Bom, pessoal, no vídeo anterior eu estava falando aqui para vocês, por exemplo, sobre implementação. Então, um dos itens aqui de implementação é contextualização, para fazer com que a IA consiga, por exemplo, entender melhor o seu contexto, ou até mesmo para que você consiga documentar, por exemplo, aquilo que você quer desenvolver. Então, eu vou dar um exemplo novamente bem simples de como que você, por exemplo, pode gerar um contexto daquilo que você vai desenvolver para ficar registrado, para que a IA possa ler, que o seu chefe possa ler, que a empresa consiga entender, inclusive para você ter mais clareza daquilo que você quer trabalhar. Então, por exemplo, eu tenho aqui somente, novamente, um prompt. Novamente, um único prompt que chama-se, nesse caso aqui, eu criei aqui com um assistente chamado Context Generator. Eu vou dar aqui um novo projeto. E baseado aqui, eu sou um GPT Project Advisor. Estou aqui para elaborar um documento de contexto. Vamos começar entendendo do que se trata. Eu vou colocar aqui, olha, quero desenvolver um clone do Instagram, por exemplo. O meu diferencial é que vou conseguir compartilhar a tela do meu computador fazer lives com mais de 10 pessoas e postar vídeos de até 10 gigas de alta qualidade. Pessoal, tô escrevendo a primeira coisa que veio na minha cabeça tá? Então, olha só a gente já tem uma boa base pra essa visão geral. Aqui tá um rascunho inicial do contexto e a visão geral do seu projeto. Então, ó, o projeto Visa desenvolveu o clone do Instagram com funcionalidades expandidas voltadas pra criadores de conteúdos profissionais que desejam maior liberdade, né? Os participantes estão 10 participantes simultâneos, ou pilares de vídeo de 10 gigas, o foco está em oferecer. Essas informações estão corretas? Eu gostaria de editar algo? Estão corretas. E aqui ela já vai seguindo, né? Ótimo, agora vamos detalhar o problema que o seu projeto busca resolver. Pense no que existe hoje que está alinhado ou insatisfeito. Por exemplo, plataformas atuais não permitem lives, não suportam vídeos. É exatamente esses problemas que você citou. Então, quando você começa a perceber, ele já tem mais uma parte do rascunho, trazendo o problema atual que tem hoje. Então, ele já rascunha pra mim o meu problema atual. Essas barreiras e etc. Tá tudo certo? Tudo certo. Agora ali, ó. Objetivos e resultados esperados. Ó aqui. Quais são as suas metas principais com essa plataforma? Quero jovens de 25 a 45 anos que estejam na faculdade e queiram usar essa plataforma conhecer novos colegas de classe e também compartilhar material ao vivo sobre as provas. Então, se você começa a perceber aqui, eu já estou dando mais informação e ele já começa a trazer aqui para mim. Objetivos e resultados esperados. Ele tem como objetivo fornecer a plataforma social interativa, voltados para a justa, a conexão dos colegas, os resultados esperados, atingir pelo menos 5 mil usuários no primeiro ano. Ele está dando aqui já para mim sugestões de como eu posso ter resultado. Eu posso falar, o resultado é ter mil usuários apenas e lançar o MVP em um mês, né? E inicialmente os vídeos terão um giga, mas depois de seis meses, dez gigas, por exemplo. Então, novamente, ele vai resumir aqui pra mim, lançar um MVP, alcançar meus usuários, permitir lives, etc. Ele começa a sugerir um monte de coisa, tá tudo certo? Tudo certo. E ele vai seguindo aqui pra mim. Então, quais são as funcionalidades? O que vai ter? Eu vou colocar isso mesmo. Tudo que você colocou. Tô colocando aqui somente pra gente andar rápido com isso aqui. Com base nisso, aqui tá o rascunho da sessão escopo e funcionalidades. Então, ó, funcionalidades, feed, postagem, realização e etc. Funcionalidades previstas. Perceba, galera, eu vou interagindo, eu peço para ela mudar o que eu quero, eu peço isso, mas o nível de agilidade que eu tenho é muito grande. Essas funcionalidades estão acordos? Sim, estão acordos aqui. Agora vamos para a arquitetura ou abordagem técnica. Então, quando eu criei esse context generator, pessoal, eu separei, só para entender em duas etapas uma etapa que eu separei é entender o produto e o desafio, a outra etapa é entender a parte técnica tá, então isso aí é importante pra você se ligar, nesse caso que eu fiz, mas novamente, com um prompt eu consigo fazer ela me entrevistar em duas categorias diferentes vou colocar vou usar usar Go, FFmpeg hospedar na AWS vou trabalhar com Redis para cache vou fazer vou trabalhar com testes automatizados, usando o Postgres. Estou escrevendo um monte de coisa aqui, tá? Mas aqui ele já começou a trazer informações importantes de banco de dados, cache, processamento de mídia, infraestrutura, testes. Está adequado? Sim. Agora ele começa a trabalhar aqui com riscos. Dependência de terceiros, restrições legais, riscos de prazo apertado. Então, você já tem em mente? Use esses que você colocou. E aqui, novamente, está os rascunhos de dependências, restrições e tudo mais, e riscos. Então, ele gerou, novamente, toda essa informação aqui, galera. E, novamente, pessoal, eu sei que não é a coisa necessariamente mais agradável do mundo ficar olhando alguém digitando no GPT, mas eu quero que você entenda a dimensão que você pode chegar com o prompt. Esses cenários estão bons? Sim. Aí tem observação final e últimos pontos. Quais são as observações finais? Então aqui ele está meio que dando um resumo, o que vai ser feito, etc. Vou falar sim, tudo ok. Uma vez que eu tenho um documento, por exemplo, como esse, simplesmente a gente vai conseguir ter e dar mais contexto para a nossa inteligência artificial. Mas, novamente, pessoal, tudo isso só é possível por conta de um prompt. E aqui ela já gerou um arquivo Word para mim, um PDF. Quero apenas texto aqui no chat. E ele vai gerar o resultado. Eu não vou baixar arquivo para mostrar para vocês, né? E aqui ela gerou agora aqui pra gente. Então temos contexto e visão geral, problema que eu quero resolver, os objetivos, os resultados, o escopo de funcionalidades, arquitetura e abordagem técnicas, dependências e restrições, riscos, observações finais e etc. Ou seja, né? Obviamente que eu não fiquei indo a fundo nesse documento, mas a gente consegue melhorar isso pra caramba. A gente já tem o nosso draft. E o mais importante de tudo, como eu disse, tá? A forma de como você gera essas interações é a forma de como ela vai se comportar, te entrevistar, verificar informações e tudo mais, tá? E ao longo, te entrevistar, verificar informações e tudo mais. E ao longo desse curso, você vai perceber que pra cada detalhe que a gente tá vendo nisso aqui, tem às vezes é uma frase, é uma palavra que você coloca no prompt que muda o comportamento da IA. Às vezes mudar uma pequena frase, uma sentença vai fazer dar água pro vinho que a forma de como ela vai interagir com você ou da forma como ela vai gerar um código, mude completamente, tá? E por isso que eu quero sempre deixar cada vez mais claro, tá? Quando você fala de prompting engineering a gente tá falando de técnicas, tá? E quando a gente tá falando de técnicas, você vai entender que a gente tem diversas categorias, a gente já vai ver isso mais pra frente, mas uma vez que você entende essas categorias e escreve isso, você tem clareza daquilo que você quer que a IA faça, tá? Então, isso aí é um dos pontos mais importantes que eu consigo perceber, porque pra cada tipo de prompt, você tem um caso de uso diferente fechou? Então é isso aí