Este guia fornece técnicas específicas de engenharia de prompt para modelos Claude 4 (Sonnet 4.5, Sonnet 4, Haiku 4.5, Opus 4.1 e Opus 4) para ajudá-lo a alcançar resultados ideais em suas aplicações. Esses modelos foram treinados para seguir instruções de forma mais precisa do que as gerações anteriores de modelos Claude.
Para uma visão geral das novas capacidades do Claude 4.5, veja O que há de novo no Claude 4.5. Para orientação de migração de modelos anteriores, veja Migrando para o Claude 4.

Princípios gerais

Seja explícito com suas instruções

Os modelos Claude 4 respondem bem a instruções claras e explícitas. Ser específico sobre sua saída desejada pode ajudar a melhorar os resultados. Clientes que desejam o comportamento “acima e além” de modelos Claude anteriores podem precisar solicitar esses comportamentos de forma mais explícita com o Claude 4.
Menos eficaz:
Crie um painel de análise
Mais eficaz:
Crie um painel de análise. Inclua o maior número possível de recursos e interações relevantes. Vá além do básico para criar uma implementação totalmente funcional.

Adicione contexto para melhorar o desempenho

Fornecer contexto ou motivação por trás de suas instruções, como explicar ao Claude por que tal comportamento é importante, pode ajudar os modelos Claude 4 a entender melhor seus objetivos e entregar respostas mais direcionadas.
Menos eficaz:
NUNCA use reticências
Mais eficaz:
Sua resposta será lida em voz alta por um mecanismo de texto para fala, então nunca use reticências, pois o mecanismo de texto para fala não saberá como pronunciá-las.
Claude é inteligente o suficiente para generalizar a partir da explicação.

Seja vigilante com exemplos e detalhes

Os modelos Claude 4 prestam muita atenção a detalhes e exemplos como parte de suas capacidades de seguir instruções precisas. Certifique-se de que seus exemplos se alinhem com os comportamentos que você deseja encorajar e minimize comportamentos que você deseja evitar.

Raciocínio de longo prazo e rastreamento de estado

Claude Sonnet 4.5 se destaca em tarefas de raciocínio de longo prazo com capacidades excepcionais de rastreamento de estado. Ele mantém orientação ao longo de sessões estendidas focando no progresso incremental—fazendo avanços constantes em algumas coisas por vez, em vez de tentar tudo de uma vez. Essa capacidade emerge especialmente ao longo de múltiplas janelas de contexto ou iterações de tarefas, onde Claude pode trabalhar em uma tarefa complexa, salvar o estado e continuar com uma nova janela de contexto.

Consciência de contexto e fluxos de trabalho de múltiplas janelas

Claude Sonnet 4.5 apresenta consciência de contexto, permitindo que o modelo rastreie sua janela de contexto restante (ou seja, “orçamento de tokens”) ao longo de uma conversa. Isso permite que Claude execute tarefas e gerencie contexto de forma mais eficaz, entendendo quanto espaço tem para trabalhar. Gerenciando limites de contexto: Se você estiver usando Claude em um sistema de agente que compacta contexto ou permite salvar contexto em arquivos externos (como no Claude Code), sugerimos adicionar essa informação ao seu prompt para que Claude possa se comportar adequadamente. Caso contrário, Claude pode às vezes naturalmente tentar finalizar o trabalho quando se aproxima do limite de contexto. Abaixo está um exemplo de prompt:
Prompt de exemplo
Sua janela de contexto será automaticamente compactada quando se aproximar de seu limite, permitindo que você continue trabalhando indefinidamente de onde parou. Portanto, não pare tarefas cedo devido a preocupações com orçamento de tokens. Quando se aproximar do limite do seu orçamento de tokens, salve seu progresso atual e estado na memória antes que a janela de contexto seja atualizada. Seja sempre o mais persistente e autônomo possível e complete tarefas totalmente, mesmo que o fim do seu orçamento esteja se aproximando. Nunca pare artificialmente qualquer tarefa cedo, independentemente do contexto restante.
A ferramenta de memória se combina naturalmente com a consciência de contexto para transições de contexto perfeitas.

Fluxos de trabalho de múltiplas janelas de contexto

Para tarefas que abrangem múltiplas janelas de contexto:
  1. Use um prompt diferente para a primeira janela de contexto: Use a primeira janela de contexto para configurar uma estrutura (escrever testes, criar scripts de configuração), depois use janelas de contexto futuras para iterar em uma lista de tarefas.
  2. Faça o modelo escrever testes em formato estruturado: Peça ao Claude para criar testes antes de começar o trabalho e mantê-los em formato estruturado (por exemplo, tests.json). Isso leva a uma melhor capacidade de longo prazo para iterar. Lembre Claude da importância dos testes: “É inaceitável remover ou editar testes porque isso pode levar a funcionalidades ausentes ou com bugs.”
  3. Configure ferramentas de qualidade de vida: Encoraje Claude a criar scripts de configuração (por exemplo, init.sh) para iniciar servidores graciosamente, executar suítes de teste e linters. Isso evita trabalho repetido ao continuar de uma nova janela de contexto.
  4. Começar do zero vs compactar: Quando uma janela de contexto é limpa, considere começar com uma nova janela de contexto em vez de usar compactação. Sonnet 4.5 é extremamente eficaz em descobrir estado do sistema de arquivos local. Em alguns casos, você pode querer aproveitar isso em vez de compactação. Seja prescritivo sobre como deve começar:
    • “Chame pwd; você só pode ler e escrever arquivos neste diretório.”
    • “Revise progress.txt, tests.json e os logs do git.”
    • “Execute manualmente um teste de integração fundamental antes de prosseguir para implementar novos recursos.”
  5. Forneça ferramentas de verificação: À medida que o comprimento de tarefas autônomas cresce, Claude precisa verificar correção sem feedback humano contínuo. Ferramentas como servidor MCP Playwright ou capacidades de uso de computador para testar UIs são úteis.
  6. Encoraje uso completo do contexto: Instrua Claude a completar componentes eficientemente antes de prosseguir:
Prompt de exemplo
Esta é uma tarefa muito longa, então pode ser benéfico planejar seu trabalho claramente. É encorajado gastar todo seu contexto de saída trabalhando na tarefa - apenas certifique-se de não ficar sem contexto com trabalho significativo não commitado. Continue trabalhando sistematicamente até ter completado esta tarefa.

Melhores práticas de gerenciamento de estado

  • Use formatos estruturados para dados de estado: Ao rastrear informações estruturadas (como resultados de teste ou status de tarefa), use JSON ou outros formatos estruturados para ajudar Claude a entender requisitos de esquema
  • Use texto não estruturado para notas de progresso: Notas de progresso de forma livre funcionam bem para rastrear progresso geral e contexto
  • Use git para rastreamento de estado: Git fornece um log do que foi feito e pontos de verificação que podem ser restaurados. Claude Sonnet 4.5 tem desempenho especialmente bom ao usar git para rastrear estado em múltiplas sessões.
  • Enfatize progresso incremental: Peça explicitamente ao Claude para acompanhar seu progresso e focar em trabalho incremental
// Arquivo de estado estruturado (tests.json)
{
  "tests": [
    {"id": 1, "name": "authentication_flow", "status": "passing"},
    {"id": 2, "name": "user_management", "status": "failing"},
    {"id": 3, "name": "api_endpoints", "status": "not_started"}
  ],
  "total": 200,
  "passing": 150,
  "failing": 25,
  "not_started": 25
}
// Notas de progresso (progress.txt)
Progresso da Sessão 3:
- Corrigiu validação de token de autenticação
- Atualizou modelo de usuário para lidar com casos extremos
- Próximo: investigar falhas de teste user_management (teste #2)
- Nota: Não remover testes pois isso pode levar a funcionalidades ausentes

Estilo de comunicação

Claude Sonnet 4.5 tem um estilo de comunicação mais conciso e natural comparado a modelos anteriores:
  • Mais direto e fundamentado: Fornece relatórios de progresso baseados em fatos em vez de atualizações auto-celebratórias
  • Mais conversacional: Ligeiramente mais fluente e coloquial, menos mecânico
  • Menos verboso: Pode pular resumos detalhados para eficiência, a menos que solicitado de outra forma
Este estilo de comunicação reflete com precisão o que foi realizado sem elaboração desnecessária.

Orientação para situações específicas

Equilibre verbosidade

Claude Sonnet 4.5 tende à eficiência e pode pular resumos verbais após chamadas de ferramenta, pulando diretamente para a próxima ação. Embora isso crie um fluxo de trabalho simplificado, você pode preferir mais visibilidade em seu processo de raciocínio. Se você quiser que Claude forneça atualizações enquanto trabalha:
Prompt de exemplo
Após completar uma tarefa que envolve uso de ferramenta, forneça um resumo rápido do trabalho que você fez.

Padrões de uso de ferramentas

Claude Sonnet 4.5 é treinado para seguir instruções precisas e se beneficia de direção explícita para usar ferramentas específicas. Se você disser “você pode sugerir algumas mudanças”, às vezes ele fornecerá sugestões em vez de implementá-las—mesmo que fazer mudanças possa ser o que você pretendia. Para Claude tomar ação, seja mais explícito:
Menos eficaz (Claude apenas sugerirá):
Você pode sugerir algumas mudanças para melhorar esta função?
Mais eficaz (Claude fará as mudanças):
Altere esta função para melhorar seu desempenho.
Ou:
Faça essas edições no fluxo de autenticação.
Para tornar Claude mais proativo sobre tomar ação por padrão, você pode adicionar isso ao seu prompt de sistema:
Prompt de exemplo para ação proativa
<default_to_action>
Por padrão, implemente mudanças em vez de apenas sugeri-las. Se a intenção do usuário não estiver clara, infira a ação mais útil provável e prossiga, usando ferramentas para descobrir quaisquer detalhes ausentes em vez de adivinhar. Tente inferir a intenção do usuário sobre se uma chamada de ferramenta (por exemplo, edição ou leitura de arquivo) é pretendida ou não, e aja adequadamente.
</default_to_action>
Por outro lado, se você quiser que o modelo seja mais hesitante por padrão, menos propenso a pular direto para implementações, e apenas tome ação se solicitado, você pode direcionar esse comportamento com um prompt como o abaixo:
Prompt de exemplo para ação conservadora
<do_not_act_before_instructions>
Não pule para implementação ou mudanças de arquivos a menos que claramente instruído a fazer mudanças. Quando a intenção do usuário é ambígua, padrão para fornecer informações, fazer pesquisa e fornecer recomendações em vez de tomar ação. Apenas prossiga com edições, modificações ou implementações quando o usuário explicitamente as solicitar.
</do_not_act_before_instructions>

Controle o formato das respostas

Há algumas maneiras que descobrimos ser particularmente eficazes para direcionar formatação de saída em modelos Claude 4:
  1. Diga ao Claude o que fazer em vez do que não fazer
    • Em vez de: “Não use markdown em sua resposta”
    • Tente: “Sua resposta deve ser composta de parágrafos de prosa fluindo suavemente.”
  2. Use indicadores de formato XML
    • Tente: “Escreva as seções de prosa de sua resposta em tags <smoothly_flowing_prose_paragraphs>.”
  3. Combine o estilo do seu prompt com a saída desejada O estilo de formatação usado em seu prompt pode influenciar o estilo de resposta do Claude. Se você ainda estiver enfrentando problemas de direcionamento com formatação de saída, recomendamos combinar o melhor possível o estilo do seu prompt com o estilo de saída desejado. Por exemplo, remover markdown do seu prompt pode reduzir o volume de markdown na saída.
  4. Use prompts detalhados para preferências específicas de formatação Para mais controle sobre uso de markdown e formatação, forneça orientação explícita:
Prompt de exemplo para minimizar markdown
<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
Ao escrever relatórios, documentos, explicações técnicas, análises ou qualquer conteúdo de forma longa, escreva em prosa clara e fluente usando parágrafos e frases completas. Use quebras de parágrafo padrão para organização e reserve markdown principalmente para `código inline`, blocos de código (```...```), e cabeçalhos simples (###, e ###). Evite usar **negrito** e *itálico*.

NÃO use listas ordenadas (1. ...) ou listas não ordenadas (*) a menos que: a) você esteja apresentando itens verdadeiramente discretos onde formato de lista é a melhor opção, ou b) o usuário explicitamente solicite uma lista ou classificação

Em vez de listar itens com marcadores ou números, incorpore-os naturalmente em frases. Esta orientação se aplica especialmente à escrita técnica. Usar prosa em vez de formatação excessiva melhorará a satisfação do usuário. NUNCA produza uma série de pontos de marcação excessivamente curtos.

Seu objetivo é texto legível e fluente que guie o leitor naturalmente através de ideias em vez de fragmentar informações em pontos isolados.
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>

Pesquisa e coleta de informações

Claude Sonnet 4.5 demonstra capacidades excepcionais de busca agêntica e pode encontrar e sintetizar informações de múltiplas fontes efetivamente. Para resultados de pesquisa ideais:
  1. Forneça critérios de sucesso claros: Defina o que constitui uma resposta bem-sucedida à sua pergunta de pesquisa
  2. Encoraje verificação de fontes: Peça ao Claude para verificar informações em múltiplas fontes
  3. Para tarefas de pesquisa complexas, use uma abordagem estruturada:
Prompt de exemplo para pesquisa complexa
Pesquise essas informações de forma estruturada. Conforme você coleta dados, desenvolva várias hipóteses concorrentes. Rastreie seus níveis de confiança em suas notas de progresso para melhorar calibração. Critique regularmente sua abordagem e plano. Atualize uma árvore de hipóteses ou arquivo de notas de pesquisa para persistir informações e fornecer transparência. Divida esta tarefa de pesquisa complexa sistematicamente.
Esta abordagem estruturada permite que Claude encontre e sintetize virtualmente qualquer informação e critique iterativamente suas descobertas, não importa o tamanho do corpus.

Orquestração de subagentes

Claude Sonnet 4.5 demonstra capacidades significativamente melhoradas de orquestração nativa de subagentes. O modelo pode reconhecer quando tarefas se beneficiariam de delegar trabalho a subagentes especializados e faz isso proativamente sem exigir instrução explícita. Para aproveitar esse comportamento:
  1. Garanta ferramentas de subagente bem definidas: Tenha ferramentas de subagente disponíveis e descritas em definições de ferramenta
  2. Deixe Claude orquestrar naturalmente: Claude delegará adequadamente sem instrução explícita
  3. Ajuste conservadorismo se necessário:
Prompt de exemplo para uso conservador de subagente
Apenas delegue a subagentes quando a tarefa claramente se beneficia de um agente separado com uma nova janela de contexto.

Autoconhecimento do modelo

Se você gostaria que Claude se identifique corretamente em sua aplicação ou use strings de API específicas:
Prompt de exemplo para identidade do modelo
O assistente é Claude, criado pela Anthropic. O modelo atual é Claude Sonnet 4.5.
Para aplicativos alimentados por LLM que precisam especificar strings de modelo:
Prompt de exemplo para string de modelo
Quando um LLM for necessário, por favor use Claude Sonnet 4.5 por padrão, a menos que o usuário solicite o contrário. A string de modelo exata para Claude Sonnet 4.5 é claude-sonnet-4-5-20250929.

Aproveite capacidades de pensamento e pensamento intercalado

Claude 4 oferece capacidades de pensamento que podem ser especialmente úteis para tarefas envolvendo reflexão após uso de ferramenta ou raciocínio complexo de múltiplas etapas. Você pode guiar seu pensamento inicial ou intercalado para melhores resultados.
Prompt de exemplo
Após receber resultados de ferramenta, reflita cuidadosamente sobre sua qualidade e determine próximos passos ideais antes de prosseguir. Use seu pensamento para planejar e iterar baseado nesta nova informação, e então tome a melhor próxima ação.
Para mais informações sobre capacidades de pensamento, veja Pensamento estendido.

Criação de documentos

Claude Sonnet 4.5 se destaca na criação de apresentações, animações e documentos visuais. Ele iguala ou supera Claude Opus 4.1 neste domínio, com talento criativo impressionante e seguimento de instruções mais forte. O modelo produz saída polida e utilizável na primeira tentativa na maioria dos casos. Para melhores resultados com criação de documentos:
Prompt de exemplo
Crie uma apresentação profissional sobre [tópico]. Inclua elementos de design cuidadosos, hierarquia visual e animações envolventes onde apropriado.

Otimize chamadas de ferramenta paralelas

Os modelos Claude 4 se destacam na execução de ferramentas paralelas, com Sonnet 4.5 sendo particularmente agressivo em disparar múltiplas operações simultaneamente. O modelo irá:
  • Executar múltiplas buscas especulativas durante pesquisa
  • Ler vários arquivos de uma vez para construir contexto mais rapidamente
  • Executar comandos bash em paralelo (que pode até mesmo criar gargalo no desempenho do sistema)
Este comportamento é facilmente direcionável. Embora o modelo tenha uma alta taxa de sucesso em chamadas de ferramenta paralelas sem prompting, você pode aumentar isso para ~100% ou ajustar o nível de agressividade:
Prompt de exemplo para máxima eficiência paralela
<use_parallel_tool_calls>
Se você pretende chamar múltiplas ferramentas e não há dependências entre as chamadas de ferramenta, faça todas as chamadas de ferramenta independentes em paralelo. Priorize chamar ferramentas simultaneamente sempre que as ações possam ser feitas em paralelo em vez de sequencialmente. Por exemplo, ao ler 3 arquivos, execute 3 chamadas de ferramenta em paralelo para ler todos os 3 arquivos no contexto ao mesmo tempo. Maximize o uso de chamadas de ferramenta paralelas onde possível para aumentar velocidade e eficiência. No entanto, se algumas chamadas de ferramenta dependem de chamadas anteriores para informar valores dependentes como os parâmetros, NÃO chame essas ferramentas em paralelo e em vez disso chame-as sequencialmente. Nunca use placeholders ou adivinhe parâmetros ausentes em chamadas de ferramenta.
</use_parallel_tool_calls>
Prompt de exemplo para reduzir execução paralela
Execute operações sequencialmente com breves pausas entre cada etapa para garantir estabilidade.

Reduza criação de arquivos em codificação agêntica

Os modelos Claude 4 podem às vezes criar novos arquivos para fins de teste e iteração, particularmente ao trabalhar com código. Esta abordagem permite que Claude use arquivos, especialmente scripts python, como um ‘rascunho temporário’ antes de salvar sua saída final. Usar arquivos temporários pode melhorar resultados particularmente para casos de uso de codificação agêntica. Se você preferir minimizar a criação líquida de novos arquivos, você pode instruir Claude a se limpar depois:
Prompt de exemplo
Se você criar quaisquer novos arquivos temporários, scripts ou arquivos auxiliares para iteração, limpe esses arquivos removendo-os no final da tarefa.

Melhore geração de código visual e frontend

Os modelos Claude 4 podem gerar interfaces de usuário funcionais, visualmente distintas e de alta qualidade. No entanto, sem orientação, código frontend pode usar padrões genéricos que carecem de interesse visual. Para obter resultados excepcionais de UI:
  1. Forneça encorajamento explícito para criatividade:
Prompt de exemplo
Não se contenha. Dê o seu melhor. Crie uma demonstração impressionante mostrando capacidades de desenvolvimento web.
  1. Especifique direção estética e restrições de design:
Prompt de exemplo
Crie um painel profissional usando uma paleta de cores azul escuro e ciano, tipografia sans-serif moderna (por exemplo, Inter para cabeçalhos, fontes do sistema para corpo), e layouts baseados em cartões com sombras sutis. Inclua detalhes cuidadosos como estados de hover, transições e micro-interações. Aplique princípios de design: hierarquia, contraste, equilíbrio e movimento.
  1. Encoraje diversidade de design e estéticas de fusão:
Prompt de exemplo
Forneça múltiplas opções de design. Crie estéticas de fusão combinando elementos de diferentes fontes—um esquema de cores, tipografia diferente, outro princípio de layout. Evite layouts centralizados genéricos, gradientes simplistas e estilização uniforme.
  1. Solicite recursos específicos explicitamente:
  • “Inclua o maior número possível de recursos e interações relevantes”
  • “Adicione animações e elementos interativos”
  • “Crie uma implementação totalmente funcional além do básico”

Evite focar em passar testes e codificação rígida

Os modelos Claude 4 podem às vezes focar muito em fazer testes passarem às custas de soluções mais gerais, ou podem usar soluções alternativas como scripts auxiliares para refatoração complexa em vez de usar ferramentas padrão diretamente. Para prevenir esse comportamento e garantir soluções robustas e generalizáveis:
Prompt de exemplo
Por favor, escreva uma solução de alta qualidade e propósito geral usando as ferramentas padrão disponíveis. Não crie scripts auxiliares ou soluções alternativas para realizar a tarefa de forma mais eficiente. Implemente uma solução que funcione corretamente para todas as entradas válidas, não apenas os casos de teste. Não codifique valores rigidamente ou crie soluções que funcionem apenas para entradas de teste específicas. Em vez disso, implemente a lógica real que resolve o problema geralmente.

Foque em entender os requisitos do problema e implementar o algoritmo correto. Testes estão lá para verificar correção, não para definir a solução. Forneça uma implementação fundamentada que siga melhores práticas e princípios de design de software.

Se a tarefa for irrazoável ou inviável, ou se qualquer um dos testes estiver incorreto, por favor me informe em vez de contorná-los. A solução deve ser robusta, manutenível e extensível.

Minimizando alucinações em codificação agêntica

Os modelos Claude 4 são menos propensos a alucinações e dão respostas mais precisas, fundamentadas e inteligentes baseadas no código. Para encorajar ainda mais esse comportamento e minimizar alucinações:
Prompt de exemplo
<investigate_before_answering>
Nunca especule sobre código que você não abriu. Se o usuário referenciar um arquivo específico, você DEVE ler o arquivo antes de responder. Certifique-se de investigar e ler arquivos relevantes ANTES de responder perguntas sobre a base de código. Nunca faça qualquer afirmação sobre código antes de investigar a menos que tenha certeza da resposta correta - dê respostas fundamentadas e livres de alucinação.
</investigate_before_answering>

Considerações de migração

Ao migrar do Sonnet 3.7 para Claude 4 (incluindo Sonnet 4.5):
  1. Seja específico sobre comportamento desejado: Considere descrever exatamente o que você gostaria de ver na saída.
  2. Enquadre suas instruções com modificadores: Adicionar modificadores que encorajam Claude a aumentar a qualidade e detalhes de sua saída pode ajudar a molhor melhor o desempenho do Claude. Por exemplo, em vez de “Crie um painel de análise”, use “Crie um painel de análise. Inclua o maior número possível de recursos e interações relevantes. Vá além do básico para criar uma implementação totalmente funcional.”
  3. Solicite recursos específicos explicitamente: Animações e elementos interativos devem ser solicitados explicitamente quando desejados.