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prompt-refine	Transforma um pedido vago em prompt de excelência — especificação detalhada, inequívoca e estruturada para agentes de IA. Usar quando "refinar prompt", "melhorar prompt", "engenharia de prompts", "prompt para agente", "estruturar instrução IA", "prompt engineering".	Read, Write, mcp__memory-supabase__search_memories

/prompt-refine — Engenharia de Prompts

Transforma um pedido em linguagem natural num prompt de excelência pronto para ser executado por outro agente de IA.

Quando Usar

• Pedido do utilizador é vago ou incompleto
• Preparar instrução para um agente especializado
• Criar template reutilizável para uma tarefa recorrente
• Garantir qualidade máxima de input antes de executar

Protocolo

1. Pesquisar contexto relevante

mcp__memory-supabase__search_memories "<palavras-chave do pedido>"

Verificar se há padrões ou decisões anteriores relacionadas.

2. Analisar o pedido original

Identificar:

• O quê — resultado final esperado
• Para quê — objectivo ou problema a resolver
• Quem — agente ou utilizador que vai executar
• Restrições — limitações técnicas, de formato ou de negócio
• Lacunas — o que está implícito mas não dito

Se faltar informação crítica → perguntar antes de estruturar.

3. Estruturar o prompt de excelência

Usar este template como base:

## Função
[Quem é / que papel assume o agente executante]

## Objectivo
[O que deve ser produzido — resultado concreto e mensurável]

## Contexto
[Informação de fundo necessária para compreender o pedido]

## Requisitos
- [Requisito 1 — obrigatório]
- [Requisito 2 — obrigatório]
- [Restrição ou critério de qualidade]

## Input
[Descrição do que o agente recebe como entrada]

## Output esperado
[Formato, estrutura e conteúdo exacto do resultado]

## Exemplos
### Exemplo positivo (fazer)
[Exemplo concreto do resultado desejado]

### Exemplo negativo (não fazer)
[Exemplo do que deve ser evitado]

## Critérios de sucesso
- [ ] Critério 1
- [ ] Critério 2

4. Rever antes de entregar

Verificar checklist:

• Sem ambiguidades — cada instrução tem um único significado possível
• Completo — nenhuma informação crítica em falta
• Accionável — o agente pode executar sem fazer suposições
• Testável — é possível verificar se o output é correcto
• Conciso — sem redundâncias ou instruções contraditórias

5. Entregar com explicação

Apresentar:

1. Prompt refinado (em bloco de código copiável)
2. Decisões tomadas — o que foi inferido vs. o que estava explícito
3. Questões em aberto — se houver ambiguidades que o utilizador deve resolver

Exemplos de Transformação

Input vago

"Cria um agente que analisa clientes"

Output refinado

## Função
Analista de CRM especializado em classificação de clientes

## Objectivo
Gerar um relatório de segmentação de clientes com base em histórico de compras
e interacções, identificando os segmentos de alto, médio e baixo valor.

## Contexto
Base de dados Desk CRM com clientes activos nos últimos 12 meses.
Acesso via mcp__desk-crm-v3__get_customers e mcp__desk-crm-v3__get_payments.

## Requisitos
- Segmentar em 3 níveis: Alto Valor (>5000EUR/ano), Médio (1000-5000EUR), Baixo (<1000EUR)
- Incluir número de projectos activos por cliente
- Formato: tabela Markdown ordenada por valor decrescente

## Input
Lista de IDs de clientes ou "todos" para analisar base completa

## Output esperado
Tabela com: ID, Nome, Segmento, Volume Anual (EUR), Projectos Activos, Última Interacção

Padrões de Qualidade

Característica	Mau prompt	Bom prompt
Especificidade	"Analisa dados"	"Calcula receita mensal por cliente em EUR para Q1 2026"
Formato output	"Devolve resultados"	"Tabela Markdown com colunas: ID, Nome, Valor, Delta%"
Critério sucesso	"Deve ser bom"	"Score de satisfação >85% em teste com 3 utilizadores reais"
Contexto	Nenhum	"Sistema usa Desk CRM v3, moeda EUR, fuso Europe/Lisbon"

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Versão: 1.0.0 | Autor: Descomplicar® | Plugin: dev-tools

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Healing Log

Registo de erros conhecidos e como evitá-los. Lido automaticamente antes de executar.

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Adicionar nova linha após cada erro corrigido.