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8 Prompt Engineering Frameworks Explained: CRAFT vs CO-STAR vs APE (2026 Guide)

Master the top prompt frameworks and learn which one works best for your use case.

8 min readBy Hans Kuepper · PromptQuorum
8 Prompt Engineering Frameworks: CRAFT, CO-STAR, APE, RISEN, TRACE, RTF, SPECS and Single-PromptA wheel diagram showing 8 prompt engineering frameworks arranged around a central Prompt node. Each framework addresses a different writing and AI prompting style.PromptCRAFTCOSTARAPERISENTRACERTFSPECSSinglePrompt
  • CRAFT: Context, Role, Action, Format, Target — Best for marketing and creative content
  • CO-STAR: Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response — Comprehensive structured approach
  • APE: Action, Parameter, Example — Concise framework for specific tasks
  • RISEN: Role, Intention, Scenario, Expectation, Notation — Best for role-playing and personas
  • TRACE: Task, Request, Action, Context, Example — Step-by-step instruction framework
  • RTF: Role, Task, Format — Lightweight framework for rapid prompting
  • SPECS: Setting, Problem, Expectation, Constraints, Success Criteria — Goal-oriented prompting
  • Single-Prompt: One-shot, unstructured prompting for simple requests

O Que é um Framework de Prompts?

Um framework de prompts é um modelo estruturado que orienta você pelos elementos essenciais de um bom prompt. Em vez de escrever um parágrafo longo e desorganizado, os frameworks dividem sua solicitação em campos específicos — como contexto, objetivo, tom e público. Isso torna seus prompts mais claros, mais eficazes e gera resultados previsíveis.

Pense nisso como uma receita. Você poderia jogar ingredientes aleatórios em uma panela e torcer pelo melhor, ou poderia seguir uma receita estruturada com ingredientes medidos na ordem certa. Os frameworks são receitas para prompts.

1. Framework CRAFT

Ideal para: Marketing, copywriting, conteúdo criativo

Os Campos:

  • Context: Informações de contexto que a IA precisa entender
  • Role: Que papel a IA deve assumir (ex.: "redator especialista")
  • Action: O que você quer que a IA faça (ex.: "escrever linhas de assunto de e-mail")
  • Format: Como você quer que a saída seja estruturada (ex.: "lista com marcadores", "parágrafo")
  • Target: Para quem é isso (ex.: "tomadores de decisão B2B SaaS")

Exemplo:

Context: Estamos lançando um aplicativo de produtividade para freelancers

Role: Você é um redator especialista em SaaS

Action: Escreva 5 linhas de assunto de e-mail atraentes

Format: Lista numerada com uma explicação de 1 frase para cada uma

Target: Freelancers ocupados de 25–45 anos que valorizam ferramentas que economizam tempo

Por Que Funciona:

O CRAFT força você a pensar em cada ângulo da sua solicitação antes de perguntar à IA. A combinação papel + público garante que a IA entenda exatamente para quem o conteúdo é destinado e como se comunicar com essa pessoa.

2. Framework CO-STAR

Ideal para: Comunicação empresarial, escrita profissional, tomada de decisão

Os Campos:

  • Context: A situação ou contexto
  • Objective: O que você está tentando alcançar
  • Style: O tom e a abordagem (formal, casual, técnico, etc.)
  • Tone: A qualidade emocional (urgente, tranquilizador, confiante, etc.)
  • Audience: Quem vai ler/usar isso
  • Response: Que formato/extensão/nível de detalhe você quer

Exemplo:

Context: Nossa startup acabou de receber investimento da Série A

Objective: Anunciar isso aos colaboradores

Style: Profissional, mas entusiasta

Tone: Comemorativo e voltado para o futuro

Audience: Equipe interna (engenheiros, designers, profissionais de marketing)

Response: Comunicado de 3 parágrafos adequado para e-mail

Por Que Funciona:

O CO-STAR separa estilo de tom (estilo é a apresentação, tom é a emoção), o que lhe dá muito mais controle sobre como a IA escreve. É excelente para contextos empresariais ou profissionais onde a precisão importa.

3. Framework SPECS

Ideal para: Projetos complexos, análise detalhada, escrita técnica

Os Campos:

  • Situation: O estado atual ou o problema
  • Purpose: Por que você está perguntando (qual problema isso resolve)
  • Expected Output: Como o resultado deve ser
  • Context: Informações relevantes adicionais
  • Style: O formato e o tom

Exemplo:

Situation: Temos 1000 tickets de suporte ao cliente aguardando categorização

Purpose: Para encaminhá-los à equipe certa (faturamento, técnico, solicitação de funcionalidade)

Expected Output: Um script Python que lê CSV, categoriza e gera novo CSV

Context: Usamos estas categorias: [lista]. Palavras-chave comuns por categoria: [lista]

Style: Apenas código, sem explicação, usar a biblioteca pandas

Por Que Funciona:

O SPECS é detalhado e excelente quando você precisa comunicar requisitos complexos. O campo de saída esperada evita que a IA adivinhe o que você quer.

4. Framework RISEN

Ideal para: Tarefas de múltiplas etapas, fluxos de trabalho, processos, instruções

Os Campos:

  • Role: Que papel a IA deve desempenhar
  • Instructions: Passos detalhados ou requisitos
  • Steps: Detalhamento numerado do processo
  • End Goal: Como o sucesso se parece
  • Narrowing: Restrições ou regras específicas a seguir

Exemplo:

Role: Você é um professor especialista criando um roteiro de curso

Instructions: Crie um curso introdutório de 4 semanas sobre engenharia de prompts

Steps: 1) Defina os objetivos de aprendizado 2) Esboce cada semana 3) Liste recursos

End Goal: Um aluno deve conseguir escrever prompts profissionais até a semana 4

Narrowing: Sem exemplos de código, assuma que não há conhecimento prévio de IA, mantenha as aulas com menos de 30 min cada

Por Que Funciona:

O RISEN é perfeito para sequências e processos. O campo "Narrowing" evita que a IA se desvie e garante que a saída respeite suas restrições.

5. Framework APE

Ideal para: Solicitações rápidas, tarefas simples, quando você não precisa de complexidade

Os Campos:

  • Action: O que você quer que a IA faça
  • Purpose: Por que você está perguntando
  • Expectation: O que você espera receber

Exemplo:

Action: Resuma este artigo

Purpose: Preciso de uma visão geral de 2 minutos para uma reunião de equipe

Expectation: 3-4 tópicos cobrindo os principais achados

Por Que Funciona:

O APE é elegantemente simples. A maioria das solicitações do dia a dia se encaixa nesses 3 campos. É um ótimo ponto de partida antes de avançar para frameworks mais complexos.

6. Framework de Prompts do Google

Ideal para: Propósito geral, pesquisa, busca de informações

Os Campos:

  • Task: O que você quer realizar
  • Context: Contexto relevante
  • Persona: Quem está perguntando / qual perspectiva adotar

Por Que Funciona:

O framework do Google é leve e focado em informação. Ótimo para consultas de pesquisa e cenários hipotéticos.

7. Framework TRACE

Ideal para: Few-shot learning, solicitações baseadas em exemplos, ensinar a IA

Os Campos:

  • Task: O que você quer
  • Request: Sua solicitação específica
  • Action: O que a IA deve fazer
  • Context: Informações adicionais
  • Example: Mostre à IA um exemplo de saída perfeita

Por Que Funciona:

O TRACE é poderoso porque mostrar um exemplo ensina à IA exatamente o que você quer. "Faça esse tipo de coisa" é muitas vezes mais claro do que explicar.

8. Framework RTF

Ideal para: Treinamento corporativo, conteúdo padronizado, materiais didáticos

Os Campos:

  • Role: O papel de instrutor ou especialista
  • Task: O objetivo educacional
  • Format: Como apresentar (slides, quiz, aula, etc.)

Por Que Funciona:

O RTF foi criado especificamente para treinamento e educação. Garante uma saída consistente e pedagogicamente sólida.

Qual Framework Você Deve Usar?

Para o framework de decisão completo — quando usar CO-STAR vs CRAFT vs RTF vs APE — com pontuação comparativa para cada caso de uso, veja [qual framework de prompts você deve usar?](https://www.promptquorum.com/prompt-engineering/which-prompt-framework-should-you-use)

FrameworkBest ForComplexity
APESolicitações rápidas e simples⭐ Baixo
CRAFTMarketing, copywriting⭐⭐ Médio
CO-STARComunicação empresarial⭐⭐ Médio
SPECSTarefas complexas e técnicas⭐⭐⭐ Alto
RISENProcessos de múltiplas etapas⭐⭐⭐ Alto
TRACEAprendizado baseado em exemplos⭐⭐⭐ Alto
GooglePesquisa geral⭐⭐ Médio
RTFTreinamento e educação⭐⭐ Médio

Dica Pro: Teste Múltiplos Frameworks

Aqui está o segredo: o mesmo prompt escrito no CRAFT vs SPECS pode produzir resultados diferentes do mesmo modelo de IA. Diferentes frameworks ativam diferentes padrões de raciocínio na IA.

É por isso que o PromptQuorum permite que você alterne entre frameworks instantaneamente e veja como a mesma ideia é reestruturada. Experimente seu prompt no CRAFT, depois mude para SPECS, depois para CO-STAR. Compare os resultados. Você vai descobrir quais frameworks funcionam melhor para o seu caso de uso específico.

Próximos Passos

Escolha um framework que corresponda à sua tarefa mais comum. Domine-o. Depois experimente outros à medida que suas habilidades crescem.

Pronto para colocar esses frameworks em prática? Experimente-os com o PromptQuorum, que inclui todos os 8 frameworks mais otimização automática e comparação entre múltiplos modelos de IA.

A Note on Third-Party Facts

This article references third-party AI models, benchmarks, prices, and licenses. The AI landscape changes rapidly. Benchmark scores, license terms, model names, and API prices can shift between the time of writing and the time you read this. Before making deployment or compliance decisions based on this article, verify current figures on each provider's official source: Hugging Face model cards for licenses and benchmarks, provider websites for API pricing, and EUR-Lex for current GDPR and EU AI Act text. This article reflects publicly available information as of May 2026.

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