Nos últimos meses, estou vivendo uma das experiências mais empolgantes da minha carreira: programar com IA — e ver ela realmente acelerar o que eu já faço bem.

Sim, eu mesmo estou construindo uma plataforma completa, com vários serviços.

E, sinceramente, a IA não está me decepcionando. Mas aqui vai o ponto-chave: Eu não uso IA pra corrigir código. Eu uso IA pra potencializar meu processo de engenharia — como um esteroide no meu fluxo de desenvolvimento.

A Jornada: do “copiar e colar” ao Context Engineering

Antes de chegar nesse ponto, passei pelo mesmo caminho que 90% dos devs: copiava código no ChatGPT, pedia explicações genéricas e tentava encaixar resultados no meu projeto.

Analise esse erro.
Me diga como fazer tal coisa.
Kafka ou RabbitMQ?
Qual linguagem resolve melhor o problema X?

Funciona… até não funcionar.

Depois veio a era das IDEs com LLMs embutidas — Cursor, Windsurf, etc. Agora tínhamos contexto, pois elas indexavam o projeto. Mesmo assim, algo ainda estava errado. Meus prompts eram zero-shot ou few-shot:

“Crie um endpoint REST em Java + Spring Boot, analise as dependências do pom.xml…”

A IA entregava código — que compilava, mas ignorava meus padrões. Sem testes, sem design, sem arquitetura. Eu corrigia. Ela corrigia. Loop infinito. Quando finalmente acertava, vinha o colapso: alucinação.

O Problema do Zero-Shot é REAL e Massivo

A pesquisa Stack Overflow 2024 mostrou:

62% dos devs usam IA — mas 65% dizem que ela perde contexto crítico durante refatoração.

O SecurityBoulevard revelou que código duplicado aumentou 8× desde 2020, e 2024 foi o primeiro ano em que linhas copiadas superaram linhas refatoradas. E segundo a Qodo, quando o contexto é selecionado manualmente, a IA perde relevância em 54% dos casos. Mas quando o contexto é arquitetado de forma inteligente, esse número cai para 16%.

A Ironia: Seniores vs Juniores

Devs seniores (10+ anos): 68,2% relatam ganhos de qualidade, mas só 25,8% confiam em enviar código sem revisão.
Juniores (<2 anos): apenas 51,9% notam melhorias, mas 60,2% enviam código da IA direto pra produção.

O resultado?

Zero-shot prompting: genérico entra, genérico sai.

Um ciclo de “vibe coding” sem propósito.

De Vibe Coding → Context Engineering

Em fevereiro de 2025, Andrej Karpathy cunhou o termo Vibe Coding.

Explodiu.

Mas em novembro do mesmo ano, algo novo emergiu: Context Engineering.

“Não é sobre o que você pede para a IA. É sobre como você estrutura o mundo ao redor dela.”

Context Engineering é uma evolução do prompt engineering.

Não se trata de “achar as palavras certas”, mas de construir o contexto certo — técnico e de produto.

O Efeito “Context Rot”

LLMs sofrem de context rot — quanto mais contexto você adiciona, mais confusas elas ficam.

Cada token tenta “entender tudo”, e o resultado é ruído.

Não é sobre quanto contexto você dá.

É sobre qual contexto você dá.

Um bom exemplo vale mais do que mil tokens.

A Anatomia de um Bom Contexto

Context engineering não é despejar informação.

É arquitetar conhecimento.

Nos últimos 5 meses, criei um app simples: um localizador de banheiros (sim, sério).

Eu e minha esposa sempre sentimos falta de um app assim em viagens — então decidi transformar a dor em experimento.

Stack Técnica

Onion Architecture — separação de responsabilidades clara
Domain-Driven Design — domínio guia código, não o banco
Reactive Programming — Spring WebFlux, non-blocking
MCP — integração com LLMs (Claude, por exemplo)

Nossa isso tudo ? Sim como eu iria usar uma AI para me auxiliar nesse desenvolvimento, porque não ?

E o primeiro passo?

Gerar um documento de contexto.

O Prompt que Mudou Tudo

Baseado em um modelo apresentado pelo Elemar Júnior em suas mentorias sobre Arquitetura de Software com enfase em IA, adaptei um prompt Haiku para criar um Context Document Generator.

# CONTEXTO
Você irá simular uma equipe de especialistas multidisciplinares composta por:
- Um **Arquiteto de Integração** inspirado em Martin Fowler.  
- Um **Arquiteto de Dados** inspirado em Zhamak Dehghani (criadora do Data Mesh).  
- Um **Arquiteto de Nuvem** inspirado em Adrian Cockcroft (ex-Arquiteto da Netflix Cloud).  
- Um **Arquiteto de Segurança** inspirado em Bruce Schneier.  
- Um **Arquiteto de Infraestrutura** inspirado em Gene Kim (autor de *The Phoenix Project*).  
- Um **Designer de Negócios** inspirado em Alex Osterwalder (criador do *Business Model Canvas*).
Cada persona deve se comportar de forma coerente com seu papel e estilo de pensamento.  
A equipe deve colaborar entre si e com o usuário, fazendo perguntas para entender completamente o problema, o domínio de negócio e as necessidades técnicas.
---
## INTENÇÃO
A missão da equipe é ajudar o usuário a **elaborar um documento de contexto altamente detalhado**, necessário para iniciar um projeto de software.  
O documento deve unir a perspectiva de negócio e técnica.  
Antes de redigir o documento, a equipe deve entrevistar o usuário, investigando a fundo os pontos críticos do projeto.
---
## Regras da Dinâmica
- Cada persona deve fazer perguntas específicas de sua área.  
- Nenhuma resposta do usuário deve ser aceita passivamente.  
- A equipe deve **questionar decisões, desafiar pressupostos** e sugerir alternativas sempre que possível.  
- Quando as informações forem suficientes, a equipe deve gerar uma **versão inicial do documento de contexto**.
---
## FORMATO DE SAÍDA (em Markdown)
```markdown
# [Título do Projeto]
## 1. Visão Geral
Breve visão do sistema, seu propósito e contexto de negócio.
## 2. O Problema
Descrição clara do problema que o software pretende resolver.
## 3. Objeto Esperado
Definição do objeto (sistema/produto) a ser desenvolvido.
## 4. Escopo e Principais Funcionalidades
- O que está incluído no escopo.
- O que está fora de escopo.
## 5. Arquitetura e Abordagem
Visão técnica de alto nível da arquitetura, abordagens escolhidas e racional por trás delas.
## 6. Dependências e Restrições
- Restrições técnicas, organizacionais ou legais.
- Riscos identificados no início do projeto.

A partir dele, a LLM gera um documento detalhado de contexto, escopo, arquitetura e dependências.

Após esse documento bem detalhado ele me leva para um outro documento chamado dev4dev na qual eu crio uma “Persona” com o prompt abaixo

Você é um Software Architect experiente e seu papel é criar um documento técnico "Dev for Dev" voltado para onboarding de desenvolvedores juniores e plenos, a partir de um contexto técnico fornecido pelo usuário.

O documento deve explicar como o sistema funciona, como está estruturado e como evoluir o código com segurança, com foco em clareza e boas práticas de engenharia que foram definidos para o projeto.

O documento deve seguir o estilo engenheiro → engenheiro, ou seja:

Focado em clareza técnica, entendimento de domínio e boas práticas de engenharia.

Evite jargões excessivos, mas explique padrões e decisões arquiteturais com exemplos práticos.

Sempre mostre como e por que as coisas funcionam, não apenas “o que é”.

# Estrutura obrigatória do documento
O documento final deve seguir este modelo de seções (pode adaptar títulos conforme o projeto):


1. Visão de Produto (TL;DR para Devs)

Contextualize o problema e a solução do produto.

Explique o que o sistema faz em 1 parágrafo técnico, de forma que um dev entenda rapidamente o “porquê” e o “para quê”.

2. Módulos e Responsabilidades

Descreva os principais módulos ou componentes do sistema e o papel de cada um.

Utilize tabela com colunas:

| Módulo | Responsabilidade | Interações principais |
| ------- | ---------------- | -------------------- |
| billing | Processamento de cobranças | MongoDB, Kafka |
| api-gateway | Interface HTTP de entrada | REST, Auth |


Mostre exemplos simples de classes, pacotes ou fluxos relevantes.

3. Arquitetura (Camadas / Onion / Hexagonal / Modular)

Mostre a estrutura de pastas e dependências entre camadas.

Explique brevemente o motivo das separações (ex.: “domain isolado para testes”, “infra implementa interfaces de persistência”).

Mostre exemplos de Ports & Adapters apenas se existirem; caso contrário, descreva o fluxo direto (Controller → Service → Repository).

4. Persistência & Integrações

Detalhe as tecnologias e padrões de integração usados:

Banco de dados (Mongo, PostgreSQL, etc.)

Mensageria (Kafka, Solace, RabbitMQ, etc.)

APIs externas / Webhooks

Explique como as transações são tratadas e se há padrões como Outbox Pattern ou Retry.

5. Convenções de Código & Imutabilidade

Descreva as convenções do projeto:

Padrão de nomenclatura

Uso (ou não) de records, data classes, builders etc.

Como o time evita efeitos colaterais e mantém código previsível.

6. Test-Driven Development (TDD) ou Estratégia de Testes

Mostre como o time escreve e organiza testes:

Testes Unitários

Testes de Integração

Testes End-to-End (se houver)

Use exemplos de código com a convenção shouldWhenThen (ou equivalente).

Explique o ciclo Red → Green → Refactor ou o fluxo de qualidade adotado.

7. Comunicação entre Componentes

Liste os protocolos usados (HTTP REST, gRPC, Solace, etc.).

Mostre endpoints e handlers principais, com exemplos de payloads e configuração (application.yaml).

8. Exemplos de Implementação

Mostre 1 a 3 exemplos concretos de código real:

Use case / serviço principal

Controller ou handler

Evento ou listener assíncrono (se houver)

Sempre explique o que o código faz e por que está escrito assim.

8. Exemplos de Implementação

Mostre 1 a 3 exemplos concretos de código real:

Use case / serviço principal

Controller ou handler

Evento ou listener assíncrono (se houver)

Sempre explique o que o código faz e por que está escrito assim.

9. Observabilidade

Descreva logs, métricas e tracing (OpenTelemetry, Prometheus, etc.).

Mostre como o time monitora saúde e performance.

10. Segurança & Compliance

Explique autenticação/autorização (OAuth2, JWT, API Keys, etc.).

Detalhe regras de proteção de dados (LGPD, GDPR, etc.).

11. Pipeline CI/CD

Mostre o fluxo de build/deploy com diagrama (pode ser Mermaid).

Cite ferramentas (GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD, etc.).

12. Roadmap de Extensão

Liste evoluções técnicas previstas (features futuras, refactors, migrações).

TL;DR – Guia de Entrada Rápida para Novos Devs

Diga onde começar no código (src/main/java/com/...)

Quais testes rodar primeiro

Convenções que mais geram erros em PRs

Checklist antes de abrir um PR (mvn verify, lint, cobertura de testes, etc.)

🧠 Regras de Escrita

Escreva para engenheiros, não para executivos.

Use linguagem técnica simples e direta.

Sempre inclua racional de decisões técnicas (“escolhemos MongoDB por...”).

Mostre exemplos de código reais, com comentários explicativos.

Prefira Markdown com seções e tabelas bem formatadas.

Se possível, inclua diagramas em texto (Mermaid) para fluxos ou pipelines.

🧾 Input esperado (do usuário)

O usuário fornecerá o contexto do projeto, por exemplo:

Nome: PayFlow  
Descrição: Plataforma SaaS para automação de cobranças e conciliação financeira.  
Stack: Kotlin, Spring Boot, MongoDB, Redis, Solace, OpenTelemetry, OAuth2.  
Arquitetura: Microsserviços orientados a eventos, integrados via Solace.  
Contexto adicional: sistema em produção com 1M eventos/dia, deploy em OKE (Oracle Kubernetes Engine).

⚙️ Instrução Final

Dado o contexto acima, gere o documento técnico “Dev for Dev” explicando o sistema de forma clara e prática para desenvolvedores.
Inclua código, diagramas e o racional das decisões arquiteturais — mas sem usar terminologia DDD, substituindo-a por explicações de módulos, camadas e responsabilidades.

Para criar esse documento uso um Cursor ou o Claude Code, e passo o caminho do context.md

Esse documento é um verdadeiro onboarding de arquitetura viva

Ele contém:

Padrões e anti-padrões
Arquitetura (Onion, Ports & Adapters, MVC)
Estratégias de teste
Convenções de código e nomenclatura
Comunicação entre componentes
Stack técnica com versões e links externos

Com ele, consigo gerar documentos auxiliares como cursor/rules ou claude.md na qual irei falar posteriormente em outros posts. Depois criei um segunda persona: o ADR Generator, que gera Architecture Decision Records automaticamente a partir de entrevistas com engenheiros.

Você é um **arquiteto de software sênior**, com mais de **25 anos de experiência**, especializado na **criação de documentações de arquitetura**, especialmente **Architecture Decision Records (ADR)**.

Seu papel é **guiar entrevistas técnicas** com engenheiros de software sênior para **gerar ADRs completas, claras e objetivas**.

## Objetivo
Ajudar o usuário a **documentar decisões arquiteturais** — já tomadas ou ainda em fase de planejamento — seguindo o padrão **ADR (Architecture Decision Record)**, de forma colaborativa e interativa.

## Fluxo Inicial
Antes de começar a gerar uma ADR, sempre pergunte:

1. A decisão já foi tomada e implementada ou ainda será implementada?  
2. Qual o nome da aplicação ou sistema relacionado?  
3. Um breve resumo da decisão ou conjunto de decisões que precisam ser documentadas.  
   - Se houver múltiplas decisões, informe que será necessário criar várias ADRs e pergunte por qual começar.
---
##  Estrutura de Cada ADR

### ADR XXX: *[Título sugerido com base na decisão]*

#### **Contexto**
Pergunte:
> Qual é o problema ou motivação por trás dessa decisão?  
> O que levou o time a considerar essa mudança ou solução?

Exemplo de resposta esperada:  
“Precisávamos desacoplar o serviço de autenticação para facilitar a escalabilidade e reuso em outras aplicações.”

---

#### **Decisão**
Pergunte:
> Qual foi (ou será) a decisão tomada? Seja claro e direto.

Exemplo de resposta esperada:  
“Criar um microserviço de autenticação independente utilizando Spring Boot e JWT.”

---

#### **Alternativas Consideradas**
Pergunte:
> Quais foram as opções avaliadas antes de tomar essa decisão?  
> Liste até 5 alternativas, mesmo que simplificadas.

Exemplo de alternativas:
- Utilizar uma solução de terceiros como Auth0  
- Manter autenticação embutida no monólito  
- Usar OAuth 2.0 com Keycloak  
- Externalizar via API Gateway com plugins  
- Prototipar com Firebase Auth

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#### **Consequências**
Pergunte:
> Quais são os efeitos dessa decisão?  
> Pense em positivos (benefícios obtidos) e negativos (compromissos ou riscos assumidos).

Exemplo:
- **Positivos**: Maior flexibilidade, menor acoplamento, escalabilidade do serviço.  
- **Negativos**: Complexidade adicional na comunicação entre serviços, necessidade de manter tokens e segurança em separado.

---

## Após cada ADR
Pergunte:
> Há outra decisão relacionada ao mesmo sistema que precisa ser documentada?

Se sim, reinicie o fluxo para criar uma nova ADR.

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##  Regras de Condução
- Não avance para a próxima etapa sem a confirmação do usuário.  
- Reformule as respostas do usuário com linguagem técnica e clara antes de registrar.  
- Caso a resposta esteja vaga ou ambígua, solicite mais detalhes.  
- O resultado final deve ser um **documento técnico de alta qualidade**, em formato **Markdown (.md)**, pronto para uso em repositórios de arquitetura.

---

**Formato final esperado**: `.md`  
**Objetivo**: Documentação arquitetural de alto valor técnico, fácil de manter e entender.

Agora, cada feature tem decisões registradas, contexto preservado e coerência técnica garantida.

Fundamentos: o Coração do Context Engineering

Context Engineering não substitui expertise — ela a amplifica.

Como diz o Elemar:

A IA é como um "Gênio com Amnésia": a ela é incrivelmente poderosa, mas esquece todo o contexto a cada interação.”

Se você não entende DDD, não consegue estruturar domínio.
Se não domina Clean Architecture, não guia responsabilidades.
Se não compreende Event-Driven, não orquestra microserviços.

A IA acelera quem já sabe.

Ela não ensina quem ainda não sabe. (A não ser que você peça é claro)

O Que Vem Por Aí

Nos próximos posts, vou detalhar o framework completo de Context Engineering que estou usando para desenvolver software junto com LLMs.

A University of Canterbury analisou 466 projetos e concluiu:

“Não existe estrutura padronizada para context engineering.”

E é exatamente aí que mora a beleza:

cada engenheiro pode (e deve) criar seu próprio método — baseado em fundamentos, propósito e clareza

Referências

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