Técnicas de prompting do Claude: tags XML, exemplos e prefill

Prompt bem escrito não é sobre escolher as palavras mágicas — é sobre remover ambiguidade estrutural. Esta página cobre as técnicas documentadas que resolvem os problemas mais comuns: o Claude confundindo dado com instrução, respostas inconsistentes e falta de raciocínio explícito.

Por que tags XML resolvem mais do que um parágrafo pedindo cuidado

Quando um prompt mistura instrução, dado e exemplo no mesmo bloco de texto simples, o Claude precisa adivinhar qual é qual — e às vezes erra, tratando um trecho de dado, como um comentário dentro de um diff de código, como se fosse uma instrução direcionada a ele.

A correção documentada não é reforçar com mais advérbios ("preste atenção", "não confunda") — é envolver cada tipo de conteúdo na sua própria tag, como ``, `` e ``. Isso remove a ambiguidade de estrutura em vez de tentar compensá-la com ênfase, e escala melhor conforme o prompt cresce.

Multishot: exemplos ensinam o padrão melhor que a instrução repetida

Para tarefas repetitivas — classificar, extrair, formatar — de três a cinco exemplos bem escolhidos ensinam o padrão de saída de um jeito que reescrever a instrução não consegue. O Claude generaliza a partir do padrão que os exemplos mostram, não só do que a frase de instrução descreve.

A posição também importa: em documentos longos, o material extenso vai no topo do prompt e a pergunta por último. É a ordem que a orientação da Anthropic mede como mais confiável — inverter, pergunta primeiro e documento depois, tende a piorar a resposta, não ajudar.

Como pedir raciocínio explícito sem extended thinking

Sem o modo de extended thinking ativado, o jeito documentado de ainda assim obter raciocínio passo a passo antes da resposta final é pedir isso de forma explícita no prompt — por exemplo, com uma tag como `` antes da resposta. O Claude não pensa em voz alta por padrão; ele precisa que o formato seja pedido.

Para forçar um formato de saída específico existe uma técnica complementar: prefill, que começa a resposta do assistant por você — por exemplo, já abrindo com `{` para empurrar para JSON. Funciona bem sozinho, mas não se combina com extended thinking na mesma requisição: as duas técnicas competem pelo mesmo espaço no início da resposta.

tool_choice e o limite do que um prompt bem escrito resolve

Quando você precisa que uma tool específica seja chamada, sem depender de o modelo "decidir" isso a partir da descrição, o parâmetro `tool_choice` da API resolve de forma determinística — forçando uma tool nomeada, ou pelo menos forçando que alguma tool seja chamada, em vez de deixar a decisão só para o texto do prompt.

É o mesmo princípio de CLAUDE.md versus hooks, aplicado a prompting: texto bem escrito aumenta a chance de o comportamento certo acontecer; um parâmetro estruturado da API garante.

Quando a redação do prompt não basta: structured outputs

Prefill ajuda a começar a resposta no formato certo, mas não garante que o resto da resposta continue seguindo o schema até o fim — isso ainda depende de o prompt estar bem escrito. Para garantir que a resposta sempre corresponda exatamente a um schema, existe a funcionalidade de structured outputs, que valida a estrutura de forma programática em vez de depender só da redação da instrução.

Mesmo com structured outputs habilitado, algumas responsabilidades continuam suas: o schema garante que o formato está correto, não que os valores dentro dele fazem sentido de negócio. Validar o conteúdo continua sendo trabalho da aplicação, não da API.