Aprenda prompt engineering, descubra ferramentas de IA e fique à frente com guias e tutoriais de especialistas.
O Gemini 4 Carbon ainda lidera o LMArena text e o BenchLM, o Claude Opus 5.5 amplia sua liderança em WebDev, e as posições atrás deles se reorganizam por frações de ponto. O resumo semanal dos rankings públicos de LLMs.
Analisamos cerca de 1.000 prompts do Anima do nosso catálogo. Tags de qualidade, assuntos no estilo booru, tradições artísticas nomeadas e um prompt negativo real: aqui está o que os melhores têm em comum, além de 12 prompts que valem a pena copiar.
Comparamos 741 prompts da família Veo 3. Os prompts do Veo 3.1 são duas vezes mais longos, metade são JSON, e eles direcionam a câmera com muito mais frequência, enquanto os prompts do Veo 3 dependem mais de som e diálogo.
O Gemini 4 Carbon agora lidera o LMArena em texto e BenchLM, o Claude Opus 5.5 ainda domina o WebDev, e o Aider polyglot ficou desatualizado. O resumo semanal dos rankings públicos de LLMs.
O que o SDXL 1.0 ainda faz muito bem, os padrões de prompt que aparecem nas suas receitas mais bem avaliadas e 13 prompts de SDXL em destaque do catálogo do Wikiprompt.
Comparamos 2.292 prompts do Midjourney por versão. Os prompts da v8 são mais longos, usam muito menos parâmetros e descrevem luz e paleta em palavras simples.
O que 597 prompts reais do Krea 2 revelam: briefs descritivos mais longos em vez de pilhas de tags, enquadramento vertical, LoRAs de estilo com palavras de gatilho, e os prompts de destaque que valem a pena copiar.
Os principais prompts Illustrious no Wikiprompt, de retratos de anime a criaturas de fantasia, além dos padrões de tag, ponderação, BREAK e LoRA que fazem este modelo aberto de anime funcionar.
Pesos, tags LoRA, BREAK, tags de score e prompts negativos: medimos com que frequência cada padrão de sintaxe do Stable Diffusion aparece em 787 prompts curados do Civitai, e o que cada um faz.
Os melhores prompts do Ideogram no Wikiprompt, desde lettering de nós de corda e letreiros de neon até pôsteres retrô de serigrafia, além dos padrões que fazem o texto ser renderizado corretamente.
Os principais prompts do Leonardo AI no Wikiprompt, desde estilos fractais do AlbedoBase XL até vídeos do Lucid Realism e Motion 2.0, além dos padrões de template que os tornam reutilizáveis.
Contamos 24 termos de iluminação em 62.558 prompts de imagens e vídeos. Iluminação cinematográfica está em toda parte, iluminação Rembrandt quase em lugar nenhum. Aqui está o vocabulário, os melhores prompts para cada termo e uma receita para tornar sua iluminação específica.
Os prompts mais populares de Higgsfield no Wikiprompt, de retratos Soul 2.0 a vídeos Cinema Studio e WAN 2.5, além dos padrões de lista de planos que os fazem funcionar.
Os prompts Z-Image Turbo com maior avaliação no Wikiprompt, os padrões que os fazem funcionar e uma receita inicial para este modelo de imagem rápido e de pesos abertos.
Os modelos de imagem atuais simulam um render 3D convincente: mini dioramas, cidades isométricas, figuras colecionáveis. Aqui estão os melhores prompts e os 6 padrões que fazem o render parecer um objeto físico real.
Texto costumava ser o que os modelos de imagem de IA faziam pior; em 2026, virou um recurso. Aqui estão os melhores prompts de wordmark, lettering 3D e caligrafia, e os 5 padrões que mantêm o texto legível.
A Instinct levantou US$ 1 bilhão com uma avaliação de US$ 10 bilhões em setembro de 2026 para um agente de IA pessoal que liga e envia mensagens de texto em seu nome. O produto, o modelo de concierge e a história do financiamento.
O recurso Grok Bot da xAI roda em um computador em nuvem persistente e aprende habilidades repetíveis a partir de uma única gravação de tela. O que ele faz, o recurso de ensinar uma tarefa e onde obtê-lo.
Os Dots da OpenAI, apresentados no DevDay 2026 e alimentados pelo GPT-6 Astra, são agentes sempre ativos que você acessa pelo ChatGPT, Slack, Teams ou por uma chamada telefônica. O que eles fazem e como funcionam.
O Muse da Meta é um agente de IA pessoal que reserva, compra e envia e-mails em seu nome, gratuitamente no iOS, Android, web e WhatsApp. O que ele faz, como é protegido e onde se encaixa na corrida de agentes de 2026.
Em semanas, Meta, OpenAI e xAI lançaram agentes de IA pessoais que agem em seu nome, e a startup Instinct levantou US$ 1B para superá-los. O que cada um é, como eles diferem e por que chegaram ao mesmo tempo.
Um único prompt agora produz um render hero fotorrealista, uma axonométrica explodida ou um painel de apresentação completo. Aqui estão os melhores prompts de IA para arquitetura e imobiliário e os 6 padrões que fazem eles parecerem feitos por um escritório.
Infográficos são a coisa mais subestimada que você pode criar com um modelo de imagem de IA: diagramas explodidos, pôsteres de anatomia, folhas de consulta rápida. Aqui estão os melhores prompts e os 5 padrões que os mantêm legíveis.
Fotografia editorial é onde os modelos de imagem com IA mostram seu valor. Aqui estão os melhores prompts de moda e editorial para GPT Image, Nano Banana e outros, além dos 6 padrões que transformam um retrato em uma página de revista.
GPT Image 1.5 é o cavalo de batalha da geração de imagens comerciais: fotos de produtos, fotografia de alimentos e stills publicitários. Aqui estão os melhores prompts e os padrões JSON que os fazem funcionar.
Uma folha de referência de personagem mantém o mesmo personagem consistente em todas as imagens e vídeos. Aqui estão os melhores prompts do catálogo e os 6 padrões que tornam uma folha realmente reutilizável.
Nenhuma posição no top-3 mudou no LiveBench, BenchLM, Aider e LMArena esta semana. A ação real estava fora das tabelas: os modelos de decisão Jev e Laya abriram uma categoria que nenhum benchmark mede ainda.
Dias após a TypeSafe lançar o Jev, a Convai Innovations lançou o Laya: um modelo de decisão Apache 2.0, com 421M de parâmetros, que afirma tomar decisões em 33ms em mais de 100 idiomas. Como os dois se comparam, honestamente, incluindo a ressalva do fine-tuning.
Image-to-video (I2V) permite animar uma única imagem estática - uma foto de produto, render de personagem ou pintura - em um clipe coerente. Aqui estão os cinco movimentos que funcionam e os padrões de prompt por trás dos melores resultados de I2V.
TypeSafe AI lançou Jev, um modelo "System One" que não é de chat, que retorna decisões tipadas com probabilidades calibradas em vez de prosa. Aquí está o que é, as afirmações de desempeño e por qué complementa o prompting generativo.
Criadores estão falsificando trailers de jogos AAA, filmagens de gameplay, artes-chave e fichas de personagens com IA. Mapeamos os cinco formatos e os padrões de prompt que fazem um clipe parecer um anúncio real de estúdio.
Comparamos milhares de prompts reais para ambos os modelos de imagem do Google. O Nano Banana 2 é o especialista em retratos e editoriais; o Nano Banana Pro é o cavalo de batalha versátil para grades, anúncios e cenas compostas.
Os hábitos por trás dos prompts de vídeo que nossa comunidade avalia como os melhores: direção de cena, listas de cortes, estética de câmera antiga, áudio nativo e escolha do modelo certo, extraídos de 12.000 exemplos reais.
A foto semanal entre cinco rankings: Claude Fable 5.1 lidera em texto, LiveBench e BenchLM; GPT-5 mantém a coroa de codificação Aider; GPT-6 Astra domina webdev. Estabilidade no topo, dividida por disciplina.
Minamos os 11.098 prompts de retrato no Wikiprompt em busca dos padrões por trás de retratos de IA impressionantes: linguagem de lente, luz nomeada, âncoras de textura e nove prompts reais que valem a pena roubar.
Minamos quase 3.000 prompts curados de produtos e publicidade: quais modelos de imagem realmente entregam para fotos de produtos, e os quatro padrões de prompt por trás dos resultados mais bem avaliados.
Os melhores prompts do DALL-E de 330+ exemplos selecionados e avaliados: transformações made-of, cenas de contêineres e arte de caligrafia, além dos padrões de template que tornam o DALL-E confiável.
Os melhores prompts do GPT Image 1 de mais de 550 exemplos avaliados: cartazes de campanha, cartas colecionáveis e layouts com forte uso de tipografia, além dos padrões de prompt no estilo brief que fazem eles funcionarem.
Os melhores prompts do Sora de um corpus avaliado com mais de 370+: demos de lançamento da OpenAI, cadeias de remix e modelos de anúncios de produto, além dos padrões de lista de cenas que fazem os clipes do Sora funcionarem.
Analizamos todos os 2.185 prompts em destaque em comparação com os outros 111k: eles são 4x mais longos, 4x mais propensos a ser vídeo, com forte vocabulário cinematográfico e placeholders reutilizáveis. Os dados, e uma checklist.
A foto semanal: GPT-6 Astra estreia com 1797 Elo em webdev (+107 sobre o antigo líder), Claude Fable 5.1 domina a arena de texto e o LiveBench, e o Aider ainda não alcançou.
Gemini Omni lidera a arena, Seedance 2.0 vence nas avaliações humanas por clipe, e Veo 3 domina o uso. Três conjuntos de dados, três vencedores diferentes - e como escolher.
Um guia baseado em dados para os melhores prompts de vídeo do Veo 2 no Wikiprompt: os padrões cinematográficos que funcionam, 10 modelos que valem a pena reutilizar e o que mudar ao movê-los para o Veo 3.
Anthropic, Google e OpenAI todos lançaram em 72 horas. O que foi lançado, o que nossos snapshots diários de benchmark já mostram, e por que o acesso em camadas é o novo padrão de fronteira.
Um guia baseado em dados para os melhores prompts de vídeo Wan 2.1 no Wikiprompt: o que o modelo de código aberto faz bem, os padrões de prompt que funcionam e 10 modelos para copiar.
O Wikiprompt ultrapassou 100.000 prompts ativos: 1.053 modelos, 3 eras documentadas de prompting, 449 mil traduções, tudo atribuído e disponível para download como dados abertos.
DiffusionDB chega ao Wikiprompt: milhares de prompts reais de agosto de 2022 com suas imagens E parâmetros exatos de geração - seed, steps, CFG e sampler. A linha do tempo do catálogo agora começa onde a geração de imagens aberta começou.
Wikiprompt absorveu o arquivo do Discord do LAION DALL-E 3 (CC0): 15.327 prompts datados de 2023-2024 que mostram como nós promptávamos de forma diferente antes da era do fotorrealismo.
Foto semanal congelada de seis rankings de LLMs: Opus 5 lidera a arena de texto, Fable 5 domina o LiveBench, gpt-5 mantém a liderança em codificação Aider, e as fontes ainda discordam.
12 prompts do Grok Imagine com maior pontuação do catálogo da wikiprompt, cobrindo retratos cinematográficos, efeitos de fogo e água, e clipes de vídeo com contraste emocional, além da receita por trás de por que eles funcionam.
Os prompts mais bem avaliados do Seedance 2.5: consistência de personagem, texturas de câmera na mão e bodycam, e modelos comerciais reutilizáveis.
Os prompts Kling mais bem avaliados e os padrões por trás deles: prompting focado em câmera, arcos de transformação única e o clima como antagonista.
Os prompts mais bem avaliados do Veo 3 e os padrões por trás deles: uma tomada contínua, a física como protagonista e a geração de áudio junto com a imagem.
Nano Banana e Nano Banana Pro são os modelos de imagem em rápida ascensão do Google. Reunimos os melhores prompts do Nano Banana no Wikiprompt e os padrões por trás deles.
Os prompts de vídeo mais bem avaliados do Seedance 2.0 e a gramática de storyboard por trás deles: batidas temporizadas, um movimento de câmera por segmento e ação cinematográfica que realmente se conecta.
As principais prompts do Stable Diffusion na enciclopédia e os padrões por trás delas: empilhamento de estilos, estética neonpunk e os tokens de luz que carregam um render.
Classificamos os prompts do Midjourney com maior pontuação no Wikiprompt e analisamos o que separa um prompt de imagem impressionante de um esquecível, desde a linguagem de iluminação até a especificidade dos materiais.
Os prompts principais do Grok são verdadeiros cavalos de batalha: protocolos de pesquisa com fontes, motores de estratégia de marketing, tutores de RPG e escritores de threads para o X. Os melhores entre mais de 600, com os padrões que fazem o Grok responder bem.
O que /loop e ultracode realmente fazem no prompt original, a configuração mínima de Claude Code, e a portabilidade em palavras simples para qualquer outro agente.
O padrão gauntlet loop é o esquema avaliador-optimizador com três endurecimentos: o mundo substituye o rubric, uma seleção cega substituye os scores, e vencer substituye os orçamentos de rodada.
Barras vagas, construtores de autoavaliação, críticos brandos, contagens fixas de rodadas e peças grandes demais para avaliar: as cinco falhas previsíveis e suas correções.
Os prompts essenciais do gauntlet no catálogo: o Claude of Duty original de três parágrafos, o template reutilizável, e o que faz uma descoberta da comunidade valer a pena ser salva.
Mesmo modelo, mesmo objetivo, saída muito diferente. De onde vem mecanicamente a vantagem do gauntlet, o que custa, e uma regra prática para quando usar cada um.
Tres escolhas deliberadas mantêm um gauntlet honesto: um crítico com contexto novo, uma escolha binaria em vez de uma nota, e uma barra que é algo real em vez de palavras.
Nada no gauntlet loop é sobre jogos ou código. Ensaios contra um escritor nomeado, páginas contra uma captura de tela de concorrente, pesquisa contra uma nota de analista.
Os cinco slots de um prompt de gauntlet: objetivo, barra nomeada e buscável, divisão, construtor mais crítico separado, saída conquistada. Com um exemplo trabalhado de 120 palavras.
O prompt Claude of Duty do Matt Shumer tem pouco mais de 150 palavras. Cada linha é essencial. Aqui está o que cada uma faz e o que roubar.
Sub-agentes construtores, um crítico severo separado, um padrão de qualidade real e uma saída merecida: a anatomia do padrão de prompt que produziu um FPS de navegador com 55.000 linhas.
A primeira foto semanal dos rankings de LLMs: LMArena, LiveBench, BenchLM e Aider, congelados em uma página citável. A Anthropic varre três pódios; o GPT-5 mantém a coroa de codificação.
O Wikiprompt agora monitora rankings de LLMs em dez arenas, com capturas diárias para que as mudanças de classificação fiquem registradas. Com fontes da LMArena e OpenRouter, citadas como referências da Wikipédia, em sete idiomas.
O GPT Image é o modelo de imagem versátil: fotografia editorial, pôsteres, folhas de personagens e forte preservação de identidade. Aqui estão os prompts mais bem avaliados que nossa comunidade compartilhou.
Três variantes do Nano Banana, mais de 7.800 prompts, uma pergunta: qual você escolhe? Uma resposta direta, baseada em como nossa comunidade realmente usa cada uma delas.
Nano Banana 2 é o modelo ideal para quando você quer pele, textura e luz reais. Aqui estão os prompts mais bem avaliados que a nossa comunidade compartilhou, além dos padrões que os fazem funcionar.
Nosso primeiro lançamento de dataset aberto: 56.637 prompts de IA curados no Hugging Face, além de uma API ao vivo, servidor MCP e o endpoint /dataset. Gratuito, CC BY-SA, feito para ser construído em cima.
Os prompts DALL-E mais bem avaliados no Wikiprompt, slugs reais, resultados reais, desde truques de escala bíblicos fotorrealistas até renders de claymation e logotipos de marcas.
Os prompts Seedream mais bem avaliados no Wikiprompt: fotorrealismo macro, retratos clássicos de pintura, pôsteres cinematográficos e conceitos surreais, com slugs reais para navegar e dicas concretas para escrever os seus próprios.
Os prompts de Claude mais bem avaliados no Wikiprompt: prompts de sistema, modelos de agente, personas de negócios e meta engenharia de prompts, com dicas concretas extraídas dos padrões.
Os prompts Flux mais bem avaliados no Wikiprompt, ranqueados por qualidade e pontuação de impacto: retratos cinematográficos, composições surreais, visual de filme analógico e fotos comerciais, além de dicas para escrever os seus próprios.
The real top-rated Adobe Firefly prompts on Wikipedia: fotografia macro e de alimentos fotorrealista, composições de dupla exposição, dioramas estilizados e fotos de produtos guiados por metáforas, além de dicas para escrever as suas próprias.
Os prompts do ChatGPT mais bem avaliados no Wikiprompt, prompts de sistema reais, fluxos de trabalho de pesquisa e modelos baseados em papéis, selecionados a partir de submissões reais e analisados pelo que os torna eficazes.
Os prompts mais bem avaliados do Runway no Wikiprompt, desde movimentos de câmera cinematográficos até efeitos de texto em VFX, com dicas para escrever os seus próprios.
Os prompts mais bem avaliados do Nano Banana Pro no Wikiprompt: retratos cinematográficos sob chuva, fusão de estilos Van Gogh e Monet, grades de storyboard e fotos macro de produtos, além de dicas concretas para escrever os seus próprios.
Os prompts reais do Gemini mais bem avaliados no Wikiprompt, desde retratos fotorrealistas cinematográficos e briefings de vídeo estruturados em JSON até prompts de sistema de visão-para-JSON, além do que faz cada um funcionar.
Os prompts mais bem avaliados do Hailuo (MiniMax) no Wikiprompt: filmes de marca cinematográficos, cenas de luta de anime, transições macro perfeitas e tomadas estilo vlog, além de dicas concretas para escrever os seus próprios.
Um guia para pesquisadores, estudantes e jornalistas sobre como extrair o conjunto de dados do Wikiprompt de forma reproduzível, atribuí-lo corretamente e entender seus limites como um corpus agregado, curado e em evolução.
Uma explicação precisa, em estilo de referência, dos endpoints /dataset manifest e /dataset/prompts: formatos de resposta, cada campo, paginação por keyset, cache e tratamento de erros.
O Wikiprompt agora oferece dois caminhos de máquina para seu catálogo de mais de 55.000 prompts: um servidor MCP ao vivo que seu agente pode chamar em tempo de execução, e um conjunto de dados JSON em massa que você pode indexar em seu próprio RAG ou armazenamento vetorial.
O dataset público da Wikiprompt oferece mais de 55.000 prompts reais, escritos por humanos, emparelhados com saídas e sinal de qualidade, um tipo diferente de dados de treinamento do que corpora sintéticos.
Raspar a interface de busca do wikiprompt é lento, frágil e pesado para nossos servidores. O conjunto de dados públicos em massa fornece todos os 55.000+ prompts como JSON estruturado e limpo, com atribuição incluída.
Um passo a passo para desenvolvedores sobre como construir uma interface de busca de prompts, um bot de prompt do dia, uma extensão de navegador ou um bot do Discord sobre o conjunto de dados público de mais de 55.000 prompts da Wikiprompt, com código de ingestão e notas de atribuição.
Uma olhada no que você pode aprender analizando o dataset público de Wikiprompt: quais modelos dominam, como prompts de imagem, vídeo e texto diferem, e como executar sua própria análise sobre o corpus.
O Wikiprompt expõe seu catálogo de três maneiras: um conjunto de dados JSON em massa, uma API de busca em tempo real e um servidor MCP para agentes de IA. Aqui está quando usar cada um, com exemplos reais.
A Wikipédia provou que publicar dumps completos torna um arquivo mais essencial, não menos. Aplicamos a mesma lógica ao nosso catálogo de mais de 55.000 prompts, e a atribuição aos autores originais é o acordo que faz isso funcionar.
O conjunto de dados público de Wikiprompt abarca mais de 55.000 prompts de imagem, vídeo e texto em GPT Image, Midjourney, Seedance, Veo, Kling, ChatGPT e outros, cada um acompanhado de seu media de resultado real e metadados estruturados.
Um guia passo a passo para puxar todo o catálogo do Wikiprompt via o endpoint público de dataset, seguindo o cursor de paginação por keyset até não sobrar nada, sem necessidade de scraping.
Wikiprompt acabou de abrir seu catálogo completo como um dataset gratuito, estruturado e sem necessidade de chave, com mais de 55.000 prompts de IA, prontos para serem buscados em uma única linha, em vez de raspar o site.
Uma análise baseada em dados sobre como a comunidade do Wikiprompt realmente usa o Nano Banana e o GPT Image, de retratos fotorrealistas a composições com muito texto, para ajudar você a escolher o modelo certo para o seu próximo prompt.
Os prompts de imagem GPT 2 mais bem avaliados no wikiprompt, desde pôsteres colecionáveis até realismo de retrato em nível forense, com uma receita rápida para escrever os seus próprios.
Uma seleção curada dos prompts de vídeo Kling mais fortes no Wikiprompt, desde perseguições de drone FPV até transformações cinematográficas, com o que faz cada um funcionar.
Uma análise baseada em dados do Seedance 2.5 vs 2.0, com base nos prompts reais que nossa comunidade envia para cada versão, para ajudar você a escolher o certo para o seu próximo vídeo de IA.
Prompting agora é uma habilidade real, e bibliotecas de prompts estão em toda parte: threads no X, Reddit, prompts.chat, faymas, marketplaces pagos. Este é o panorama, e por que uma biblioteca gratuita, aberta e agregada como a **Wikiprompt** está se tornando a principal.
Doce dos prompts de Veo 3 com maior pontuação no wikiprompt, desde cinemáticas em macro até perseguições em POV, além do que diferencia o Veo 3 e como estruturar seu próprio prompt.
Doze prompts reais para wordmarks, folhas de identidade de marca, renders de logotipo e vídeos de revelação de logotipo, selecionados a partir de dados do wikiprompt e classificados pelo que realmente funciona.
Prompts reais do wikiprompt para fotos de produtos com qualidade de estúdio, campanhas publicitárias e mockups de embalagens, sem necessidade de fotógrafo.
Retrato, cinematográfico, profundidade de campo rasa e hora dourada estão entre as frases mais comuns em nossa biblioteca de mais de 54.000 prompts. Aqui está o que faz um retrato parecer cinematográfico, além de 12 prompts reais que acertam em cheio.
Indexamos toda a história de compartilhamento de prompts de IA no X. Estas 10 contas compartilharam mais prompts de alta qualidade do que qualquer outra, lideradas por LudovicCreator com mais de 3.000. Siga-as e navegue por suas coleções completas.
De retratos neon de Tóquio a pôsteres de viagem do Monte Fuji e curtas de lojas de ramen, aqui estão os melhores prompts de IA com tema japonês no Wikiprompt, em imagens e vídeo.
Seedance é o modelo de vídeo com IA mais usado no Wikiprompt. Aqui estão os melhores prompts do Seedance para curtas cinematográficos, ação de anime, sequências em plano único e vlogs.
) marketplaces pagos cobram alguns dólares por prompt. O Wikiprompt é uma biblioteca gratuita e aberta com mais de 54.000 prompts de IA que você pode copiar, executar e remixar com um clique. Veja como encontrar exatamente o que você precisa.
, mais de 54.000 prompts na biblioteca, o Wikiprompt é grande o suficiente para responder o que as pessoas realmente perguntam: qual modelo de IA é mais usado, qual é menos, no que cada um é melhor, e as palavras em quase todo bom prompt.
Analisamos 447 prompts de influenciadores de IA no Wikiprompt para descobrir o que separa um criador virtual que prende a atenção de um falso óbvio: os padrões, os melhores prompts e qual modelo usar para cada visual.
Domine a arte de manter rostos consistentes entre imagens e cenas com padrões de prompt comprovados, âncoras de token e exemplos práticos.
Domine a escrita de prompts para aprendizado: defina metas, use personas, encadeie etapas e evite armadilhas comuns. Inclui modelos e exemplos.
Domine prompts de fotografia de produto com IA: iluminação, composição, estilo e prompts negativos. Inclui exemplos e uma lista de verificação.
Aprenda a arte de criar prompts eficazes para Midjourney com técnicas concretas, exemplos e uma lista de verificação para gerar arte em IA impressionante todas as vezes.
Domine modelos de prompt e variáveis para criar prompts de IA reutilizáveis e dinâmicos que economizam tempo e melhoram a consistência entre projetos.
Domine a escrita de prompts para os modelos Nano Banana e Gemini Image do Google. Aprenda estrutura, estilo e iteração com exemplos reais.
Descubra a diferença entre prompting few-shot e zero-shot, quando usar cada um, e como criar exemplos eficazes para melhores resultados de IA.
Domine a arte de criar prompts para imagens fotorrealistas em IA. Aprenda técnicas essenciais, especificações de câmera, iluminação e composição com exemplos.
Domine a escrita de prompts para anime e ilustração: estrutura, descritores de estilo, composição e exemplos para gerar arte impressionante com IA.
Aprenda os princípios fundamentais de engenharia de prompt com exemplos concretos, erros comuns e uma lista de verificação prática para melhores resultados de IA.
Aprenda a criar prompts de IA que entregam estratégia e análise de negócios afiadas. Inclui frameworks, exemplos e armadilhas comuns.
Domine a engenharia de prompts para design de logotipos e marcas. Aprenda estrutura, estilo, cor e dicas de iteração com exemplos reais.
Aprenda a criar prompts de sistema eficazes para agentes de IA: estrutura, tom, restrições, exemplos e armadilhas comuns.
Domine a arte de criar prompts cinematográficos de retratos para geradores de imagens com IA. Aprenda técnicas de iluminação, lente, clima e composição com exemplos.
Domine a engenharia de prompts para codificação e depuração. Aprenda a escrever prompts precisos e ricos em contexto que geram melhor código gerado por IA e correções de bugs mais rápidas.
Aprenda a criar prompts de IA que produzem textos de marketing e anúncios de alta conversão. Inclui estruturas, exemplos e armadilhas comuns a evitar.
Domine a arte de criar prompts para o ChatGPT com passos claros, exemplos e armadilhas comuns. Aprenda a escrever prompts que geram respostas precisas e úteis todas as vezes.
Domine o prompting do Claude com instruções claras, exemplos e estrutura. Aprenda técnicas, veja exemplos de prompts e evite erros comuns.
Domine prompts de imagem com IA com técnicas concretas, exemplos e um checklist. Aprenda a descrever assuntos, estilo, iluminação e composição para obter resultados impressionantes.
Domine a arte de criar prompts para geradores de vídeo com IA, como Sora, Veo e Seedance. Aprenda técnicas de estrutura, movimento, câmera e estilo com exemplos.
Descubra a etimologia completa e evolução da palavra "prompt" - desde suas raízes latinas até se tornar o termo mais importante da era da IA.
Domine os ataques e defesas de prompt injection. Aprenda como atacantes exploram sistemas de IA e como proteger suas aplicações com técnicas de segurança comprovadas.
Domine a arte dos prompts financeiros. Aprenda a criar prompts que ajudem com análises, investimentos, orçamentos e mais.
