Context Engineering: o próximo passo após o Prompt

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# **Context Engineering: o próximo passo após o Prompt**

Durante muito tempo, o foco principal para usar modelos de linguagem foi o famoso **Prompt Engineering** que é aquela arte de escrever a “melhor frase” para extrair uma boa resposta de uma IA. Só que os tempos mudaram, e a tecnologia também. Entramos oficialmente na era do **Context Engineering**.

> **Context Engineering é sobre desenhar ambientes, fluxos, memórias e ferramentas ao redor da IA, não apenas sobre escrever prompts bonitos.**

O repositório de David Kimai, [Context Engineering](https://github.com/davidkimai/Context-Engineering), é um dos melhores pontos de partida para entender essa mudança. Ele reúne princípios, padrões e boas práticas para estruturar sistemas reais com Large Language Models (LLMs) — com ênfase em **contexto rico**, persistente e inteligente.

## **Por que o Prompt Engineering está ficando no passado?**

Quando os LLMs como GPT-3 surgiram, ainda não existiam ferramentas de memória, agentes nem integração com fontes externas. Tudo se resumia a “prompt in, resposta out”. Mas conforme os modelos evoluíram, percebemos que **o prompt sozinho não sustenta aplicações complexas**. Ele não resolve problemas como:

- **Continuidade de sessões** (memória)
- **Adaptação ao perfil do usuário**
- **Recuperação de informações externas (RAG)**
- **Execução de ações com ferramentas (tools/functions)**
- **Atenção ao histórico e ao contexto de uso**

Hoje, se você está construindo um agente inteligente, uma automação com IA ou até uma integração com usuários reais, depender só do prompt é como tentar construir um app moderno usando apenas HTML.


## **O que é Context Engineering na prática?**

Context Engineering é a habilidade de **projetar todo o ecossistema em volta da IA**. Isso inclui:

- **Sistema de Memória:** registrar o que foi dito anteriormente, preferências, histórico.
- **RAG (Retrieval-Augmented Generation):** recuperar documentos ou dados externos e injetar dinamicamente no contexto.
- **Tool Usage:** permitir que o modelo acesse ferramentas externas (banco de dados, APIs, comandos).
- **Context Stack:** organizar o que vai entrar no contexto atual da conversa com base em prioridade, relevância e função.
- **Intenção + Estado:** identificar a intenção do usuário e manter um estado ativo da interação.

O foco agora não é só “o que você pergunta”, mas **“como seu sistema IA é desenhado para entender, lembrar e agir”**.

## **Prompt bom não compensa um sistema ruim**

Você pode ter o melhor prompt do mundo. Mas se o seu sistema:

- Não lembrar o que o usuário falou 5 minutos atrás,
- Não conseguir buscar uma informação em tempo real,
- Não conseguir se adaptar ao seu público ou nicho…

Ele **vai falhar**.

**Prompt Engineering** virou só uma pequena parte do quebra-cabeça. O que realmente diferencia produtos modernos com IA é o quanto você consegue **engenheirar o contexto de forma escalável e adaptável**.

## **Quer trabalhar com IA? Aprenda Context Engineering.**

Assim como no início da web bastava saber HTML, mas depois vieram CSS, JS, backend, APIs... o universo de IA está trilhando o mesmo caminho.

Se você está construindo algo com LLMs em 2025, você precisa dominar:

- **LangChain / LangGraph / Agents SDK da OpenAI**
- **Tool calling**
- **Cache de embeddings e bases vetoriais**
- **Roteamento de intenção**
- **Memória e segmentação de contexto**

Esses são os novos fundamentos. E dominar o **Context Engineering** significa saber como usar cada peça disso de forma estratégica para criar **soluções reais**.

## **Conclusão**

Se você ainda está focando 100% em escrever bons prompts, você está preso em 2022.

Em 2025, as aplicações que estão transformando mercados usam LLMs com **contexto dinâmico, inteligente e adaptativo**. Isso exige uma mentalidade de engenharia de sistemas, não apenas criatividade textual.

**Context Engineering é o que vem depois do Prompt.**

Estude. Construa. Teste.

👉 [github.com/davidkimai/Context-Engineering](https://github.com/davidkimai/Context-Engineering)


Prompt Engineering já está ficando no passado. Agora, quem quer criar soluções reais com IA precisa dominar o Context Engineering.


Todos os dias a mesma pergunta. Como começo em Python? então esse é o guia para você começar seus estudos, não vai ter código, vai ter o caminho que você precisa seguir para alcançar seu objetivo de aprender.

## Introdução

Python é uma linguagem de programação de alto nível, versátil e fácil de aprender. É amplamente utilizada em diferentes áreas, desde desenvolvimento web até ciência de dados e inteligência artificial. Se você está interessado em iniciar sua jornada de programação com Python, este guia irá ajudá-lo a dar os primeiros passos. Vamos explorar os conceitos básicos, configurar seu ambiente de desenvolvimento e oferecer recursos úteis para você começar.

## Instalação do Python

Antes de começar a programar em Python, você precisará instalar a linguagem em seu computador. Siga as etapas abaixo para configurar seu ambiente de desenvolvimento:

- **Baixe o Python:** Acesse o site oficial do Python em python.org e navegue até a seção de downloads. Lá, você encontrará a versão mais recente do Python disponível para download. Escolha a versão adequada ao seu sistema operacional (Windows, macOS ou Linux) e clique no link de download.

- **Instale o Python:** Após concluir o download, execute o arquivo de instalação e siga as instruções fornecidas pelo instalador. Certifique-se de marcar a opção "Adicionar Python ao PATH" durante a instalação, para que o Python seja facilmente acessível a partir do prompt de comando ou terminal.
  
- **Verifique a instalação:** Abra o prompt de comando (Windows) ou o terminal (macOS/Linux) e digite o comando python --version. Isso exibirá a versão do Python instalada em seu sistema, confirmando que a instalação foi bem-sucedida.
  
## Editor de Texto ou Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE)

Depois de instalar o Python, você precisará de um editor de texto ou um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para escrever seu código. Existem várias opções disponíveis, e você pode escolher a que melhor se adapte às suas preferências. Aqui estão algumas sugestões populares:

- **Visual Studio Code (VS Code):** Um editor de texto altamente configurável, leve e gratuito, que oferece uma experiência agradável para programar em Python. Você pode baixar o VS Code em code.visualstudio.com e instalar extensões específicas para Python, como "Python" (Microsoft) e "Python Docstring Generator" (Nils Werner).

- **PyCharm:** Um ambiente de desenvolvimento Python poderoso e completo, desenvolvido pela JetBrains. O PyCharm possui uma versão gratuita (Community Edition) e uma versão paga (Professional Edition) com recursos avançados. Você pode baixar o PyCharm em jetbrains.com/pycharm e seguir as instruções de instalação.
  
- **Jupyter Notebook/JupyterLab:** Uma plataforma interativa baseada em navegador que permite criar e compartilhar documentos com código, visualizações e texto explicativo. O Jupyter Notebook é instalado automaticamente quando você instala o Python usando a distribuição oficial. Para abrir o Jupyter Notebook, basta digitar jupyter notebook no prompt de comando ou terminal.
Primeiros Passos em Python

Agora que você tem o Python instalado e um ambiente de desenvolvimento configurado, vamos dar os primeiros passos na linguagem. Aqui estão alguns conceitos básicos para você começar:

- **Interpretador Python:** O Python é uma linguagem interpretada, o que significa que você pode executar o código linha a linha. Você pode iniciar o interpretador Python digitando python no prompt de comando ou terminal. Isso abrirá o prompt interativo do Python, onde você pode experimentar e executar código imediatamente.
  
- **Scripts Python:** Além de executar o código interativamente, você também pode escrever scripts Python em arquivos com a extensão .py. Os scripts são arquivos contendo código Python que podem ser executados diretamente. Use um editor de texto ou IDE para criar um arquivo .py, escreva seu código Python e salve-o. Em seguida, você pode executar o script digitando python nome_do_arquivo.py no prompt de comando ou terminal.

Sintaxe Básica: A sintaxe do Python é conhecida por sua clareza e legibilidade. Aqui estão alguns exemplos de sintaxe básica:

```python
## Exemplo de código Python
nome = "João"
idade = 25

if idade >= 18:
    print("Você é maior de idade!")
else:
    print("Você é menor de idade!")
```

- **Documentação e Recursos:** A documentação oficial do Python é uma excelente fonte de informações e referência. Você pode acessar a documentação em docs.python.org para aprender mais sobre os recursos da linguagem, bibliotecas padrão e práticas recomendadas. Além disso, existem inúmeros tutoriais, cursos online e comunidades de Python que podem ajudá-lo em sua jornada de aprendizado.

## Recursos Adicionais

- **Python.org:** O site oficial do Python (python.org) oferece uma vasta quantidade de recursos, incluindo documentação, tutoriais, guias e exemplos de código. Navegue pelo site para explorar os recursos disponíveis e ficar atualizado com as últimas notícias e atualizações da linguagem.
  
- **Python Package Index (PyPI):** O PyPI é o repositório oficial de pacotes Python, onde você pode encontrar uma ampla variedade de bibliotecas e módulos adicionais para estender a funcionalidade padrão do Python. Você pode explorar o PyPI em pypi.org e encontrar pacotes para diferentes propósitos, como processamento de dados, aprendizado de máquina, visualização, entre outros.
  
- **Comunidades de Python:** Participar de comunidades de programadores Python pode ser extremamente benéfico para o seu aprendizado. Existem fóruns, grupos de discussão e plataformas online onde você pode interagir com outros desenvolvedores, fazer perguntas e compartilhar conhecimentos. Alguns exemplos populares são o subreddit r/Python, o fórum oficial do Python (python-forum.io) e o Stack Overflow (stackoverflow.com).

- **Livros e Tutoriais Online:** Há uma grande variedade de livros e tutoriais online disponíveis para ajudar você a aprender Python. Alguns livros populares para iniciantes incluem "Python Crash Course" de Eric Matthes, "Automate the Boring Stuff with Python" de Al Sweigart e "Learning Python" de Mark Lutz. Além disso, existem várias plataformas online que oferecem cursos interativos, como o Coursera, Udemy, Codecademy e DataCamp.
  
- **Projetos Práticos:** Uma das melhores maneiras de aprimorar suas habilidades em Python é através da prática. Comece a desenvolver pequenos projetos pessoais para aplicar o que você aprendeu. Por exemplo, você pode criar um programa para gerar números primos, desenvolver um aplicativo de lista de tarefas ou construir um web scraper para extrair dados de um site. A medida que você avança, você pode assumir projetos mais complexos e desafiadores.
  
- **Conferências e Meetups:** Participar de conferências e meetups locais ou online é uma excelente maneira de se conectar com outros desenvolvedores Python e ficar por dentro das últimas tendências e avanços na linguagem. Procure por eventos próximos à você ou por conferências online, onde você pode assistir a palestras, participar de workshops e fazer networking com profissionais da área.
  
## Onde o Python se encaixa

À medida que você avança em sua jornada de aprendizado em Python, você descobrirá que a linguagem possui uma ampla gama de recursos e bibliotecas disponíveis para diferentes áreas de aplicação. Aqui estão algumas áreas específicas em que Python se destaca:

- **Desenvolvimento Web:** Python é amplamente utilizado no desenvolvimento web. Com frameworks populares como Django e Flask, você pode criar aplicativos web robustos, escaláveis e seguros. Além disso, bibliotecas como BeautifulSoup e Selenium facilitam a extração de dados de páginas web e a automação de tarefas relacionadas à web.

- **Análise de Dados e Ciência de Dados:** Python é uma escolha popular para análise e manipulação de dados. Bibliotecas como NumPy, Pandas e Matplotlib fornecem poderosas ferramentas para análise, visualização e processamento de dados. Além disso, frameworks como TensorFlow e PyTorch são amplamente utilizados em projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

- **Automação de Tarefas e Scripting:** Python é uma ótima opção para automação de tarefas e scripting. Com suas bibliotecas integradas, é possível criar scripts que automatizam tarefas repetitivas, processam arquivos em lote e interagem com outros sistemas e serviços.

- **Aplicações de Desktop:** Embora seja mais conhecido por suas aplicações web e científicas, Python também pode ser usado para desenvolver aplicativos de desktop. Bibliotecas como Tkinter, PyQt e wxPython permitem a criação de interfaces gráficas de usuário (GUI) interativas e amigáveis.

Lembre-se de que a prática contínua é fundamental para aprimorar suas habilidades em Python. À medida que você ganha confiança, experimente projetos mais desafiadores e participe de comunidades online para trocar conhecimentos e aprender com outros programadores Python.

## Dicas Avançadas e Boas Práticas

À medida que você avança em seu aprendizado em Python, é importante seguir algumas dicas avançadas e boas práticas para escrever código limpo, eficiente e legível. Aqui estão algumas sugestões:

- **Siga as convenções de estilo:** Python tem um guia de estilo oficial chamado PEP 8, que define diretrizes para a formatação de código Python. É altamente recomendado seguir essas convenções para tornar seu código mais legível e consistente. Algumas ferramentas, como o linter Flake8, podem ajudar a identificar problemas de estilo automaticamente.

- **Utilize comentários e docstrings:** Comentários e docstrings são recursos importantes para documentar seu código e torná-lo mais compreensível para você e outros desenvolvedores. Use comentários para explicar partes do código que possam ser menos óbvias e escreva docstrings para documentar funções, métodos e classes.

- **Evite repetição de código:** Repetição de código é um sinal de código não otimizado e difícil de manter. Procure por oportunidades de reutilizar código usando funções e classes. Dessa forma, você pode evitar a duplicação e simplificar a manutenção.

- **Use bibliotecas e módulos:** Python tem uma ampla variedade de bibliotecas e módulos disponíveis que podem ajudá-lo a realizar tarefas comuns de maneira eficiente. Em vez de reinventar a roda, pesquise se existe uma biblioteca adequada para a funcionalidade que você precisa e utilize-a em seu projeto.

- **Trate exceções corretamente:** Erros e exceções são inevitáveis na programação. Certifique-se de tratar exceções corretamente em seu código para lidar com situações inesperadas. Use blocos try-except para capturar exceções específicas e tome ações apropriadas em caso de erros.

- **Realize testes unitários:** A prática de realizar testes unitários é essencial para garantir a qualidade do seu código. Aprenda a escrever testes para suas funções e métodos e execute-os regularmente para verificar se tudo está funcionando corretamente.

- **Aprenda estruturas de dados e algoritmos:** Dominar estruturas de dados e algoritmos é fundamental para se tornar um programador eficiente. Dedique algum tempo para estudar diferentes estruturas de dados (como listas, dicionários e conjuntos) e algoritmos populares (como ordenação e pesquisa). Isso o ajudará a resolver problemas de forma mais eficiente.

- **Mantenha-se atualizado:** Python é uma linguagem em constante evolução. Mantenha-se atualizado com as últimas versões do Python e das bibliotecas que você utiliza. Acompanhe as notícias, blogs e comunidades online para ficar por dentro das novidades e melhores práticas.

## Além disso, você pode considerar aprofundar seu conhecimento em tópicos específicos, como:

- **Programação Orientada a Objetos (POO):** Python suporta programação orientada a objetos, o que permite a criação de classes, objetos e herança. Aprender os princípios da POO é fundamental para desenvolver aplicativos complexos e modularizados.
  
- **Concorrência e Paralelismo:** Python oferece recursos para lidar com programação concorrente e paralela, permitindo que você execute várias tarefas simultaneamente e aproveite melhor os recursos do sistema. Bibliotecas como asyncio, threading e multiprocessing podem ser exploradas para esses fins.

- **Bancos de Dados:** Python tem suporte a vários bancos de dados, como SQLite, MySQL e PostgreSQL. Aprender a interagir com bancos de dados usando bibliotecas como SQLAlchemy ou Django ORM pode ser valioso para o desenvolvimento de aplicativos que requerem armazenamento de dados.

- **Interfaces Gráficas de Usuário (GUI):** Se você deseja criar aplicativos com interfaces gráficas, pode explorar bibliotecas como PyQt, wxPython ou tkinter para criar interfaces de usuário interativas e intuitivas.

- **Desenvolvimento Web Avançado:** Além dos frameworks populares mencionados anteriormente, você pode aprofundar seus conhecimentos em desenvolvimento web explorando conceitos como autenticação de usuário, APIs RESTful, escalabilidade e segurança.

- **Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial:** Python é uma escolha popular para projetos de aprendizado de máquina e IA. Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow e PyTorch oferecem recursos poderosos para treinar e implantar modelos de machine learning e deep learning.

## Conclusão

À medida que você avança em sua jornada de aprendizado em Python, lembre-se de se desafiar com projetos práticos, colaborar com outros desenvolvedores e continuar estudando. A documentação oficial do Python, tutoriais online, cursos e livros são recursos valiosos para aprofundar seus conhecimentos e se manter atualizado com as melhores práticas.

Em resumo, Python é uma linguagem versátil e repleta de recursos. Seu aprendizado em Python pode abrir uma variedade de oportunidades de carreira e permitir que você desenvolva uma ampla gama de aplicações. Aproveite sua jornada de aprendizado e divirta-se explorando o mundo da programação com Python!
E se você quiser aprender realmente do zero ao avançado com Python abriu o pré-cadastro do nosso curso, [acesse aqui.](https://forms.gle/oERFig1rGZ33UQi6A)


Esse artigo é para você iniciante em programação.

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