SPECS Framework
Situation · Purpose · Expected Output · Context · Style
Focado em detalhe e precisão. O campo Expected Output elimina o achismo e é ideal para tarefas técnicas complexas.
- Definição
- O framework SPECS (Situation · Purpose · Expected Output · Context · Style) é uma estrutura de prompt engineering que divide seu pedido à IA em 5 campos distintos. É mais indicado para análises técnicas complexas e tarefas de pesquisa.
Os 5 campos
Situation
O estado atual ou o problema que precisa ser resolvido.
Purpose
Por que essa tarefa importa — o objetivo de negócio ou pessoal por trás dela.
Expected Output
Uma descrição exata do que o resultado deve conter, como deve ser formatado e o que deve entregar.
Context
Restrições, contexto, dados relevantes ou informações específicas do domínio.
Style
O tom, o formato e a apresentação esperados para o resultado.
Exemplo real
Cenário: Produzir um documento de especificação técnica
Situation: Precisamos de uma integração de API entre nosso CRM e nossa plataforma de e-mail. Purpose: Automatizar os fluxos de nutrição de leads. Expected Output: Uma especificação técnica de 500 palavras com a lista de endpoints, o método de autenticação e os requisitos de tratamento de erros. Context: APIs REST, OAuth 2.0, 10 mil contatos. Style: Técnico, estruturado com títulos.
Quando usar SPECS
- ✓Análises técnicas complexas e tarefas de pesquisa
- ✓Tarefas com requisitos de saída precisos
- ✓Cenários em que a IA precisa de bastante contexto
- ✓Entregáveis profissionais com especificações bem definidas
- ✗Tarefas rápidas do dia a dia (use APE ou RTF)
- ✗Tarefas criativas em que a abertura é um diferencial
- ✗Tarefas com um fluxo natural passo a passo (use RISEN)
Perguntas frequentes
O que significa SPECS?
SPECS significa Situation, Purpose, Expected Output, Context e Style — um framework rico em detalhes, ideal para tarefas técnicas e profissionais complexas.
O que torna o campo Expected Output único?
O campo Expected Output obriga você a definir exatamente como é o sucesso antes mesmo de pedir algo à IA, evitando respostas vagas ou desalinhadas.
Qual é a diferença entre SPECS e CO-STAR?
O SPECS foca em definir os requisitos de saída com precisão; o CO-STAR foca em controlar tom de voz, estilo e público. Use SPECS para entregáveis técnicos e CO-STAR para conteúdo.