Especialista vence: por que domínio importa no prompting com LLMs

Um post no Hacker News argumenta que, apesar de LLMs deixarem qualquer pessoa “bom o suficiente” em tarefas como escrever CSS ou redigir textos, a diferença real está na expertise do domínio. O autor cita a conversa de Terence Tao com o ChatGPT sobre um contraexemplo ligado à Jacobian Conjecture, destacando que Tao conseguiu avançar mais do que ele, mesmo com limites de tokens. A análise aponta que o segredo não é só pedir mais, mas formular perguntas curtas, sinalizar o contexto correto e reconhecer quando a resposta “parece estranha”.

Na prática, a mensagem é direta para devs: conhecimento do seu problema (código, arquitetura, regras do domínio) permite extrair muito mais valor do mesmo modelo, guiando o LLM para soluções melhores e mais simples. Sem esse repertório, o sistema até ajuda a chegar a algum resultado, mas tende a ficar preso a respostas genéricas ou mal direcionadas.