Peça o prompt à IA antes de pedir a foto: a entrevista de 8 perguntas que substitui a lista pronta

Você não precisa escrever o prompt, precisa decidir os campos

Quem procura como escrever o prompt perfeito para foto profissional cai sempre no mesmo tipo de página: uma lista de onze, doze ou cem prompts prontos para copiar. Baixei os cinco primeiros resultados em 22/08/2026, somei 9.380 palavras e contei o que eles ensinam sobre produzir um texto novo. As expressões escrever o prompt, criar o prompt, montar o prompt e gerar o prompt aparecem zero vez nas cinco páginas somadas. Nenhuma delas linka uma única página de documentação de fornecedor.

A lista pronta não é ruim. Ela é rápida e resolve para quem só quer testar. O problema aparece quando você lê o que está escrito dentro dos prompts publicados: eles já decidiram coisas sobre você. Nas mesmas cinco páginas contei 20 menções a pele, 8 a cabelo, 3 a homem ou mulher e 10 a milimetragem de lente. Um dos textos abre com "A pessoa da foto é um homem de blazer preto e camisa social" (altoseventos, lido em 22/08/2026) e outro pede um "retrato profissional de um homem de 35 anos, usando blazer preto sobre camisa branca" (TechTudo, lido no mesmo dia). Se você não é um homem de 35 anos de blazer preto, o prompt já começou errado, e o erro não está no modelo.

O melhor da leva chega perto de um método. O Canaltech sugere salvar de três a cinco referências e anotar o que você gosta em cada uma, "como 'gosto da luz dessa foto' ou 'quero um fundo parecido com esse'", para depois transformar essas observações em texto no prompt (lido em 22/08/2026). É o que a busca em português tem de mais próximo de um método, e ela para exatamente onde este artigo começa: transformar observação em texto continua sendo trabalho seu, e nenhuma das cinco páginas diz quais campos precisam estar cobertos no fim.

Existe um terceiro caminho, e ele não aparece em nenhuma das cinco páginas: pedir o prompt à própria IA antes de pedir a foto. Não é truque de internet. Tem nome próprio na documentação (meta-prompt), tem ferramenta oficial nos três maiores fornecedores de modelo (duas escrevem o prompt do zero, uma reescreve o que você já tem) e tem um custo escondido que dá para contar. Este artigo entrega o pedido pronto, o número do custo e a lista do que sempre precisa ser corrigido à mão no texto que volta.

Uma triagem rápida antes de seguir. Se o seu ponto de partida é uma imagem que você viu e gostou, o caminho é outro: quando o ponto de partida é uma foto, e não a sua intenção. Se o que você quer é o modelo olhando uma foto sua que já existe, é a terceira direção: o modelo olhando a foto que já existe. E se a lista pronta bastar para o seu caso, ela está inteira no pilar deste cluster, que publica a anatomia de seis componentes que a entrevista estende para nove. A diferença é simples de dizer sem depreciar nenhum dos dois: a lista serve a quem aceita um retrato médio, a entrevista serve a quem quer o próprio.

O meta-prompt: cole isto antes de pedir qualquer foto

Este é o artefato central do artigo, e ele não é um prompt de foto. É o texto que você cola num modelo de conversa para que ele monte o prompt da sua foto. Está em português de propósito: quem vai ler é um modelo de texto, e a conversa com você acontece em português. O prompt de imagem que sai no fim vem em inglês, no formato de linhas rotuladas.

Você vai me ajudar a escrever o prompt de uma foto profissional minha.

Regras, nesta ordem:

1. Não escreva o prompt agora. Primeiro me faça até 8 perguntas curtas, numeradas, uma
   linha cada, cobrindo: destino e proporção da imagem; se eu vou anexar uma foto minha;
   área de atuação e nível de formalidade; peça e cor de roupa que eu de fato uso; fundo
   liso ou cenário, e qual; tipo e direção de luz; enquadramento e altura de câmera;
   expressão. Pule a pergunta que eu já tiver respondido no meu pedido.
2. Não escreva nada sobre o meu rosto, cabelo, barba, idade, etnia, tom de pele ou corpo.
   Esses dados vêm da foto que eu vou anexar, nunca de você.
3. Depois que eu responder, devolva o prompt em inglês, em linhas no formato Campo: valor,
   começando pela linha de identidade ancorada na foto anexada.
4. Abaixo do prompt, liste em separado, sob o título "Assumi:", cada valor que você
   preencheu sem eu ter respondido, um por linha.
5. Se eu responder "não sei" a qualquer pergunta, deixe o campo correspondente em branco e
   registre em "Assumi:" em vez de escolher por mim.
6. Duas linhas não dependem das minhas respostas e entram sempre, no fim do prompt: uma
   linha Style: com textura de pele realista, poros visíveis e ausência de retoque de
   beleza; e uma linha Do not: proibindo embelezar, afinar o rosto, rejuvenescer, clarear
   a pele, alisar o cabelo, adicionar maquiagem, texto, logotipo ou marca d'água.

Comece pelas perguntas.

O que ele faz, em três frases: obriga o modelo a perguntar antes de escrever, proíbe que ele escreva qualquer coisa sobre o seu rosto e o obriga a confessar, numa seção separada, cada valor que preencheu sem você ter respondido. Rodei esse texto nos mesmos três modelos do teste, em dois turnos, em 22/08/2026: os três fizeram as 8 perguntas antes de escrever qualquer coisa, nenhum escreveu prompt no primeiro turno e nenhum inventou traço físico.

Por que cada regra existe

Nenhuma dessas seis linhas é enfeite. Cada uma foi escrita contra um comportamento que eu vi acontecer nas 9 execuções sem meta-prompt, e a regra 6 nasceu de uma falha do próprio artefato na primeira versão.

O que volta do outro lado

Depois de responder as 8 perguntas, o prompt devolvido tem entre 10 e 14 linhas e 72 a 88 palavras. Este é o texto integral que voltou do modelo maior do teste, com as respostas de uma persona sintética (uma analista de dados numa transportadora, criada só para o teste, sem nenhum dado de pessoa real) e com a pergunta de expressão respondida de propósito com "não sei":

Identity: Use the attached reference photos to preserve the person's identity accurately
Destination: Linkedin profile photo
Aspect ratio: 1:1
Profession: Data analyst at a transportation company
Formality: Medium
Clothing: Light blue dress shirt, no tie
Background: Plain light gray background
Lighting: Window light coming from the left
Framing: Chest-up portrait
Camera angle: Eye-level camera
Expression:
Style: Realistic skin texture, visible pores, no beauty retouching
Do not: Beautify, slim the face, make the person look younger, lighten the skin,
straighten the hair, add makeup, text, logo, or watermark

Assumi:
Expression: left blank because you answered "não sei"

Em português, o que essas linhas pedem: use as fotos anexadas como referência de identidade, foto de perfil do Linkedin em 1:1, analista de dados numa transportadora, formalidade média, camisa social azul-clara sem gravata, fundo cinza-claro liso, luz de janela vindo da esquerda, enquadramento do peito para cima, câmera na altura dos olhos, textura de pele realista com poros visíveis e sem retoque de beleza, e a proibição de embelezar, afinar o rosto, rejuvenescer, clarear a pele, alisar o cabelo, acrescentar maquiagem, texto, logotipo ou marca-d'água. A linha Expression: ficou vazia, como pedido, e a seção Assumi: registrou o porquê.

O formato de linhas rotuladas não é escolha estética: ele foi testado contra objeto e contra frase corrida, e a conclusão está em por que o prompt sai em linhas rotuladas, e não em objeto. Aqui ele serve a uma função específica: uma decisão por linha é uma decisão que você consegue apagar sem quebrar o resto do texto.

O que o modelo inventa no prompt da sua foto profissional

Antes de escrever o meta-prompt eu precisava saber o tamanho do problema. Em 22/08/2026, entre 11h30 e 11h40, mandei uma frase só, em português, exatamente como uma pessoa digitaria, sem foto anexada, sem instrução de sistema e sem nenhum dado pessoal: "Escreva o prompt perfeito para eu gerar uma foto profissional minha para o meu perfil no Linkedin".

Foram 3 modelos e 3 execuções cada, 9 chamadas na API de Respostas da OpenAI: gpt-5.6-terra (o maior), gpt-5.4-mini (o menor) e gpt-4.1 (geração anterior, ainda muito usada), para não medir a mania de um único modelo. Cada resposta foi lida por inteiro e codificada nos nove componentes que este blog usa para descrever um prompt de foto: os seis da anatomia do pilar (identidade, ambiente, vestuário, iluminação, lente e enquadramento, mood) mais os três que só aparecem quando o assunto é rosto (textura e acabamento, negativas, saída e proporção). Cada célula recebeu um de quatro valores: valor concreto que eu não dei, componente ausente, marcador entre colchetes e identidade ancorada na foto anexada.

São 9 saídas vezes 9 componentes, ou seja 81 células. O resultado, em três números:

• 65 das 81 células (80,2%) voltaram preenchidas com um valor concreto que eu não tinha dado. São 7,2 de 9 componentes por prompt devolvido.
• 0 de 9 fizeram qualquer pergunta antes de escrever. Eu tinha dito só o destino da imagem; nenhuma das nove perguntou que roupa eu uso, que fundo eu queria ou de onde entra a luz onde eu ia fotografar.
• 0 de 9 declararam o que tinham assumido. O texto volta liso, completo e sem nenhuma marca de onde está o chute.

Não é bug e não é preguiça do modelo. É o comportamento esperado de um sistema treinado para completar texto: pediram um prompt completo, ele devolve um prompt completo. Como os valores não vieram de você, eles vêm da média do treino, que é o mesmo mecanismo por trás da sala bege e do terno preto quando o campo fica vazio.

Duas leituras saltam da tabela. A primeira: roupa, fundo, luz, expressão e acabamento foram decididos por conta própria em 9 de 9. A segunda, mais incômoda, é que os dois componentes que mais faltaram são justamente os que uma foto de perfil mais precisa. Proporção faltou em 4 de 9, e onde apareceu não houve acordo: 1:1 duas vezes, 4:5, 1:1 ou 4:5 e vertical. O mesmo modelo, no mesmo pedido, devolveu 1:1 em duas execuções e 4:5 na terceira. Para uma imagem que vai ser recortada em círculo, isso não é opinião: é o campo que decide se o seu queixo fica dentro do quadro.

O tamanho do texto devolvido também variou muito mais do que o conteúdo justifica: de 40 a 172 palavras, média de 95. O modelo maior devolveu 138, 172 e 142 palavras; o menor devolveu 83, 78 e 76 para cobrir o mesmo caso. Quase o dobro de texto, e nenhuma dessas palavras a mais veio de mim. Depois da entrevista de 8 perguntas, os mesmos modelos ficaram entre 72 e 88 palavras cobrindo os 9 componentes. Menos texto, mais decisões suas.

A linha que dói: identidade ancorada em só 3 de 9

Das nove linhas de um prompt de foto, a primeira é a que decide se a pessoa da imagem é você. Ela tem duas formas possíveis: ancorar (mandar usar a foto anexada como única referência de identidade) ou descrever (dizer idade, etnia, cabelo, tom de pele). As duas parecem equivalentes num prompt escrito, e não são: quando existe foto anexada, toda descrição concorre com ela, e a descrição costuma ganhar.

Nos 9 prompts encomendados sem entrevista, a identidade veio ancorada na foto em 3 de 9, e as três são do mesmo modelo. Os outros dois modelos nunca mandaram anexar foto: 0 de 6. Em 2 das 9 saídas o texto foi além e escreveu traços físicos de uma pessoa que o modelo nunca viu, num total de 7 valores inventados: Brazilian, woman (or man), early 30s, neat hairstyle, minimal makeup, pessoa adulta e cabelos penteados e bem cuidados. Se você colar esse prompt junto com a sua selfie, está enviando duas identidades diferentes no mesmo pedido.

Tem um caso pior, e ele apareceu em 2 das 9: o modelo devolveu o prompt e pediu que eu completasse a descrição. "Envie seus detalhes (gênero, tom de pele, cor e estilo de cabelo)", escreveu um; "adicione detalhes do seu tom de pele, cor de olhos e cabelo para maior precisão", escreveu outro. Parece colaboração, mas é o convite para o erro clássico: quanto mais você descreve o seu rosto por escrito, mais texto existe para competir com a foto que você anexou. A instrução certa não descreve ninguém, ela aponta para o anexo.

Por isso a regra 2 do meta-prompt é uma proibição, e não uma preferência. E por isso a primeira linha do prompt devolvido é sempre a primeira coisa a revisar à mão, mesmo quando o resto voltou impecável.

Encomendar, reescrever e extrair: três textos, três donos

Quando alguém diz "a IA escreveu o prompt", pode estar falando de três coisas que não se misturam. Separá-las é metade do entendimento, porque as três podem acontecer no mesmo pedido, e só uma delas você controla.

O prompt encomendado é o desta página: você pede, o modelo escreve, você lê, edita, apaga e guarda. Ele existe antes de qualquer pedido de imagem, é visível, é editável e é versionável. É texto seu no fim do processo, mesmo que a primeira versão não tenha saído da sua cabeça.

O prompt reescrito é o segundo texto, que a camada do fornecedor produz entre o seu envio e o gerador. Ele é involuntário, não é editável e você quase nunca chega a ler. Não é assunto deste artigo, e tem dono: o segundo texto, esse você não escreve nem lê. Vale saber que ele continua existindo depois de você aprovar o seu.

O prompt extraído é o que nasce de uma imagem: você mostra uma foto que gostou e pede a descrição dela em texto. A entrada ali são pixels, não a sua intenção, e as armadilhas são outras. Também tem casa própria: o caminho que começa nos pixels em vez de começar em você.

A frase que fecha a separação: num pedido comum existem dois autores escrevendo o que você não escreveu, e só um deles você pode ler. A entrevista não elimina o segundo. Ela apenas reduz drasticamente a lista de coisas que você não disse e mesmo assim foram parar no pedido.

As ferramentas oficiais de gerar prompt existem, e são de texto

A parte que nenhuma das cinco páginas em português menciona: os três maiores fornecedores de modelo publicam ferramenta oficial para escrever ou melhorar prompt, e dois deles publicam o texto inteiro que a ferramenta usa por baixo. As três são declaradas para modelo de texto, e nenhuma delas está do lado da imagem. Abri as páginas em 22/08/2026 e contei os termos em cada uma.

OpenAI: o meta-prompt está publicado, e o escopo é texto

A página de geração de prompt do Playground diz que o botão Generate "lets you generate prompts, functions, and schemas from just a description of your task" e explica o mecanismo com o nome que este artigo usa: "a meta-prompt instructs the model to create a good prompt based on your task description or improve an existing one". A primeira linha do meta-prompt publicado declara o escopo: "produce a detailed system prompt to guide a language model in completing the task effectively".

Aqui entra a medição que muda a leitura. Nas 8.447 palavras dessa página, contadas na versão em markdown que a própria documentação publica, as palavras image, photo, picture, portrait e visual aparecem zero vez, enquanto audio aparece 17. A página publica meta-prompt para dois tipos de saída, texto e áudio, e a interface os nomeia assim. Isso não é o fornecedor proibindo nada: é uma ausência medida. Ele não diz que não serve para imagem, ele simplesmente não menciona imagem.

A comparação mais útil é de estrutura. O meta-prompt oficial manda o modelo produzir cinco seções: instrução concisa, # Steps, # Output Format, # Examples e # Notes, com diretrizes como "Reasoning Before Conclusions" e um viés declarado para responder em JSON quando a saída for estruturada. Nenhuma dessas cinco seções corresponde a identidade, ambiente, vestuário, iluminação, lente, mood, textura, negativa ou proporção. São duas anatomias diferentes para dois problemas diferentes, e é por isso que o meta-prompt deste artigo pergunta pelos nove componentes do nicho em vez de pedir passos e exemplos.

Do lado da imagem, o mesmo fornecedor não publica nada disso

Medi o guia de geração de imagem da mesma empresa no mesmo dia: em 10.006 palavras, meta-prompt, prompt generation, prompt generator, prompt engineering e best practices aparecem zero vez. O que essa página tem é a lista de limitações declaradas, entre elas a renderização de texto ("the model can still struggle with precise text placement and clarity") e o controle de composição ("the model may have difficulty placing elements precisely in structured or layout-sensitive compositions"). São limites do gerador, não ajuda para escrever o pedido.

Anthropic: a página mudou de lugar, e o aviso é a melhor parte

A URL de "prompt generator" que circula em tutoriais já não é uma página: em 22/08/2026 ela redireciona para o guia de boas práticas. O recurso vive hoje na visão geral de engenharia de prompt da Anthropic, que aponta para o "prompt generator notebook" do Cookbook. E o próprio notebook do metaprompt se descreve com uma honestidade que vale copiar: é "a prompt engineering tool designed to solve the 'blank page problem'", foi feito para perguntas de turno único e o resultado "is not guaranteed to be optimal by any means, so don't be afraid to change it!". Mesma medição, mesmo resultado: em 5.569 palavras do notebook, image, photo e portrait aparecem zero vez. Os exemplos de tarefa são todos textuais.

Google: seis boas práticas de imagem, e um otimizador de texto

O guia de geração de imagem do Gemini é o único dos três que fala de prompt de imagem, e publica seis boas práticas: "be hyper-specific", "provide context and intent", "iterate and refine", "use step-by-step instructions", usar negativas semânticas (descrever a cena pretendida em vez de dizer "sem carros") e "control the camera" com linguagem fotográfica. As seis são sobre o que dizer. Nenhuma é sobre pedir o texto a outro modelo: meta-prompt e prompt generator aparecem zero vez nas 14.805 palavras da página. De quebra, o português do Brasil está na lista publicada de idiomas de melhor desempenho, ao lado do inglês e de outros treze.

E o Google tem, sim, ferramenta oficial de prompt. Ela não fica na documentação de imagem: é um otimizador que reescreve prompt em lote (a URL antiga de Vertex redireciona para esse endereço, conferido em 22/08/2026), e a primeira linha da página declara o escopo: ele existe para "improve prompt performance by improving the system instructions for a set of prompts". Instrução de sistema outra vez, texto outra vez. São três modos publicados, e o terceiro é o que mais interessa aqui, porque ele não escreve um prompt e encerra: o modo orientado a dados "improves prompts by evaluating the model's response to sample labeled prompts against specified evaluation metrics". Guarde essa frase, porque ela reaparece no próximo bloco.

Resumo honesto das três: encomendar prompt é técnica documentada e oficial. As ferramentas oficiais que existem para isso são declaradas para modelo de texto, e usar uma delas para pedir foto importa premissas que não existem do lado da imagem (papel de sistema, exemplos few-shot, formato de saída estruturado). É por isso que o artefato deste artigo é um meta-prompt escrito para o nicho, e não o botão Generate.

A IA escreve prompts melhores que os meus? O que existe medido

Essa é a pergunta que sustenta metade das promessas de internet sobre meta-prompt, e a resposta honesta tem duas partes. Para prompt de imagem, e mais ainda para prompt de foto de rosto, não existe medição pública que compare texto escrito por humano com texto escrito por modelo. Nenhuma das cinco páginas da busca cita estudo, e eu também não encontrei nenhum ao procurar em 22/08/2026.

O que existe é do lado do texto, e é bom o suficiente para ser citado com precisão. O trabalho de referência é o Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers, de Zhou e colegas (arXiv 2211.01910, publicado na ICLR 2023). Eles propõem o Automatic Prompt Engineer, descrito no resumo como "automatic instruction generation and selection", e o método é a chave: a instrução é tratada como um programa, "optimized by searching over a pool of instruction candidates proposed by an LLM in order to maximize a chosen score function". Em 24 tarefas de processamento de linguagem, as instruções geradas assim empataram ou superaram as escritas por anotadores humanos em 19 delas.

Leia de novo o mecanismo, porque ele é o oposto do que um pedido único faz: o ganho medido não vem de pedir um prompt. Vem de gerar muitos candidatos e pontuá-los contra uma função de escore. Um pedido único a um chat não é isso, nem de longe. E o estudo trata de tarefas de texto, com resposta certa mensurável, não de rosto humano em imagem.

A consequência prática é simples. Se você quiser aproveitar o que a pesquisa de fato mostra, o caminho não é encomendar um prompt e confiar: é produzir mais de um candidato e ter um critério para escolher. Este artigo produz um candidato, bem coberto e sem invenção sobre o seu rosto. Comparar dois candidatos é outro problema, com método próprio: o que fazer quando você já tem dois prompts na mão.

O prompt voltou: os 6 itens que sempre precisam de revisão à mão

Prompt encomendado não é prompt pronto, nem quando você usou o meta-prompt. A revisão leva menos de dois minutos e é sempre a mesma. Passe pelos seis itens na ordem, de cima para baixo:

1. A identidade está ancorada no anexo? A primeira linha manda usar a foto anexada e não descreve pessoa nenhuma. Se aparecer idade, etnia, cor de cabelo, tom de pele ou "homem/mulher", apague e substitua pela ancoragem.
2. A proibição está escrita? Ela faltou em 4 de 9 prompts encomendados sem entrevista, e vale conhecer a diferença entre escrever a proibição no prompt e usar um campo separado.
3. Enquadramento e proporção estão declarados? A proporção faltou em 4 de 9 e, entre as 5 declaradas, saíram 4 valores diferentes. Para foto de perfil, é 1:1.
4. Sobrou adjetivo de acabamento? Elas entram sozinhas: premium apareceu em 6 das 9 saídas sem entrevista, alta resolução em 6 e alta definição em 3. Palavras assim gastam espaço sem tirar decisão nenhuma do modelo. Se estiver em dúvida sobre um termo, o que responder quando a pergunta é sobre luz ou lente separa palavra que decide de palavra que enfeita.
5. Tem alguma coisa que você não disse sobre si? Leia a seção Assumi: linha a linha. É ali que o modelo confessa, e é o único lugar onde o chute fica visível.
6. Cabe no destino? Foto de perfil é recortada em círculo: precisa de margem acima da cabeça, cantos vazios e rosto grande o suficiente para continuar legível no tamanho miúdo em que o avatar aparece numa lista de resultados.

Uma observação sobre o item 5, porque ela é o limite mais honesto do artefato: em 1 das 3 execuções do teste, o modelo usou a seção Assumi: para propor um valor ("expressão neutra e profissional") em vez de só registrar a lacuna, ainda que a linha do prompt tenha ficado em branco como pedido. A seção Assumi: é onde você confere, não onde o assunto se encerra.

O que a entrevista não resolve

Os números deste artigo vêm de um teste pequeno e declarado: 1 fornecedor, 3 modelos, 1 superfície (a API de Respostas), 1 dia, 9 execuções sem meta-prompt e 3 com. O pedido foi em português, sem foto anexada e sem instrução de sistema. Isso não mede aplicativo de consumidor, não mede os modelos do Google nem os da Anthropic e não é taxa de erro de nada. O objeto medido é o texto devolvido, não a imagem: nenhuma foto foi gerada para este artigo.

O braço que valida o meta-prompt é ainda menor: 3 execuções, uma por modelo, num único dia. Isso mostra que os três obedecem o texto, não que obedecem sempre. Se o seu modelo escrever o prompt já no primeiro turno, ignorando a regra 1, o conserto é repetir o pedido acrescentando uma linha: "não escreva o prompt ainda, faça as perguntas".

E o limite conceitual, que é o mais importante de todos: encomendar o prompt não melhora a obediência do modelo de imagem. Ele não deixa a pele mais realista, não trava mais o seu rosto e não conserta mão com seis dedos. O que ele melhora é a sua cobertura de campos: a chance de que os nove componentes cheguem preenchidos por você em vez de preenchidos pela média. É ganho de processo, não de pixel. A diferença aparece na foto porque campo vazio vira decisão do modelo, não porque o texto ficou bonito.

Também vale dizer o que a entrevista não substitui: uma referência ruim continua produzindo resultado ruim. Foto de origem escura, rosto pequeno ou obstruído e ângulo estranho derrubam qualquer prompt, por mais bem preenchido que ele esteja.

Resumo e próximos passos

• Você não precisa escrever o prompt. Precisa decidir os campos e impedir que o modelo decida por você em silêncio.
• Medido em 22/08/2026, em 9 pedidos sem nenhum dado pessoal: 65 de 81 células preenchidas por conta própria, 0 perguntas antes de escrever e 0 declarações do que foi assumido.
• Dos nove componentes, sete dependem de você e viram pergunta; dois (textura realista e bloco de proibições) não dependem de resposta nenhuma e entram sempre como constante.
• Encomendar o prompt não melhora a obediência do modelo de imagem. Melhora a sua cobertura de campos: é ganho de processo, não de pixel.
• O prompt aprovado ainda passa por uma reescrita que você não vê, e isso não invalida a entrevista: reduz a lista de coisas que você não escreveu.

Se o próximo passo for entender o que cada linha do prompt controla antes de responder as 8 perguntas, abra onde cada componente já vem com um exemplo de valor escrito. Se for comparar o prompt que você encomendou com o que você já usava, o critério de decisão está na rubrica de comparação. E se, ao responder uma das perguntas, você travar em "não sei o que dizer sobre a luz", deixe em branco: um campo vazio declarado é melhor que um valor que não é seu.