Olá {{nome_leitor | apaixonado por IA}}!
Se há uma regra que resume o que é trabalhar bem com IA, é esta: melhora, não recomeces.
Muita gente faz o oposto. Quando o resultado não sai perfeito, apaga tudo e escreve um prompt novo.
Mas o segredo está em tratar o modelo como um parceiro de trabalho: dás feedback, ajustas e repetes até ficar certo.
A Regra 14 ensina-te a testar e refinar os teus pedidos passo a passo, para chegares ao resultado ideal sem perder tempo nem contexto.
TUTORIAIS E PROMPTS
Regra 14 - Testa e refina os teus prompts
Cada vez que voltas a começar do zero, o modelo perde a noção do que já aprendeu contigo.
Refinar é o contrário: é transformar uma resposta “quase certa” num resultado que parece ter sido escrito por ti.
Quando testas e ajustas:
Ganhas precisão, porque corriges o que falhou.
Manténs consistência, porque o modelo continua dentro do mesmo contexto.
Poupa-se tempo, porque não reescreves tudo- Só o que precisa de melhorar.
Como aplicar na prática
Analisa o resultado com calma
→ O que está bom? O que ficou vago? O que falta?Dá feedback específico
→ “Expande o ponto 2”, “Simplifica o tom”, “Torna isto mais visual”.Evita frases vagas
→ Em vez de “não gostei”, diz “usa frases mais curtas” ou “remove exemplos redundantes”.Repete o ciclo
→ Corrige, testa e volta a afinar até o texto soar teu.Guarda o prompt final
→ Esse é o teu novo template. O ponto de partida para tarefas semelhantes.
Ah! E se queres guardar esses prompts num local bem organizado, estou a preparar algo que vais gostar muito! Mal posso esperar para te mostrar!
Exemplos
1) Resumo de um PDF
Versão inicial
"Resume este PDF em 5 bullets.”
→ Sai demasiado curto e superficial.Refinação
“Expande o resumo: mantém os 5 bullets mas acrescenta 1 frase extra em cada com contexto.
Depois cria uma versão curta com apenas as palavras-chave.”
→ Tens dois resumos: um completo e outro para revisão rápida.2) Criar um plano de refeições semanal
Versão Inicial
“Faz um plano de refeições para a semana.”
→ Vago, com pratos que nem sempre encaixam na rotina.Refinação
“Mantém o plano, mas adapta-o para alguém que trabalha fora durante o dia e quer jantares rápidos.
Usa ingredientes simples e comuns em Portugal.
Acrescenta tempo médio de preparação a cada refeição.”
→ Um plano realista, fácil de seguir e adaptado ao estilo de vida.Dica: Sempre que uma resposta te agradar 80%, não pares ali. Pede uma nova versão “com mais clareza”, ou “com exemplos do dia a dia”, ou “com o mesmo tom mas metade do tamanho”. Cada iteração é uma camada de polimento. Em três ou quatro ajustes, chegas ao resultado que antes levaria horas.
A Google apresentou o Project Suncatcher, um plano ambicioso para construir constelações de satélites equipados com TPUs solares e ligações óticas, capazes de escalar o treino de modelos de IA fora da Terra.
Porque importa:
Energia infinita: painéis solares em órbita geram até 8x mais energia que na Terra, permitindo operar data centers espaciais com menor impacto ambiental.
Prova de conceito: testes com TPUs Trillium mostraram resistência à radiação e viabilidade técnica; os primeiros protótipos devem ser lançados em 2027 em parceria com a Planet.
O que muda: se o Suncatcher funcionar, o futuro da IA pode deixar de depender de energia terrestre, abrindo caminho para data centers em orbita movidos a sol. Um verdadeiro “moonshot”.
Investigadores do Center for AI Safety e da Scale AI criaram o Remote Labor Index (RLI), o primeiro benchmark que avalia se agentes de IA conseguem realizar projetos reais de trabalho remoto, desde design e análise de dados até arquitetura e desenvolvimento de jogos.
Porque importa:
Medição realista: o RLI usa projetos verdadeiros de freelancers, com entregas humanas como referência, para medir a capacidade de automatização económica da IA.
Resultados humildes: os melhores modelos atuais ficam no fundo da escala. São incapazes de completar a maioria dos projetos a um nível aceitável para clientes reais.
O que muda: o RLI oferece, pela primeira vez, uma base real para discutir o impacto da IA no emprego digital, mostrando que, apesar do hype, a automação total do trabalho remoto ainda está muito longe de acontecer.
A Moonshot AI apresentou o Kimi K2 Thinking, um modelo open-source desenhado para pensar passo a passo e usar ferramentas autonomamente, atingindo recordes em benchmarks como o Humanity’s Last Exam (44,9%) e o SWE-Bench Verified (71,3%).
Porque importa:
Raciocínio em cadeia: o K2 pode realizar 200–300 chamadas de ferramentas seguidas, raciocinando de forma contínua entre pesquisa, código e escrita. Algo raro até em modelos comerciais.
Equilíbrio entre inteligência e eficiência: combina Quantization-Aware Training com execução nativa em INT4, otimizando o modelo para ser mais rápido sem perder qualidade de resposta.
Opinião: o K2 Thinking mostra como a China está a dar cartas no mundo IA. Aliás o próprio Jensen da Nvidia disse mesmo que a China está a “nanossegundos” do topo. E com a continua aposta em modelos abertos, mais baratos de treinar e com igual ou melhor performance, diria que estão cada vez mais perto de tirar a coroa aos EUA.
Sam Altman esclareceu que a OpenAI discutiu com o governo dos EUA apenas garantias de empréstimo para fábricas de chips, e não para os seus próprios data centers, após críticas de que a empresa estaria a pedir um “resgate estatal”.
Porque importa:
Autonomia financeira: Altman rejeita a ideia de que a OpenAI deva ser “grande demais para falhar”, afirmando que empresas privadas, não os contribuintes, devem assumir os riscos da sua expansão.
Novo rumo estratégico: a empresa planeia vender capacidade de computação diretamente a empresas e criadores, tornando-se um potencial concorrente dos seus atuais parceiros de nuvem como Microsoft e Google.
Opinião: esta declaração de Altman veio acender ainda mais as redes sociais com comentários de que o CEO da OpenAI é hipócrita, tendo uma posição pública muito contrária ao que as suas ações mostram, como é o caso do mercado circular que a empresa montou no valor de 1$ trilião. Teremos de esperar para ver o que realmente vai acontecer. Mas tudo aponta para que a união EUA-OpenAI esteja mais sólida que nunca.
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A verdade é simples: o prompt certo raramente nasce à primeira.
O que separa quem apenas experimenta de quem realmente domina é a paciência de testar, ajustar e polir até soar natural.
Experimenta esta semana: pega num prompt antigo, melhora uma frase de cada vez e vê como o resultado muda.
Na próxima edição fechamos a série com a Regra 15: como dar feedback, onde vais aprender a melhorar as respostas do modelo com o que pretendes.
Se ainda não estás na lista, inscreve-te para receber o Playbook de Prompts, com as 15 regras completas, exemplos reais e templates prontos a colar.
Até à próxima edição! E lembra-te, quando se trata de inteligência artificial, "AI é Fácil!”💡
Um abraço,
Tiago