Tudo é Context Engineering
Quem nunca se viu quebrando a cabeça para entender por que algo que funcionava perfeitamente no notebook simplesmente desaba ao chegar na mão do usuário? Às vezes, a falha não está no código, nem na infraestrutura, mas no contexto em que tudo está rodando. E é aí que entra esse conceito que anda me fascinando cada vez mais: Context Engineering.
Pouca gente fala disso fora dos círculos mais técnicos ou do hype dos LLMs, mas pra mim Context Engineering é muito maior do que só trabalhar com IA generativa. É quase como aprender a programar o “mundo ao redor” do seu software. Entender que código, dados, prompts, infraestrutura e as pessoas que interagem com tudo isso, usuários, stakeholders, devs, formam juntos, o contexto que dita se a sua aplicação vai ter sucesso ou se vai se tornar apenas mais um software que ninguém quer usar.
Context Engineering: o fim do “vibe coding”
os últimos tempos, o termo “vibe coding” virou moda, muito por conta do Andrej Karpathy. É aquele estilo de programar meio “na intuição”, jogando prompts nos LLMs, copiando o código que sai e pronto. Funciona até bem para hackathons ou MVPs rápidos, mas começa a ruir quando você quer escalar ou botar algo sério em produção. Não sou eu que estou dizendo: uma pesquisa da Qodo mostrou que 76,4% dos desenvolvedores ainda têm baixa confiança para colocar código gerado por IA direto em produção sem revisão humana. E é compreensível. Porque o grande vilão nessa história tem nome: falta de contexto.
“Intuição não escala. Estrutura sim.” - Cole Medin
Sem contexto, até o melhor LLM do planeta vai alucinar, errar chamadas de API, usar variáveis que não existem ou ignorar nuances da sua arquitetura. É como pedir pra alguém escrever um capítulo no meio de um livro sem ter lido as páginas anteriores. E é justamente pra resolver isso que surge o Context Engineering. Muita gente está chamando isso de “the next big thing” para IA. E sinceramente, eu também acho que é.
Context Engineering, na definição inspirada tanto no Karpathy quanto no Tobi, da Shopify, é:
“A arte de fornecer todo o contexto necessário para que uma tarefa seja solucionável pelo LLM.”
Só que vai muito além de simplesmente escrever um prompt bonitinho. Aqui a ideia é tratar contexto como um ativo de engenharia, tão importante quanto código ou arquitetura. E exige trabalho prévio: documentação, exemplos, regras, memória, histórico. É criar um ecossistema de informações no qual a IA consegue operar de forma confiável e gerar resultados robustos.
Context Engineering na vida real
O que mais me atrai em Context Engineering é o aspecto end-to-end do aprendizado. Não é teoria pura. É vivência. É o que acontece quando você bota uma aplicação no ar, começa a receber feedback do cliente, toma umas pancadas e vai descobrindo onde está a real fronteira entre a teoria bonita e a realidade. O contexto não é só técnico, mas também humano, cultural, operacional.
E aí começa a ficar claro que Context Engineering é um conjunto de peças que precisam se encaixar para as coisas funcionarem. Por exemplo:
Prompt Engineering é só a pontinha do iceberg. Continua importante, mas não resolve tudo sozinho.
Structured Output vira fundamental. Não adianta ter respostas genéricas: você precisa de dados estruturados, previsíveis, fáceis de integrar no seu pipeline.
State History & Memory é crítico. Sem memória do que já foi dito ou feito, a IA age como se estivesse sempre conhecendo o sistema pela primeira vez.
Exemplos de código e “gotchas” ajudam a IA a entender não só como algo se faz, mas também o que não fazer.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) dá o poder de buscar dados externos ou documentos para que a IA não opere no vácuo.
Tudo isso exige investimento prévio. Não basta jogar meia dúzia de prompts no chat. Estamos falando de preparar arquivos Markdown com regras globais, documentação detalhada, exemplos, templates de arquitetura.
“Quem ignora o contexto não está apenas escrevendo código. Está empilhando dominós que mais cedo ou mais tarde vão cair.”
Benefícios e riscos
O esforço pode parecer alto, mas vale cada minuto investido. O Context Engineering ajuda a reduzir alucinações, gera código mais robusto, pronto para produção e, a longo prazo, economiza tempo, justamente por evitar retrabalho, bugs misteriosos e horas perdidas tentando entender por que as coisas não funcionam.
Além disso, integra melhor a IA ao pipeline profissional de desenvolvimento, transformando ela numa parceira de verdade e não num gerador aleatório de snippets de Stack Overflow.
Claro, não é uma bala de prata. Existem riscos importantes, como prompt injection, data leakage, model poisoning. Se você estiver mexendo com IA em produção, recomendo fortemente estudar tópicos como o OWASP Top 10 for LLMs.
Pra mim, Context Engineering é também a cura para a síndrome do “mas aqui na minha máquina funciona”. É pensar a solução como algo vivo, interdependente, que respira o mesmo ar que as pessoas que vão usá-la. É o elo entre engenharia, produto e realidade.
Conclusão: de vibe a engenharia
Talvez essa seja a grande virada de chave que Context Engineering traz: parar de ver contexto como detalhe periférico e começar a tratá-lo como parte essencial da arquitetura. Porque, no fim das contas, nenhum sistema existe no vácuo. E cada bug, cada surpresa em produção, é quase sempre um alerta de que algo no contexto foi ignorado ou mal compreendido.
O que me fascina nisso tudo é que Context Engineering não é só moda. É o passo inevitável se queremos usar IA de forma séria, produtiva e segura no desenvolvimento de software. E acho que estamos só no começo.
Fontes: