IA prática
Prompt ainda importa. Mas agente bom depende mais do contexto certo em cada passo. É isso que engenharia de contexto organiza. Você não melhora a IA só escrevendo melhor. Você melhora decidindo o que entra, o que sai e quando entra.
O caminhoFixe regrasBusque só o necessárioEnxugue históricoNomeie ferramentasIsole exploração
Foco: Engenharia de contexto é a escolha do que entra na janela de contexto do modelo em cada passo. Isso inclui instruções, exemplos, documentos recuperados, resultados de ferramentas, histórico da conversa e memória persistente.
Faça 1: Liste as fontes de contexto que seu fluxo usa hoje
Faça 2: Separe contexto estável de contexto variável
Faça 3: Defina em que passo cada tipo de contexto deve entrar
Foco: A janela de contexto é finita. Quando você coloca contexto demais ou contexto irrelevante, a qualidade cai. Custo e latência também sobem.
Faça 1: Remova textos longos que não mudam a decisão da tarefa
Faça 2: Evite colar arquivos inteiros sem necessidade
Faça 3: Passe apenas trechos que ajudam a executar o próximo passo
Foco: Regra estável não deve ser repetida manualmente a cada prompt. Coloque isso em um arquivo como AGENTS.md ou CLAUDE.md para o agente começar já alinhado.
Faça 1: Crie um arquivo com stack, comandos, convenções e regras de revisão
Faça 2: Mantenha exemplos curtos de como trabalhar no repositório
Faça 3: Atualize o arquivo quando uma regra virar padrão
Foco: Dar contexto para IA não é despejar informação. É buscar o material certo: pesquisa, RAG, leitura dos arquivos corretos e retorno de ferramentas que respondem à dúvida atual.
Faça 1: Busque primeiro os arquivos e docs mais próximos da mudança
Faça 2: Use pesquisa semântica ou busca textual antes de abrir muitos arquivos
Faça 3: Anexe ao modelo só os trechos que serão usados na decisão
Metade do guia. Agora, mire na vaga certa.
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Foco: Histórico bruto cresce rápido e atrapalha. Em fluxos longos, resuma decisões, pendências e fatos confirmados. Guarde o resto fora da conversa.
Faça 1: Crie resumos por etapa com decisões, erros e próximos passos
Faça 2: Substitua blocos antigos por uma versão compacta quando o tópico mudar
Faça 3: Mantenha fatos persistentes em arquivos de memória entre sessões
Foco: Ferramenta mal nomeada gera chamada ruim. Nome claro e descrição objetiva ajudam o modelo a escolher melhor quando pesquisar, ler, editar ou testar.
Faça 1: Renomeie ferramentas com verbos e escopo claros
Faça 2: Escreva descrições dizendo quando usar e quando não usar
Faça 3: Explique entradas e saídas esperadas em uma frase curta
Foco: Quando a tarefa exige exploração ampla, separe isso do agente principal. O subagente investiga, compara opções e retorna apenas conclusões úteis. Isso reduz ruído no contexto principal.
Faça 1: Delegue investigação de código, logs ou docs para um subagente
Faça 2: Peça retorno em formato curto com achados e evidências
Faça 3: Passe ao agente principal só a conclusão que afeta a implementação
É a prática de decidir o que entra na janela de contexto do modelo em cada passo. Isso inclui instruções, exemplos, documentos recuperados, resultados de ferramentas, histórico e memória persistente.
Prompt é o pedido que você faz. Engenharia de contexto cobre o sistema inteiro de informações que o modelo recebe para executar a tarefa, inclusive arquivos do projeto, buscas, histórico e memória.
Envie só o que muda a decisão daquela etapa. Use instruções estáveis em arquivo, recupere apenas os documentos relevantes e resuma históricos longos antes de continuar.
Não. Contexto excessivo ou irrelevante pode piorar a qualidade, além de aumentar custo e latência. Melhor do que volume é relevância e organização.
Prompt é só uma parte do trabalho. Em agentes, o resultado depende de como você monta o contexto em cada etapa.
Contexto bom é específico, curto, atualizado e útil para a próxima decisão.
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