Entenda a Engenharia de Contexto Antes Que o Hype Passe (e Você Fique Pra Trás)

Créditos para Léo Andrade
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Neste vídeo, você vai entender o que é Engenharia de Contexto, um termo que está ganhando força no universo da Inteligência Artificial. Com base em fontes confiáveis, como o artigo de Sundeep Teki publicado em seu blog, este conteúdo explica de forma clara e acessível por que a Engenharia de Contexto está surgindo como uma alternativa mais robusta ao Prompt Engineering tradicional.

Você vai descobrir como o foco em fornecer contexto estruturado e relevante pode melhorar drasticamente a performance dos modelos de linguagem, por que isso é essencial para LLMs escaláveis e como esse conceito se conecta com outras ideias emergentes, como o chamado Vibe Coding.

Se você trabalha com IA, usa ferramentas como GPT, ou quer se manter atualizado com as mudanças no desenvolvimento assistido por inteligência artificial, este vídeo é para você. Prepare-se para uma abordagem profunda, cheia de analogias, referências reais e explicações detalhadas no estilo que você já conhece.

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1 Crônicas 16:28

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#inteligênciaartificial #vibecoding #lowcode

00:00 – O que é Engenharia de Contexto e Por Que Você Precisa Saber Disso Agora
01:22 – A Origem do Termo: Cunhado por Sandeep Tech
01:50 – O Problema do Prompt Engineer: Por Que o Jogo Mudou
02:49 – A Diferença Entre Prompt Engineer e Engenharia de Contexto
03:45 – Prompt Engineer: Instruções Diretas e Pontuais
04:10 – Engenharia de Contexto: Montando o Cenário Completo para a IA
05:42 – Os Quatro Pilares da Engenharia de Contexto
06:07 – 1º Pilar: Writer – Persistência da Memória
06:36 – 2º Pilar: Select – Recuperando o Essencial (Conceito de RAG)
07:06 – 3º Pilar: Compress – Resumindo Informações sem Perder o Essencial
07:36 – 4º Pilar: Isolate – Isolando Contextos para Evitar Confusão
08:27 – Engenharia de Contexto na Prática: Exemplos Reais
08:54 – Casos de Uso: Assistentes Internos em Empresas, Jurimetria e Chatbots com IA
11:00 – Desafios da Engenharia de Contexto
11:22 – Desafio 1: Custo Computacional e Consumo de Tokens
11:47 – Desafio 2: Falha no Uso do Contexto e “Context Collapse”
12:47 – Desafio 3: Limitações da Janela de Contexto
13:32 – Desafio 4: Dados Privados e Contextos Dinâmicos
14:09 – O Futuro da Engenharia de Contexto
14:36 – Tendências: Modelos que Abstraem Melhor e Memória Persistente
15:26 – Conexão com Fontes Externas em Tempo Real
15:48 – Contextos Verticalizados e o Surgimento dos “Vertical AI Agents”
16:42 – Ferramentas Visuais e a Habilidade de Traduzir Problemas de Negócio
17:08 – Reflexões Finais: A Engenharia de Contexto é uma Mentalidade
17:55 – Quem Constrói Contexto, Controla a IA