Se você já pediu para a IA “fazer um código aí” e recebeu uma resposta superficial ou genérica, já entendeu o problema: seu prompt está fraco. Um bom prompt é como uma especificação de software: quanto mais claro, detalhado e estruturado, melhor será o resultado.
Então aqui vai 3 prompts para devs que funcionam, seguindo um template simples que vai elevar o nível das suas interações com IA.
O que um bom prompt precisa ter
Um prompt bem construído não é apenas um pedido solto. Ele deve conter:
- Contexto – O que você está fazendo agora no projeto.
- Objetivo – O que você quer alcançar com a resposta.
- Stack – Linguagem, framework ou tecnologia usada.
- Regras – Considerações sobre performance, segurança ou padrões de código.
- Entrada/Saída – Exemplos claros quando possível.
- Extras (opcional) – Testes automatizados, explicações curtas, documentação.
Com isso, você deixa a IA “na mesma página” que você, evitando interpretações vagas.
Exemplo 1 — Criando uma rota segura
“Estou desenvolvendo uma API REST em Node.js usando Express. Preciso criar uma rota POST /users que valide os dados recebidos usando Joi, retorne erros padronizados e siga boas práticas de segurança. Inclua testes unitários com Jest.”
✅ Por que funciona: Dá contexto (API REST), especifica stack (Node.js, Express, Joi, Jest), impõe padrões (boas práticas, erros padronizados) e define objetivo claro (rota funcional com testes).
Exemplo 2 — Melhorando performance de frontend
“Tenho um componente React pesado que lista 500 itens. Quero que você otimize o código usando memoização e lazy loading de imagens. Mostre antes/depois e explique brevemente as melhorias de performance.”
✅ Por que funciona: Traz contexto (componente React), objetivo (otimizar), stack (React), regras (memoização, lazy loading) e pede um comparativo com explicação para aprendizado.
Exemplo 3 — Refatorando com padrão de design
“Estou trabalhando com Python e preciso refatorar um código que processa dados CSV para usar o padrão Strategy. O código deve ser flexível para futuros formatos de dados, incluir docstrings e testes unitários com pytest.”
✅ Por que funciona: Define linguagem (Python), objetivo (refatorar aplicando pattern), regras (flexibilidade, docstrings) e extras (testes com pytest), garantindo que a IA entregue algo estruturado e pronto para uso.
Conclusão e CTA
Quanto mais você treina a clareza no seu prompt, mais útil e precisa será a resposta da IA. Troque o “faz aí pra mim” pelo “faça isso, com essas regras e este contexto”. Quando você começar a usar esse modelo, vai perceber que suas respostas serão bem mais detalhadas e sem tantas alucinações da IA.
📌 Desafio para a comunidade: Pegue um dos seus últimos prompts que gerou resposta fraca e reescreva usando esse template. Depois, poste lá no Discord da Orange e compartilhe o antes e depois. Vamos ver juntos a diferença!
