Escrever um bom pedido de código do zero toda vez cansa. Ter modelos prontos para cada tarefa resolve: você copia, preenche os colchetes e envia. Aqui estão modelos para as seis tarefas mais comuns, do código novo à documentação. Para entender o método geral de programar com IA, com tipos de ferramenta e cuidados de segurança, veja como usar inteligência artificial para programar.
Antes de tudo: o bloco de contexto
Todos os modelos abaixo funcionam melhor se a conversa começar com um bloco fixo. Escreva uma vez por projeto e cole no início:
A última regra é a mais valiosa. Em vez de adivinhar, a IA esclarece o que ficou vago. Antes de colar qualquer código, tire senhas, chaves de API, tokens e dados reais de pessoas.
Criar uma função e explicar código
Criar uma função
Dar um exemplo de entrada e de saída elimina a maior parte dos mal-entendidos. A lista de suposições mostra o que a IA decidiu por conta própria.
Explicar um trecho
Útil para código antigo, de outra pessoa ou gerado pela própria IA numa conversa anterior. Se a explicação ainda deixar dúvida, peça um exemplo concreto: “mostre o que acontece, passo a passo, quando a entrada é [valor]”.
Achar e corrigir um bug
Pedir as causas antes da correção evita o conserto no escuro, que esconde o problema em vez de resolvê-lo. Se o erro é difícil de localizar, use uma variação:
Para aprender a interpretar as mensagens sozinho, veja como ler mensagens de erro e depurar código.
Escrever testes
Dois cuidados. Primeiro, rode os testes e veja se passam pelo motivo certo: um teste que nunca falha não protege nada. Segundo, confira se os valores esperados estão corretos, porque a IA pode escrever o teste a partir do código com erro e confirmar o próprio erro. Se testes ainda são novidade, leia testes automatizados: o que são e por que fazer.
Refatorar e documentar
Refatorar
Refatore com testes já passando. Rode os mesmos testes depois. Se algum quebrar, a refatoração mudou o comportamento.
Documentar
Para o projeto inteiro:
Confira se os comandos do README funcionam de verdade. A IA costuma escrever comandos plausíveis que não existem no seu projeto.
Revise antes de aceitar qualquer resultado
Nenhum modelo de prompt garante código certo. Antes de usar:
- Rode o código com dados de exemplo, nunca direto em dados reais.
- Confira se funções e pacotes existem na documentação oficial e na versão que você usa.
- Leia o que mudou. Se não entende um trecho, use o modelo de explicação.
- Pergunte pelos riscos: “que entradas podem quebrar este código?” e “há alguma falha de segurança aqui?”.
- Salve a versão que funciona antes do próximo pedido, de preferência com Git.
O roteiro completo de conferência está em como revisar código gerado por IA.
Para começar, copie o bloco de contexto e os seis modelos para um arquivo de texto do seu projeto, preencha a parte fixa e use o primeiro modelo na próxima tarefa. Com o tempo, ajuste as frases ao que funciona com você, e esse arquivo vira a ferramenta mais útil da sua rotina com IA.