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Prompt Engineering para Devs: Como Usar IA Para Codar, Documentar e Pensar Melhor

Prompt Engineering para Devs: Como Usar IA Para Codar, Documentar e Pensar Melhor

Introdução

Prompt Engineering é a prática de estruturar instruções de forma estratégica para que modelos de linguagem generativa (como o ChatGPT ou Claude) produzam respostas mais precisas, úteis e controláveis. Em um cenário onde desenvolvedores lidam com documentação, análise de código, debugging, arquitetura de sistemas e decisões técnicas diariamente, dominar a engenharia de prompts se torna uma vantagem competitiva poderosa.

Este artigo apresenta um panorama organizado das principais técnicas de prompting, categorizando suas aplicações, explicando seus mecanismos e oferecendo exemplos práticos no contexto do desenvolvimento de software.

Categorização (Sumário)

  1. Utilizações em Engenharia de Software
  2. Tipos de Prompting
    • Zero-Shot
    • Few-Shot / One-Shot
    • Chain of Thought (CoT)
    • Skeleton of Thought (SoT)
    • Tree of Thought (ToT)
    • Self-Consistency
    • Directed Prompting (Directional Stimulus)
    • ReAct (Reasoning + Acting)

1. Utilizações em Engenharia de Software

Exemplos de aplicação:

  • Documentação Técnica: PRD, LLD, ADRs
  • Implementação e Debug: geração de testes, análises de performance
  • Code Review: identificação de bugs e inconsistências
  • Brainstorming e planejamento técnico: arquiteturas, fluxos de sistema
  • Infraestrutura: runbooks, estimativas de custo e planejamento de capacidade

2. Tipos de Prompting

Zero-Shot

É uma técnica onde o modelo de linguagem recebe apenas a descrição da tarefa, sem nenhum exemplo anterior. O objetivo é avaliar a capacidade do modelo de generalizar e resolver o problema com base na instrução textual.

Definição: Instruções diretas sem exemplos. Ideal para tarefas simples ou bem conhecidas pelo modelo.

Exemplo:

“Explique o que é uma goRoutine e suas limitações em dois parágrafos.”

Quando utilizar: Quando a tarefa for simples, bem conhecida pelo modelo, e você precisar de respostas rápidas e escaláveis sem fornecer exemplos, economizando tokens. Ideal para testes de interpretação e processamento em massa.

Vantagens:

  • Baixo custo de tokens
  • Ideal para tarefas diretas

Limitações:

  • Vulnerável a respostas imprecisas (alucinação)
  • Pouco controle de formato

Few-Shot / One-Shot

É uma técnica onde fornecemos um pequeno número de exemplos (normalmente entre 1 e 5) para que o modelo entenda o padrão de entrada e saída antes de gerar uma nova resposta. O modelo “Aprende” apenas com base nesses exemplos, dentro do próprio prompt, sem qualquer re-treinamento.

Definição: Fornece exemplos no próprio prompt. Indicado para tarefas com múltiplas formas válidas ou que exigem consistência de estilo.

Exemplo:

Prompt: Gere teste unitário para func soma(a, b int) int
Exemplo: func TestSoma(...) {...}
Nova função: func multiplica(a, b int) int

Quando utilizar: Quando a tarefa for complexa ou tiver várias formas válidas de execução, e você quiser guiar o modelo com exemplos para obter respostas consistentes, precisas e com estilo ou formato específicos.

Vantagens:

  • Aumenta a precisão
  • Estilo consistente

Limitações:

  • Custo em tokens
  • Sensível à ordem dos exemplos

Chain of Thought (CoT)

É uma técnica de engenharia de prompt que instrui o modelo a externalizar seu raciocínio passo a passo, permitindo que ele resolva tarefas que exigem lógica, múltiplas etapas ou operações intermediárias. Em vez de apenas dar a resposta final, o modelo mostra seu processo de pensamento.

Definição: Modelo é induzido a "pensar passo a passo", útil em lógica, debugging, planejamento.

Exemplo:

“Reescreva a função Validate com early return e explique cada passo.”

Quando utilizar: Quando a tarefa exigir raciocínio lógico em múltiplas etapas, como no diagnóstico de bugs, planejamento técnico ou comparação entre soluções.

Vantagens:

  • Explicabilidade
  • Ideal para raciocínio lógico

Limitações:

  • Pode gerar respostas longas e ruidosas

Skeleton of Thought (SoT)

É uma variação de Chain of Thought onde o modelo é instruído a seguir uma estrutura lógica pré-definida (um esqueleto), com marcadores claros de seções ou ideias centrais que devem ser preenchidas com raciocínio. Essa técnica é ideal quando o desenvolvedor deseja que a IA produza respostas organizadas, completas e sem fugir da estrutura desejada.

Definição: Modelo segue uma estrutura predefinida. Ideal para respostas organizadas como documentação ou planos técnicos.

Exemplo:

“Você é um engenheiro de software especializado em performance e escalabilidade. Proponha uma solução de rate limiting com os tópicos: contexto, requisitos, estratégia, stack, concorrência, conclusão.”

Quando utilizar: Quando precisar de respostas organizadas com estrutura fixa, como em resumos técnicos, documentações ou templates, garantindo controle total sobre o formato da saída.

Vantagens:

  • Organização por tópicos
  • Alta previsibilidade

Limitações:

  • Menor flexibilidade criativa

Tree of Thought (ToT)

É uma extensão da técnica Chain of Thought (CoT) que permite que o modelo explore múltiplos caminhos de raciocínio paralelos ou alternativos antes de tomar uma decisão final. Em vez de um raciocínio linear, o ToT incentiva o modelo a ramificar ideias e avaliar alternativas, como se estivesse construído uma árvore de decisões.

Definição: Raciocínio em árvore, com caminhos alternativos e análise comparativa entre eles.

Exemplo:

“Você é um engenheiro de software especializado em sistemas distribuídos. Proponha 3 estratégias para limitar o acesso a uma API com alto volume (100 mil req/s). Para cada uma, liste prós e contras. Ao final, escolha a mais adequada considerando latência, custo e confiabilidade.”

Quando utilizar: Quando a tarefa tiver múltiplas soluções possíveis e exigir comparação entre abordagens, considerando diferentes critérios para simular uma decisão deliberada e bem fundamentada.

Vantagens:

  • Simula deliberação humana
  • Ideal para tomada de decisão técnica

Limitações:

  • Exige prompts mais complexos

Self-Consistency

A técnica executa o mesmo prompt várias vezes com raciocínio passo a passo (CoT), compara as respostas geradas e seleciona a mais consistente, confiável ou frequente, reduzindo erros e variações.

Definição: Roda o mesmo prompt diversas vezes e seleciona a resposta mais comum/coerente.

Exemplo:

“Calcule o custo mensal de uma infraestrutura AWS. Pense passo a passo.”
Execuções múltiplas com resultados convergentes.

Quando utilizar: Quando houver ambiguidade ou variação nas respostas, e for necessário aumentar a confiabilidade da saída com baixo custo computacional. Ideal para tarefas sensíveis a erros ou raciocínios inconsistentes.

Vantagens:

  • Aumenta confiabilidade
  • Reduz variações e erros

Limitações:

  • Maior custo computacional

Directed Prompting (Directional Stimulus)

É uma técnica que guia a resposta do modelo ao utilizar verbetes, comandos ou estímulos direcionais. Diferente de prompts abertos ou vagos, essa abordagem indica como o modelo deve pensar ou responder, influenciando estilo, formato, foco ou tipo de raciocínio esperado.

Definição: Uso explícito de comandos no prompt para guiar o modelo (ex: “Liste...”, “Responda em JSON...”, “Explique em tópicos...”).

Exemplo:

“Compare Kafka, RabbitMQ e SQS em: throughput, confiabilidade, complexidade, uso ideal.”

Quando utilizar: Quando for necessário obter respostas previsíveis, em formatos específicos (como JSON) ou com estilo controlado. Ideal para guiar o raciocínio da IA de forma clara e estruturada, especialmente em tarefas que exigem foco explícito ou saídas parseáveis.

Vantagens:

  • Alta previsibilidade
  • Facilita parsing automático

Limitações:

  • Menor liberdade criativa

ReAct (Reasoning + Acting)

É uma técnica de prompting que permite que LLMs combinem raciocínio passo a passo (Chain of Thought) com a execução de ações externas como chamadas a ferramentas, busca em bancos de dados, execução de código ou uso de APIs.

Definição: Integra raciocínio passo a passo com ações externas (execução de comandos, chamadas de API, etc.).

Exemplo:

Thought: “Listar containers ativos.”
Action: docker ps
Observation: “12 containers ativos…”

Quando utilizar: Quando a tarefa exige acesso a APIs, sistemas ou dados externos que não podem ser respondidos apenas com o raciocínio do modelo. Ideal para cenários que dependem de informações dinâmicas ou atualizadas.

Vantagens:

  • Ideal para agentes de software
  • Permite interações reais

Limitações:

  • Exige ambiente com suporte a ações externas

Conclusão

Cada técnica de Prompt Engineering atende a diferentes demandas:

  • Zero-Shot: rapidez e baixo custo para tarefas diretas.
  • Few-Shot: consistência com exemplos.
  • CoT: transparência e lógica explicativa.
  • SoT: controle de estrutura.
  • ToT: decisões estratégicas baseadas em múltiplos caminhos.
  • Self-Consistency: aumenta confiança em respostas.
  • Directed Prompting: controle programático e clareza.
  • ReAct: ideal para agentes interativos com ações externas.

Desenvolvedores que dominam essas estratégias ampliam a efetividade da IA como parceira técnica no dia a dia — do código ao deploy.

Material de Apoio:

A habilidade mais importante que você ainda não domina
Por que escrever bons prompts é o novo diferencial dos arquitetos de software
The Builder's CompassLucas Gertel
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Inclusive esse artigo, é um resumo utilizando Skeleton of Thought (SoT) para gerar uma padronização (template) de cada item.

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