O Claude, a família de modelos da Anthropic, responde aos mesmos fundamentos de qualquer modelo: uma tarefa clara, contexto relevante e um formato declarado. Este guia cobre os hábitos que importam especificamente para o Claude, com base nas orientações de prompting publicadas pela Anthropic.
Nomes e limites de modelos mudam, então o conselho aqui trata de comportamentos estáveis. Consulte a documentação da Anthropic para os modelos atuais.
Seja claro, direto e específico
A primeira recomendação da Anthropic é tratar o Claude como um novo colega competente que não tem contexto sobre o seu projeto. Diga para que serve a saída, quem a lerá e como é um bom resultado.
Os modelos recentes do Claude seguem as instruções com precisão. Isso tem dois efeitos para os quais vale se preparar:
- Peça o que você quer. Se quer que o Claude vá além do pedido literal, por exemplo implementar uma mudança em vez de apenas sugeri-la, diga.
- Tire a ênfase. Maiúsculas e “CRITICAL” são desnecessários e podem fazer uma regra ser aplicada de forma ampla demais. Uma frase simples funciona.
Explique o porquê
O Claude generaliza bem a partir de uma razão. Compare:
Never use ellipses.Your response will be read aloud by a text-to-speech engine, so never use ellipses, because the engine cannot pronounce them.
A segunda permite ao Claude lidar com casos relacionados que você não listou.
Estruture os prompts com tags XML
O Claude funciona particularmente bem com tags no estilo XML que separam as partes de um prompt. Não há nomes de tag especiais; escolha os que descrevam o conteúdo e use-os de forma consistente.
Review the contract in <contract> tags against the checklist in
<checklist> tags. Put your findings in <findings> tags.
<contract>
{{contract_text}}
</contract>
<checklist>
{{checklist}}
</checklist>
As tags ajudam de três maneiras: o Claude não confunde instruções com dados, você pode se referir a uma seção pelo nome e pode pedir a saída em tags que o seu código extrai com facilidade.
Ponha documentos longos no topo
Com entradas longas, coloque os documentos perto do início do prompt e a pergunta ou as instruções no fim. A Anthropic relata que uma consulta colocada depois de documentos longos pode melhorar visivelmente a qualidade da resposta.
Com vários documentos, envolva cada um em suas próprias tags com metadados de origem:
<documents>
<document index="1">
<source>q3-report.pdf</source>
<document_content>{{report}}</document_content>
</document>
</documents>
Using the documents above, list the three largest risks.
Em tarefas sobre material longo, peça ao Claude que primeiro cite as passagens relevantes e depois responda a partir das citações. Veja o prompting para RAG.
Use exemplos
Os exemplos são uma das formas mais confiáveis de orientar formato, tom e estrutura. Envolva-os em tags <example> para que o Claude os trate como ilustrações, e torne-os variados: o Claude presta muita atenção aos exemplos e reproduz um padrão que todos compartilhem, inclusive os que você não pretendia.
Dê um papel ao Claude no prompt de sistema
Defina o papel e as regras permanentes no prompt de sistema, e ponha a tarefa no turno do usuário. Até uma frase de papel foca o tom e a profundidade. Veja os prompts de sistema e o prompting por papéis.
Pensamento estendido
Os modelos do Claude podem raciocinar antes de responder, um recurso chamado pensamento estendido (extended thinking). Quando está ligado:
- Dê orientação de alto nível (“pense com cuidado nos casos extremos”) em vez de prescrever cada passo. A abordagem do próprio Claude costuma ser melhor que uma roteirizada.
- Não peça também raciocínio passo a passo na resposta, a menos que precise vê-lo.
- Peça ao Claude que verifique o próprio trabalho antes de terminar em tarefas em que erros são caros.
Quando o pensamento está desligado, pedir ao Claude que raciocine dentro de tags <thinking> antes de responder em tags <answer> dá um benefício semelhante. Veja o prompting de cadeia de pensamento.
Controle o formato
- Diga o que fazer, não o que evitar. “Escreva em parágrafos fluidos” funciona melhor que “não use markdown”.
- Combine o estilo. A formatação do seu prompt influencia a formatação da resposta. Um prompt em prosa simples tende a receber prosa de volta.
- Peça tags para as partes que você vai analisar.
- Para JSON estrito, use o uso de ferramentas com um esquema de entrada ou o recurso de saídas estruturadas, e valide o resultado. Veja os prompts de saída estruturada.
Ferramentas e agentes
O Claude é amplamente usado em cenários de agentes, inclusive pelo Model Context Protocol, que a Anthropic apresentou.
- Descreva cada ferramenta a fundo: o que ela faz, quando usá-la e o que retorna.
- Diga se o Claude deve agir ou apenas propor. Ele segue essa instrução de perto.
- Em tarefas longas, faça o Claude manter anotações em um arquivo para que o progresso sobreviva a uma redefinição de contexto.
- Chamadas de ferramenta independentes podem rodar em paralelo; diga isso se quiser velocidade.
Veja os prompts para agentes de IA. O servidor MCP do PromptFlowEngine pode ser adicionado ao Claude Desktop ou ao Claude Code para que o Claude possa analisar, reestruturar e higienizar prompts como ferramentas.
Contagem de tokens e cache
A Anthropic não publica um tokenizador offline para os modelos atuais, então as contagens offline são aproximações. O PromptFlowEngine rotula como aproximadas as suas contagens do Claude por esse motivo. Para um número exato, use o endpoint de contagem de tokens da Anthropic.
O cache de prompts é opcional: você marca o fim da parte estável do prompt, e as requisições repetidas a leem a uma tarifa reduzida. Mantenha o conteúdo estável primeiro. Veja a otimização de tokens.
Erros comuns com o Claude
| Erro | O que acontece | Correção |
|---|---|---|
| Gritar regras em maiúsculas | Aplicação excessiva | Afirmações simples com o motivo |
| Pergunta antes de um documento longo | Aproveitamento mais fraco do documento | Documentos primeiro, pergunta por último |
| Conteúdo colado sem marcação | Instruções e dados se misturam | Envolver em tags XML |
| Apenas exemplos uniformes | Um padrão não intencional é copiado | Variar os exemplos |
| Pedido vago esperando iniciativa | Uma resposta literal e mínima | Pedir explicitamente o trabalho extra |
| Regras de formato negativas | Formatação inconsistente | Declarar o formato desejado |
Otimizando um prompt para o Claude
- Declare a tarefa e seu propósito.
- Envolva cada entrada em tags descritivas.
- Mova os documentos longos para o topo e a pergunta para o fim.
- Acrescente dois ou três exemplos variados se formato ou tom importarem.
- Remova repetição e ênfase.
O otimizador de prompts do PromptFlowEngine no modo estruturado envolve as variáveis de modelo em tags e remove instruções repetidas, depois verifica que nada se perdeu. A extensão do Chrome faz o mesmo dentro do claude.ai.
Compare com o guia de prompting para ChatGPT e OpenAI e o guia de prompting para Gemini.