🤖 IA e Código: Como IA e Prompt Engineering Podem Multiplicar sua Eficiência
Descubra como a IA pode transformar o fluxo de trabalho dos devs — e por que o Prompt Engineering é a chave para extrair o melhor dessas ferramentas!
Fala GDG! Nosso primeiro meetup de 2025 aconteceu na PUCPR Campus Londrina e foi um sucesso. Como prometido, mantivemos a constância dos encontros mensais que iniciamos no ano passado. Começamos o ano com o pé direito e, além de novas artes que deram um toque especial ao evento, tivemos palestras incríveis para atualizar e engajar a comunidade.
Começando com Lucas Fidelis, Group Product Manager no MagaluPay, com o tema Como produtos pode facilitar a vida do time de engenharia.
E finalizando com o nosso parceiro de longa data Diogo Cezar (Diogão), Head de Tecnologia da V3, com o tema GoodSkynet: Calma, Dev, vAI ficar tudo bem! (Eu acho...)
Muito obrigado a todo mundo que compareceu, trocou experiências e aproveitou a oportunidade para expandir o networking com outros desenvolvedores!
Na última edição, falamos sobre como o time de Produto pode facilitar — e não complicar — a vida da Engenharia. Se ainda não conferiu, vale a pena dar uma olhada!
Nesta edição, vamos mergulhar nos principais insights da palestra do Diogão e explorar como a IA pode turbinar a produtividade no desenvolvimento.
📅 Próximo evento está chegando - DevParaná na Estrada!
O DevParaná na Estrada está chegando em Londrina!
E é a oportunidade perfeita para se conectar com a comunidade de tecnologia, compartilhar conhecimentos e ficar por dentro das últimas tendências!
O evento acontecerá no dia 13/03 às 19 horas, no Auditório da Faculdade Unopar Anhanguera - Catuaí, Londrina - PR.
Vamos ter as palestras de:
Luiz Schons: CORS: No Postman funciona!;
Enrico Secco: Decisões técnicas com impacto estratégico: React Query e Next.js no cache de projetos frontend reais;
Já interagiu com a comunidade hoje?
A cada evento, nossa comunidade só cresce, e o engajamento aumenta! Se você está aqui, já faz parte desse grupo incrível que reúne mais de 850 membros e cresce a cada mês. Por isso, não deixe de acompanhar e fazer parte dessa jornada com a gente. No nosso site, você encontra diversas formas de interagir e se conectar com outros desenvolvedores. 👉 https://gdg.londrina.dev
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Conecte-se com a gente clicando aqui.
Agora vamos ao que interessa!
🤖 Calma, Dev, vAI ficar tudo bem! (Eu acho...)
Para fechar o Meetup com chave de ouro, o Diogão compartilhou insights sobre como a IA pode impulsionar a produtividade no desenvolvimento. Com uma abordagem prática, ele apresentou ferramentas, estratégias e dicas que ajudam devs a extrair o máximo da inteligência artificial — sem cair na armadilha de achar que ela faz tudo sozinha. Você pode baixar os slides da palestra no link abaixo:
O Impacto da IA na Programação
A inteligência artificial já está transformando o desenvolvimento de software. Ferramentas como GitHub Copilot, Cursor e modelos de linguagem como GPT e Claude estão reformulando a produtividade dos desenvolvedores. Ignorar essa mudança pode ser um erro, e entender como aproveitar esses avanços é um diferencial competitivo.
Mas antes de qualquer coisa, precisamos esclarecer um ponto: IA não programa! Ela apenas adivinha respostas, com base em todo o conteúdo aberto na internet. O que chamamos de inteligência artificial, na verdade, são modelos estatísticos avançados que geram respostas baseadas em padrões. Ou seja, ela não escreve código de forma autônoma como um desenvolvedor faria, mas sim sugere trechos coerentes com base no que já foi treinada.
Por isso, quem souber utilizar IA como ferramenta de apoio sairá na frente, enquanto aqueles que esperam que a tecnologia faça tudo sozinha provavelmente terão problemas. Agora, antes de falarmos sobre técnicas para extrair o melhor desses modelos, é essencial entender a importância da adaptação.
⚡A Importância da Adaptação
A IA não está aqui para substituir os desenvolvedores, mas para ampliar sua capacidade. Programadores que sabem utilizá-la para automatizar tarefas repetitivas e acelerar seu fluxo de trabalho sairão na frente. Empresas já estão refatorando código legado com assistências de IA, e isso é apenas o começo.
A história mostra que, em toda grande transformação tecnológica, existem aqueles que resistem e aqueles que se adaptam e prosperam. O uso inteligente de IA pode permitir que devs foquem no que realmente importa: a tomada de decisões estratégicas e a criação de soluções inovadoras.
🎯 Engenharia de Prompt: O Segredo para Extrair o Melhor da IA
Um dos maiores aprendizados ao trabalhar com IA generativa é que a qualidade das respostas está diretamente ligada à forma como você faz as perguntas. Se você apenas joga um pedido genérico, a resposta tende a ser igualmente genérica. No entanto, com um prompt bem estruturado, é possível obter resultados incrivelmente úteis e adaptados às suas necessidades.
Durante a palestra, o Diogo enfatizou a importância de formatar corretamente os prompts para obter o melhor desempenho. Ele destacou que a IA não é mágica, mas sim um modelo estatístico que prevê as palavras mais prováveis com base no que foi treinado. Sendo assim, quanto mais preciso for o pedido, melhor será a resposta.
🛠️ Como Estruturar um Bom Prompt
Diogo brincou que é preciso tratar a IA como uma criança: tem que explicar direitinho, de forma clara e objetiva, sem deixar margem para dúvida. Se você não deixar tudo bem detalhado, ela vai interpretar do jeito dela – e o resultado pode não ser o que você queria.
Na apresentação, ele mostrou um modelo de estrutura para prompts eficazes, que inclui:
Definir um objetivo claro – Antes de qualquer coisa, é fundamental dizer exatamente o que você espera da IA. Um exemplo ruim seria simplesmente pedir "me ajude com um código", enquanto um exemplo bom seria "gere uma API REST em Node.js usando Express que permita listar e adicionar projetos de estudo".
Especificar o formato de retorno – A IA precisa saber como organizar a resposta. Se você quer um JSON, Markdown ou texto estruturado, precisa deixar isso explícito no prompt, além de definir a estrutura que deve ser retornada.
Incluir restrições e padrões – Pedir "siga boas práticas" já ajuda, mas pode ser mais específico: "siga boas práticas de desenvolvimento moderno, utilizando estrutura modular e separando responsabilidades no código".
Fornecer contexto adicional – Aqui está um dos grandes segredos para melhorar a qualidade da resposta. Na palestra, Diogo explicou que ele sempre adiciona um contexto sobre por que precisa daquela resposta. Por exemplo, ao pedir a geração de uma API, ele mencionou que queria explorar novas ideias e aprimorar habilidades, ajudando a IA a refinar melhor o resultado.
💡 Exemplo de Prompt Aprimorado
Com base na estrutura acima, Diogão nos deu um exemplo de prompt bem elaborado:
Objetivo
Quero um código-fonte para uma API REST em Node.js usando Express. A API deve ser criativa e resolver um problema do mundo real de forma simples e eficiente. Ela deve permitir aos usuários buscar ideias de projetos para desenvolvedores com base ao nível de dificuldade (iniciante, intermediário, avançado) e tecnologias envolvidas (exemplo: JavaScript, Python, IA, Blockchain).
Retorno
Para cada projeto retornado, inclua: Nome do projeto, Breve descrição, Nível de dificuldade, Tecnologias sugeridas, Link para referências ou tutoriais relevantes (se aplicável).Retorne um código bem estruturado, seguindo boas práticas, incluindo:
- Um endpoint para listar projetos com filtros opcionais
- Um endpoint para adicionar novos projetos
- Um README com instruções básicas de uso
Restrições
Certifique-se de que o código esteja funcional e siga padrões modernos de desenvolvimento.
Contexto Adicional
Sou um desenvolvedor que quer explorar novas ideias e aprimorar habilidades. Às vezes, é difícil encontrar inspiração para novos projetos, então uma API que sugere desafios interessantes pode ajudar a comunidade de tecnologia a crescer e se manter motivada.🚀 O Exemplo Prático: Criando uma API com IA
Para ilustrar o potencial da IA no desenvolvimento, foi demonstrado um exemplo de criação de uma API para sugestão de projetos de estudo. Com o uso do Cursor, um assistente baseado em IA, a tarefa que normalmente levaria horas foi reduzida a minutos.
Spoiler: menos de 40 minutos.
📝 Etapas da Criação da API
Definição do Objetivo da API
O primeiro passo foi definir claramente o objetivo da API: fornecer sugestões de projetos de estudo com base em níveis de dificuldade e tecnologias. Essa clareza foi essencial para garantir que a IA gerasse uma solução adequada.Formulação do Prompt
Utilizando o Cursor, foi utilizado o prompt detalhado exemplificado na sessão de Prompt Engineering.
Essa abordagem de "prompt engineering" foi crucial para obter um código bem estruturado. Além disso, foi incluído um contexto adicional explicando a motivação por trás da API, tornando o resultado mais alinhado às necessidades reais.
Execução e Iteração
Após enviar o prompt, o Cursor gerou automaticamente a estrutura inicial da API, criando arquivos comopackage.json,server.js, e até umREADMEcom exemplos de uso. O mais interessante foi que a IA não apenas seguiu as instruções, mas também sugeriu melhorias e boas práticas, agregando valor ao desenvolvimento.Testes, Ajustes e CI/CD
Após a geração inicial do código, foram feitos ajustes adicionais, como a integração de um banco de dados SQLite para armazenar os projetos e a inclusão de testes unitários. Além disso, foi implementado um pipeline de CI/CD para que os testes fossem executados automaticamente a cada commit, garantindo a qualidade contínua do código. Esse processo iterativo demonstrou como a IA pode ser uma parceira poderosa, auxiliando na automação sem substituir a supervisão humana.Resultados Rápidos
O resultado foi uma API funcional, gerada em cerca de 35 minutos. O que antes poderia levar horas ou dias foi significativamente acelerado pelo uso da IA. Esse exemplo mostrou como ferramentas de IA podem revolucionar o desenvolvimento de software, tornando-o mais acessível e eficiente.
🏆 Conclusão: IA como Aliada, Não Substituta
A inteligência artificial já está transformando a forma como desenvolvemos software, mas o segredo não está em delegar tudo a ela, e sim em saber como usá-la estrategicamente. Como vimos, um bom prompt faz toda a diferença para extrair o melhor dessas ferramentas, tornando o desenvolvimento mais ágil e produtivo.
Afinal, o papel do desenvolvedor não é apenas escrever código, mas tomar decisões inteligentes e criar soluções inovadoras. E com IA ao lado, esse processo se torna ainda mais poderoso.
Então, calma, dev. Vai ficar tudo bem. A IA não veio para substituir você — mas pode impulsionar o que você já faz de melhor.