Análise de prompts
Cole um prompt e veja o que um modelo teria de adivinhar. O analisador confere o texto com um catálogo de regras publicado e lista cada problema, com o motivo pelo qual ele importa e uma forma de corrigi-lo.
O analisador lê um prompt como um revisor cuidadoso faria. Ele divide o texto em frases, seções, variáveis e trechos protegidos, como código e citações, identifica que tipo de tarefa é e então aplica todas as regras do motor.
Cada regra procura um problema específico: nenhum objetivo declarado, palavras vagas como "alguns" ou "coisas", tamanhos sem números, instruções contraditórias, ausência de formato de saída, frases repetidas, variáveis de template sem delimitação, frases de injeção e segredos colados no texto.
O resultado é uma lista de achados, uma pontuação de qualidade de 0 a 100 detalhada por dimensão, uma contagem exata de tokens para modelos da OpenAI e um custo de entrada estimado. Nada é enviado a um modelo de linguagem, então o mesmo prompt sempre gera o mesmo relatório.
Exemplo prático
O motor analisou o prompt à esquerda quando esta página foi construída. Os achados à direita são a saída real dele, não uma maquete. Os resultados do motor e os prompts gerados aparecem em inglês, exatamente como o motor e a API os retornam.
Write some code to handle user uploads. It should be fast and support a few file types, etc. Make it secure but keep it simple.Calculado pelo motor quando esta página foi construída. Tokens contados com o tokenizador do gpt-4.1.
Cada achado cita o texto que o disparou, explica por que ele afeta a resposta e sugere uma mudança concreta.
As regras são determinísticas. Duas pessoas analisando o mesmo prompt veem os mesmos achados e a mesma pontuação.
No workspace, a análise roda na aba do navegador. O prompt nunca sai da sua máquina.
Não há chamada a modelo para esperar ou pagar, então o relatório se atualiza enquanto você digita.
Clareza, especificidade, completude, estrutura, consistência, especificação de saída, eficiência e segurança.
Reconhece depuração, código novo, refatoração, revisão e outros tipos de tarefa, para que a orientação combine com a tarefa.
Lista os requisitos encontrados no prompt, um jeito rápido de perceber algum que você esqueceu.
Contagens exatas para modelos da OpenAI com o próprio tokenizador; os outros provedores aparecem como aproximados.
Cada achado leva a uma página com um exemplo que o dispara, a explicação e um prompt corrigido.
O workspace, as extensões, as ferramentas MCP, a CLI e a API HTTP rodam o mesmo motor.
Rode o analisador em um prompt de sistema ou template antes que ele chegue à produção e corrija primeiro os avisos.
Quando um modelo responde diferente a cada execução, a causa costuma ser um tamanho não quantificado, um formato ausente ou um conflito. O analisador aponta qual.
Use os achados como comentários de revisão ao integrar pessoas que estão começando a escrever prompts.
Passe todos os arquivos de prompts pela CLI e ordene por pontuação para achar os que precisam de atenção.
Não. O analisador é um motor de regras determinístico. No workspace web, ele roda inteiramente no seu navegador e nunca chama um modelo de linguagem.
Os achados se aplicam a qualquer modelo de linguagem grande, porque tratam da redação do prompt. As contagens de tokens são exatas para modelos da OpenAI e aproximadas para Claude, Gemini e outros.
Ele mostra onde o prompt está pouco claro, incompleto ou arriscado. Ele não executa o prompt, então não mede a qualidade da resposta. Use-o para eliminar problemas conhecidos antes de testar com um modelo.
Sim. O workspace não exige conta, e a API HTTP não exige chave.
Todos os produtos rodam o mesmo motor, então se combinam sem surpresas.
Guias da central de conhecimento de engenharia de prompts que explicam as ideias que este produto aplica.
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