Context Engineering: O Guia Definitivo para LLMs – Como Projetar o Contexto Que Faz a IA Funcionar de Verdade (IA na Prática Livro 1)

Dar mais informação a uma IA pode deixá-la mais burra. Em 2025, pesquisadores testaram 18 dos modelos mais poderosos do mundo — GPT-4.1, Claude, Gemini — e descobriram que TODOS tiveram desempenho pior à medida que o volume de entrada cresceu. Alguns despencaram de 95% para 60% de precisão.

A maioria das pessoas ainda acredita que mais contexto é sempre melhor. Este livro mostra por que essa crença está errada — e o que fazer a respeito.

Context Engineering é a disciplina de projetar, montar e gerenciar todo o ambiente de informação que um modelo de linguagem vê antes de gerar cada resposta. Não é sobre escrever prompts melhores. É sobre controlar TUDO o que o modelo recebe.

Neste guia prático e direto, você vai aprender:

• Como LLMs realmente processam informação — e por que ignoram o meio do seu input
• O fenômeno “Context Rot” e por que janelas de milhões de tokens não resolvem o problema
• As 4 estratégias que os melhores engenheiros do mundo usam: Escrever, Selecionar, Comprimir e Isolar
• Como a Anthropic alcançou 90% de melhoria usando multi-agentes — com o mesmo modelo
• Casos reais: Claude Code, Cursor, ChatGPT, Devin e como cada um aplica context engineering
• Os trade-offs que ninguém menciona e como tomar decisões práticas

Baseado em pesquisas de Stanford, Chroma, Anthropic e nas ideias de Andrej Karpathy, este livro traduz a ciência de fronteira em conhecimento aplicável para desenvolvedores, empreendedores e profissionais que querem extrair resultados superiores das mesmas IAs que todo mundo tem acesso.

Duas pessoas usando o mesmo modelo obtêm resultados radicalmente diferentes. O modelo é o mesmo. O contexto é diferente. Este livro ensina a diferença.

Kelvin Biffi é engenheiro de software com 15+ anos de experiência, autor de 9 livros e fundador da YellowKode Academy.