Como criar aplicativos com Context Engineering
usar Context Engineering, prompts estruturados e as LLMs mais avançadas para desenvolver aplicativos incríveis sem precisar programar.
Por que isso é importante
Como criar aplicativos com Context Engineering. usar Context Engineering, prompts estruturados e as LLMs mais avançadas para desenvolver aplicativos incríveis sem precisar programar.
Chegou a era da programação sem código
Recentemente rolou o boom da plataforma Kiro, da Amazon. Ela é comparada ao VS Code,
mas com diferença: transforma instruções em design, tarefas técnicas e arquitetura
de forma automática. Você descreve e ela estrutura tudo pra IA desenvolver seu
app.
Atenção
Kiro não é a única ferramenta fazendo isso. Claude code e outras soluções já
oferecem features semelhantes, como planejamento automático e geração de task lists
via IA.
Context Engineering: uma nova forma de pensar software
Context Engineering ou engenharia de contexto é criar múltiplos arquivos e
especificações que guiam a IA no desenvolvimento de um app. Isso é conhecido como Spec
Driven Development: você cria os documentos primeiro, depois a IA executa com base
neles.
Os três pilares do Context Engineering
- 1. Documentação Estratégica: Criar prompts e conteúdos de
suporte como specs e histórias de usuário. - 2. Arquitetura Modular: Utilizar arquivos interrelacionados
para criar uma rede de decisões conduzidas. - 3. Ações com Autonomia: Usar LLMs com capacidade de executar
chamadas de função, buscar dados (RAG) e armazenar contextos.
Como isso funciona na prática
O agente IA lê diversos arquivos que contêm informações, tarefas, histórias e designs.
Ele interpreta todo esse conteúdo, consulta ferramentas disponíveis (MCP, APIs externas
etc.) e desenvolve o aplicativo baseado em chamadas de função, gerando soluções
completas.
Prompts como peça central (PRP)
O PRP (Product Requirement Prompts) substitui o tradicional PRD (Product Requirement
Document). A diferença? Você especifica os requerimentos por meio de prompts bem
escritos, que a IA entende e usa pra projetar seu app.
Ferramentas que já embarcaram nessa mudança
Kiro by Amazon
IDE inteligente que gera estrutura completa de apps com IA.
Claude code
Plataforma com planejamento, memória de longo prazo e execução automatizada.
Replit Ghostwriter
Editor colaborativo com IA que usa frameworks como Langchain e Crew AI.
LangGraph
Framework que permite encadear ações em IA agente.
Claude Sonnet 4 / Opus 4
Modelos LLM avançados com maior precisão em chamadas de função.
Qual LLM usar para function call?
O grande destaque vai pro Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4. Eles são altamente eficazes
pra executar prompts com chamadas de função, acessar dados em RAG e integrar com MCPs.
Eles não descrevem o que fazer — eles fazem.
Atenção
Nem toda LLM consegue interpretar comandos como chamadas de APIs, ações baseadas em
arquivos ou resolução de tarefas simultâneas. Prefira modelos agênticos com
contextualização longa e curta.
O método BeMad: estrutura ágil com IA
BeMad (Breakthrough Method for Agile AI Driven Development) é framework criado pra
organizar os arquivos e prompts em fases, simulando time de projeto completo — desde
UX até QA — usando apenas agentes IA.
Etapas do Método BeMad
- Passo 1: Iniciar com a descrição do projeto via prompt.
- Passo 2: Criar análise de mercado, competição e UX.
- Passo 3: Gerar PRD, épicos, histórias e estruturas técnicas.
- Passo 4: Separar as funções via agentes IA especializados
(analista, dev, QA etc). - Passo 5: Consolidar todo o material e iniciar o
desenvolvimento.
Forme seu time com arquivos inteligentes
No BeMad, cada "agente" é representado por arquivo que descreve o que aquele
personagem IA deve fazer. Assim, dá pra simular todo um time com UX, PO, QA e Dev —
só com arquivos bem pensados e funcionais.
O futuro está nos especialistas IA por nicho
Ao invés de criar SaaS caro e genérico, os negócios montam seus próprios apps
com mais agilidade e especificidade. Criar especialistas IA por setor — usando Context
Engineering — será uma das principais formas de monetização e inovação.
Ideia valiosa
Criar expert IA pra nicho é oceano azul: defina as regras via prompt, crie
os arquivos necessários e entregue soluções sob demanda altamente personalizadas a
custo quase zero.
Comparando métodos atuais
Método com Frameworks
LangChain, LangGraph, Crew AI etc.
+ Prós
- • Alta performance
- • Melhor controle
- • Uso consolidado
− Contras
- • Maior curva de aprendizado
- • Requer integração manual
Context Engineering
Arquivos baseados em prompts com agents IA
+ Prós
- • Mais simples
- • Alta autonomia da IA
- • Personalização por nicho
− Contras
- • Requer bons prompts
- • Depende de bons LLMs
Checklist de Implementação
- Entendeu o conceito de Context Engineering
- Gerou PRPs com base no seu produto
- Escolheu um LLM com bom function call
- Organizou os arquivos para simular um time de projeto
- Executou sua aplicação com sucesso usando IA
Perguntas frequentes
Como isso funciona na prática
O agente IA lê diversos arquivos que contêm informações, tarefas, histórias e designs. Ele interpreta todo esse conteúdo, consulta ferramentas disponíveis (MCP, APIs externas etc.) e desenvolve o aplicativo baseado em chamadas de função, gerando soluções completas.
Qual LLM usar para function call?
O grande destaque vai pro Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4. Eles são altamente eficazes pra executar prompts com chamadas de função, acessar dados em RAG e integrar com MCPs. Eles não descrevem o que fazer — eles fazem.