Como criar aplicativos com Context Engineering e IA
Descubra como usar Context Engineering, prompts estruturados e as LLMs mais avançadas para desenvolver aplicativos incríveis sem precisar programar.
Por que isso é importante
Criar aplicativos complexos está cada vez mais acessível graças à inteligência artificial. Com métodos como Context Engineering e plataformas como Kiro e Cloud Code, até quem não sabe programar pode transformar ideias em software real com eficiência.
Chegou a era da programação sem código
Recentemente tivemos o boom da plataforma Kiro, da Amazon. Ela é comparada ao VS Code, mas com uma diferença: transforma instruções em design, tarefas técnicas e arquitetura de forma automática. Você descreve e ela estrutura tudo para que a IA desenvolva seu app.
ℹ️Atenção
A Kiro não é a única ferramenta fazendo isso. O Cloud 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 a prática de criar múltiplos arquivos e especificações que guiarão a IA no desenvolvimento de um app. Isso é conhecido como Spec Driven Development: você primeiro cria os documentos, depois a IA executa com base neles.
Os três pilares do Context Engineering
Como isso funciona na prática
Um 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 para projetar seu app.
Ferramentas que já embarcaram nessa mudança
Kiro by Amazon
IDE inteligente que gera estrutura completa de apps com IA.
Cloud 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 para Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4. Eles são altamente eficazes para 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 chamados 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 um framework criado para organizar os arquivos e prompts em fases, simulando um time de projeto completo — desde UX até QA — usando apenas agentes IA.
Etapas do Método BeMad
Forme seu time com arquivos inteligentes
No BeMad, cada “agente” é representado por um arquivo que descreve o que aquele personagem IA deve fazer. Assim, é possível 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 um SaaS caro e genérico, os negócios podem montar 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 um expert IA para um nicho é um 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