Durante o último fim de semana, uma estrutura de prompt passou a circular amplamente entre perfis influentes do ecossistema de inteligência artificial. O modelo é atribuído a Ben Hylak, ex-designer da Apple, e ganhou ainda mais visibilidade após ser compartilhado por Greg Brockman, presidente da OpenAI.
O framework propõe a organização do pedido em quatro pilares centrais, oferecendo um nível elevado de contexto para a IA e, com isso, aprimorando significativamente a qualidade das respostas geradas. A ideia é evitar solicitações vagas ou diretas demais, que costumam resultar em respostas genéricas e pouco alinhadas ao real objetivo do usuário.
Na prática, o modelo parte do princípio de que quanto mais informações relevantes e bem estruturadas forem fornecidas ao chat, maior será a capacidade do GPT de entregar respostas úteis, específicas e aprofundadas. Muitos usuários, segundo a proposta, deixam de explorar todo o potencial da ferramenta justamente por não contextualizarem adequadamente seus pedidos.
Embora o prompt tenha sido pensado originalmente para a família “o” do GPT — como os modelos o1 e o3, voltados a raciocínio mais analítico e estruturado —, a abordagem também pode ser aplicada a modelos criativos, como o GPT-4, mantendo níveis semelhantes de eficiência.
No exemplo divulgado, Hylak utiliza o framework para buscar sugestões de trilhas para fazer com a namorada na região de São Francisco, na Califórnia. A lógica, no entanto, é totalmente adaptável: o método pode ser reaproveitado para qualquer tema, local ou tipo de tarefa. O fator determinante não é o assunto, mas a clareza e a qualidade das informações inseridas no prompt.
