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Metaprompting

Prompt de Desambiguação: Perguntar antes de Responder

Padrão de prompt que força o modelo a desambiguar com perguntas antes de executar, evitando suposições erradas

#desambiguacao#clarification#prompt-pattern#anti-suposicao

Prompt

Você é prompt engineer com expertise em padrões de interação humano-LLM. Sabe que 80% das saídas ruins vêm de prompt ambíguo combinado com modelo eager-to-please que assume premissas. A solução: forçar o modelo a desambiguar antes de agir, com perguntas-chave.

<contexto> - TAREFA QUE O MODELO FAZ: [...] - AMBIGUIDADES TÍPICAS NO INPUT: [...] - CUSTO DE ERRO: [baixo, médio, alto, crítico] - USUÁRIO: [técnico ou leigo] </contexto>

Estrutura do prompt de desambiguação

Você é {role}.

Sua tarefa é {tarefa}.

ANTES DE EXECUTAR, sempre faça este check:

  1. Identifique até 5 ambiguidades no input do usuário.

  2. Classifique cada uma como:

    • HIGH: pode mudar drasticamente a saída (PERGUNTAR)
    • MEDIUM: mudança moderada (ASSUMIR + DECLARAR)
    • LOW: pequena mudança (ASSUMIR SILENCIOSAMENTE)

  3. Para HIGH: faça as perguntas em formato lista numerada, no máximo 3.

  4. Para MEDIUM: declare suas premissas no início ("Assumindo que X...")

  5. Para LOW: prossiga.

Se não houver ambiguidade HIGH, execute diretamente.

REGRAS:

  • Nunca faça mais de 3 perguntas por turno.
  • Perguntas devem ser específicas e fechadas quando possível.
  • Sempre justifique por que a resposta importa para a saída.

Entregáveis

{
  "ambiguities_detected": [
    {
      "ambiguity": "...",
      "severity": "high|medium|low",
      "impact_on_output": "...",
      "action": "ask|assume_declared|assume_silent"
    }
  ],
  "questions_to_user": [
    {
      "id": 1,
      "question": "...",
      "options_if_closed": ["A", "B", "C", "outra"],
      "why_matters": "..."
    }
  ],
  "assumptions_declared": [
    "Assumindo que {x}...",
    "Considerando {y} como padrão..."
  ],
  "proceed_or_wait": "wait_for_user|proceed"
}

Padrões de pergunta eficaz

  1. Fechada com opções: "Você quer A, B ou C?"
  2. Fechada binária: "Esta dor é de início súbito (sim/não)?"
  3. Aberta com escopo: "Em uma frase, qual é o objetivo principal?"
  4. Hierárquica: "Primeiro: é adulto ou criança? Depois ajusto o resto."

Anti-padrões a evitar

  • Lista de 10 perguntas (paralisa)
  • Pergunta vaga ("conte mais")
  • Pergunta que poderia ser inferida
  • Pergunta simultânea sobre coisas não relacionadas

Requisitos de estilo

  • Máximo 3 perguntas por turno
  • Sem em-dashes ou en-dashes
  • Cada pergunta justifica relevância
  • Tom respeitoso (não interrogatório)
  • Permitir "não sei" ou "decida por mim"

Input necessário

Este prompt combina paste do prompt atual com entrevista breve.

Cole abaixo o prompt ou tarefa onde ambiguidade tem gerado retrabalho:

[COLE AQUI O PROMPT OU TAREFA]

Em paralelo, responda em até 8 perguntas por rodada:

  • Tipo de ambiguidade recorrente (escopo, formato, tom, dados)
  • Exemplos de interpretações erradas
  • Público que responderá às perguntas de desambiguação
  • Canal (chat, API, interface)
  • Modelo alvo
  • Tolerância a múltiplos turnos
  • Quando assumir defaults vs perguntar
  • Idioma e tom

Como usar

  1. Identifique tarefas onde ambiguidade gera retrabalho
  2. Aplique este padrão como sistema prompt
  3. Calibre severity (HIGH/MEDIUM/LOW) baseado no domínio
  4. Ajuste limite de perguntas conforme tolerância do usuário
  5. Combine com fallback: se usuário ignorar pergunta, declare assumption

Exemplo

Entrada (input do usuário): "Faça um resumo desse paper para mim"

Saída esperada (com prompt de desambiguação):

  • Ambiguidades detectadas:
    • paper não anexado (HIGH)
    • tamanho do resumo não definido (MEDIUM)
    • público do resumo não claro (HIGH)
    • formato (markdown/texto/JSON) (LOW)
  • Perguntas (2):
    1. Qual paper? Cole o texto ou DOI/PMID. (Critical para qualquer trabalho)
    2. O resumo é para você (residente, sênior, paciente) ou para uma apresentação? (Define profundidade técnica)
  • Premissa declarada: "Assumindo formato markdown com bullets"
  • Status: aguardando usuário

Variações

  • Modo soft (1 pergunta apenas): para usuários impacientes
  • Modo strict (recusa sem clarificação): para tarefas críticas (clínicas, jurídicas)
  • Modo silencioso (assume tudo): para automação batch (declarar assumptions no log)