Escrever prompts para o Vibe Coding é uma habilidade técnica. Acabei de traduzir o guia oficial de prompts do Lovable, que está repleto de informações práticas. Se você quer investir o mínimo de tempo e dinheiro para maximizar o potencial da IA, recomendo fortemente a leitura deste artigo para ajudar você a abrir sua mente. 🧵👇
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As instruções que você escreve para uma IA são chamadas de "prompts". Quanto mais claro o prompt, mais precisa e eficiente a IA será na construção de interfaces e na escrita de lógica. Simplificando: bons prompts = bons resultados. Prompts são mais do que apenas frases aleatórias. Bem escritas, as IAs podem ajudar você a concluir todo o processo: automatizar tarefas repetitivas, encontrar ideias de depuração mais rapidamente, construir e otimizar fluxos de trabalho, e você não precisa ser um programador para começar.
Seja claro ao escrever um prompt: Escreva em blocos: contexto/tarefa/diretrizes/restrições Forneça o contexto: Não diga apenas "crie uma página de login", especifique a estrutura, ferramentas e detalhes Defina claramente as restrições: Quais bibliotecas usar e qual intervalo exceder, tudo precisa ser escrito A ordem é importante: O início e o fim são os mais críticos, concentre-se na frente e no verso e pode ser repetido Tenha cuidado com o esquecimento: Se o prompt for muito longo, o modelo esquecerá o texto anterior, reitere os pontos-chave quando necessário Conheça seus limites: O modelo não tem bom senso e não conhece as últimas notícias, não presuma que ele preencherá as lacunas por conta própria Trate a IA como um estagiário sério, mas de bom senso. Quanto mais claras as instruções, mais confiáveis os resultados.
Existe uma estrutura fácil de lembrar para escrever prompts: CLEAR (claro); Conciso: seja conciso e direto, sem rodeios; Lógico: seja organizado, explique passo a passo; Explícito: declare claramente o que você quer e o que não quer, de preferência com exemplos; Adaptável: reescreva se não estiver satisfeito e repita repetidamente; Reflexivo: revise métodos de escrita eficazes, resuma e aprimore-os. Seguindo CLEAR, os prompts são mais eficientes e os resultados mais controláveis.
1️⃣ Prompts Estruturados (Rodas de Treinamento): Ao começar a escrever prompts ou ao se deparar com tarefas complexas, a estrutura de quatro partes "Contexto / Tarefa / Diretrizes / Restrições" é a abordagem mais segura. Descreva claramente o contexto, os objetivos, os métodos e as restrições, item por item. É como colocar rodinhas de treinamento na sua IA. Isso força você a pensar claramente sobre seus requisitos, ao mesmo tempo que evita ambiguidades dentro da IA. É ideal para iniciantes ou tarefas grandes.
2️⃣ Depois de se familiarizar com os prompts de conversação, você pode deixar de lado as "rodinhas" e se comunicar naturalmente, como faria com um colega. O segredo é manter uma lógica clara, detalhes completos e evitar ignorar qualquer condição. Por exemplo, descreva pontos funcionais em seções: upload de um avatar, local de armazenamento e tratamento de erros. Isso proporciona mais flexibilidade e é mais adequado para iterações rápidas durante várias rodadas de conversa.
3. Meta-prompting: Uma abordagem mais avançada é usar a IA para ajudar você a reescrever ou otimizar seus prompts. Basicamente, isso envolve usar a IA como especialista em linguagem, ajudando você a identificar ambiguidades e fornecer detalhes adicionais. Por exemplo, você pode pedir à IA para revisar ambiguidades ou gerar frases mais precisas. Essa abordagem pode melhorar rapidamente a qualidade dos prompts, fornecendo essencialmente um coach pessoal de prompts.
4️⃣ Meta Reversa: Após concluir uma tarefa, não a encerre simplesmente. Em vez disso, deixe a IA resumir o processo e gerar um prompt útil para o futuro. Por exemplo, ela pode organizar a causa e a solução de um erro de JWT e, em seguida, gerar um modelo reutilizável para uso futuro. Dessa forma, você pode criar uma biblioteca pessoal de prompts, transformando erros do passado em experiências valiosas.
Dicas avançadas: Zero-Shot vs. Few-Shot: O Zero-Shot simplesmente fornece instruções sem exemplos, permitindo que o modelo conclua a tarefa com base no treinamento existente. É adequado para tarefas comuns, simples e eficientes, como "Traduza esta frase para o espanhol". O Few-Shot, por outro lado, fornece alguns exemplos de entrada e saída em um prompt, o que equivale a "ensinar por exemplo". O modelo continuará escrevendo de acordo com o formato que você demonstrar, tornando-o ideal para controlar o estilo ou lidar com tarefas complexas, como comentários de código ou casos de teste. Sugestão de uso: Experimente o Zero-Shot primeiro e, se os resultados não forem satisfatórios, adicione exemplos do Few-Shot. O Zero-Shot é rápido e direto, enquanto o Few-Shot é mais preciso e controlável.
No Lovable, a IA frequentemente tem "alucinações" — inventando funções, interfaces ou resumos de erros com confiança. É impossível evitar isso completamente, mas o risco pode ser reduzido: Forneça contexto confiável: Insira PRD, processos do usuário, pilha de tecnologia, etc. na base de conhecimento para que a IA tenha uma base real em vez de adivinhar. Anexe dados reais aos prompts: por exemplo, adicione trechos de documentos de API ou exemplos JSON e evite campos ou métodos fictícios. Exija raciocínio passo a passo: Deixe a IA explicar a ideia antes de fornecer o código, o que pode expor possíveis erros. Seja honesto: Escreva claramente "Se você não tem certeza, não invente", e muitos modelos obedecerão. Verificação iterativa: Após obter a saída, deixe a IA verificar ou revisar se ela é consistente com os requisitos. Se você encontrar um resultado que "pareça mágico", certifique-se de revisá-lo e não acredite cegamente nele. Esta é a única maneira de reduzir as alucinações e garantir a precisão da saída.
Quer tornar as ferramentas de IA mais compatíveis? Você precisa entender seu "temperamento" e dicas de uso. Distinga entre dois modos de trabalho: O Modo de Bate-papo é adequado para brainstorming, discussão de soluções ou análise de problemas; ele não modifica seu código diretamente. O Modo Padrão é usado para executar instruções explícitas, como escrever código ou criar componentes. O fluxo de trabalho recomendado é: primeiro "discutir" a solução no Modo de Bate-papo e, em seguida, alternar para o Modo Padrão para "executá-la". (Nota do tradutor: em softwares como o Claude Code, ele é dividido em Modo de Plano e Modo de Execução.) Divida tarefas grandes em pequenas solicitações: Esteja ciente do limite de tamanho de saída da IA (limite de token). Não espere que ela escreva um módulo complexo inteiro de uma só vez; ela pode facilmente quebrar ou ficar confusa no meio do caminho. A melhor abordagem é dividir tarefas grandes em tarefas menores, como gerar uma função por vez. Esclareça suas preferências de formatação e código: a IA não consegue ler sua mente e não conhece os padrões da sua equipe. Você precisa dizer isso explicitamente no prompt, como "Siga as regras ESLint deste projeto" ou "Use o formato markdown para gerar o código", para que ele possa seguir melhor seu estilo.