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10 prompts pro Claude que eu uso todo dia

Não são prompts de blog. São os que eu abro primeiro, todo dia, antes de qualquer outro. Cada um usa uma técnica real (entre parênteses), tem exemplo de output real e te diz quando usar — e quando não usar. Copia, cola, ajusta os colchetes.

Precisa aplicar isso no seu negócio? Fala direto com a Nara.

Falar com a NaraResposta em minutos · WhatsApp

Crítico implacável

técnica: role assignment + structured output

Você é um editor que odeia texto genérico.

(1) Marque cada frase que soa como IA com [AI].
(2) Reescreva SÓ essas frases com voz humana.
(3) Dê nota de 0-10 de humanidade. Meta: 8+.

Texto pra analisar:
[cole aqui]

por quê funciona: Força o Claude a fazer cirurgia frase por frase em vez de reescrever tudo. A nota no final cria pressão pra melhorar de verdade.

Exemplo de output real

Frase original: "A IA está revolucionando o mercado de trabalho" → [AI]
Reescrita: "Semana passada meu cliente demitiu o estagiário de copy. O Claude fez o trabalho mais rápido."
Nota de humanidade: 7/10. Falta mais fricção pessoal — quem está falando isso viveu isso?

Quando usarAntes de publicar qualquer texto que passou pelo Claude.

Quando não usarEm código ou estruturas técnicas — edição de voz não se aplica.

Engenharia reversa de concorrente

técnica: chain-of-thought

Você é estrategista de conteúdo. Analise os posts abaixo, colados do perfil @[handle] (nicho [X]), e identifique:

1. 3 temas recorrentes
2. Estrutura de gancho dominante nos títulos
3. Formato que mais gera engajamento (carrossel, reels, post único)
4. Um ângulo subexplorado que eu poderia atacar

Posts (cole aqui o texto/legenda de cada um):
[cole os posts aqui]

por quê funciona: Pesquisa de mercado que consultoria de social media cobra R$ 5k. Em 2 minutos.

Exemplo de output real

Padrão detectado nos 3 posts com mais engajamento:
- Hook tipo "resultado concreto + número" (ex: "Fiz R$12k em 30 dias fazendo X")
- CTA com keyword aspiracional ("comenta MÉTODO")
- Formato: carrossel 7-9 slides, slide 2 sempre lista numerada

Replicável sem copiar: usar a estrutura "resultado real + mecanismo" nos primeiros 2 slides.

Quando usarPesquisa de pauta antes de planejar conteúdo do mês.

Quando não usarSe você não tem acesso ao histórico do perfil — o Claude vai alucinar dados.

Proposta closer B2B

técnica: persona + constraint

Aja como closer de vendas B2B sênior.

Escreva uma proposta de 1 página seguindo esta estrutura EXATA:

Parágrafo 1 (2 frases): o problema do cliente com as palavras que ELE usaria.
Parágrafo 2 (3 frases): como eu resolvo, sem jargão técnico.
Parágrafo 3: 3 entregáveis com prazo de cada.
Parágrafo 4 (1 frase): investimento + ancoragem de valor ("isso equivale a R$ X por dia").

Dados:
- cliente: [nome]
- problema: [descrição]
- valor: R$ [x]

por quê funciona: A estrutura força o Claude a falar a língua do cliente, não a do vendedor. Ancoragem de valor no final fecha mais.

Exemplo de output real

"Vocês perdem 3h por dia respondendo as mesmas dúvidas no WhatsApp, sem escalar."

Criamos um agente de atendimento treinado com suas regras de negócio. Ele responde, qualifica e agenda — na voz da sua marca, sem intervenção humana no 0-a-1.

Entregáveis: agente configurado (7 dias) · integração WhatsApp (3 dias) · treinamento da equipe (1 dia).

Investimento: R$ 4.800 — equivale a R$ 160/dia, menos que 1h do seu time de vendas."

Quando usarQualquer proposta comercial que precisa sair em menos de 30 min.

Quando não usarPropostas técnicas complexas que exigem especificações detalhadas de engenharia.

Multiplicador de pauta

técnica: tree-of-thought

Tema: [X]

Gere 3 ângulos diferentes:

(1) CONTRARIAN — o que todo mundo acredita sobre isso que tá errado
(2) PRÁTICO — tutorial em menos de 10 min
(3) CASE — história real (verossímil) de alguém que fez e o resultado

Pra cada ângulo, me dê:
- Hook de 1 frase
- Formato ideal (carrossel, reel, thread)
- Keyword pro CTA do post

por quê funciona: 1 tema vira 3 posts diferentes com hooks distintos. Para de gerar variação do mesmo post — gera ângulos opostos.

Exemplo de output real

Tema: "automação de WhatsApp"

CONTRARIAN: "Automatizar o WhatsApp antes de ter processo manual funciona vai arruinar seu atendimento."
→ Formato: carrossel | Keyword: PROCESSO

PRÁTICO: "Em 10 min você configura resposta automática pra perguntas repetidas no WhatsApp."
→ Formato: reel | Keyword: TUTORIAL

CASE: "Ela atendia 80 mensagens/dia. Hoje o agente responde 60 delas sem ela ver."
→ Formato: carrossel | Keyword: AGENTE

Quando usarPlanejamento de pauta semanal ou quando o tema é óbvio demais.

Quando não usarTemas nichados demais — o Claude pode gerar ângulos genéricos sem substância.

Debugger de decisão

técnica: socrático

Tô decidindo entre [opção A] e [opção B].

Antes de dar sua opinião:
(1) Liste 3 argumentos fortes pra cada lado.
(2) Identifique qual argumento de cada lado é o MAIS FRACO e por quê.
(3) Pergunte 1 coisa que eu não considerei.
(4) Só ENTÃO recomende em 1 frase com o motivo.

por quê funciona: Chega de perguntar "qual é melhor" e receber resposta morna. Os 4 passos forçam o Claude a estruturar antes de opinar.

Exemplo de output real

A mais fraco: "mais barato no longo prazo" — depende de premissas de crescimento não verificadas.
B mais fraco: "mais rápido de implementar" — só se você já conhece a stack.

Pergunta não considerada: qual das duas opções você consegue reverter em menos de 2 semanas se der errado?

Recomendo A — o custo de reversão de B é alto demais dado o seu estágio atual.

Quando usarQualquer decisão binária relevante: ferramenta, contratação, estratégia.

Quando não usarDecisões que precisam de dados externos que o Claude não tem acesso.

Meta-prompt engineer

técnica: reverse-prompt

Você é um especialista em prompt engineering.

Dado este objetivo: [descreva o que você quer que a IA faça]

Escreva o prompt ideal pra esse objetivo. O prompt deve:
- Atribuir uma persona específica ao modelo
- Incluir contexto mínimo necessário
- Definir formato de output com exemplos
- Listar restrições explícitas (o que NÃO fazer)
- Ter uma instrução de verificação no final ("antes de responder, confirme que...")

Entregue só o prompt pronto, sem explicação.

por quê funciona: Usa o Claude pra escrever prompts melhores do que você escreveria. O modelo sabe suas próprias limitações melhor do que você.

Exemplo de output real

"Você é um copywriter especializado em landing pages B2B SaaS com 10+ anos de experiência.

Escreva a headline e subheadline para uma landing page de [produto], focado em [persona].

Formato: 3 opções. Cada opção: headline (máx 8 palavras) + subheadline (máx 20 palavras).

NÃO use: jargão técnico, palavras vagas como 'poderoso' ou 'incrível', perguntas retóricas.

Antes de responder, confirme que cada headline tem verbo de ação e benefício específico."

Quando usarQuando você sabe o que quer mas não sabe como pedir.

Quando não usarTarefas criativas abertas — o meta-prompt enrijece demais o output.

Avaliador com rubrica

técnica: self-critique + rubrica de avaliação

Escreva [o que você quer — ex: email de cold outreach para [persona]].

Depois de escrever, avalie seu próprio output com esta rubrica:

| Critério | Peso | Nota (0-10) | Justificativa |
|---|---|---|---|
| Clareza | 30% | | |
| Relevância pra persona | 30% | | |
| CTA específico | 20% | | |
| Tom adequado | 20% | | |

Calcule nota ponderada. Se < 7.5, reescreva e reavalie até passar.

por quê funciona: O Claude sem instrução entrega o primeiro draft como final. A rubrica força iteração interna — você recebe o 3º rascunho, não o 1º.

Exemplo de output real

[Draft 1 gerado]

Avaliação:
Clareza: 8/10 — direto, sem ambiguidade
Relevância: 6/10 — não mencionou a dor específica do segmento
CTA: 5/10 — genérico ("podemos conversar?")
Tom: 7/10 — adequado mas frio

Nota ponderada: 6.5 — abaixo de 7.5, reescrevendo...

[Draft 2 com melhorias específicas nos critérios fracos]

Quando usarOutputs que vão pra fora — proposta, email, copy de anúncio.

Quando não usarRascunhos internos ou exploração rápida de ideias — overhead desnecessário.

Advogado do diabo

técnica: persona adversarial

Tenho esta ideia/plano: [descreva em 3-5 frases]

Você vai jogar o papel de um investidor cético de venture capital que já viu 500 startups falharem.

Seu trabalho é destruir a ideia com argumentos reais, não genéricos.

(1) Identifique os 3 pontos mais frágeis do plano.
(2) Para cada ponto, descreva o cenário de falha mais provável.
(3) Se tivesse que apostar contra essa ideia, qual seria seu argumento de 1 parágrafo?

Seja brutal. Educação não ajuda aqui.

por quê funciona: Você descobre os furos do plano antes do mercado descobrir. Uma sessão de 10 min pode evitar meses de esforço numa direção errada.

Exemplo de output real

Ponto frágil 1: dependência de tráfego orgânico sem moat. Cenário de falha: algoritmo muda, CAC dispara 3x, você não tem margem pra pagar.

Ponto frágil 2: ICP (cliente ideal) definido por feeling, não dados. Cenário: produto construído pra quem não paga — e quem paga não foi entrevistado.

Argumento contra: "Mais um SaaS de produtividade num mercado saturado, diferenciação por 'AI' que todo mundo vai ter em 6 meses, e fundadores sem distribuição. Próximo."

Quando usarAntes de comprometer recursos significativos em qualquer direção.

Quando não usarDurante execução — vai paralisar mais do que ajudar.

Extrator de JSON estruturado

técnica: structured extraction + schema forcing

Extraia as informações do texto abaixo e retorne SOMENTE um JSON válido, sem markdown, sem explicação.

Schema obrigatório:
{
  "nome": string,
  "empresa": string | null,
  "problema_principal": string,
  "orcamento_mencionado": number | null,
  "urgencia": "alta" | "media" | "baixa",
  "proximo_passo": string,
  "bandeiras_vermelhas": string[]
}

Se um campo não puder ser inferido com confiança, use null.

Texto:
[cole o texto — email, transcrição de call, anotação de reunião]

por quê funciona: Transforma qualquer texto não estruturado em dado processável. Conecta diretamente com automações, planilhas ou CRM via n8n/Make.

Exemplo de output real

{
  "nome": "Mariana Costa",
  "empresa": "Distribuidora Horizonte",
  "problema_principal": "Equipe de 3 pessoas respondendo WhatsApp manualmente 8h/dia",
  "orcamento_mencionado": 5000,
  "urgencia": "alta",
  "proximo_passo": "Demo da solução na quinta às 14h",
  "bandeiras_vermelhas": ["mencionou que já tentou chatbot antes e não funcionou", "decisão depende de sócio ausente na call"]
}

Quando usarProcessamento de transcrições, emails de leads, notas de reunião pra alimentar CRM.

Quando não usarTextos onde o contexto implícito é essencial — a extração vai achatar nuances importantes.

Criativo com coleira

técnica: constraint-driven

Crie [o que você quer — ex: 5 ideias de post pra Instagram sobre [tema]].

Regras duras — nenhuma pode ser quebrada:
- Máximo 7 palavras no título
- Proibido usar as palavras: dicas, estratégia, como fazer, passo a passo, segredo
- Cada ideia deve ter um elemento de tensão ou conflito
- Nenhuma ideia pode começar com verbo no imperativo
- Pelo menos 1 ideia deve ser contra-intuitiva ao senso comum do nicho

Entregue só as ideias, sem explicação de cada uma.

por quê funciona: Restrições forçam o Claude a sair do caminho mais óbvio. O output sem coleira é sempre o genérico — a coleira produz o interessante.

Exemplo de output real

1. "Automatizei tudo. Quase fechei a empresa."
2. "O post que menos trabalhei viralizou."
3. "Meu concorrente cresceu mais rápido sem IA."
4. "Deleguei pro agente. O cliente notou na hora."
5. "Vendi mais parando de postar todo dia."

Quando usarCopy, headlines, ideias de conteúdo — qualquer coisa criativa que tende ao genérico.

Quando não usarDocumentação técnica ou análises factuais — restrições artificiais prejudicam precisão.

Glossário rápido: as técnicas

O que é cada nome que aparece nos prompts acima.

Role assignmentAtribuir uma persona específica ao modelo antes da tarefa. "Você é um editor sênior" muda completamente o frame de referência do output.

Chain-of-thoughtPedir ao modelo pra raciocinar passo a passo antes de concluir. Reduz erros em tarefas que exigem lógica sequencial.

Tree-of-thoughtGerar múltiplos ramos de raciocínio em paralelo e selecionar o melhor. Útil quando existem ângulos radicalmente diferentes.

Few-shotDar exemplos do formato desejado antes de pedir o output. 2-3 exemplos valem mais do que 3 parágrafos de instrução.

Reverse-promptPedir ao modelo pra escrever o prompt ideal antes de executar a tarefa. O modelo conhece suas próprias limitações.

Self-critiqueInstruir o modelo a avaliar e iterar sobre o próprio output com critérios definidos. Você recebe o 3º draft, não o 1º.

Constraint-drivenImpor restrições explícitas que forçam o modelo a sair do caminho óbvio. Coleira criativa produz o que liberdade total não produz.

SocráticoFazer o modelo perguntar antes de responder. Revela premissas ocultas e produz análise mais profunda do que pedir resposta direta.

Combos avançados — encadeando prompts

Output de um prompt vira input do próximo. É assim que AI real funciona no trabalho.

Pesquisa → Crítica → Refino

1Multiplicador de pautagera 3 ângulos diferentes para o tema

2Advogado do diaboidentifica os furos de cada ângulo

3Criativo com coleiradesenvolve o ângulo escolhido com restrições criativas

Resultado: Post com ângulo não-óbvio, validado antes de escrever, com copy que foge do genérico.

Lead → Qualificação → Proposta

1Extrator de JSONtransforma anotação da call em dados estruturados

2Debugger de decisãoanalisa se vale prosseguir com esse lead

3Proposta closer B2Bgera proposta com linguagem do cliente

Resultado: Pipeline de vendas com memória estruturada e proposta personalizada em menos de 20 min.

Draft → Avaliação → Publicação

1Meta-prompt engineerescreve o prompt ideal para o tipo de conteúdo

2Avaliador com rubricagera e itera até nota ponderada acima de 7.5

3Crítico implacávelremove o que ainda soa como IA

Resultado: Conteúdo que passou por 3 filtros — persona, qualidade e humanidade.

Erros comuns que matam o output

Não é o Claude que é ruim. É o prompt.

Prompt vago: "Escreva sobre marketing" não é um prompt. É uma categoria. Especifique persona, formato, restrições e objetivo.
Contexto faltando: O Claude não sabe quem é você, seu mercado, seu cliente. Sem contexto, ele preenche com genérico.
Não iterar: O primeiro output raramente é o final. Use self-critique, rubrica ou simplesmente "refaça focando em X".
Pedir demais de uma vez: "Escreva, analise, formate, traduza e publique" numa tacada. Quebre em passos — output de cada etapa alimenta a próxima.
Ignorar o system prompt: Se você usa API ou Claude Projects, o system prompt é onde vai o contexto persistente. Não repetir contexto em cada mensagem é desperdício.

FAQ rápido

Claude Sonnet vs ChatGPT pra prompts?

Claude segue instruções estruturadas com mais fidelidade. ChatGPT é mais "criativo" no sentido de desviar — útil pra brainstorm livre, ruim pra outputs com estrutura definida.

Preciso do Claude Pro pra esses prompts funcionarem?

Não. Todos os prompts funcionam no plano gratuito. Pro dá contexto maior (útil pro extrator de JSON com textos longos) e acesso ao Sonnet mais recente.

Funciona em português?

Sim. Claude tem desempenho excelente em PT-BR. Escreva os prompts em português — o output vai ser mais natural do que traduzido.

Como salvo um prompt pra reusar?

Crie um "Projeto" no Claude.ai e coloque o prompt no system prompt do projeto. Ou use um arquivo .md no seu repositório e copie quando precisar.

Qual modelo usar — Haiku, Sonnet ou Opus?

Claude Sonnet cobre 90% dos casos aqui. Haiku pra tarefas rápidas e baratas (extração de dados, classificação). Claude Opus pra raciocínio complexo onde custo não importa.

Posso encadear esses prompts numa automação (n8n, Make)?

Sim — especialmente o extrator de JSON (prompt 9). O output estruturado conecta diretamente com qualquer nó de automação sem parsing manual.

E agora?

Pega 1 prompt. Roda hoje no teu trabalho real. Não nos exemplos. No email que tá travado. Na proposta que tá pendente. Na decisão que tá rolando há semana.

Se funcionar, me marca no story (@billy.dev.br). Se não funcionar, me conta o que travou — vou ajustando os prompts conforme aparecem casos reais.

Mais conteúdo prático no @billy.dev.br.

Esses 10 prompts te tiram do genérico. Nem sempre isso é o suficiente.

Prompt pronto resolve rotina individual. Quando o problema é o seu negócio — AI lendo seu CRM, seguindo regra própria, falando com cliente na voz da marca, rodando dentro de WhatsApp/ERP — prompt de chat não cobre. Aí entra agente sob medida. É o que a NeuralNets faz, em parceria comigo.

Agentes AI · Feitos pro seu trabalho

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Fale com a Nara — minha assistente AI na NeuralNets. Ela escuta o seu caso no WhatsApp e agenda a conversa com a equipe de especialistas em AI. Primeira conversa é de graça, sem contrato.

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