35:["$","section","9",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Erros Comuns e Como Evitar"}],[["$","div","0",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-red-500/10 border-red-500/20 text-red-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-red-400","children":[["$","span",null,{"children":"❌"}],"Armadilhas Frequentes"]}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300 leading-relaxed","children":[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"1. Prompts vagos: \"Melhore esse código\" → Especifique o que melhorar 2. Falta de contexto: Cole só o erro → Inclua código, ambiente, passos 3. Expectativas irreais: LLMs não adivinham requisitos não ditos 4. Ignorar limitações: Context window finito → Divida tarefas grandes 5. Não iterar: Primeira resposta raramente é perfeita → Refine prompts"}]]}]]}]]]}] 36:["$","section","10",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Técnicas Avançadas: Combining Strategies"}],[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Combine técnicas para resultados superiores. Exemplo: Few-shot + CoT + Self-Critique para\n tarefas complexas."}],["$","div","1",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-green-500/10 border-green-500/20 text-green-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-green-400","children":[["$","span",null,{"children":"✅"}],"Prompt Híbrido"]}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300 leading-relaxed","children":[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Fase 1 (Few-shot): \"Veja exemplos de API routes Next.js otimizadas: ...\" Fase 2 (CoT): \"Analise passo-a-passo como otimizar essa rota: ...\" Fase 3 (Self-Critique): \"Critique sua solução e reescreva melhor\""}]]}]]}]]]}] 37:["$","section","11",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Próximos Passos: Da Prática para Produção"}],[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Você dominou prompting: estruturas, técnicas avançadas e casos de uso reais. Agora está\n pronto para levar LLMs para produção em aplicações reais."}],["$","p","1",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Na Parte 3 desta série, você aprenderá Fine-tuning (quando criar modelos\n customizados), RAG (Retrieval-Augmented Generation para contexto dinâmico) e Vector\n Databases para escalar IA em apps."}],["$","div","2",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-green-500/10 border-green-500/20 text-green-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-green-400","children":[["$","span",null,{"children":"✅"}],"Continue aprendendo"]}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300 leading-relaxed","children":[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Parte 3: Fine-tuning e RAG - IA em Produção →"}]]}]]}]]]}] 1b:null