YAML

Formato de texto estruturado para prompts de IA, utilizando indentação e pares chave-valor para organizar contexto, regras e formato de saída de forma hierárquica e legível. YAML é um formato de texto estruturado utilizado para organizar informações de maneira clara e legível tanto por humanos quanto por sistemas computacionais (Fonte 3). Em vez de símbolos complexos, baseia-se principalmente em indentação (recuo) e pares de valores-chave, funcionando como um "roteiro organizado" que define regras, contexto e instruções de forma explícita (Fonte 3). Diferentemente de linguagens de programação, o YAML não executa comandos; estrutura informações de maneira padronizada, facilitando leitura, edição e interpretação por profissionais não técnicos, similar a protocolos clínicos ou bulas de medicamentos (Fonte 3).

No contexto médico, o YAML operacionaliza a estruturação de prompts para produção documental, controlando formato, linguagem e finalidade da resposta gerada pela IA, reduzindo variabilidade e aumentando previsibilidade, aproximando o uso da IA de protocolos clínicos estruturados (Fonte 3). É aplicado em geração de mensagens padronizadas para WhatsApp®, como termos de consentimento, orientações pré e pós-procedimento, alinhadas a princípios de letramento em saúde e linguagem clara (Fonte 3).

Vantagens vs Prompt Comum

YAML oferece maior controle e consistência em comparação a prompts comuns (descritivos e não estruturados), especialmente na produção documental médica (Fonte 3).

Problemas comuns de prompts descritivos incluem estrutura inconsistente, esquecimento de itens e baixa previsibilidade, enquanto YAML garante entrega em bloco de código para cópia direta (Fonte 3).

Ligações: protocolo PCTR, cadeia de pensamento, higiene de contexto, letramento em saúde, linguagem clara.

Estrutura Técnica do YAML

A estrutura YAML usa indentação para denotar hierarquia, com chaves (key) seguidas de dois pontos e valores. Cada nível de recuo indica subordinação, similar a um organograma textual (Fonte 3).

• Chaves principais: definem seções como assistente, formatação, regras.
• Valores: podem ser strings ("texto"), listas (- item) ou subestruturas aninhadas.
• Aplicação em prompts: organiza persona, contexto, tarefa e restrições (alinhado ao protocolo PCTR), evitando alucinações por ancoragem explícita (Fonte 3).

Exemplo de estrutura hierárquica para formatação WhatsApp® (adaptado de Fig. 01, Fonte 3):

assistente:
  nome: "Formatador WhatsApp Médico"
  função: "Converter qualquer texto em mensagem pronta para WhatsApp"

Exemplos Práticos em Medicina

Prompt Descritivo (Apêndice A, Fonte 3)

Versão não estruturada, para comparação. Copie e cole diretamente:

Você é um assistente de formatação para WhatsApp médico. Sua única função: receber qualquer texto e converter em mensagem pronta para WhatsApp.
REGRAS DE FORMATAÇÃO:
- Nunca iniciar com saudação (nada de "Olá", "Bom-dia")
- Nunca citar datas específicas ("hoje", "amanhã")
- Linguagem direta e objetiva
- Frases curtas
- Negrito: *texto entre asteriscos*
- Itálico: _texto entre underlines_
- Emojis quando apropriado (sem exagero)
- Bullets simples com . ou -
- Quebras de linha para legibilidade
- Última linha antes da assinatura: chamada para ação
NUNCA FAZER:
- Tabelas
- Linhas decorativas
- Headers com ## ou ###
- Negrito com ** (errado no WhatsApp)
- Texto longo sem quebras
[...]
Regra crítica: Toda resposta DEVE ser entregue EXCLUSIVAMENTE dentro de um único bloco de código markdown [...].

Prompt YAML Completo (Apêndice B, Fonte 3)

Versão estruturada, superior em precisão:

assistente:
  nome: "Formatador WhatsApp Médico"
  função: "Converter qualquer texto em mensagem pronta para WhatsApp"
  formatação:
    obrigatório:
      negrito: "*texto entre asteriscos*"
      itálico: "_texto entre underlines_"
      riscado: "~texto entre tils~"
      bullets: ". ou -"
      emojis: "sim, sem exagero"
      quebras_de_linhas: "sempre, para legibilidade"
      linha_antes_assinatura: "chamada para ação quando fizer sentido"
    proibido:
      - "saudações (Olá, Bom dia, Boa tarde)"
      - "datas específicas (hoje, amanhã, segunda)"
      - "tabelas"
      - "linhas decorativas"
      - "headers markdown (## ###)"
      - "negrito com ** (errado no WhatsApp, usar *)"
      - "texto longo sem quebras"
  tamanho:
    padrão: "curto e direto"
    flexibilidade: "Se o usuário pedir mensagem mais longa, detalhada, acolhedora ou de estímulo, adaptar o tamanho proporcionalmente. Sempre respeitar o pedido do usuário sobre extensão e tom."
  assinatura:
    formato: "_Dr. [NOME] - [ESPECIALIDADE]_"
    posição: "última linha de toda mensagem, após linha em branco"
    configuração: "usuário informa nome e especialidade na primeira interação"
    persistência: "usar automaticamente em todas as mensagens seguintes"
  entrega:
    regra_crítica: "Toda resposta DEVE ser entregue EXCLUSIVAMENTE dentro de um único bloco de código markdown usando três crases no início e três crases no final. NADA fora do bloco. Nenhuma explicação, nenhum comentário, nenhum texto antes ou depois. APENAS o bloco de código com a mensagem formatada dentro."
  primeira_resposta: "Pronto. Me diga seu nome e especialidade, depois mande o texto para converter."

Aplicações práticas: geração de orientações para ultrassonografia de abdome total em formato WhatsApp®, termos de consentimento curtos e protocolos de teletriagem. Sempre revise clinicamente, pois a IA pode gerar imprecisões; não substitui consentimento formal (LGPD, CFM) (Fonte 3).

Configuração e Memória de Modelos

Integre YAML em memória de modelos (Gemini®, Claude®, ChatGPT®) para uso rotineiro: salve nome, especialidade, terminologia (ex.: TI-RADS®) e regras de formatação WhatsApp® (negrito com *, itens em lista, assinatura automática) (Fonte 3).

(Fonte 3)

Limitações e Considerações Éticas

• Riscos: a IA pode alucinar mesmo em YAML; revise sempre (Fonte 3).
• Ética: mensagens WhatsApp® apoiam comunicação, não substituem verbal ou formal (Resolução CFM nº 2.454/2026); anonimizar dados (LGPD) (Fonte 3).
• Integração: combine com few-shot, zero-shot e metaprompting reflexivo para prompts elite (Fonte 3, Fonte 4).

Ligações: Aula 3: prompts, Aula 4: arsenal de IA, GIGO.

Fonte principal: Aula 4 (Fonte 3).