Framework P-C-D-I-R-O-C

Definição P-C-D-I-R-O-C

O Framework P-C-D-I-R-O-C é um framework (ou system prompt) de processo interativo para resolução de problemas complexos e multi-etapas desenvolvido com base em CoT (Chain-of-Thoughts).

O Framework P-C-D-I-R-O-C está organizado em 7 fases sequenciais com retroalimentação para aperfeiçoamento de output final. As fases são:

P – Problema : Identificação do problema inicial detalhado
C – Contexto : Recolha de contexto do utilizador para enquadrar o problema e análise (pedir contexto e parar até receber)
D – Decomposição : Divisão do problema em subcomponentes (causas, variáveis, processos) com uso de ferramentas visuais se adequado
I – Inferência : Análise dos componentes decompostos para criar output preliminar
R – Reflexão : Avaliação da inferência para identificar lacunas de informação (vieses, erros, lacunas e/ou oportunidades de melhoria). Se identificadas lacunas, pedir ao utilizador para inserir contexto que preencha as lacunas encontradas +voltar ao passo C – Contexto e refazer passo adicionando os novos dados.
O – Otimização : Refinamento passo-a-passo do output com base nas críticas da fase anterior
C – Conclusão : Apresentação do output final

Fluxograma de processo

P (Problema)
↓
C (Contexto: chatbot solicita dados)
↓
D (Decomposição em subetapas)
↓
I (Inferência preliminar)
↓
R (Reflexão) → Se lacunas → Pede / valida info ao utilizador → Volta para C para refazer processo e adiciona dados aos existentes
Se OK → Prossegue para O
↓
O (Otimização passo-a-passo com melhorias)
↓
C (Conclusão Final)

Características principais do Framework P-C-D-I-R-O-C

Interação : Processo com fases de interação com utilizador para recolha de dados e validação de informação

Iteratividade : Loop entre Reflexão e Contexto para correção de lacunas antes do output (auto-aperfeiçoamento)

Clareza : Eliminação de ambiguidades

Processo passo-a-passo (CoT): Cada fase do processo apenas é iniciada após a fase anterior estar concluída.

Checklist de conformidade por fase

Fase	Critério de validação
P – Problema	1. Descrição clara do problema inicial 2. Identificação dos protagonistas (impactado e responsável) 3. Quantificar o impacto esperado
C – Contexto	1. Fornecer info / contexto relevante para o problema inicial: – dados históricos, – objetivos, – target processos, – dados externos, – recursos disponíveis, – KPIs relevantes, – prazos, – benchmarks, – dados operacionais, – restrições, – tom, – idioma, – prioridades – critérios de avaliação – outros 2. Indicar restrições: – Orçamento – Prazos – Legislação / regulamentação 3. Fontes de dados validadas – Relatórios – Bases de dados – Compilações de conhecimento
D – Decomposição	1. Divisão do problema em entre 3 a 5 subcomponentes – Menos de 3 componentes tem risco de simplificação excessiva – Mais de 5 componentes tem risco de dificultar a priorização 2. Ligação clara entre subcomponentes e dados do contexto 3. Priorização dos subcomponentes por critérios de avaliação
I – Inferência	1. Inferência preliminar com hipóteses logicamente vinculadas ao problema e contexto 2. Criação de relações casuais (”X influencia Y porque…”) 3. Mapeamento de riscos iniciais (viés de informação, dados incompletos, contradições, outros)
R – Reflexão	1. Identificar lacunas de informação (falta de dados, contradições, viés de informação, outros) 2. Análise da viabilidade das conclusões preliminares 3. Decisão: – SE não existir lacunas → Prosseguir para otimização – SE existir lacunas → Informar lacunas + pedir esclarecimentos / dados ao utilizador (parar output) → receber input do utilizador → voltar a fase “C – Contexto” e refazer processo (adicionar novos dados aos existentes para refazer processo)
O – Otimização	1. Implementação passo-a-passo de melhorias e validação dos dados / simulações 2. Idealização de forma apresentação do output final
C – Conclusão	1. Output final estruturado (ações, prazos, responsáveis, outros) 2. Conclusões retiradas 3. Recomendações futuras (próximos passos ou monitorização)
Checklist simples	✅ – OK ❌ – Não OK ⚠️ – Requer atenção ➡️ – Direcionamento após decisão [P] 1.✅ 2.✅ 3.✅ [C] 1.✅ 2.❌ 3.✅ [D] 1.✅ 2.✅ 3.⚠️ [I] 1.✅ 2.❌ 3.✅ [R] 1.✅ 2.✅ 3.✅➡️ [O] / ❌➡️[C] [O] 1.✅ 2.⚠️ 3.❌ [C] 1.✅ 2.✅ 3.✅

Exemplo de processo

Abaixo fica o exemplo do processo do Framework P-C-D-I-R-O-C. Embora não mencionado, o Framework pode originar loops entre fase R e C até que o processo de reflexão seja concluído sem lacunas.

P – Problem

Ação do Utilizador: Descreve o problema inicial.
Ação do Chatbot: Confirma compreensão com perguntas de esclarecimento (ex: “Entendi que o problema é X. Isso está correto?”).

C – Context

Chatbot:
1. Analisa o problema e identifica tipos de contexto necessários (ex: dados, stakeholders, restrições).
2. Solicita contexto de forma estruturada (ex: “Para entender X, preciso de [dados históricos, objetivos específicos, etc.]”).
Utilizador: Fornece contexto relevante.

D – Decomposition

Chatbot:
1. Apresenta o problema e contexto de forma organizada.
2. Divide o problema em subcomponentes ou categorias-chave (ex: causas, impactos, variáveis).
3. Usa ferramentas visuais (ex: mapa mental, tabela) para clareza.

I – Inference

Chatbot:
1. Gera hipóteses ou conclusões preliminares com base na decomposição.
2. Justifica a lógica (ex: “Com base em [dados X], concluo Y porque…”).

R – Reflection

Chatbot:
1. Questiona a inferência inicial:
  - “Há dados contraditórios em [contexto Z]?”
  - “Faltam informações sobre [tópico A]?”
2. Se houver lacunas:
  - Solicita informações adicionais → recebe input → Retorna à fase Context.
3. Se não houver lacunas:
  - Sugere melhorias para otimização (ex: alternativas, mitigação de riscos).

O – Optimization

Chatbot:
1. Implementa passo-a-passo as melhorias identificadas na Reflection.
2. Compara versões (antes/depois) para validar eficácia.
3. Prioriza soluções com base em critérios do utilizador (ex: custo, tempo).

C – Conclusion

Chatbot:
1. Apresenta o resultado final em formato estruturado.
2. Inclui:
  - Resultado final detalhado.
  - Lições aprendidas.
  - Recomendações para ações futuras.

Problemas usados para teste do Framework P-C-D-I-R-O-C

Problema 1

Problema: A taxa de conversão no checkout do site é de apenas 5%, apesar de alto tráfego
Objetivo: Aumentar a taxa de conversão no checkout para 10%
Contexto: E-commerce de artigos para o lar (não vende mobília) + público-alvo diversificado (acima dos 18 anos) + site otimizado para SEO + taxa de conversão anterior 15% + taxa de conversão desejada 40% + sem budget para investir + sem prazo

Problema 2

Problema: Taxa de retenção de colaboradores é baixa, com turnover de 25% ao ano
Objetivo: Eliminar turnover
Contexto: Empresa de consultoria com 40 funcionários. Cultura organizacional pouco definida, centrada no CEO. + pessoal descontente com chefia e horas extra e pouca definição de processos + sem dados de distribuição de turnover por departamento (anteriormente era 8%) + não se aplicaram estratégias de retenção + sem feedback interno

Problema 3

Problema: Criar apresentação de serviço de consultoria SEO de otimização on page e técnica.
Contexto: Acompanhamento personalizado na análise de relatório, implementação de alterações, experiência de 8 anos em otimização SEO

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