O que são prompts — e por que eles importam para juristas

O que é um prompt? Um prompt é a instrução que você dá a um modelo de inteligência artificial. É a mensagem, o comando, a pergunta — ou a combinação de tudo isso — que você envia para que a IA gere uma resposta. Se você digita "resuma esse contrato" para um modelo como o ChatGPT ou o Claude, esse texto é o seu prompt. Se você escreve "você é um advogado especialista em direito empresarial; analise as seguintes cláusulas e aponte os riscos para o contratante", isso também é um prompt — mas um prompt muito melhor. A diferença entre os dois exemplos acima não é pequena. É a diferença entre receber um resumo genérico de três linhas e receber uma análise técnica fundamentada que você pode de fato usar no seu trabalho. Como os modelos de IA interpretam um prompt Modelos de linguagem como GPT-4, Claude ou Gemini são treinados em enormes volumes de texto. Eles aprenderam, estatisticamente, quais palavras e estruturas costumam aparecer juntas, e usam esse conhecimento para prever qual continuação faz mais sentido dado o texto que receberam. Na prática, isso significa que o modelo tenta completar o que você começou. Se você começa com uma instrução vaga, ele preenche as lacunas com suposições. Se você começa com uma instrução precisa, contextualizada e bem estruturada, ele tem muito mais informação para gerar uma resposta de qualidade. Pense assim: é como dar uma tarefa a um estagiário muito capaz, mas que não conhece o seu caso. Se você disser apenas "me ajuda com essa petição", ele vai fazer algo genérico. Se você disser "você é um advogado civilista, o réu alega prescrição, o contrato foi celebrado em 2018, preciso rebater o argumento com base no art. 206 do Código Civil e na jurisprudência do STJ", ele vai poder trabalhar de verdade. Por que prompts importam especialmente para juristas O direito é uma área onde precisão é tudo. Uma palavra errada pode mudar o sentido de uma cláusula. Um fundamento jurídico trocado pode derrubar uma tese. Uma omissão de contexto pode gerar uma peça que parece certa mas está tecnicamente equivocada. Modelos de IA não são juristas, eles não têm responsabilidade técnica, não são inscritos na OAB, e podem errar de formas que para o profissional treinado são óbvias mas para o leigo passam despercebidas. Isso não os torna inúteis; ao contrário, os torna extremamente úteis **quando usados corretamente. E usar corretamente começa com o prompt. Exemplo de um bom prompt jurídico: - Define o papel "você é um promotor de justiça especializado em improbidade administrativa" - Fornece o contexto — os fatos, as normas aplicáveis, o tribunal, o momento processual - Especifica o output — "elabore uma denúncia em formato de petição, com fatos, fundamentação jurídica e pedido" - Estabelece restrições — "cite apenas jurisprudência do STJ e STF pós-2020; não inclua mais de 8 laudas" - Pede verificação — "ao final, liste os pontos que precisam de conferência factual antes de protocolar" Sem essas camadas, o modelo produz algo que parece jurídico mas pode conter erros de fundamentação, artigos desatualizados ou argumentos que não se aplicam ao caso concreto.- O conceito de "engenharia de prompt" Engenharia de prompt (*prompt engineering*) é a prática de construir instruções deliberadamente estruturadas para extrair o melhor possível de um modelo de IA. Não é programação — não exige código. É uma habilidade de comunicação precisa. As principais técnicas incluem: Role prompting — atribuir um papel ao modelo ("você é um juiz federal trabalhista") orienta o tom, o vocabulário e o nível técnico da resposta. Chain-of-thought — pedir ao modelo que raciocine passo a passo ("primeiro analise a admissibilidade, depois o mérito, depois os pedidos") melhora a qualidade de análises complexas. Few-shot — fornecer exemplos do formato que você espera ("aqui está um exemplo de como eu quero a análise estruturada...") alinha a resposta ao seu padrão de trabalho. Constraint specification — definir limites claros ("apenas doutrina brasileira", "máximo 5 laudas", "use ABNT") evita que o modelo "encha linguiça" ou saia do escopo. Self-consistency check — pedir que o modelo revise sua própria resposta ("antes de finalizar, verifique se há contradições internas e se todos os requisitos legais foram atendidos") funciona como uma segunda revisão embutida. O que este repositório oferece Os prompts disponíveis no Midori foram construídos usando exatamente essas técnicas — cada um é uma instrução densa, testada e contextualizada para um uso jurídico real. Em vez de partir do zero toda vez que precisar redigir uma denúncia, analisar um contrato de franquia ou estruturar um habeas corpus, você usa um prompt já calibrado para essa tarefa específica. O objetivo não é substituir o raciocínio jurídico. É potencializá-lo — dar ao profissional do direito uma alavanca para trabalhar com mais velocidade e consistência, mantendo o controle técnico e a responsabilidade onde eles devem estar: com o jurista.