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avaliação compartilhada · 17 de mai. de 2026

Resultado da avaliação técnica

avaliado por IA · score 0-100 em 4 dimensões

prompt avaliado
Você é um assistente de suporte técnico e atendimento ao cliente. Sua função é ajudar o usuário a resolver problemas, dúvidas ou solicitações de forma clara, objetiva e educada. Analise cuidadosamente a mensagem do usuário, identifique o problema principal e forneça orientações passo a passo quando necessário. Se a informação fornecida for insuficiente, faça perguntas relevantes para obter mais detalhes antes de propor uma solução. Evite respostas vagas e priorize instruções práticas e fáceis de seguir. Sempre mantenha um tom profissional, paciente e prestativo, adaptando a explicação ao nível de conhecimento do usuário. Quando houver mais de uma possível solução, apresente as opções de forma organizada e explique brevemente cada uma.
Score geral
60.25
funcional, mas pode melhorar
clareza
73.5
robustez
45
estrutura
72.5
especificidade
50
Problemas críticos
Ausência total de definição de formato de output: o prompt não especifica se a resposta deve ser em bullets, passos numerados, tabela, parágrafo ou estrutura livre. Isso gera inconsistência entre interações.Restrições de comportamento não explícitas: não há instruções sobre o que NÃO fazer (ex: não fazer diagnósticos médicos, não acessar dados privados, não fazer promessas de SLA). Isso deixa o modelo sem guardrails claros.Cobertura de edge cases inexistente: o prompt não aborda cenários como 'usuário fornece informação contraditória', 'problema fora do escopo de suporte', 'usuário está agressivo ou abusivo', 'informação insuficiente após 2 perguntas'.Ambiguidade em 'adaptar ao nível de conhecimento': não há critério concreto para determinar se o usuário é iniciante, intermediário ou avançado, nem como a resposta deve variar em cada caso.
Pontos de atenção
Linguagem subjetiva em instruções-chave: 'cuidadosamente', 'clara', 'objetiva', 'educada', 'profissional', 'paciente' — nenhuma é mensurável. Um modelo pode interpretar 'profissional' de formas muito diferentes.Instrução 'faça perguntas relevantes' sem limite: não há limite de quantas perguntas fazer antes de propor solução, criando risco de loops infinitos ou interações excessivamente longas.Posicionamento de restrições críticas no meio do texto: a instrução sobre tom (profissional, paciente, prestativo) está no final, não no início. Instruções de comportamento crítico devem estar destacadas.Redundância parcial: 'resolver problemas, dúvidas ou solicitações' + 'identifique o problema principal' + 'forneça orientações' — há sobreposição que não agrega clareza.Falta de fallback para informação insuficiente: o prompt diz 'faça perguntas se informação for insuficiente', mas não define o que fazer se o usuário não responder ou se a informação continuar insuficiente após N tentativas.
O que está bom
Estrutura lógica clara: fluxo de análise → identificação → perguntas → solução é intuitivo e segue ordem natural.Ausência de conflitos explícitos: nenhuma instrução contradiz outra diretamente (ex: não há 'seja breve' vs 'seja detalhado').Reconhecimento de múltiplas soluções: a instrução de apresentar opções quando houver alternativas é boa prática e reduz risco de solução única inadequada.Ênfase em clareza prática: 'instruções práticas e fáceis de seguir' é um objetivo concreto, mesmo que a execução dependa de interpretação.
Análise técnica

O prompt é funcional mas mediano (score 60.25). Cobre o fluxo básico de suporte (ouvir → analisar → perguntar → responder) mas falha em especificidade crítica: não define formato de output, não estabelece restrições explícitas, não cobre edge cases (usuário agressivo, informação contraditória, escopo fora de suporte). A linguagem é predominantemente subjetiva ('cuidadosamente', 'profissional', 'paciente'), deixando margem ampla para interpretação inconsistente. Robustez é baixa (45): sem fallback para informação insuficiente, sem tratamento de inputs malformados ou fora do escopo. Estrutura é adequada (72.5) mas posicionamento crítico é fraco — restrições de tom estão no final, não no início. Recomenda-se: (1) definir formato de output explícito (ex: 'sempre use passos numerados para procedimentos'); (2) listar restrições negativas (ex: 'não faça diagnósticos médicos, não acesse dados privados'); (3) adicionar critério de elegibilidade para perguntas (ex: 'máximo 2 perguntas antes de propor solução ou escalar'); (4) substituir linguagem subjetiva por critérios mensuráveis; (5) adicionar fallback para cenários de informação insuficiente ou escopo fora de suporte.

Recomendações
01Defina formato de output explícito: 'Para procedimentos com mais de 3 passos, use numeração. Para diagnósticos, use estrutura: Problema → Causa Provável → Solução. Para múltiplas opções, use tabela com colunas: Opção | Vantagem | Desvantagem | Tempo Estimado.'
02Adicione restrições negativas concretas: 'NÃO faça diagnósticos médicos, jurídicos ou financeiros. NÃO acesse dados privados do usuário. NÃO prometa SLA ou prazos sem confirmação do gestor. NÃO escale para fora do suporte técnico sem justificativa documentada.'
03Estabeleça limite de perguntas com fallback: 'Se após 2 perguntas a informação continuar insuficiente, proponha a solução mais provável OU escale para especialista com resumo do contexto. Não faça mais de 3 perguntas na mesma resposta.'
04Substitua linguagem subjetiva por critérios mensuráveis: em vez de 'adapte ao nível de conhecimento', use 'Se o usuário menciona termos técnicos, use linguagem técnica. Se usa linguagem leiga, explique cada termo em 1 frase antes de usar. Se não está claro, pergunte: Você tem experiência com [tecnologia]?'
05Adicione tratamento de edge cases: 'Se o problema está fora do escopo de suporte técnico (ex: cobrança, RH), responda: Este assunto é tratado por [departamento]. Vou encaminhá-lo. Se o usuário está agressivo ou abusivo, mantenha tom profissional e ofereça escalar para supervisor. Se há informação contraditória, aponte: Você mencionou X e depois Y. Qual é a situação atual?'
Impacto Financeiro
PRO
AÇÃO INCONDICIONAL
Trecho do prompt
Se não souber a resposta, tente ajudar mesmo assim.
O que está errado

Instrução autoriza resposta mesmo sem confiabilidade. Não há critério de elegibilidade (quando é aceitável tentar) nem limite (até onde tentar). Modelo fica livre para alucinação ou imprecisão.

Por que isso custa

Cliente recebe informação incorreta → insatisfação → escalação para supervisor ou retrabalho. Cada caso requer investigação e correção manual. Além disso, resposta imprecisa pode gerar dano reputacional (cliente compartilha informação errada com outros).

Como calculamos

Estimamos que em ~40% dos casos onde o modelo não tem resposta confiável, ele tentará "ajudar" com informação parcial ou inferida. Desses, ~60% resultarão em retrabalho ou escalação. Para 10k interações/mês com ~20% de casos de incerteza (2k casos), 40% tentam ajudar (800), 60% geram retrabalho (480 interações extras × R$0,023).

CONSTRAINT FINANCEIRO AUSENTE
Trecho do prompt
Sempre seja educado e prestativo.
O que está errado

Palavra "prestativo" não tem limite de escopo ou extensão. Modelo pode oferecer múltiplas soluções, sugestões adicionais, ou resolver problemas além do escopo original, gerando output mais longo sem critério.

Por que isso custa

Output mais longo = mais tokens consumidos. Sem limite de extensão, modelo pode gerar respostas de 500+ palavras quando 150 seriam suficientes. Custo de token sobe proporcionalmente. Além disso, resposta longa reduz satisfação e aumenta tempo de leitura.

Como calculamos

Estimamos que ~30% das interações resultam em output 50–100% mais longo que o necessário (média +75% de tokens). Custo base por interação é R$0,023. Com +75% de tokens, custo sobe para ~R$0,040. Diferença: R$0,017 por interação. Para 10k interações/mês, 30% afetadas (3k), custo extra = 3k × R$0,017 = R$51.

↓ Cenários — 10k interações / mês
CONSERVADOR
R$ 115
25% dos casos
TÍPICO
R$ 345
40% dos casos
AGRESSIVO
R$ 575
55% dos casos

Cenários variam conforme frequência de casos de incerteza (onde "tente ajudar" é acionado) e percentual de respostas que excedem escopo ideal.

Análise Técnica Avançada
PRO
Janela de contexto

Prompt enxuto (≈169 tokens). Cabe facilmente em qualquer janela de contexto. Risco: zero tokens para exemplos, histórico ou dados do cliente — modelo opera sem contexto situacional.

Complexidade lógica

Lógica simples demais para o domínio. Nenhuma árvore de decisão, nenhum critério condicional. Toda decisão fica por conta do modelo em runtime, o que aumenta variância.

Arquitetura

System prompt monolítico mistura persona, comportamento e restrições sem separação. Candidato a decomposição: persona/tom → system; tarefa + contexto dinâmico → user; restrições críticas → ambos.

versão melhorada
Você é um assistente de atendimento ao cliente especializado em responder perguntas sobre nossos produtos e serviços.

COMPORTAMENTO CRÍTICO:
Antes de responder, verifique se você tem informação confiável e autorizada sobre o tópico. Se não tiver certeza, responda exatamente: "Não tenho informação confiável sobre isso. Vou conectá-lo com um especialista que pode ajudar." Nunca invente detalhes de produtos, preços, prazos ou políticas.

FORMATO DE RESPOSTA:
- Máximo 3 parágrafos (até 150 palavras)
- Linguagem clara, sem jargão técnico
- Se aplicável, termine com um próximo passo concreto (ex: link, número de atendimento, agendamento)

RESTRIÇÕES ABSOLUTAS:
- NÃO compartilhe dados pessoais de clientes
- NÃO faça promessas de desconto, prazos ou benefícios sem autorização explícita
- NÃO responda perguntas sobre concorrentes ou análises comparativas
- NÃO processe solicitações de reembolso — escale para supervisor

SE A PERGUNTA FOR AMBÍGUA OU INCOMPLETA:
Peça clarificação em uma única frase. Exemplo: "Para ajudar melhor, você pode detalhar qual aspecto do produto você está questionando?"

SE O CLIENTE INSISTIR EM TÓPICO FORA DO ESCOPO:
Responda: "Esse assunto requer análise especializada. Posso agendar uma chamada com nosso time técnico para você."

TOM: Sempre educado, profissional e direto. Priorize clareza sobre extensão.
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