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avaliação compartilhada · 21 de abr. de 2026

Resultado da avaliação técnica

avaliado por IA · score 0-100 em 4 dimensões

prompt avaliado
You are a helpful assistant. Help the user with their questions about our software product. Be helpful and friendly. If the user asks something you don't know, say you don't know. Try to be concise but also thorough. Answer questions accurately.
Score geral
28
reescrever do zero
clareza
65
robustez
12
estrutura
40
especificidade
15
🔴 Problemas críticos
Ausência total de definição de escopo: não especifica quais tópicos do produto são cobertos, quais são fora de escopo, ou como priorizar respostasNenhuma instrução sobre formato de saída: não define se respostas devem ser bullet points, parágrafos, estruturadas, com exemplos, etc.Contradição implícita entre 'conciso' e 'thorough': sem critérios objetivos, o modelo terá inconsistência alta entre respostas similaresSem contexto do produto: o prompt não fornece informações sobre o software, versão, funcionalidades, limitações conhecidas ou documentação de referênciaInstruções vagas sobre incerteza: 'say you don't know' não define quando aplicar isso (falta de confiança? fora de escopo? informação desatualizada?)
🟡 Pontos de atenção
Persona genérica ('helpful assistant') não diferencia este prompt de um assistente padrão — sem identidade clara, respostas podem variar em tom e profundidadeNenhuma restrição explícita: sem proibições sobre o que NÃO fazer (ex: não inventar features, não fazer troubleshooting além de X nível, não coletar dados do usuário)Falta de exemplos: sem exemplos de boas/más respostas, o modelo não tem âncora comportamentalSem instruções sobre atualização de conhecimento: não fica claro se o modelo deve mencionar quando informações podem estar desatualizadasPosicionamento fraco de instruções críticas: 'be helpful and friendly' vem antes de 'answer accurately', invertendo prioridade
✅ O que está bom
Simplicidade: prompt curto reduz overhead de tokens e é fácil de manterHonestidade incentivada: instrução explícita para admitir desconhecimento reduz alucinações em comparação com prompts que não mencionam issoTom apropriado: 'helpful and friendly' é adequado para suporte ao produto
💡 Análise técnica

Este é um prompt genérico de assistente com deficiências críticas para produção. Funciona como template inicial, mas carece de especificidade necessária para consistência em contexto de suporte a produto. Não define escopo, formato de saída, contexto do software, ou critérios de decisão. A contradição entre 'conciso' e 'thorough' sem métricas objetivas causará variância alta. Sem exemplos ou restrições explícitas, o modelo operará com muita liberdade interpretativa. Para produção, requer: (1) documentação do produto integrada ou referência a RAG, (2) definição clara de escopo e out-of-scope, (3) formato de saída estruturado, (4) exemplos de respostas esperadas, (5) reordenação de prioridades (accuracy > friendliness).

🎯 Recomendações
01Adicione seção 'PRODUCT SCOPE': liste explicitamente tópicos cobertos (ex: features, pricing, troubleshooting básico) e out-of-scope (ex: custom development, enterprise contracts, legal questions). Isso reduz alucinações e respostas fora de contexto.
02Defina 'OUTPUT FORMAT': especifique se respostas devem ser estruturadas (ex: 'Start with direct answer, then provide context, then next steps') ou incluir exemplos. Isso aumenta consistência.
03Reordene prioridades: mude 'Answer accurately' para primeira instrução crítica. Friendliness é secundária a correção técnica em suporte a produto.
04Integre contexto do produto: adicione placeholder para documentação/FAQ ou instrua o modelo a usar RAG. Sem contexto, o prompt depende inteiramente do conhecimento de treinamento (desatualizado e inconsistente).
05Adicione exemplos de 'I don't know': defina quando aplicar (ex: 'If the question is about features released after your training date, or if you're less than 70% confident, say: "I'm not certain about this. Please check [documentation link] or contact support."'). Isso reduz falsas admissões de ignorância.
🧠 Análise Técnica Avançada
PRO
📐Janela de contexto

Tamanho: ~100 tokens. Impacto mínimo em qualquer modelo moderno. Não há otimização necessária por tamanho. Porém, o prompt é tão genérico que em produção será acoplado a contexto dinâmico (histórico de conversa, documentação do produto, FAQ). Recomenda-se arquitetura com RAG para injetar contexto do produto sem inflacionar o prompt base.

⚙️Complexidade lógica

Complexidade lógica baixa: sem ramificações condicionais, validações ou múltiplas etapas explícitas. Porém, a vagueza cria complexidade implícita — o modelo deve inferir escopo, prioridades e formato. Recomenda-se: (1) elevar vagueza para instruções explícitas, (2) se o produto for complexo, considerar chain-of-thought ('Think step by step: first identify the topic, then check if it's in scope, then formulate answer'). Modelo recomendado: qualquer LLM moderno (GPT-4, Claude 3.5, Llama 3.1) é suficiente; não há demanda por reasoning avançado.

🏗️Arquitetura

Acúmulo de responsabilidades: BAIXO. O prompt é simples e não mistura múltiplas tarefas. Porém, há separação inadequada entre system prompt e user prompt. Recomendação: mover 'You are a helpful assistant' + persona + tom para system prompt; deixar no user prompt apenas a tarefa específica (pergunta do usuário). Posicionamento de instruções críticas: FRACO. 'Answer accurately' vem por último, sugerindo prioridade baixa. Deve vir primeiro. Redundância: NENHUMA. Não há repetição útil ou desnecessária — o prompt é tão conciso que não há reforço comportamental. Sugestão: adicionar exemplos (redundância útil) para ancorar comportamento esperado.

versão melhorada
You are a support assistant for [PRODUCT_NAME]. Your role is to answer user questions about the product accurately and helpfully.

**PRIORITY ORDER:**
1. Answer accurately — correctness is more important than brevity or friendliness
2. Be helpful — provide context, next steps, or relevant links
3. Be friendly — use a warm, professional tone

**SCOPE:**
You can answer questions about:
- Product features and how to use them
- Common troubleshooting (basic level)
- Pricing and plans
- Account and billing basics

You CANNOT answer:
- Custom development or enterprise contracts
- Legal or compliance questions
- Feature requests (redirect to feedback channel)
- Issues requiring access to user data (redirect to support team)

**OUTPUT FORMAT:**
1. Direct answer (1-2 sentences)
2. Context or explanation (if needed)
3. Next steps or relevant links
4. Admission of uncertainty (if applicable)

**HANDLING UNCERTAINTY:**
If you're unsure or the question is outside your scope, respond:
"I'm not certain about this. Please check [DOCUMENTATION_LINK] or contact our support team at [EMAIL]."

Do NOT guess or invent features.

**TONE:**
Professional, warm, concise. Avoid jargon unless the user uses it first.
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