While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
O preenchimento prévio está disponível apenas para modos sem pensamento estendido. Atualmente não é suportado com pensamento estendido.
Ao usar o Claude, você tem a capacidade única de guiar suas respostas preenchendo previamente a mensagem do Assistant. Esta técnica poderosa permite que você direcione as ações do Claude, pule preâmbulos, imponha formatos específicos como JSON ou XML, e até mesmo ajude o Claude a manter consistência de personagem em cenários de interpretação de papéis. Em alguns casos onde o Claude não está performando como esperado, algumas frases preenchidas previamente podem melhorar vastamente a performance do Claude. Um pouco de preenchimento prévio rende muito!

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Como preencher previamente a resposta do Claude

Para preencher previamente, inclua o texto inicial desejado na mensagem do Assistant (a resposta do Claude continuará de onde a mensagem do Assistant parar): 
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Qual é sua cor favorita?"},
        {"role": "assistant", "content": "Como um assistente de IA, eu não tenho uma cor favorita, mas se eu tivesse que escolher, seria verde porque"}  # Preencher previamente aqui
    ]
)
O conteúdo do preenchimento prévio não pode terminar com espaços em branco no final. Um preenchimento prévio como "Como um assistente de IA, eu " (com um espaço no final) resultará em erro.

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Exemplos

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Exemplo 1: Controlando formatação de saída e pulando o preâmbulo

Dica de usuário avançado: Preencher previamente { força o Claude a pular o preâmbulo e produzir diretamente o objeto JSON. Isso é mais limpo, mais conciso e mais fácil para programas analisarem sem processamento adicional.
PapelConteúdo
UsuárioExtraia o nome, tamanho, preço e cor desta descrição de produto como um objeto JSON:

<description>
O SmartHome Mini é um assistente doméstico inteligente compacto disponível em preto ou branco por apenas $49.99. Com apenas 5 polegadas de largura, ele permite que você controle luzes, termostatos e outros dispositivos conectados via voz ou aplicativo—não importa onde você o coloque em sua casa. Este pequeno hub acessível traz controle conveniente sem as mãos para seus dispositivos inteligentes.
</description>
AssistantAqui estão as informações extraídas em formato JSON:

```json
{
“name”: “SmartHome Mini”,
“size”: “5 polegadas de largura”,
“price”: “$49.99”,
“colors”: [“preto”, “branco”]
}
```

Eu extraí os seguintes detalhes da descrição do produto:
- Nome: SmartHome Mini
- Tamanho: 5 polegadas de largura
- Preço: $49.99
- Cores: Disponível em preto e branco

O objeto JSON fornece um formato estruturado que é fácil para programas analisarem e usarem. Me avise se você precisar de alguma modificação ou tiver outras perguntas!
PapelConteúdo
UsuárioExtraia o nome, tamanho, preço e cor desta descrição de produto como um objeto JSON:

<description>
O SmartHome Mini é um assistente doméstico inteligente compacto disponível em preto ou branco por apenas $49.99. Com apenas 5 polegadas de largura, ele permite que você controle luzes, termostatos e outros dispositivos conectados via voz ou aplicativo—não importa onde você o coloque em sua casa. Este pequeno hub acessível traz controle conveniente sem as mãos para seus dispositivos inteligentes.
</description>
Assistant (preenchimento prévio){
Assistant (resposta do Claude)“name”: “SmartHome Mini”,
“size”: “5 polegadas de largura”,
“price”: “$49.99”,
“colors”: [
“preto”,
“branco”
]
}

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Exemplo 2: Mantendo personagem em cenários de interpretação de papéis

Dica de interpretação de papéis: Preencher previamente um [NOME_DO_PAPEL] entre colchetes pode lembrar o Claude de permanecer no personagem, mesmo para conversas mais longas e complexas. Isso é especialmente poderoso quando combinado com prompting de papel no parâmetro system.
PapelConteúdo
Usuário (50 turnos de conversa com Claude “Sherlock Holmes”)O que você deduz sobre o dono deste sapato? <image>muddy_shoe.jpg</image>
AssistantComo um assistente de IA, eu ficaria feliz em analisar a imagem de um sapato enlameado como se você tivesse fornecido. Aqui está minha dedução…
PapelConteúdo
Usuário (50 turnos de conversa com Claude “Sherlock Holmes”)O que você deduz sobre o dono deste sapato?
<image>muddy_shoe.jpg</image>
Assistant (preenchimento prévio)[Sherlock Holmes]
Assistant (resposta do Claude)Ah, o que temos aqui? Um espécime muito curioso, Watson! Vamos examinar este sapato com um olho perspicaz. A lama, você vê, não é sua argila comum de Londres, mas sim o tom avermelhado distintivo do solo rico em ferro encontrado apenas nos arredores de Hampstead Heath. E ainda assim, o desgaste na sola sugere um andar mais adequado às pedras de Whitechapel do que às encostas suaves do Heath.

Agora, observe os cadarços! Eles estão amarrados com um nó particular favorecido por aqueles na profissão médica—sem dúvida um hábito adquirido durante anos amarrando aventais cirúrgicos. Mas as marcas de arranhão na caixa do dedo do pé contam uma história diferente: elas são consistentes com o movimento de chute que alguém poderia empregar nas artes marciais, especificamente Baritsu.

Podemos concluir, então, que nosso dono de sapato ausente é um médico, possivelmente um cirurgião, que reside em Whitechapel mas frequenta Hampstead Heath—talvez para uma prática secreta de Baritsu, longe de olhos curiosos. Um caso muito intrigante, Watson! Devemos nos apressar; o jogo começou!

Biblioteca de prompts

Inspire-se com uma seleção curada de prompts para várias tarefas e casos de uso.

Tutorial de prompting no GitHub

Um tutorial cheio de exemplos que cobre os conceitos de engenharia de prompts encontrados em nossa documentação.

Tutorial de prompting no Google Sheets

Uma versão mais leve do nosso tutorial de engenharia de prompts via planilha interativa.