GURU SP - Prompt Engineering com Ruby

Transcript

1. GURU SP - São Paulo/SP -2025 AI'm ready! Como eu uso IA no meu dia a dia como programadora > Prompt Engineering (com Ruby)
2. Software Engineer/Developer (since 2008) B.Sc. in Computer Engineering M.Sc. in Computer Science ELAINE NAOMI WATANABE Photo edited by AI :) speakerdeck.com/elainenaomi linkedin.com/in/elainenaomi slides
3. > Prompt Engineering engenharia de prompts
4. >
8. #tretas?
9. > Expectativas agenda
10. > Expectativas boas práticas para escrever prompts
11. > Expectativas ferramentas de IA + Ruby
12. > Expectativas prós e contras sobre IA + desenvolvimento de software
13. > WIP a maioria desse conteúdo ainda está sobre revisão
14. > WIP a ideia é compartilhar hoje o que eu tenho aprendido usando IA
15. >
16. > O que é Prompt Engineering? engenharia de prompts
17. https://www.wsj.com/articles/the-hottest-ai-job-of-2023-is-already-obsolete-1961b054
18. O emprego mais promissor em IA que já está obsoleto https://www.wsj.com/articles/the-hottest-ai-job-of-2023-is-already-obsolete-1961b054
19. 2022 - 2023 Profissão do futuro
20. 2022 - 2023 Profissão do futuro 2024 - 2025 Competência básica
21. https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering Prompt Engineering Processo de criar/estruturar instruções (prompts) para orientar modelos de Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) com o objetivo de produzir respostas mais precisas e relevantes
22. https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering Prompt Engineering Processo de criar/estruturar instruções (prompts) para orientar modelos de Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) com o objetivo de produzir respostas mais precisas e relevantes
23. https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering Prompt Engineering Processo de criar/estruturar instruções (prompts) para orientar modelos de Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) com o objetivo de produzir respostas mais precisas e relevantes
24. > O que é GenAI? inteligência artificial generativa
25. https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence Generative Artificial Intelligence Modelos de Inteligência Artificial que produzem textos, imagens, vídeos e outras formas de dados. Normalmente envolve o processamento de linguagem natural.
26. https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence Generative Artificial Intelligence Modelos de Inteligência Artificial que produzem textos, imagens, vídeos e outras formas de dados. Normalmente envolve o processamento de linguagem natural.
27. https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence Generative Artificial Intelligence Modelos de Inteligência Artificial que produzem textos, imagens, vídeos e outras formas de dados. Normalmente envolve o processamento de linguagem natural.
28. dentro desse contexto, temos os Modelos de Linguagem de Grande Escala Large Language Models (LLMs) https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
29. ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek, etc Ferramentas que usam GenAI + LLMs
30. mas não sou especialista em IA para explicar com detalhes (infelizmente)
31. mas não sou especialista em IA para explicar com detalhes (infelizmente) então vamos perguntar ao ChatGPT!
32. Prompt #4
33. https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence > GenAI Modelos não-determinísticos Inputs / Outputs de diversos formatos (texto, imagem, aúdio, etc) O mesmo prompt pode gerar resultados diferentes então como podemos usar esses modelos?
34. > Boas Práticas para Criação de Prompts
35. Prompt Regras, Preferências e Contexto Reasoning Resposta Raciocínio
36. >
37. Instruções Claras e Específicas "Liste os padrões de projeto mais utilizados em aplicações Ruby" versão #1
38. Instruções Claras e Específicas "Liste os padrões de projeto mais utilizados em aplicações Ruby" versão #1
39. Instruções Claras e Específicas "Liste os top 10 padrões de projeto mais utilizados em aplicações Ruby on Rails no Github. Inclua os padrões clássicos e aos adotados pela comunidade. Para cada padrão, explique brevemente quando e porquê utilizá-lo, com exemplos em Ruby." versão #2
40. Instruções Claras e Específicas "Liste os top 10 padrões de projeto mais utilizados em aplicações Ruby on Rails no Github nos últimos 2 anos. Inclua os padrões clássicos e aos adotados pela comunidade. Para cada padrão, explique brevemente quando e porquê utilizá-lo, com exemplos em Ruby simples e funcional." versão #3
41. Contexto + Finalidade "Liste os top 10 padrões de projeto mais utilizados em aplicações Ruby on Rails no GitHub nos últimos 2 anos, para uso em um guia de aprendizado para desenvolvedores iniciantes. Inclua padrões descritos pela GoF. Para cada padrão, explique brevemente quando e por que utilizá-lo, com um exemplo de código Ruby simples e funcional." versão #4
42. mais um exemplo de contexto + finalidade
43. Contexto + Finalidade "Crie um guia de carreira para pessoas desenvolvedoras de aplicações em ruby on rails. Descreva as habilidades técnicas e pessoais para júnior, pleno, senior e tech lead." outro exemplo de prompt - versão #1
44. Contexto + Finalidade "Crie um guia de carreira para pessoas desenvolvedoras de aplicações em ruby on rails. Descreva as habilidades técnicas e pessoais para júnior, pleno, senior e tech lead." outro exemplo de prompt - versão #1
45. Contexto + Finalidade "Crie um guia de carreira resumido, no formato de tópicos, para pessoas desenvolvedoras de aplicações em ruby on rails. Descreva as habilidades técnicas e pessoais para júnior, pleno, senior e tech lead. Liste recomendações sobre tópicos para estudo em cada nível, incluindo boas práticas de desenvolvimento de software para web." versão #2
46. Contexto + Finalidade "Crie um guia de carreira resumido, no formato de tópicos, para pessoas desenvolvedoras de aplicações em ruby on rails destinado ao estudo individual. Descreva as habilidades técnicas e pessoais para júnior, pleno, senior e tech lead. Em cada nível, inclua uma lista de tópicos recomendados para estudo, boas práticas específicas de Rails e exemplos práticos quando possível. Apresente em formato de tabela para fácil consulta." versão #3
47. Few-shot Learning Forneça exemplos do que você espera como resposta Modelo aprende temporariamente pelo prompt
53. Think Step-by-Step "Explique passo-a-passo" Perguntas (principalmente aritméticas) que exigem múltiplos passos mais útil na época do GPT-3
54. Think Step-by-Step "Explique passo a passo a lógica usada, antes de apresentar o código final."
56. Prompt Chaining Série de prompts encadeados Processo iterativo Recomendado para: - Divisão de tarefas - Desenvolvimento de ideias complexas
58. Chain-of-thought Decompor raciocínios complexos em etapas Normalmente combinado com exemplos sobre como raciocinar Objetivo: forçar o processo de reasoning
59. Exemplo Pergunta: Como pegar pedidos pagos do último mês? Raciocínio: 1. Identificar o modelo correto: Order 2. Filtrar por status igual a "paid" 3. Restringir ao intervalo de datas do último mês 4. Contar ou listar conforme necessidade Resposta: Order.where(status: "paid", created_at: 1.month.ago.all_month) Agora resolva: Pergunta: Como listar usuários criados hoje?
60. Exemplo Pergunta: Como pegar pedidos pagos do último mês? Raciocínio: 1. Identificar o modelo correto: Order 2. Filtrar por status igual a "paid" 3. Restringir ao intervalo de datas do último mês 4. Contar ou listar conforme necessidade Resposta: Order.where(status: "paid", created_at: 1.month.ago.all_month) Agora resolva: Pergunta: Como listar usuários criados hoje?
61. Exemplo Pergunta: Como pegar pedidos pagos do último mês? Raciocínio: 1. Identificar o modelo correto: Order 2. Filtrar por status igual a "paid" 3. Restringir ao intervalo de datas do último mês 4. Contar ou listar conforme necessidade Resposta: Order.where(status: "paid", created_at: 1.month.ago.all_month) Agora resolva: Pergunta: Como listar usuários criados hoje?
64. Tree-of-thought Executa múltiplos raciocínios em paralelo e seleciona a conclusão mais frequente Não esqueça de pedir para justificar a resposta :)
65. Imagine que três especialistas estão respondendo a mesma pergunta. Cada especialista escreve um passo do raciocínio e compartilha com o grupo. Então cada especialista segue para o próximo passo. Se perceber que está errado, sai do grupo. A pergunta é: "Como buscar todos os usuários que possuem pedidos pagos acima de R$500 em aplicações ruby on rails?" No final, o grupo escolhe a solução mais eficiente em termos de desempenho da consulta no banco de dados e apresenta apenas o código.
69. Pergunta: Como listar usuários com pedidos pagos acima de R$500? 1. Gere 3 soluções possíveis: A) Usar joins + where + group B) Usar subquery com HAVING C) Carregar pedidos e filtrar em Ruby 2. Avalie cada solução: A) Eficiente no banco, mas mais complexo de ler B) Boa performance, sintaxe mais curta C) Simples, mas lento em grandes bases 3. Escolha a melhor e explique o porquê.
70. Etapa 1 Descrição de cada solução com exemplo em Ruby A) Usar joins + where + group B) Usar subquery com HAVING C) Carregar pedidos e filtrar em Ruby
71. Etapa 2 Avaliação das opções
72. Etapa 3 Solução escolhida
73. JOIN + GROUP BY
74. Socratic prompting Guiar o modelo para fazer perguntas sucessivas É também uma forma de fornecer contexto adicional
75. Tarefa: "Listar usuários com pedidos pagos acima de R$500." Instrução ao modelo: Você é especialista em aplicações Ruby on Rails Faça-me perguntas (uma por vez) até que você tenha toda a informação necessária.
77. Chain-of-verification + Prompt inicial + respostas + Perguntas de verificação + Pergunta final verificada
78. Tarefa: "Retornar posts publicados na última semana com mais de 10 comentários em uma aplicação Ruby on Rails." Instrução ao modelo: 1. Gere uma resposta inicial para a tarefa. 2. Crie perguntas de verificação para validar a resposta. 3. Revise e corrija se necessário.
79. resposta inicial
80. perguntas de verificação
81. revisão e correção
82. Papéis / Personas Dizer ao modelo como agir "Como especialista em Ruby on Rails…" "Aja como uma pessoa desenvolvedora Ruby sênior que prioriza legibilidade e segurança."
83. Take a Deep Breath Para ativar o processo de raciocínio Palavras que induzem raciocínio aumentam a precisão em tarefas de múltiplas etapas. Respire fundo! mais útil na época do GPT-3 mas achei um método curioso :)
84. Respire fundo e trabalhe neste problema passo a passo. Tarefa: Buscar produtos com estoque menor que 5, ordenados do menor para o maior. Saída esperada: - Código ActiveRecord
86. >
87. https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead - Maio/2024 Engenharia de Prompt IA está morta Vida longa à Engenharia de Prompt IA
88. https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead Autotuned prompts "Melhore a performance…" "Prefixo #9: Dado os dois números…"
89. https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead Autotuned prompts "Melhore a performance…" "Prefixo #9: Dado os dois números…" "Comandante, precisamos que você…" Referência à Jornada nas Estrelas
90. >
91. Retrieval-Augmented Generation Geração Aumentada por Recuperação
92. Retrieval-Augmented Generation combina LLMs com busca em fontes externas de informação para reduzir alucinações
93. >
94. e quais técnicas eu mais uso?
95. Instruções Específicas Contexto + Finalidade Papéis (roles) / Personas "Few-shot learning" Prompt chaining
96. um outro "hack" que uso é questionar a solução
97. "você tem certeza?"
98. "tem certeza que isso funciona assim?"
99. "tem certeza que isso funciona assim?" You're absolutely right!
100. "tem certeza que isso funciona assim?" You're absolutely right!
101. >
102. https://x.com/dhh/status/1958505914341654675?s=46 mas saiba quando parar também e rever sua estratégia de prompting O DHH comenta exatamente sobre isso, citando a falácia do custo irrecuperável
103. > Ferramental para IA + Ruby
104. GPTs personalizados
108. Instruções personalizadas no ChatGPT
110. Github Copilot autocomplete
111. autocomplete
112. dica: para forçar o autocomplete, você pode adicionar um comentário antes
113. Github Copilot edit, agent, ask modes
115. arquivo como contexto
116. alterações feitas pelo Copilot
117. modelos
118. Instruções personalizadas no Copilot https://docs.github.com/pt/copilot/how-tos/configure-custom-instructions/add-repository-instructions .github/copilot-instructions.md .github/instructions/
119. https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/instructions/ruby-on-rails.instructions.md
120. Github Copilot .vscode/mcp.json https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/provide-context/use-mcp/extend-copilot-chat-with-mcp
121. via MCP Descreva o fluxo de criação de usuários admin Abra um pull request com as mudanças Crie um ticket no Jira
122. Cursor (AI Code Editor) autocomplete
123. autocomplete
124. Cursor agent, ask
127. arquivo como contexto
128. Cursor indexing + docs
129. codebase indexada
130. documentação externa adicionada acessível no chat
131. Cursor rules
134. https://cursor.directory/rules?q=ruby
135. Cursor MCP (Model Context Protocol)
137. via MCP Descreva o fluxo de criação de usuários admin Abra um pull request com as mudanças Crie um ticket no Jira
138. > Prós e Contras do Uso de IA
139. > Prós
140. Produtividade
141. Auto-complete Criação de testes Refatoração Criação de diagramas Explicação de fluxos Descrição da arquitetura
142. DEBUGGING depuração de código
144. > Contras
145. Alucinações
146. Viéses
147. Janela de contextos / Limite de tokens "tamanho da memória" que a LLM consegue processar
148. Claude Sonnet 4 200k-1M tokens Claude Sonnet 3.5 200k tokens Gemini 1.5 Pro 2M tokens GPT 4 8k tokens GPT 4.5 128k tokens GPT 4o-mini 128k tokens GPT 5 400k tokens Context Window não significa que mais tokens é sempre o melhor modelo, tudo depende do uso/objetivo https://www.prompthub.us/resources/llm-model-card-directory
149. $$$
151. Segurança, Privacidade, Compliance conformidade
152. > E o nosso futuro como dev?
153. IA ajuda em tudo do dia-a-dia? Nem sempre :(
154. Mas no geral ajuda sim (principalmente quando se sabe usar :) ) aprenda com seus prompts (e com o prompt das outras pessoas)
155. Mas no geral ajuda sim (principalmente quando se sabe usar :) ) encontre os contextos e problemas que IA pode te ajudar
156. Mas no geral ajuda sim (principalmente quando se sabe usar :) ) experimente!
157. E o Vibe Coding?
160. Bora continuar garantido a qualidade do código? ;)
161. AI-assisted Coding
162. >
165. GenAI + Software Engineer from coder to reviewer less about creative problem-solving more about critically review and analyze code ~mentoring junior engineer + moments of genius + moments of absolute nonsense linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7324807101225082881
166. > Comunicação people skill >>> tech skill ?
167. > Revisão de Código from coder to reviewer
168. > Revisão de Código revisar se o código está correto, eficaz, legível
169. > Revisão de Código +++ tech skill
170. > Revisão de Código +++ tech skill como tem sido esse processo de revisão de código nos seus times?
171. >
172. > E vocês, como tem usado IA no dia a dia?
173. > Referências
175. Cursor AI Tutorial for Beginners [2025 Edition] https://www.youtube.com/watch?v=3289vhOUdKA&ab_channel=VoloBuilds
176. https://www.youtube.com/watch?v=Sj2vXbyh1OM&ab_channel=CodeSync
177. https://www.youtube.com/watch?v=CSnAOo9Y1Gs&ab_channel=TropicalonRails
178. Prompt Engineering for Large Language Models Gao, Andrew, Prompt Engineering for Large Language Models (July 8, 2023). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4504303 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4504303 AI prompt engineering is dead. long live AI prompt engineering Genkina, Dina. IEEE Spectrum 3 (2024). Available at: https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead Engenharia de Prompt: A Arte de Criar Instruções Claras para IA https://cerebrum.com.br/engenharia-de-prompts/ Prompt Engineering Guide https://learnprompting.org/docs/introduction
179. Prompt Engineering and AI Agents with ChatGPT https://www.linkedin.com/learning/prompt-engineering-and-ai-agents-with-chatgpt/the-new-age-of-prompting Prompt Engineering with ChatGPT https://www.linkedin.com/learning/prompt-engineering-with-chatgpt Advanced Prompt Engineering Techniques https://www.linkedin.com/learning/advanced-prompt-engineering-techniques/prompting-to-make-ai-systems-more-useful 2025 Stack Overflow Developer Survey https://survey.stackoverflow.co/2025 The Pragmatic Engineer Survey 2025 https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-pragmatic-engineer-2025-survey
181. Próximo Encontro: Dia 27 de setembro (SP) https://www.meetup.com/elug_sp/
182. speakerdeck.com/elainenaomi linkedin.com/in/elainenaomi Muito obrigada illustrations from undraw.co