9 perguntas-gatilho que ensinam enquanto pedem, na ordem científica que gera até +30% de qualidade.
“Faça um prompt MAGNÉTICO: Mentor(a) · Audiência · Gerar contexto · Norte · Exceções · Testemunho · Intensidade · Config · Objetivo.”
Em 2023 a Anthropic publicou um guia que afirmava: prompts com a tarefa no fim geram até +30% de qualidade em relação à estrutura inversa. No mesmo ano, um paper acadêmico batizou o problema de “Lost in the Middle”: LLMs processam melhor o que está no início e no fim de um texto. O que fica no meio perde peso.
A OpenAI e o Google reforçaram o mesmo princípio: comece pelo contexto, finalize com a ação. Não por elegância, mas por arquitetura. É como os transformers atendem tokens.
O MAGNÉTICO foi construído em cima disso. Cada uma das 9 letras tem um lugar específico na sequência por uma razão técnica, não por convenção.
Cada elemento foi medido isoladamente
O efeito combinado é multiplicativo, não somatório. Por isso o ganho real do MAGNÉTICO completo é tão maior que o ganho de cada técnica isolada.
Tarefa no fim (vs. no início)
Anthropic
Few-shot (mais de 1 exemplo)
GPT-3 paper
Contexto rico (MAGNÉTICO)
Google Brain
Constraints / exceções claras
Google Brain
MAGNÉTICO completo
Anthropic + Google + OpenAI (combinado)
Para prompts longos, o MAGNÉTICO usa uma técnica de dois momentos para a tarefa:
N · Norte (posição 4) · primeira fatia
Enuncie a tarefa em UMA linha logo após o contexto. Serve como orientação enquanto a IA ainda está absorvendo os detalhes.
O · Objetivo (posição 9) · segunda fatia
A tarefa COMPLETA no fim, com critério de sucesso. Máxima atenção da IA porque está no momento recente da janela de contexto.
“Que mentor(a) a IA será?”
Definir quem a IA vai ser muda tudo. Um mentor devolve perguntas. Um redator entrega texto. Um analista levanta dados. A primeira linha do prompt define o comportamento geral da resposta. Por isso vem primeiro.
3 exemplos no contexto de liderança
“Para qual audiência a resposta vai?”
A IA calibra tom, vocabulário e profundidade com base em quem vai receber a resposta. 'Escreva para o meu CEO' gera algo completamente diferente de 'Escreva para meu time júnior'.
3 exemplos no contexto de liderança
“O que a IA precisa saber para não chutar?”
Pesquisas mostram que contexto no início é melhor processado que contexto no fim. A IA usa o contexto como âncora para interpretar toda a tarefa: quanto mais específico, menos chute.
3 exemplos no contexto de liderança
“Qual o norte em uma linha?”
A Sandwich Technique: enunciar a tarefa em uma linha logo após o contexto ajuda a IA a já saber para onde vai enquanto processa os detalhes. É a primeira fatia de pão do sanduíche. A segunda vem no final.
3 exemplos no contexto de liderança
“Quais as exceções (o que não pode)?”
O que não pode aparecer na resposta. Sem isso, a IA vai tomar decisões por conta própria e generalista. Isso é tudo o que não queremos. Às vezes certas, às vezes inconvenientes. Exceções criam muros que a IA não pode atravessar antes da geração da resposta.
3 exemplos no contexto de liderança
“Qual testemunho mostra o que é 'bom'?”
Few-shot prompting (prompting com poucos exemplos): mostrar um exemplo do que é 'bom' antes de pedir é a técnica com maior impacto na qualidade. A IA aprende o padrão, não só a instrução.
3 exemplos no contexto de liderança
“Qual a intensidade emocional?”
Intensidade do Tom vem depois do exemplo porque a IA já tem uma âncora de estilo. É como se você calibrasse o Tom de Voz que você usaria. Especificar 'direto e sem rodeios', 'empático e acolhedor' ou 'disruptivo e criativo' afina o output sem contradizer o exemplo.
3 exemplos no contexto de liderança
“Qual a config do output (resposta da I.A.)?”
Estrutura do output: lista, parágrafo, check list, PDF, apresentação, tabela, quantidade de palavras, idioma. Vem antes da tarefa final porque a IA precisa saber para qual formato está gerando.
3 exemplos no contexto de liderança
“Qual o objetivo final (critério de sucesso)?”
A Sandwich Technique: a tarefa completa vem no fim, com todo o contexto, exemplos e instruções já processados. Isso evita o 'lost in the middle' (perdido no meio) e garante que a IA termine com a instrução mais importante na memória recente. É a outra fatia do pão para fechar o sanduíche!
3 exemplos no contexto de liderança
Entre 100 profissionais que usam IA toda semana, menos de 1 monta um prompt completo com todos os elementos. Os outros 99 estão conversando com a IA. Pegam respostas medianas, ficam frustrados, e culpam a IA quando o problema é a forma de pedir.
Fontes: Pew Research 2024 · McKinsey AI Survey · Common Sense Media
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