Engenharia de Prompt para Devs Um guia para aprender a usar a IA antes que a IA aprenda a usar você

Ricardo Pupo Larguesa

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Conteúdo

Edição ampliada e atualizada em 11/2025.

A Inteligência Artificial generativa não é mais futuro, é a ferramenta essencial no arsenal de qualquer desenvolvedor(a) moderno(a). Mas como ir além do básico e transformar essa promessa em produtividade real? Essa habilidade de traduzir objetivos humanos em instruções precisas para máquinas é o coração da Engenharia de Prompt, indispensável para desenvolvedores(as), analistas e líderes de TI que buscam não só agilizar o workflow, mas também posicionar-se na vanguarda da programação inteligente.

Nesta nova edição ampliada e atualizada do livro mais vendido da Casa do Código em 2024, Ricardo Pupo Larguesa traz uma abordagem prática para integrar IA à programação, incorporando os avanços mais recentes em modelos de linguagem e ferramentas emergentes. Você dominará a criação de prompts eficazes para automatizar tarefas, gerar código robusto, otimizar testes, criar documentação viva e orquestrar agentes de codificação como GitHub Copilot, Gemini CLI, Cursor e Codex em todo o ciclo de vida do desenvolvimento. Com mais exemplos e um capítulo inédito sobre codificadores agênticos que estão revolucionando o dia a dia dos devs, prepare-se para elevar sua produtividade e se posicionar na vanguarda da engenharia de software na era da IA. Este livro é o seu mapa para dominar a IA.

Saiba o que você vai aprender

Sumário

1 Modelos de linguagem
1.1 Conceitos e história da Inteligência Artificial
1.2 O que são modelos de linguagem
1.3 Modelos de linguagem e suas características
1.4 Modelos de linguagem de grande porte
1.5 Adaptação e personalização de modelos de linguagem

2 Engenharia de prompt
2.1 Definição e conceito de engenharia de prompt
2.2 A importância da engenharia de prompt na IA e PLN
2.3 Principais técnicas de engenharia de prompt
2.4 Aplicações da engenharia de prompt
2.5 Aplicações da engenharia de prompt na análise e no desenvolvimento de sistemas
2.6 Outras referências e ferramentas
2.7 A profissão de engenharia de prompt

3 Elaboração de prompts
3.1 A instrução (ou pergunta)
3.2 A resposta (ou ação esperada)
3.3 O contexto conversacional
3.4 Prompt de sistema e de usuário
3.5 Exemplos de instruções simples bem formuladas
3.6 Particularidades dos principais modelos e provedores
3.7 Elaborando prompts estruturados

4 Testes de prompts
4.1 Testes manuais
4.2 Testes iterativos
4.3 Teste de múltiplas variações
4.4 Testes automatizados
4.5 Avaliação de desempenho
4.6 Testes de segurança e ética
4.7 Testes de vulnerabilidades psicológicas
4.8 Lista de inputs maliciosos para testes
4.9 Ferramentas para testes

5 Organização de prompts
5.1 Identificando necessidades e objetivos
5.2 Organizando um banco de prompts
5.3 Organizando contextos e padronizando respostas
5.4 Garantindo continuidade das interações
5.5 Utilizando fontes externas
5.6 Considerações legais sobre sigilo e confidencialidade

6 IA e o programador moderno
6.1 O que a IA pode fazer por você
6.2 O que a IA NÃO pode fazer por você
6.3 Impacto da IA na produtividade de profissionais de TI
6.4 O perfil do novo analista de sistemas

7 Prompts de apoio à modelagem
7.1 Analisando a viabilidade de um projeto
7.2 Especificando requisitos funcionais
7.3 Gerando e otimizando ideias
7.4 Realizando pesquisas de mercado e analisando tendências
7.5 Estimando esforço e prazos
7.6 Especificando requisitos técnicos
7.7 Organizando as tarefas de um projeto
7.8 Gerando diagramas UML
7.9 Diagramas e arquitetura multimodal a partir de whiteboard
7.10 Modelagem 3D para IoT ou automação
7.11 Validando requisitos com Role-Playing
7.12 Especificando APIs com OpenAPI
7.13 Prototipagem rápida com canvas
7.14 Gerando imagens com fundo transparente
7.15 Investigando causas e mapeando riscos
7.16 Infraestrutura como código e estimativa de custos

8 Prompts de apoio à codificação
8.1 Refatorações orientadas a diff (git apply)
8.2 Gerando uma linguagem de domínio específico
8.3 Gerando ícones e imagens
8.4 Simulando interação com sistemas ou serviços
8.5 Gerando modelos de dados relacionais
8.6 Gerando modelos de dados orientados a documentos ou grafos
8.7 Segurança por construção: injetando qualidade no prompt
8.8 Internacionalização com i18n em escala
8.9 Performance e eficiência energética
8.10 Gerando pipelines de CI/CD
8.11 Gerando boilerplate para arquiteturas complexas
8.12 Obtendo instruções detalhadas
8.13 Desenvolvendo plugins para múltiplas plataformas
8.14 Gerando fragmentos de código para construir uma solução completa

9 Prompts de apoio a testes e revisão de código
9.1 Testando seu código-fonte
9.2 Analisando a segurança do seu código
9.3 Análise de segurança proativa
9.4 Geração de testes de carga e performance
9.5 A IA como seu copiloto de programação
9.6 Gerando testes de ponta a ponta
9.7 Testes de mutação e difusão assistidos por IA
9.8 Análise de usabilidade e acessibilidade
9.9 Modelagem de ameaças e casos de abuso
9.10 Testes guiados por telemetria e logs de produção
9.11 Autocorreção de testes e análise de causa raiz
9.12 Simulações de performance

10 Prompts de apoio à documentação
10.1 Geração de documentação a partir do código-fonte
10.2 Gerando documentação a partir de git diff
10.3 Produzindo comentários como JavaDoc
10.4 Geração de diagramas como código
10.5 "Living documentation": sincronização automática com o código
10.6 Gerando ADRs e Release Notes a partir de commits/PRs
10.7 Criação de FAQs e Guias de Usuário
10.8 Atualização de docs a partir de tutoriais em vídeo
10.9 Geração de prompts de sistema para assistentes personalizados

11 Codificação Agêntica
11.1 GitHub Copilot
11.2 Cursor
11.3 Claude Code
11.4 Codex
11.5 Gemini CLI
11.6 Criando seus próprios fluxos agênticos
11.7 Preocupações com segurança e mitigação de riscos
11.8 Melhores práticas e dicas para codificação agêntica responsável, profissional e produtiva

12 Desafios e tendências futuras na engenharia de prompt
12.1 A Era da IA "discada": O começo de uma longa jornada
12.2 Lidando com vieses, controvérsias e a caixa-preta
12.3 A bolha da IA: Hype vs. realidade
12.4 A IA substituirá o ser humano?
12.5 O futuro da interação humano-IA: Simbiose ou singularidade?
12.6 Conclusão: A ferramenta e o artesão

13 Referências

Autor

Ricardo Pupo Larguesa

Ricardo Pupo Larguesa é um empreendedor e acadêmico com forte atuação nas áreas de tecnologia e logística portuária. Professor desde 2002, compartilhou conhecimento em instituições como Faculdade de Tecnologia de Praia Grande, Fatec Rubens Lara, Senac e IFS de Cubatão. É também fundador da T2S, empresa de desenvolvimento de sistemas de logística portuária. Além disso, contribui como colunista para o Jornal A Tribuna e desempenhou papéis de liderança em projetos inovadores no Centro Paula Souza. Com formação em Engenharia da Computação pela Unisanta e especialização em Gestão pela FGV, Ricardo se dedica a desenvolver soluções que melhorem a produtividade através da tecnologia.