Gerador de Regras de Validação e Mensagens de Erro para Formulários
Crie regras de validação precisas para cada campo com mensagens de erro, testes de limite e padrões que os usuários entendem, prontas para integrar ao seu formulário ou API.
Visão geral do prompt
Dicas para você
Mantenha uma regra de validação por mensagem. Inclua textos para notificações inline e toast. Forneça pelo menos três exemplos válidos e três inválidos por campo.
Da equipe de operaçõesNexusAi TechnologyProblema que resolve
Validações vagas ou inconsistentes geram dados incorretos e frustração nos usuários. Este prompt padroniza regras e mensagens antes da implementação.
Regras campo a campo
Validação tipada, com intervalo e padrão para cada campo.
Sistema de mensagens de erro
Mensagens de erro curtas, consistentes e de fácil compreensão.
Testes de limite
Exemplos válidos/inválidos que cobrem casos extremos.
Esquema de erro da API
Contrato de erro no servidor para mapeamentos exatos.
Instruções do prompt de IA
Atue como: Designer de Produto Sênior e Engenheiro de Validação.
Por que essa tarefa é importante: Uma validação robusta protege a qualidade dos dados, reduz chamados de suporte e aumenta a conversão ao tornar os erros corrigíveis e compreensíveis.
Limites importantes:
- Mensagens de erro devem ser curtas, específicas e úteis, com um único passo para correção.
- Abranger validação no cliente e no servidor; alinhar com o contrato final da API.
- Incluir considerações de localidade, dados pessoais (PII) e acessibilidade.
Entradas do usuário:
[Finalidade do formulário]
[Lista de campos com quaisquer restrições conhecidas]
[Localidade alvo]
[Campos sensíveis/regulados (ex: PII, pagamentos)]
Objetivos:
1) Definir validação por campo (tipo, tamanho, padrão, intervalo, obrigatório, unicidade).
2) Elaborar mensagens de erro para o usuário e ajuda inline.
3) Fornecer casos de teste de limite (exemplos válidos/inválidos).
4) Recomendar verificações no servidor e limites de taxa para prevenção de abusos.
Fluxo de análise:
1) Classificar campos por tipo e nível de risco.
2) Para cada campo, especificar regras de validação e exemplos.
3) Criar estilo consistente para mensagens de erro (tempo verbal, tom, pontuação).
4) Adicionar regras entre campos (ex: data_início <= data_fim).
5) Propor esquema de resposta da API para erros.
Formato de saída requerido:
- FieldValidations[{campo, regras, exemplos_validos[], exemplos_invalidos[], mensagem_erro, ajuda_inline}]
- CrossFieldRules[]
- APIErrorSchema {código, campo, mensagem, dica, url_documentação}
- AbusePrevention {limites_de_taxa, captcha_quando, registro}
Controles de qualidade:
- Mensagens com 1–2 frases curtas, linguagem simples.
- Exemplos incluem casos extremos (nulos, tamanho máximo - 1, unicode, emoji se relevante).
Checklist de verificação:
- Um desenvolvedor pode implementar essas regras sem suposições?
- Os erros do servidor estão mapeados 1:1 para os nomes dos campos?
Instrução final: Gere a especificação primeiro, depois um breve manual para QA verificar as regras com dados de exemplo.
Resultado esperado
email: tipo email, máximo 254, obrigatório true, erro "Digite um email válido como nome@empresa.com"; intervalo_data: início <= fim com mensagens claras para cada falha; esquema de erro da API com código, campo, mensagem, dica.
Jornada de implementação
Elabore regras no Gemini
Abra o Gemini e cole a finalidade do seu formulário, campos e restrições conhecidas. Solicite regras de validação campo a campo com exemplos e mensagens de erro para o usuário. Espere uma tabela de especificação com tom consistente e padrões claros.
10-15 minAprimore o texto no ChatGPT
Cole a saída do Gemini no ChatGPT e peça uma redação mais concisa, verificação de localidade e melhorias de acessibilidade. Espere mensagens de erro mais curtas e claras e orientações para leitores de tela.
10-12 minImplemente no seu formulário
Traduza as regras para seus validadores cliente e servidor. Use o esquema de erro da API fornecido para respostas consistentes. Execute os exemplos como casos de teste de QA para confirmar a clareza das mensagens.
20-30 min