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| Bellacosa Mainframe apresenta o prompt engineering |
☕ Um Café no Bellacosa Mainframe
Prompt Engineering sem Mistérios para Programadores COBOL
Quando um Programador Descobre que Conversar com uma IA é Muito Parecido com Escrever um JCL para um Computador que Também Sabe Contar Histórias
"Não é a IA que é mágica. Mágica é a especificação bem escrita."
Introdução – Bem-vindo ao CPD da Galáxia
Imagine que Arthur Dent, Ford Prefect e Marvin resolvessem visitar um Data Center IBM Z.
Ford olharia para um operador de console e perguntaria:
"Então... vocês conversam com esse computador usando comandos?"
O operador responderia:
"Não. Nós negociamos."
Essa talvez seja a melhor definição de Prompt Engineering.
Durante décadas, programadores COBOL aprenderam que computadores são extremamente literais.
Esqueça uma vírgula.
Troque um campo PIC X por PIC 9.
Coloque um RECFM errado.
Resultado?
ABEND.
Os Large Language Models (LLMs), como ChatGPT e outros sistemas modernos de IA, parecem muito diferentes dos mainframes tradicionais. Eles escrevem textos, explicam conceitos, resumem documentos, produzem código e até contam piadas.
Mas existe uma verdade escondida.
Eles continuam obedecendo exatamente ao mesmo princípio que guiou a computação desde os cartões perfurados:
A qualidade da saída depende da qualidade da entrada.
Garbage In.
Garbage Out.
Só que agora o "garbage" é escrito em linguagem natural.
É aqui que nasce a Engenharia de Prompt.
E, curiosamente, um programador COBOL possui uma enorme vantagem.
Ele já passou a vida inteira aprendendo a escrever instruções extremamente precisas.
O que é Prompt Engineering?
A definição simples seria:
A arte de escrever instruções claras para uma IA.
Mas isso é simplificar demais.
Uma definição mais correta seria:
Prompt Engineering é Engenharia de Requisitos aplicada à Inteligência Artificial.
Você não está apenas perguntando algo.
Você está especificando:
objetivo
contexto
restrições
formato
audiência
critérios de qualidade
exemplos
sequência lógica
Na prática...
Você está construindo um pequeno sistema.
O maior mito da IA
Muita gente diz:
"A IA entende você."
Na realidade...
Ela não "entende" pessoas como outro ser humano.
Ela identifica padrões extremamente complexos.
Imagine um CICS.
Quando chega uma transação:
PAY1
O CICS não entende dinheiro.
Ele sabe:
Essa transação chama determinado programa.
Esse programa acessa determinado arquivo.
Esse arquivo retorna determinado registro.
O LLM faz algo semelhante.
Ele identifica padrões linguísticos gigantescos.
Quanto mais contexto recebe...
Mais precisa fica sua previsão.
A analogia perfeita: um Prompt é um JOB JCL
Imagine este JCL.
//STEP01 EXEC PGM=COBOL
Só isso.
O que o programa deve fazer?
Ninguém sabe.
Agora veja:
//STEP01 EXEC PGM=FATURA
//CLIENTE DD ...
//SAIDA DD ...
//SYSIN DD *
MES=06
ANO=2026
MOEDA=BRL
/*
Agora existe contexto.
O Prompt funciona exatamente assim.
Cada detalhe reduz ambiguidades.
As 20 Leis Secretas do Prompt Engineering
Vamos analisar cada uma como se fosse um manual do IBM Redbook perdido na Biblioteca de Babel.
1 — Seja específico
Prompt ruim
Explique COBOL.
Prompt excelente
Explique COBOL para um programador Java que conhece orientação a objetos, nunca trabalhou com processamento batch e deseja migrar para IBM Z.
Veja a diferença.
A IA agora sabe:
quem é o leitor
o conhecimento prévio
o objetivo
o nível técnico
Ela deixa de adivinhar.
2 — Dê uma identidade
Um truque extremamente poderoso.
Exemplo.
Você é um arquiteto IBM Z.
ou
Você é um professor universitário.
ou
Você é um especialista em RACF.
A IA passa a organizar a resposta conforme esse papel.
Ela não muda de conhecimento.
Ela muda de perspectiva.
É como trocar o operador do console.
O mainframe continua o mesmo.
3 — Contexto vale ouro
Imagine pedir:
Faça um artigo.
Sobre o quê?
Para quem?
Com qual objetivo?
Agora compare.
Escreva um artigo para um blog chamado Bellacosa Mainframe destinado a iniciantes em COBOL apaixonados por anime e cultura japonesa.
Pronto.
O universo mudou.
Easter Egg nº 1
No universo de O Guia do Mochileiro das Galáxias, o computador Pensamento Profundo levou milhões de anos para responder "42".
O problema?
Ninguém havia formulado corretamente a pergunta.
Essa é exatamente a essência do Prompt Engineering.
4 — Defina o formato
Quer tabela?
Lista?
Tutorial?
Livro?
Slides?
Checklist?
FAQ?
Markdown?
HTML?
Quanto mais específico...
Mais consistente.
Analogia COBOL
Não basta dizer:
WRITE SAIDA
É preciso conhecer:
Layout.
Arquivo.
Registro.
Organização.
Tudo isso equivale ao formato.
5 — Defina o tom
Mesmo conteúdo.
Resultados completamente diferentes.
Formal
Acadêmico
Divertido
Bellacosa Mainframe
Star Trek
Guia do Mochileiro
Isso altera completamente a leitura.
6 — Peça alternativas
Ao invés de:
Crie um título.
Peça:
Crie vinte títulos.
Ou:
Crie cinco abordagens diferentes.
É brainstorming automático.
Curiosidade
Os roteiristas costumam gerar dezenas de versões de uma mesma ideia antes da escolha final. Com IA, você pode reproduzir esse processo em minutos.
7 — Use restrições
Parece estranho.
Mas a criatividade aumenta.
Exemplo.
máximo 1000 palavras
linguagem simples
cinco exemplos
evitar jargões
incluir curiosidades
Quanto menos liberdade caótica...
Melhor resultado.
8 — Mostre exemplos
Este é um dos maiores segredos.
Mostre um texto.
Peça:
Escreva nesse estilo.
Pronto.
A IA aprende ritmo.
Estrutura.
Vocabulário.
Curiosidade Técnica
Isso é chamado de Few-Shot Prompting.
Ao invés de ensinar regras...
Você mostra exemplos.
É semelhante ao aprendizado por observação.
9 — Divida problemas enormes
Nunca peça:
Escreva um curso inteiro.
Faça assim.
Parte 1
↓
Parte 2
↓
Parte 3
↓
Resumo
↓
Exercícios
↓
Imagem
↓
SEO
Isso melhora tudo.
Analogia Mainframe
Nenhum banco coloca um milhão de linhas em um único programa COBOL.
Existe modularização.
SECTION.
PARAGRAPH.
COPYBOOK.
CALL.
Prompt Engineering também.
10 — Refinamento Iterativo
Os melhores prompts raramente nascem perfeitos.
Eles evoluem.
Versão 1
↓
Versão 2
↓
Versão 8
↓
Versão 15
↓
Publicação.
A IA é uma conversa.
Não uma máquina de respostas únicas.
11 — Incentive perguntas
Às vezes o melhor prompt é aquele que termina com:
Antes de responder, pergunte o que estiver faltando.
Isso evita suposições desnecessárias e produz respostas mais alinhadas ao objetivo.
12 — Estruture tarefas em etapas
Em vez de pedir um resultado gigantesco, descreva a sequência:
Analise o problema.
Identifique os requisitos.
Explique os conceitos.
Crie exemplos.
Faça um resumo.
Sugira próximos passos.
Você transforma uma solicitação vaga em um fluxo de trabalho.
13 — Evite ambiguidades
A IA não sabe o que significa:
"grande"
"rápido"
"bom"
"simples"
Essas palavras dependem de contexto.
Troque por:
1.500 palavras
linguagem para iniciantes
cinco exemplos
tabela comparativa
conclusão em três tópicos
Precisão gera consistência.
14 — Valide o resultado
Um bom engenheiro não assume que a primeira saída está perfeita.
Peça à IA para revisar:
coerência
erros técnicos
inconsistências
informações conflitantes
pontos pouco claros
É equivalente a rodar testes antes da produção.
15 — Reescreva até ficar excelente
Você pode pedir:
mais técnico
mais didático
mais humor
menos marketing
mais exemplos
estilo Redbook
estilo Bellacosa Mainframe
Editar faz parte do processo.
16 — Restrinja comportamentos
Algumas instruções úteis:
não invente informações
indique incertezas quando houver
diferencie fatos de opiniões
cite limitações
evite jargões desnecessários
Essas regras ajudam a manter a resposta mais confiável.
17 — Use comandos sequenciais
Exemplo:
Explique.
Compare.
Exemplifique.
Gere exercícios.
Crie FAQ.
Produza um resumo.
É praticamente um fluxo de produção.
18 — Encadeie Prompts
Este é o nível profissional.
Prompt 1
Pesquisa
↓
Prompt 2
Organização
↓
Prompt 3
Expansão
↓
Prompt 4
SEO
↓
Prompt 5
Imagem
↓
Prompt 6
HTML
↓
Prompt 7
Revisão Final
Cada resposta alimenta a próxima.
Easter Egg nº 2
Se você pensou:
"Isso parece um Job Stream..."
Parabéns.
Você já começou a pensar como um Engenheiro de IA.
19 — Explique sua intenção
Não diga apenas:
Explique Kubernetes.
Diga:
Explique Kubernetes para que eu consiga apresentar o assunto a diretores que não têm formação técnica.
Agora a IA conhece o destino da resposta.
20 — Defina a audiência
Essa talvez seja a variável mais importante.
Para quem você escreve?
criança
universitário
gerente
arquiteto
programador COBOL
executivo
O mesmo conhecimento muda completamente de forma.
O que a imagem não conta
A lista da imagem é excelente, mas a prática moderna envolve muito mais.
Contexto é memória
Os modelos trabalham melhor quando recebem informações relevantes.
Às vezes um PDF bem escolhido vale mais do que cinquenta linhas extras de prompt.
Ferramentas ampliam a IA
Hoje muitos modelos conseguem:
pesquisar na Web;
analisar planilhas;
interpretar PDFs;
executar código;
criar imagens;
resumir documentos.
Nem tudo depende apenas do texto do prompt.
A IA também pode errar
Ela pode:
interpretar mal uma instrução;
preencher lacunas com informações incorretas;
apresentar respostas muito confiantes sobre fatos errados.
Por isso, conteúdos críticos devem ser verificados.
Bellacosa Mainframe: a Engenharia de Prompt como Engenharia de Software
Quem programa em COBOL já conhece um princípio antigo:
Especificação ruim
=
Sistema ruim
No mundo da IA, acontece exatamente o mesmo.
Um prompt bem estruturado funciona como uma especificação funcional.
Ele define:
entradas;
contexto;
processamento esperado;
formato da saída;
critérios de qualidade.
A diferença é que, em vez de compilar um programa, você orienta um modelo probabilístico extremamente sofisticado.
Curiosidades que poucos conhecem
A palavra prompt existia muito antes da IA generativa. Em computação, era o símbolo que indicava que o sistema aguardava um comando, como o famoso
C:\>ou$.Muitos dos princípios modernos de Prompt Engineering lembram técnicas clássicas de engenharia de requisitos, análise estruturada e documentação funcional usadas em grandes projetos de mainframe desde as décadas de 1970 e 1980.
Em sistemas de IA, adicionar contexto relevante costuma ser mais eficaz do que simplesmente aumentar o tamanho do prompt. Um pequeno conjunto de exemplos bem escolhidos frequentemente supera longas instruções genéricas.
O Mochileiro da Galáxia Encontrou o Operador do Console
Imagine Marvin olhando para um terminal 3270 e dizendo:
"Mais um prompt... Que emocionante."
Arthur pergunta:
"Qual é a pergunta perfeita?"
Pensamento Profundo responde:
"A pergunta perfeita não existe. Existe apenas a próxima versão dela."
E essa talvez seja a maior lição de toda esta conversa.
Prompt Engineering não é decorar frases mágicas.
Não é descobrir um comando secreto.
Não é convencer a IA a "pensar melhor".
É aprender a estruturar problemas, organizar ideias, comunicar objetivos com clareza e evoluir cada interação de forma iterativa.
No fundo, um excelente engenheiro de prompts se parece muito com um excelente programador COBOL: ambos sabem que a qualidade do resultado começa muito antes da execução. Começa na especificação, no entendimento do problema e na disciplina de transformar uma necessidade humana em instruções claras, consistentes e verificáveis.
Então, na próxima vez que você abrir uma janela do ChatGPT, Claude, Gemini ou qualquer outro LLM, imagine que está diante de um console 3270 conectado ao maior "mainframe linguístico" já construído. O prompt será o seu JCL, o contexto será seu SYSIN, os exemplos serão seus COPYBOOKs e a resposta será o JOB OUTPUT.
E lembre-se da regra número 42 do universo Bellacosa Mainframe:
"A IA não recompensa quem faz perguntas rápidas. Ela recompensa quem aprendeu a especificar problemas como um verdadeiro arquiteto de sistemas."
