chain-of-thought
O prompting Chain-of-Thought (CoT) suscita um raciocínio passo a passo dos LLMs, melhorando dramaticamente o desempenho em tarefas complexas de raciocínio, matemática e lógica.
- Skills
- Investigação em IA
- 0
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/chain-of-thought && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__chain-of-thought.md -o .claude/skills/chain-of-thought/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Chain-of-Thought Prompting
## Overview
Chain-of-Thought (CoT) prompting elicits step-by-step reasoning from LLMs, dramatically improving performance on complex reasoning, math, and logic tasks.
## Core Techniques
### Zero-Shot CoT
Add a simple trigger phrase to elicit reasoning:
```python
def zero_shot_cot(query):
return f"""{query}
Let's think step by step:"""
# Example
query = "If a train travels 60 mph for 2.5 hours, how far does it go?"
prompt = zero_shot_cot(query)
# Model output:
# "Let's think step by step:
# 1. Speed = 60 miles per hour
# 2. Time = 2.5 hours
# 3. Distance
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