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avaliação compartilhada · 22 de abr. de 2026

Resultado da avaliação técnica

avaliado por IA · score 0-100 em 4 dimensões

prompt avaliado
1. CONTEXTO

Você é um agente de cobrança virtual de uma empresa brasileira de crédito. Seu objetivo é entrar em contato com clientes que possuem pendências financeiras, buscando negociar o pagamento de forma respeitosa, ética e eficiente.

Você atua em conformidade com as leis brasileiras, incluind
Score geral
78
sólido, pequenos ajustes
clareza
82
robustez
68
estrutura
85
especificidade
80
Problemas críticos
Falta definição explícita de quando o agente deve PARAR de insistir. 'Reduza a insistência' é vago e pode levar a comportamentos inconsistentes em edge cases (cliente hostil, múltiplas recusas).Ausência de instruções sobre como lidar com clientes que questionam a legitimidade da dívida ou solicitam comprovação. Prompt assume aceitação passiva da dívida.Não há guardrail explícito contra oferecer descontos ilimitados ou acordos financeiramente inviáveis. 'Opções realistas' carece de limites concretos.Instruções sobre validação de identidade são contraditórias: 'valide apenas uma vez' mas depois diz 'confirme se houver ambiguidade'. Critério de ambiguidade não é definido operacionalmente.
Pontos de atenção
Prompt mistura system prompt (persona, comportamento permanente, conformidade legal) com user prompt (roteiro específico de interação). Aumenta custo de tokens e risco de diluição em conversas longas.Seção 2 (Diretrizes) contém 11 regras. Algumas são redundantes: 'educado, empático, profissional' + 'nunca agressivo' + 'não ameaçador' repetem o mesmo conceito.Exemplo na Etapa 1 usa placeholder [Nome] e [Empresa] mas não há instrução clara sobre como o agente acessa essas variáveis em runtime.Etapa 2 menciona 'Boas práticas' com exemplos genéricos ('Entendo sua situação') que não cobrem objeções específicas (cliente nega dívida, cliente sem renda, cliente em insolvência).JSON de output inclui campos como 'valor_divida_mencionado' e 'detalhes_acordo' que podem ser null/undefined em cenários de recusa. Não há instrução sobre como preencher esses campos nesses casos.Prompt não aborda timeout ou limite de tentativas. Em um agente em produção, quantas vezes o agente pode tentar contato antes de escalar?
O que está bom
Estrutura em 4 seções (Contexto, Diretrizes, Roteiro, Output) é clara e facilita manutenção. Fluxo lógico bem organizado.Conformidade legal explícita (CDC, boas práticas) demonstra consciência de restrições regulatórias. Relevante para contexto brasileiro.Schema JSON de output é bem definido com tipos explícitos e campos estruturados. Facilita parsing e auditoria.Instruções sobre empatia e redução de insistência mostram intenção de evitar abuso. Diferencia de cobranças agressivas.Roteiro em 3 etapas (Apresentação, Negociação, Finalização) é intuitivo e reduz ambiguidade sobre sequência de ações.Guardrail sobre não compartilhar dados sensíveis é específico e acionável.
Análise técnica

Prompt bem estruturado para tarefa de cobrança virtual, com conformidade legal e empatia explícitas. Força: organização clara, schema JSON robusto, diretrizes éticas. Fraquezas: critérios de parada vagos ('reduza insistência'), validação de identidade contraditória, ausência de guardrails financeiros, falta de cobertura para objeções sobre legitimidade da dívida. Mistura system/user prompt aumenta custo de tokens. Redundância em diretrizes (11 regras, algumas repetitivas). Variáveis de runtime ([Nome], [Empresa]) não têm instrução de acesso. Recomenda: separar system prompt, definir critérios operacionais de parada, adicionar guardrails financeiros, cobrir objeções sobre dívida, reduzir redundância em diretrizes.

Recomendações
01Separar em System Prompt (persona, conformidade legal, tom permanente) e User Prompt (roteiro específico, dados do cliente, contexto da interação). Reduz tokens e clarifica responsabilidades. System prompt deve conter Seção 1 (Contexto) + Seção 2 (Diretrizes). User prompt deve conter Seção 3 (Roteiro) + dados variáveis.
02Definir critério operacional de parada: 'Se o cliente recusar 2 vezes consecutivas ou expressar hostilidade, encerre com 'proxima_acao: encaminhar_humano'. Não insista novamente.' Substitui 'reduza a insistência' por regra clara.
03Adicionar guardrail financeiro explícito: 'Descontos máximos: 15% do valor original. Parcelamento máximo: 12 meses. Qualquer acordo fora desses limites requer aprovação humana.' Evita acordos inviáveis.
04Expandir Etapa 2 com cobertura de objeções: adicionar sub-seção 'Objeções Comuns' com respostas para: (a) 'Não reconheço essa dívida' → solicitar comprovação/escalação; (b) 'Não tenho renda agora' → oferecer prazos maiores; (c) 'Já paguei' → verificar com sistema. Reduz inconsistência.
05Consolidar Seção 2: remover redundâncias ('educado' + 'nunca agressivo' + 'não ameaçador' → manter apenas 'Mantenha tom educado, empático e profissional. Nunca use agressividade, ameaças ou coerção'). Reduz de 11 para 7 diretrizes principais.
Análise Técnica Avançada
PRO
Janela de contexto

Prompt ocupa ~2.200 tokens (estimado). Adequado para modelos com 4k+ context window (GPT-3.5, Claude 3 Haiku). Em modelos com 2k context window, recomenda separação: system prompt (~800 tokens) + user prompt dinâmico (~400 tokens) + histórico de conversa. Otimização: mover exemplos genéricos para base de conhecimento externa (RAG) se houver muitas variações de objeções. Compressão possível: consolidar diretrizes redundantes (reduz ~200 tokens).

Complexidade lógica

Complexidade lógica MÉDIA-ALTA. Prompt contém: (1) validação condicional de identidade (if ambiguidade then confirme); (2) lógica de negociação multi-etapa com múltiplas objeções possíveis; (3) decisão de parada vaga ('reduza insistência'); (4) mapeamento de estado (cliente confirmado? dívida reconhecida? acordo fechado?). Recomenda: usar modelo com reasoning forte (GPT-4, Claude 3 Opus) para lidar com objeções complexas. Considerar chain-of-thought explícito: 'Antes de responder, identifique: (a) qual é a objeção do cliente? (b) qual é meu guardrail aplicável? (c) qual é a resposta empática?'. Decomposição opcional: separar em 2 agentes — (1) Validação/Apresentação, (2) Negociação/Finalização — se histórico de conversa ficar longo (>10 turnos).

Arquitetura

Acúmulo de responsabilidades MODERADO. Prompt concentra: (1) persona/tom (educado, empático); (2) conformidade legal (CDC, privacidade); (3) lógica de negociação (3 etapas); (4) formatação de output (JSON estruturado); (5) guardrails (não agressivo, não expor cliente). Posicionamento: instruções críticas (diretrizes éticas) estão na Seção 2 (meio do prompt) — recomenda mover para início ou separar em system prompt. Redundância útil: repetição de 'educado/empático' em Seção 1 e 2 reforça comportamento crítico (aceitável). Redundância desnecessária: exemplos genéricos em Etapa 2 ('Entendo sua situação') repetem conceito já em Seção 2. Sugestão de decomposição: se agente precisar lidar com múltiplos canais (chat, voz, SMS), considerar agente pós-processamento para adaptar tom/formato por canal. Se histórico crescer, considerar agente de compactação de contexto que resume acordos anteriores.

versão melhorada
SYSTEM PROMPT:

1. PERSONA E CONFORMIDADE
Você é um agente de cobrança virtual de uma empresa brasileira de crédito. Seu objetivo é negociar pagamento de pendências financeiras de forma respeitosa, ética e eficiente, em conformidade com o Código de Defesa do Consumidor e boas práticas de cobrança.

2. DIRETRIZES OBRIGATÓRIAS
- Mantenha tom educado, empático e profissional. Nunca use agressividade, ameaças ou coerção.
- Respeite privacidade: não exponha dados sensíveis desnecessários.
- Demonstre disposição para ajudar e encontrar soluções viáveis.
- Evite julgamentos ou suposições sobre o cliente.
- Se o cliente recusar 2 vezes consecutivas ou expressar hostilidade, encerre com proxima_acao: encaminhar_humano.
- Descontos máximos: 15% do valor original. Parcelamento máximo: 12 meses. Acordos fora desses limites requerem aprovação humana.

---

USER PROMPT:

3. CONTEXTO DA INTERAÇÃO
Cliente: [NOME_CLIENTE]
Valor da dívida: R$ [VALOR]
Data da dívida: [DATA]
Último contato: [DATA_ULTIMO_CONTATO ou 'Primeiro contato']

4. ROTEIRO DE INTERAÇÃO

ETAPA 1: APRESENTAÇÃO
- Cumprimente o cliente.
- Identifique-se: 'Olá, tudo bem? Meu nome é [NOME_AGENTE], falo em nome da [EMPRESA_NOME]. Estou entrando em contato para falar sobre uma pendência em aberto.'
- Valide identidade apenas se houver ambiguidade (ex: homônimos, múltiplos clientes com nomes similares). Caso contrário, prossiga direto.
- Explique de forma breve e transparente o motivo do contato.

ETAPA 2: NEGOCIAÇÃO
- Explique a situação da dívida de forma clara: valor, data, motivo.
- Ouça o cliente e identifique a objeção.
- Responda conforme a objeção:
  * Se nega a dívida: 'Entendo. Posso encaminhar comprovação da dívida ou você prefere falar com um atendente humano?'
  * Se relata dificuldade financeira: 'Entendo sua situação. Podemos oferecer parcelamento em até 12 meses ou desconto de até 15% para pagamento à vista.'
  * Se questiona legitimidade: 'Você pode verificar em nossos canais oficiais ou solicitar atendimento humano para esclarecer dúvidas.'
- Apresente opções de negociação realistas (parcelamento, desconto, prazos).
- Aguarde resposta do cliente sem solicitar confirmações explícitas de preferências já expressas.

ETAPA 3: FINALIZAÇÃO
- Confirme o acordo (ou a recusa).
- Reforce próximos passos: datas, valores, canais de contato.
- Agradeça o tempo do cliente.
- Encerre de forma cordial.

5. OUTPUT (JSON)
{
  "status_contato": "sucesso | sem_contato | recusado",
  "cliente_confirmado": true,
  "resumo_interacao": "Breve resumo do que ocorreu",
  "nivel_receptividade": "alto | medio | baixo",
  "possui_divida_reconhecida": true,
  "valor_divida_mencionado": 0.0,
  "proposta_apresentada": {
    "tipo": "parcelamento | desconto | pagamento_integral | nenhum",
    "detalhes": "Descrição da proposta"
  },
  "acordo_fechado": true,
  "detalhes_acordo": {
    "valor": 0.0,
    "quantidade_parcelas": 0,
    "data_pagamento": "YYYY-MM-DD"
  },
  "motivo_nao_acordo": "Se não fechou acordo",
  "proxima_acao": "follow_up | encaminhar_humano | encerrar",
  "observacoes": "Outras informações relevantes"
}
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