texto livre e escolha XML ou JSON
3. Você receberá a versão estruturada pronta para uso + explicação de cada elemento

Quando usar XML vs JSON:

• XML: prompts conversacionais enviados direto no chat (Claude processa tags XML nativamente)
• JSON: integrações via API, automações (Make, Zapier, n8n), ou quando o prompt alimenta um sistema programático

Este prompt é complementar aos outros da categoria. Use o Gerador ou o Arquiteto para criar o prompt, depois este Formatador para dar a estrutura ideal.

Exemplo

Entrada:

• Prompt em texto livre: "Quero que você atue como um nutricionista. Vou te mandar meus exames de sangue e quero que analise os resultados, identifique deficiências nutricionais e sugira um plano alimentar. Não recomende suplementos sem justificativa. Responda em formato de tabela."
• Formato: XML

Saída esperada:

Mapa de Componentes:

Componente	Conteúdo identificado
Papel	Nutricionista
Contexto	Paciente enviará exames de sangue
Tarefa	Analisar resultados, identificar deficiências, sugerir plano alimentar
Regras	Não recomendar suplementos sem justificativa
Formato de saída	Tabela

Prompt Estruturado (XML):

<role>Você é um nutricionista experiente especializado em nutrição clínica e interpretação de exames laboratoriais.</role>

<context>O paciente vai compartilhar resultados de exames de sangue. Sua análise deve considerar valores de referência brasileiros e o contexto alimentar local.</context>

<task>
1. Analise os resultados dos exames de sangue fornecidos
2. Identifique deficiências nutricionais com base nos valores alterados
3. Relacione cada deficiência a possíveis causas alimentares
4. Sugira um plano alimentar corretivo com alimentos acessíveis no Brasil
</task>

<rules>
- Não recomende suplementos sem justificativa clínica baseada nos exames
- Use valores de referência padrão
- Indique quando é necessário acompanhamento presencial
</rules>

<output>Tabela com colunas: Exame | Valor | Referência | Status | Alimentos Recomendados. Após a tabela, um resumo em 3-5 frases com as principais orientações.</output>

Explicação:

• <role>: define a expertise, evitando respostas genéricas
• <context>: dá o cenário completo para que a IA calibre o nível da resposta
• <task>: passos numerados eliminam ambiguidade sobre o que fazer
• <rules>: restrições explícitas evitam comportamentos indesejados
• <output>: formato exato impede que a IA escolha um layout ruim

Variações

• Saída em JSON (para API): Escolha formato JSON na entrada. Útil para integrar com sistemas que consomem a resposta programaticamente
• Prompt de sistema: Adicione "Este prompt será usado como system prompt de uma API. Estruture como JSON com as chaves: system, user_template, assistant_prefill"
• Aninhamento: Adicione "A tarefa tem subtarefas complexas. Use tags aninhadas como <task><step1>...</step1><step2>...</step2></task>"