Como criar workflows de IA realmente eficientes: context window, disclosure progressiva e o que frameworks não te contam
Aprenda os princípios centrais, erros reais dos frameworks prontos e como fazer a IA focar no que importa para o seu caso de uso. Chega de fluxos prontos que não entregam!
Por que isso é importante
A maioria dos workflows de IA entregues em fóruns, comunidades e frameworks prontos falha em gerar reais resultados porque ignoram um fator: cada projeto precisa de um fluxo personalizado, que respeite sua janela de contexto e priorize disclosure progressiva. Ao entender esses princípios, você para de se frustrar e passa a controlar a IA a seu favor, elevando sua eficiência e resultados de entrega.
Workflows prontos não funcionam para todo mundo: aqui está o porquê
Você já viu frameworks como BMAD, SpecKit e centenas de workflows de IA circulando. Quase sempre eles prometem agilidade e facilidade. O que ninguém fala? Usar um fluxo “universal” é garantir que, mais cedo ou mais tarde, seu projeto trave, pois cada contexto é único. Frameworks prontos erram não pelo método, mas por não se adaptar nem ao contexto do projeto nem ao jeito como a IA usa a própria memória.
O segredo: a janela de contexto manda em tudo
Quem define o que a IA pode ou não fazer é a context window – ou seja, a quantidade e tipo de informação que o modelo consegue “lembrar” durante o trabalho. Se seu fluxo não respeita esse limite, tudo desaba: instruções importantes são esquecidas, decisões somem, nada fica consistente. Cada modelo tem um número – Claude pode lidar com até 200k tokens, Gemini chega a 1 milhão –, mas o espaço não é infinito: além dos prompts, conta tudo que ficou de memória, arquivos, tool calls e até comandos anteriores. E tudo isso disputa espaço. Perdeu o contexto? Perdeu a história.
⚠️Atenção
Se tentar “dar tudo” para o modelo de uma vez, a janela estoura, a IA alucina e produz resultados falhos. Gerenciar o contexto é obrigatório.
Disclosure progressiva: ensine a IA a focar
O principal princípio para fluxos eficientes chama-se disclosure progressiva: revelar para a IA somente o que ela precisa naquele momento, não sobrecarregando o contexto. Imagine detalhar instruções ponto a ponto, não despejar todos os requisitos do projeto já no início. Até os modelos avançados, como Sonnet e seu comando de edição de contexto, falham quando recebem prompts vagos. Evite a tentação de pedir “resolva tudo de uma vez”. Prefira dividir o processo em etapas.
⚠️Atenção
A disclosure progressiva pode parecer lenta, mas é ela que protege a consistência do seu fluxo de trabalho e evita a poluição do contexto.
Habilidades: use só o essencial
As habilidades (skills) em plataformas modernas de IA são o formato ideal para aplicar disclosure progressiva. Cada habilidade traz só as informações necessárias para cada tarefa, sem encher a janela de contexto. Erro comum: usar chamadas externas (MCPs) para tudo, tornando o fluxo lento. Use MCPs só para buscar dados externos e mantenha as skills para processamentos internos.
Não coloque informação desnecessária no contexto
Informação irrelevante agora significa contexto perdido depois. Estruture o processo usando notas externas, filas e arquivos auxiliares para registrar decisões e dívidas técnicas sem ocupar o espaço valioso da janela corrente. Isso ajuda a IA a recuperar decisões passadas em tarefas longas e complexas.
ℹ️Alerta
Toda vez que o contexto ultrapassa 70% da capacidade, cresce o risco de erro ou perda de consistência. Controle o fluxo antes disso acontecer.
Budget de atenção: não deixe a IA desconcentrar
Quando o contexto passa de 70% da janela, a IA perde precisão, começa a ignorar instruções e pode simplesmente inventar informações (alucinar). Use ferramentas como compaction manual ou comandos de rewind para resetar o contexto antes que o limite seja atingido. Novo fluxo? Nova janela sempre.
Subagentes: paralelismo real sem poluir o fluxo principal
Subagentes trabalham isolados, cada qual com sua janela própria. Eles pesquisam, executam tarefas em paralelo e só entregam ao agente principal um relatório final. Isso garante que buscas, consultas ou tarefas secundárias não bloquem nem poluam o fluxo da tarefa principal.
✅Atenção
Use subagentes para tarefas que precisam rodar em background, pesquisas ou análise de frameworks. Seu fluxo principal fica leve.
Formatos de arquivo: escolha certo, economize tokens
O formato do arquivo impacta quantos tokens (espaço) você gasta. YAML é o campeão da eficiência e ideal para configurações. Markdown serve para documentação clara, headings e navegação. XML só vale para modelos treinados para ele (ex: Anthropix). JSON é ineficiente, use só para status rápidos.
❌Erro crítico
Usar JSON indiscriminadamente pode consumir seu contexto muito rápido. Prefira YAML ou Markdown sempre que possível.
Git como memória e controle do progresso
Repositórios Git não servem só para versionamento – eles são um aliado para mostrar para a IA o histórico de mudanças e decisões, via commits. Além disso, facilitam reversões rápidas em caso de erro no workflow. Context engineering pede sempre um fluxo próximo do Git.
Workflow de context engineering: passos de um por um
Não é produtivo pedir para a IA atuar em tudo de uma vez. Ideal é separar etapas e só passar para a próxima depois de resolver ou revisar a anterior. Git facilita esse processo, organizando cada etapa em um commit. Emergiu um erro? Retorne à última versão funcional.
Prompts reutilizáveis: slash commands para IA
Em vez de repetir instruções toda vez, use comandos pré-definidos (slash commands) que servem como guias reusáveis. Ex: catch-up command para leitura de memórias fora do contexto, ou comandos para formatar commits/documentações sempre do mesmo jeito.
ℹ️Dica
Comandos customizados aceleram tarefas repetidas e garantem padronização nos resultados – menos erros, mais velocidade.
MCPs só quando for essencial
Use o poder dos MCPs (Modular Call Plugins) só para integração externa, como acessar tarefas no Jira ou design no Figma. Ultrapassou os limites internos do modelo? Aí sim acione um MCP e só através de comandos bem estruturados.
Monte o SEU workflow: adapte, ajuste, experimente
Não existe fórmula mágica pronta: combine disclosure progressiva, gestão ativa do contexto, subagentes, controle de arquivos e comandos reusáveis até encontrar o ajuste perfeito. Contexto é rei – você precisa entendê-lo e ajustá-lo o tempo todo, não apenas no início.
Finalizando: o que realmente entrega resultado
Workflows de IA de verdade dependem de disclosure progressiva, controle rígido do contexto e adaptação contínua ao seu caso de uso. Ignore receitas prontas. Construa, teste, ajuste – e sempre monitore o contexto e o progresso. Assista conteúdos práticos no canal Dev Doido do youtube para aprender técnicas aplicadas sem enrolação.