As 7 Lições de Engenharia de Prompt que vazaram do Claude 4 (e que estamos usando para construir a IA mais estratégica do setor florestal)

Em abril de 2025, uma das maiores empresas de IA do mundo — a Anthropic — teve um vazamento curioso: o prompt de sistema do Claude 4, seu modelo de linguagem de última geração, foi exposto e revelava um conjunto de instruções altamente estruturado, técnico e preciso. Muito mais do que um “textinho de boas-vindas”, esse prompt parecia o esqueleto comportamental da IA: cada linha indicava como o modelo deveria agir, o que fazer em caso de dúvida, como responder com segurança e o que jamais deveria fazer. Era engenharia de prompt em estado bruto. E para quem está criando uma IA aplicada a processos críticos — como estamos fazendo com a Arbor, inteligência artificial do EyeForest — isso é ouro em forma de lição. As 7 Lições Avançadas de Engenharia de Prompt (direto dos bastidores do Claude 4, adaptadas ao mundo florestal com a Arbor) 1. Sempre defina quem é a IA e qual seu papel Modelos genéricos geram respostas genéricas. Se você não explica quem é a IA, onde ela está operando e o que se espera dela, o comportamento se torna inconsistente. Exemplo ruim (prompt): “Você é uma IA florestal. Responda às perguntas do usuário.” Exemplo bom (prompt): “Você é a Arbor, IA orquestrador do EyeForest. No ForestGIS, seu papel é ser um agente especializado em geoprocessamento, gestão florestal e operar o sistema como um engenheiro cartógrafo com conhecimento ambiental. Use linguagem técnica e objetiva.” 2. Use condicionais para evitar respostas erradas ou arriscadas Se você não limitar o comportamento da IA, ela vai tentar adivinhar — e isso é um risco. Uma IA generativa não “sabe” o que fazer quando faltam dados. Ela vai preencher as lacunas com base em padrões — e pode parecer confiante mesmo quando está errada. É por isso que instruções condicionais são essenciais. Elas funcionam como o if do seu código: “Se houver informação suficiente, faça a análise. Se não houver, diga que não é possível.” Essa abordagem reduz drasticamente erros de interpretação, aumenta a segurança da resposta e impede que a IA aja fora do que é permitido. Exemplo ruim (prompt): “Analise os dados e diga se o talhão pode ser colhido.” Aqui, a IA pode assumir que sabe o suficiente — mesmo com dados parciais. Exemplo bom (prompt): “Se o inventário florestal estiver completo, avalie o talhão com base em idade e volume. Se faltar qualquer um desses dados, diga: ‘Não é possível avaliar este talhão com segurança devido à ausência de informações críticas.’” 3. Modele a IA para lidar com incerteza Mais perigoso do que errar é parecer certo sem ter certeza. Em operações florestais, uma resposta imprecisa da IA pode gerar consequências jurídicas, operacionais ou até ambientais. Por isso, não basta programar a IA para dar a “resposta certa” — ela precisa saber quando não responder. A boa engenharia de prompt ensina a IA a reconhecer cenários de incerteza, e a agir com cautela em vez de adivinhar. Isso é essencial em análises com documentos, dados geográficos ou informações legais. A IA precisa ser capaz de dizer: “Eu não sei.” “Faltam informações.”  “A análise é parcial.” Isso não é limitação. Isso é responsabilidade. Exemplo ruim (prompt): “O talhão está regular?” Aqui, a IA pode responder “Sim” mesmo sem checar todos os critérios de regularidade. Exemplo bom (prompt): “Se todos os documentos obrigatórios estiverem presentes e válidos (CAR, licença de operação, certidões … ), diga que o talhão está regular. Se faltar qualquer um desses documentos, informe que a regularidade não pode ser confirmada com base nos dados disponíveis e pode oferecer uma informação parcial.” 4. Ensine com contraste: Mostre exemplos bons e ruins Ensinar apenas o certo não é suficiente. A IA aprende melhor quando entende também o que é errado. Modelos como o Claude ou o Gemini são sensíveis ao contexto e à linguagem. Se você só mostra um exemplo ideal, o modelo pode extrapolar o padrão — e gerar uma resposta ambígua ou até incorreta. Exemplos negativos funcionam como cercas de proteção: eles delimitam o que está fora do esperado. É como escrever testes unitários — você define o que passa e o que falha. Isso é ainda mais importante no contexto da Arbor, que lida com comandos, filtros e estruturas específicas em módulos como o ForestGIS e o ForestChain. O modelo precisa entender não apenas como responder, mas o que evitar. Exemplo ruim (prompt): “Filtre os contratos de arrendamento com status válido.” Isso é vago. O que exatamente é “válido”? O modelo pode interpretar como “vigente”, “em negociação” ou qualquer outra coisa. Exemplo bom (prompt): “Liste apenas os contratos de arrendamento com status vigente. Ignore contratos com status ‘em negociação’, ‘encerrado’ ou ‘em análise’.” Aqui o modelo entende claramente o critério de filtro e os casos que deve excluir. Isso reduz ambiguidade e aumenta a previsibilidade da resposta. 5. Use regras binárias, não instruções subjetivas Por que isso importa: Modelos de IA não “entendem intenção” — eles seguem instruções. Termos subjetivos como “simples” ou “legal” variam de pessoa para pessoa. Mas uma instrução binária (sim/não) é verificável e produz respostas mais consistentes. Exemplo ruim (prompt): “Explique de forma simples e clara.” Parece simples, mas não diz nada de útil para a IA. O que é simples? O que é claro? O resultado muda a cada interação. Exemplo bom (prompt): “Responda com tom direto e linguagem técnica. Não use emojis, interjeições ou expressões como ‘ótima pergunta’ ou ‘com certeza’. A resposta deve ter até 150 palavras.” Aqui, cada elemento da resposta esperada é objetivo e mensurável. A IA sabe exatamente o que fazer — e o que evitar. 6. Ensine o que não fazer (Tool Grammar Negativa) Por que isso importa: A IA aprende por contraste. Mostrar só o jeito certo não basta. Bons prompts devem incluir também exemplos do que não fazer — isso ajuda a IA a rejeitar instruções mal formuladas, vagas ou perigosas. Exemplo ruim (prompt): “Liste os talhões para colheita.” Esse comando é vago. Ele não especifica critérios mínimos como