40 prompts prontos — e o que fazer quando eles não funcionam

Resumindo: um prompt pronto é um modelo em que papel, tarefa, contexto e formato já vêm escritos — você só preenche os colchetes. Abaixo há 40 deles, em seis categorias. Mas a lista é a metade fácil. Passamos julho de 2026 extraindo dados da API interna da Udemy e das páginas de avaliação da Coursera, e descobrimos que aquilo de que os alunos mais reclamam é justamente o que quase ninguém ensina: seu prompt não funcionou, o que você muda primeiro? Por isso a segunda metade deste texto trata de depuração, dos erros mais comuns e de prompts que você pode rodar aqui mesmo, num clique.

Primeiro, um problema honesto com listas como esta

Existem mais listas dos “100 melhores prompts” na internet do que gente usando elas. Queríamos saber o que os grandes cursos pagos ensinam de verdade, então fomos buscar os números por conta própria: na API interna da Udemy e nas páginas públicas de avaliação da Coursera, medidos em 17 de julho de 2026.

Comecemos pela escala. Na Coursera, “Prompt Engineering for ChatGPT”, de Vanderbilt, tem 698.444 inscritos. A “Prompt Engineering Specialization”, mais longa e da mesma Vanderbilt, tem 138.967. “Generative AI: Prompt Engineering Basics”, da IBM, tem 654.256. “Google Prompting Essentials”, 365.425. Na Udemy, “Prompt Engineering with ChatGPT Masterclass”, da RPATech, tem 118.803 alunos, e “Prompt and Context Engineering 101”, de Mike Wheeler, tem 84.942 com nota 4,31 — a mais baixa da nossa amostra de oito cursos de destaque.

Agora as reclamações. São cursos que trazem prompt engineering no título:

• “There is nothing teached about creating a good prompt. It is just an overview of types of prompts.” — Geralt O., 01.07.2026, 2★ (Wheeler)
• “No specific guidance on prompt engineering… what to avoid while asking, how to organize your thoughts, how to give feedback to AI based on its answers etc.” — Bharat Ram A., 05.06.2026, 1.5★ (Wheeler)
• “i thought it would go deeper in prompts and have more examples and sessions to master or enhance our current prompts.” — Manuel L., 15.06.2026, 2★ (PE for Everyone)
• “Too much background on ChatGPT. Get me to how to prompt GPT” — Mark R., 16.09.2025, 1.5★ (Academind)

Quatro pessoas, quatro cursos diferentes, uma reclamação idêntica. Não é “chato” nem “caro”, é “você me mostrou uma classificação de prompts em vez de me ensinar a consertar um”. Bharat Ram A. até escreveu a ementa que queria e não teve: o que evitar na hora de perguntar, como organizar as ideias, como dar ao modelo um retorno sobre a resposta dele.

A conclusão que tiramos: o buraco desse mercado não são os modelos, é a depuração. Um modelo responde à pergunta “o que eu escrevo da primeira vez”. A depuração responde à pergunta “o que eu faço quando a primeira vez não deu certo” — o que acontece basicamente sempre. Daí o formato do texto: primeiro os quarenta modelos, depois a parte que esses cursos pulam.

Uma ressalva contra nós mesmos. Nossas citações vêm da lista padrão de avaliações que qualquer visitante vê, não de uma amostra representativa: o filtro por estrelas da Coursera roda no cliente, e o HTML do servidor sempre devolve a primeira página. Ou seja, isso não mede quantas pessoas estão insatisfeitas; mostra com o que as insatisfeitas estão insatisfeitas. A proporção também olhamos, e é pequena: as avaliações negativas (≤3,5★) ficam entre 1,5% e 3,5% na Coursera, e bem mais alto na Udemy: 9,61% em “Generative AI for Beginners” e 10,36% em “The Complete AI Guide”. A maioria gosta desses cursos. Só que quem não gosta reclama sempre da mesma coisa.

Por que o botão “Executar” embaixo do prompt não é enfeite

Há uma segunda constatação, e ela explica por que prompting é tão difícil de ensinar em vídeo. Esta é uma avaliação de “Prompt Engineering for ChatGPT”, de Vanderbilt:

“you send your assignments and immediatly you got your results: 100% correct. I am still speechless. I put all that effort in and have no idea whether I my answer was correct or not.” — Shinysheep, 21.09.2023, 1★

Não é preguiça do professor. É um limite estrutural: não existe modelo nenhum dentro de uma aula da Coursera. Só há um jeito de conferir um prompt: rodar e olhar a resposta. A plataforma não consegue fazer isso, então carimba um “100% correct” automático. O aluno se esforçou e nunca soube se o esforço valeu alguma coisa.

O mesmo limite produz a reclamação mais frequente sobre videocursos nos nossos dados: o professor lê o slide em voz alta. Ao pé da letra: “why read straight from the slide? I can do that. This was not a helpful course at all” (Janie I., 02.07.2026, 1★). E mais duro: “50% of this course is reading script like a robot from the slides… they are just reading text from the slides which you can also you from any good website” (Shashank T., 13.04.2026, 1★). Mais uma, num curso com 118.803 alunos: “Written by AI, delivered by AI. The slides are way too crowded to be useful and it really doesn't help to have the bot read them out word-for-word” (Bradley M., 16.04.2026, 1★, RPATech).

Nesta página, todo bloco <pre> ganha um botão Executar: você aperta e vê uma resposta real do modelo sem sair do texto. Os prompts abaixo foram escritos para rodar como estão, sem substituir nada — o exemplo já vem dentro. É exatamente o que uma aula sem modelo por dentro não tem como te dar.

Como usar esta lista

• Preencha todos os colchetes. Colchete vazio é um buraco que o modelo tapa no chute, e a resposta sai genérica.
• Acrescente material seu. Quase todo prompt fica mais forte se você colar a fonte logo depois: o e-mail, o rascunho, os dados, as restrições.
• Não pare na primeira resposta. “Mais curto”, “outro tom”, “troca o exemplo”: com dois ou três ajustes você costuma chegar lá.
• Um modelo é uma hipótese, não um feitiço. Ele economiza o primeiro minuto. Dali em diante quem trabalha é a parte de depuração.

Se a fórmula “papel + tarefa + contexto + formato” é novidade para você, comece por o que é um prompt e como escrever um: aí você vai conseguir montar os seus, não só copiar.

E-mails de trabalho e correspondência (8)

A maior economia de tempo não é “escreve um e-mail”, e sim um e-mail com objetivo e tom definidos.

• Pedir alguma coisa: “Você é um correspondente de negócios experiente. Escreva um e-mail para o meu colega [nome/cargo] pedindo [do que você precisa]. Contexto: prazo [data], meu pedido anterior ficou sem resposta, a relação é boa e profissional — nada de pressionar. Menos de 120 palavras, cordial, com um prazo claro e uma pergunta no fim.”
• Suavizar um e-mail ríspido: “Este é o meu rascunho: [texto]. Reescreva de modo que o sentido e o pedido continuem intactos, mas o tom fique calmo e profissional. Em dois tópicos, explique o que você mudou e por quê.”
• Recusar com educação: “Me ofereceram [o quê]. Estou recusando porque [motivo]. Escreva uma recusa em 3–4 frases: sem desculpas que beiram a autoflagelação, mas deixando a porta aberta.”
• Responder a um cliente insatisfeito: “O cliente escreve: [reclamação]. Os fatos do meu lado: [o que realmente aconteceu]. Escreva uma resposta: reconheça o problema, explique sem arranjar desculpas, proponha um próximo passo concreto com data.”
• Cobrar uma tarefa atrasada: “Escreva uma terceira cobrança sobre [tarefa]. Tom cordial, mas já nomeando a consequência do atraso: [consequência]. Menos de 80 palavras.”
• Ata da reunião: “Estas são as minhas anotações da reunião: [texto]. Monte um e-mail de resumo: decisões, responsáveis, prazos. Em lista separada, as questões em aberto que ainda não têm decisão.”
• E-mail em outro idioma: “Traduza este e-mail para [idioma]: [texto]. Mantenha o sentido, mas ajuste as fórmulas às normas de negócios daquele idioma em vez de traduzir ao pé da letra. Aponte os trechos em que o tom original soaria grosseiro.”
• Triagem de e-mail recebido: “Este é um e-mail longo: [texto]. Responda a três perguntas: o que querem de mim, até quando, e o que acontece se eu não responder. Uma frase para cada.”

O que trabalha de verdade aqui não é o papel: “correspondente de negócios experiente” contribui pouquíssimo. São duas coisas, o tamanho definido e uma única restrição de comportamento (“nada de pressionar”). Restrição de comportamento vence papel quase sempre. Guarde isso, porque é o passo três da lista de depuração mais abaixo.

Textos e conteúdo (6)

• Cortar para N palavras: “Você é um editor que corta enrolação. Encurte o texto abaixo para [N] palavras sem perder um fato ou uma conclusão sequer. Público: [quem], lê no celular e está com pressa. Primeiro o texto encurtado, depois a lista do que você tirou. Texto: [cole o seu]”
• Títulos: “Este é o texto: [texto]. Me dê 10 títulos: 3 neutros, 3 com número, 3 em forma de pergunta e 1 provocativo. Sem caça-clique — a promessa tem que ser cumprida pelo texto.”
• Estrutura antes de escrever: “Estou escrevendo [o quê] para [quem]. O objetivo do leitor: [por que isso importa para ele]. Monte uma estrutura de 5–7 seções, com uma frase em cada uma sobre o que vai ali dentro. Não escreva o texto.”
• Achar os pontos fracos: “Leia isto como um leitor cético: [texto]. Aponte 5 lugares onde você deixaria de acreditar ou ficaria entediado, e explique cada um. Não reescreva.”
• Adaptar por canal: “Pegue este texto: [texto]. Faça três versões: um post de 600 caracteres, um e-mail de newsletter e um roteiro de vídeo de um minuto. Uma mensagem, três formas.”
• Acertar a minha voz: “Aqui vão 3 textos meus como amostra de estilo: [textos]. Escreva um novo sobre [tema] acertando a mesma voz. Depois liste quais marcas de estilo você reproduziu.”

“A minha voz” é uma dor à parte, e nenhum modelo resolve isso por inteiro. Do fórum da OpenAI, tópico sobre escrever sem gosto de IA: “I've studied best practices to avoid it generating content that sounds like AI, but I'm not having any success.” Do Hacker News: “the email writing tools just seems to strip out my personal voice making me sound like I'm writing unsolicited marketing spam.” Ressalva: são usuários avançados e só duas fontes — um sinal, não uma medição. Mas o sinal é constante e aponta para algo útil: amostras dos seus próprios textos dentro do prompt fazem mais do que qualquer adjetivo do tipo “escreva com vivacidade”.

Aprender e destrinchar o difícil (6)

• Explicar do zero: “Você é um professor paciente. Explique [tema] de um jeito que alguém sem base entenda. Primeiro uma analogia do dia a dia, depois uma explicação de fundo em 150 palavras, depois três perguntas para conferir se eu entendi — e espere as minhas respostas, não responda por mim.”
• Destrinchar um erro: “Eu resolvi assim: [minha solução]. A resposta certa é: [resposta]. Não me dê a solução: mostre em que passo eu peguei o caminho errado e por que esse é um erro típico.”
• Plano de estudo: “Quero aprender [habilidade] em [prazo], posso dedicar [N] horas por semana, nível inicial [qual]. Monte um plano por semanas: o que fazer, no que praticar, como conferir se a semana pegou.”
• Modo socrático: “Não me explique [tema] direto. Faça uma pergunta de cada vez e me conduza até o entendimento. Se eu errar, não me corrija: faça uma pergunta que me oriente.”
• Resumir um artigo: “Este é o texto: [cole]. Me dê: 1) a tese principal em uma frase, 2) os três argumentos do autor, 3) o que o autor afirma mas nunca prova.”
• Cartões de revisão: “Faça 15 cartões de pergunta e resposta sobre [tema] para o nível [qual]. Respostas de no máximo duas frases. Nada de pergunta de adivinhação.”

Repare no “espere as minhas respostas, não responda por mim”. Sem essa frase o modelo faz as três perguntas e responde ele mesmo na hora: o trabalho dele é continuar o texto, não te examinar. É o mesmo buraco do “100% correct” automático: se nada te confere, você não descobre se entendeu.

Análise e decisões (7)

• Testar uma decisão: “Você é um analista que discute comigo em vez de concordar. Teste esta decisão: [o que eu pretendo fazer]. Objetivo [qual], restrições [dinheiro/tempo/pessoas], prazo [quando]. Formato: 3 argumentos fortes a favor, 3 contra, o risco que muito provavelmente me escapou, e uma pergunta cuja resposta mudaria a decisão.”
• Advogado do diabo: “Este é o meu plano: [plano]. Ache o elo mais fraco e explique como ele vai desmoronar na vida real. Não suavize.”
• Comparar opções: “Compare [opção A] e [opção B] para [tarefa]. Formato: uma tabela com critério, A, B e o que pesa mais para mim. Escolha os critérios você mesmo e justifique.”
• Ler os dados: “Aqui estão os números: [dados]. Aponte três conclusões que decorrem deles e, à parte, conclusões que NÃO decorrem, mesmo parecendo lógicas.”
• Preparar uma negociação: “Estou negociando com [quem] sobre [o quê]. Minha posição: [qual]. Jogue do outro lado: quais três objeções você vai me apresentar e o que você quer de verdade?”
• Quebrar uma tarefa em passos: “Tarefa: [o que precisa ser feito]. Quebre em passos de modo que o primeiro não leve mais de 15 minutos. Marque o passo em que as pessoas costumam desistir.”
• O que está me escapando: “Decisão: [qual]. Já considerei: [lista]. Aponte 5 fatores que não estão na minha lista e que poderiam mudar tudo. Para cada um, como testar em um dia.”

Carreira e dinheiro (5)

• Ajustar o currículo: “Este é o meu currículo: [texto]. Esta é a vaga: [texto]. Reescreva o bloco de experiência para ela: os mesmos fatos, com ênfase no que é relevante. Aponte o que falta no currículo para essa vaga.”
• Preparar entrevista: “Vaga: [descrição]. Minha experiência: [em resumo]. Me faça 8 perguntas das que vão cair de verdade, incluindo duas incômodas. Uma de cada vez, esperando a minha resposta.”
• Conversa sobre aumento: “Quero conversar sobre um aumento. Meus resultados no ano: [lista]. Monte a argumentação: o que dizer, em que ordem, e como responder a um ‘não tem orçamento agora'.”
• Avaliar uma proposta: “Proposta: [condições]. Que perguntas eu deveria fazer antes de assinar? O que, em condições assim, costuma acabar pesando mais do que parece no começo?”
• Plano da semana: “Estas são as minhas tarefas: [lista]. Organize por urgente/importante, sugira o que cortar de vez, e aponte a única tarefa que vai dar mais resultado.”

Vida cotidiana (8)

• Comida e compras: “Monte um cardápio da semana: [quantas pessoas], orçamento [valor], sem [alérgenos/alimentos], preparo em menos de 30 minutos. À parte, uma lista de compras agrupada por setor do mercado.”
• Revisão de gastos: “Estes são os meus gastos do mês: [lista]. Agrupe por categoria, ache as três em que mais dinheiro vaza, e proponha um corte realista para cada uma.”
• Planejar uma viagem: “Vou para [cidade] por [quantos dias], interesses: [quais]. Monte um roteiro dia a dia que respeite a geografia, para eu não ficar indo e voltando. Aponte o que vale reservar com antecedência.”
• Uma conversa difícil: “Preciso falar com [quem] sobre [o quê]. Receio que a reação seja [reação]. Me ajude com as palavras: o que dizer primeiro, o que não dizer de jeito nenhum.”
• Instruções em linguagem clara: “Este é um manual: [texto]. Reescreva passo a passo para alguém que faz isso pela primeira vez. Marque o passo em que mais se erra.”
• Ideias de presente: “Um presente para [quem], orçamento [valor], gosta de [o quê], não gosta de [o quê]. Me dê 10 ideias: 5 comuns, 5 inesperadas. Sem lugar-comum tipo vale-presente.”
• Ensaiar uma palestra: “Vou falar [onde] por [quanto tempo] para [quem]. Tema: [qual]. Me dê uma estrutura, uma frase de abertura e uma de fechamento. Depois me faça 3 perguntas que a plateia poderia levantar.”
• Revisar um contrato: “Este é um contrato: [texto]. Ache as cláusulas que jogam contra mim e explique cada uma em uma frase simples. À parte: o que falta e deveria estar ali. Você não é advogado — aponte onde eu preciso de um.”

Agora o que importa: seu prompt falhou — o que você muda primeiro?

Este é o buraco por causa do qual o texto inteiro foi escrito. As quatro pessoas citadas lá em cima pagaram e saíram sem essa habilidade. Percorra a lista de cima para baixo, sem pular.

• 1. Confira se o prompt traz uma definição de “pronto”. A causa mais comum de uma resposta medíocre é o modelo não fazer ideia de como seria uma boa. “Escreva um texto sobre o produto” não tem critério, então você recebe a média de todos os textos de produto já escritos. “Escreva 150 palavras capazes de convencer alguém que já disse não uma vez” tem critério. Se você mesmo não consegue dizer o que separa uma boa resposta de uma ruim, o modelo consegue menos ainda.
• 2. Acrescente material, não adjetivos. “Deixa mais interessante” não muda nada, porque “interessante” não é uma operação que o modelo consiga executar. Três parágrafos dos seus próprios textos colados como amostra mudam tudo. A regra: para melhorar uma resposta, acrescente entrada, não um veredito sobre a anterior.
• 3. Troque proibições por prescrições. “Não escreva burocratês” funciona pior do que “frases com menos de 12 palavras, verbos na voz ativa, sem empilhar substantivos”. Uma proibição diz para onde não ir; uma prescrição diz para onde ir. Modelos são muito melhores em fazer uma coisa do que em não fazer.
• 4. Corte a tarefa. Se um prompt manda achar, avaliar e reescrever ao mesmo tempo, as três saem fracas. Primeiro “aponte 5 pontos fracos”, depois “reescreva o ponto 3”. O modelo não cansa, mas ainda assim tem um único fio de raciocínio por resposta.
• 5. Pergunte o que faltou para ele. Literalmente: “Antes de responder, me faça as 3 perguntas cujas respostas mais mudariam a sua resposta.” É o jeito mais barato de achar o buraco no seu próprio prompt — e é exatamente o que Bharat Ram A. pedia e não teve: como dar ao modelo um retorno sobre a resposta dele.
• 6. Só então mexa no papel e nas palavras. “Você é um profissional de marketing experiente” é um ajuste de alguns pontos percentuais. As pessoas começam por aí porque é a parte visível, e empacam aí porque é a parte fraca.

Teste num exemplo real. O prompt abaixo se sustenta sozinho: aperte Executar, não há nada para preencher. Dentro dele já existe um prompt propositalmente ruim, esperando conserto.

Você é professor de depuração de prompts. Este é um prompt escrito por um iniciante:

“Escreva um bom post para redes sociais sobre o nosso app. Deixe interessante e não escreva de forma chata.”

Faça quatro coisas:
1. Aponte exatamente três razões pelas quais este prompt vai dar uma resposta genérica.
2. Para cada razão, indique a edição que a resolve — a edição precisa ser uma operação, não um veredito.
3. Reescreva o prompt corrigido, inventando você mesmo o contexto que falta, e marque tudo o que inventar com a palavra SUPOSIÇÃO.
4. Termine com uma frase: qual das três edições traria o maior ganho e por quê.

Segundo experimento: ser concreto vence a cortesia e vence o papel. Este aqui força o modelo a mostrar a diferença na mesma tarefa.

Execute três encomendas seguidas e mostre as três respostas por inteiro.

Encomenda A. Responda a este prompt: “Escreva um e-mail sobre adiar um prazo.”
Encomenda B. Responda a este prompt: “Você é um correspondente de negócios experiente. Escreva um e-mail profissional sobre adiar um prazo.”
Encomenda C. Responda a este prompt: “Escreva um e-mail para um colega: peço para adiar a entrega do relatório de sexta para quarta da semana que vem, porque o nosso fornecedor entregou os dados atrasado. A relação é boa, nada de pressionar, e é o meu primeiro pedido de adiamento. Menos de 90 palavras, uma pergunta no fim, sem se desculpar mais de uma vez.”

Depois das três respostas, monte uma tabela: que propriedades aparecem em B em relação a A, e em C em relação a B. Na última linha, responda à pergunta: o que rendeu mais — o papel ou o contexto?

Terceiro movimento, o mais subestimado. Não peça ao modelo que responda. Peça que ele te interrogue primeiro.

Minha situação: tenho uma semana para escolher entre duas propostas de emprego e não quero me arrepender daqui a um ano.

Não responda e não dê conselhos ainda. Em vez disso:
1. Me faça exatamente 5 perguntas — aquelas cujas respostas mais mudariam a sua recomendação. Ordene por peso decrescente.
2. Para cada pergunta, explique em uma frase que parte da sua recomendação depende dela.
3. Depois diga qual seria a sua recomendação se eu não respondesse a nenhuma pergunta, e por que não dá para confiar nessa versão.

Espere as minhas respostas antes de seguir adiante.

Repare no que os três têm em comum: nenhum pede um produto acabado. Eles pedem que o modelo exponha o próprio raciocínio, as próprias suposições ou a diferença entre duas entradas. É assim que se parece um exercício conferível — e é por isso que um prompt em que dá para apertar Executar ensina mais em trinta segundos do que um slide sobre classificação de prompts em vinte minutos.

Cinco erros que matam um modelo

• Deixar os colchetes sem preencher. Parece bobo, mas é a causa número um. O modelo não vai perguntar — vai inventar.
• Enfiar três tarefas num prompt só. “Analise, reescreva e sugira títulos” dá três pedaços medíocres em vez de um bom.
• Exigir “sem enrolação” sem dizer o tamanho. Tamanho é a única restrição que o modelo cumpre ao pé da letra. Use.
• Acreditar na primeira resposta. Toda resposta é rascunho. Ainda mais a que soa confiante.
• Colecionar modelos em vez de colecionar edições. Quarenta modelos dos outros valem menos que três seus, depurados no seu próprio trabalho.

Quanto custa a mesma coisa em forma de curso

Já que estávamos dentro dos dados de preço, aqui estão eles, medidos em 17 de julho de 2026. A crença de que “a Udemy está sempre com 90% de desconto” não sobrevive ao contato com a API deles, que devolve "saving_price": 0.0, "has_discount_saving": false, "discount_percent": 0. Não há desconto nenhum. Onze dos doze cursos de destaque custam € 19,99; um (Complete AI Guide), € 24,99. O Udemy Personal Plan sai por € 20,00/mês, ou € 10,00/mês na promoção. A Coursera Plus, € 50/mês ou € 343/ano, com 14 dias para pedir reembolso.

E um detalhe que vale conhecer antes de comprar: a “Prompt Engineering Specialization”, de Vanderbilt, exige uma assinatura paga do ChatGPT+ para fazer os exercícios. Ou seja, a prática te custa duas vezes: uma pela plataforma, outra pelo modelo. Não citamos aqui o preço exato do ChatGPT Plus: a fonte primária está fechada (todos os domínios da OpenAI devolveram 403 ao nosso crawler), e número de segunda mão não tem lugar num texto que defende afirmações conferíveis.

O que fazer agora

Não tente decorar quarenta modelos. Escolha três que batam com tarefas reais e rode nesta semana. Quando uma resposta sair errada — e vai sair —, percorra os seis passos de depuração de cima para baixo e anote qual resolveu. Daqui a um mês você não terá uma lista de prompts dos outros: terá uma habilidade que sobrevive ao próximo modelo, coisa que a lista não faz.

Uma ressalva: toda resposta a esses prompts é rascunho, não verdade. Um modelo pode inventar com total segurança um fato, um número ou um link — por que isso acontece está em alucinações de IA. Que dados dá para colar num chat com segurança está no nosso texto sobre privacidade ao trabalhar com IA. A fórmula por trás disso destrinchamos em o que é um prompt. E se você quer um prompt que não só responda, mas execute sozinho uma tarefa de vários passos, aí já é terreno dos agentes de IA.