🎙️ Full Context (Voice)

Context Engineering Framework

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Context Engineering Framework — InfoWhere

Documento de contexto completo para discussão por voz
Data: 25/01/2026
Autor: Leandro Siciliano (InfoWhere)


O QUE É CONTEXT ENGINEERING

Construção de sistemas e workflows que fornecem as informações e ferramentas corretas no formato ideal para a LLM. A maioria das falhas em sistemas baseados em LLM não ocorre porque o modelo é ruim, mas porque o contexto, as instruções ou as ferramentas não foram fornecidos adequadamente.

Diferença de Prompt Engineering:

  • Prompt Engineering = instruções textuais estáticas
  • Context Engineering = contextos dinâmicos, múltiplas fontes, formatação apropriada

Analogia: Cada novo chat é como um novo desenvolvedor contratado. Precisamos dar-lhe tudo que precisa para entregar a tarefa.


VISÃO GERAL DO FRAMEWORK — 5 FASES

┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐
│   01    │ →  │   02    │ →  │   03    │ →  │   04    │ →  │   05    │
│ Ideação │    │Contexto │    │Preparação│   │Planeam. │    │  Dev    │
│         │    │ Técnico │    │  (Libs) │    │ (PRPs)  │    │         │
└─────────┘    └─────────┘    └─────────┘    └─────────┘    └─────────┘

FASE 01 — IDEAÇÃO ✅ (COMPLETA)

Objetivo

Transformar uma ideia inicial em documento de contexto estruturado, definindo O QUE será construído e PARA QUEM (opcional).

Ferramentas

  • ChatGPT (voz) — Discussão por voz para brainstorming ✓ EM USO
  • Claude — Gerar documentos estruturados

MCPs

  • Excalidraw MCP — Gerar diagramas de fluxo (opcional)
  • Mindmap MCP — Gerar mindmaps interativos

Documentos

Documento Tipo Status
00-voice-discussion-prompt.md Template ✅ CRIADO
document_context.md Output 📤 GERADO
flow.excalidraw Output ○ OPCIONAL

Entregáveis

Obrigatórios:

  • Problema claramente definido
  • Funcionalidades principais listadas
  • Documento document_context.md completo

Recomendados:

  • Escopo e não-objetivos definidos

Opcionais:

  • Público-alvo (pode ser "eu mesmo")
  • Personas
  • Riscos
  • Diagrama de fluxo

Estrutura do document_context.md

# Document Context — [Nome do Projeto]

## 1. Problema (OBRIGATÓRIO)
## 2. Funcionalidades (OBRIGATÓRIO)
### 2.1 Funcionalidades Principais
### 2.2 MVP
## 3. Escopo e Não-objetivos (RECOMENDADO)
## 4. Público-alvo (OPCIONAL)
## 5. Personas (OPCIONAL)
## 6. Riscos (OPCIONAL)
## 7. Diagrama de Fluxo (OPCIONAL)

FASE 02 — CONTEXTO TÉCNICO 📋 (DEFINIDA, TEMPLATES PENDENTES)

Objetivo

Transformar o document_context.md (O QUE) em especificação técnica completa (COMO), preparando tudo para a IA conseguir desenvolver.

Input

  • document_context.md (da Fase 01)
  • flow.excalidraw (se existir)

Ferramentas

  • Claude.ai Projects — Transformar em contexto técnico ✓ EM USO
  • Cluely — Assistente para reuniões técnicas ✓ EM USO
  • Draw.io — Diagramas manuais

MCPs

  • Excalidraw MCP — Gerar diagrama de arquitetura
  • Diagram Server MCP — Gerar diagramas Mermaid (C4, sequence, class)
  • Context7 — Verificar docs das libs escolhidas
  • Firecrawl — Buscar docs de libs não cobertas

Documentos de Output

Documento Obrigatório Descrição
technical_context.md ✅ SIM Stack, arquitetura, estrutura do projeto
CLAUDE.md ✅ SIM Rules/Memories para o agente seguir
README.md ✅ SIM Como executar + índice de docs
ADR-001.md ✅ SIM Decisão arquitetural principal
guidelines/ ✅ SIM Padrões de código, testes, API
architecture.excalidraw ○ OPCIONAL Diagrama de arquitetura
known-gotchas.md ○ OPCIONAL Problemas conhecidos (projetos legado)

Conteúdo de cada documento

technical_context.md

  • Stack técnica (linguagem, framework, DB, auth, infra)
  • Arquitetura (tipo, padrões)
  • Estrutura do projeto (árvore de diretórios)
  • Integrações (APIs, serviços terceiros)
  • Ambiente de desenvolvimento

CLAUDE.md

  • Princípios (SOLID, Clean Code, DRY)
  • DEVE fazer (documentar, testar, DI)
  • NÃO DEVE fazer (libs fora da ADR, endpoints sem validação, secrets)
  • Convenções (nomes, commits, branches)

README.md

  • Quick Start (como rodar)
  • Índice da documentação

ADR-001.md

  • Status, Contexto, Decisão, Consequências, Alternativas

guidelines/

  • coding.md — Estilo de código, formatação
  • testing.md — Cobertura mínima, tipos de teste
  • api.md — REST conventions, versionamento
  • git.md — Commits, branches, PRs
  • security.md — Auth, secrets (se aplicável)

Ponto de Decisão

  • Projeto NOVO → Definir arquitetura do zero
  • Projeto LEGADO → Documentar estado atual + known-gotchas.md

FASE 03 — PREPARAÇÃO (Libs) — A DEFINIR

Objetivo

Preparar documentação das bibliotecas na versão exata do projeto.

MCPs

  • Context7 — Documentação de libs em tempo real
  • Firecrawl — Scraping de docs quando Context7 não cobre

Output esperado

  • docs/libs/*.md — Documentação das bibliotecas

Ponto de Decisão

  • Context7 tem versão correta? → Usar Context7
  • Não? → Clonar repo oficial + IA gera docs

FASE 04 — PLANEAMENTO (PRPs) — A DEFINIR

Objetivo

Quebrar o projeto em features e criar PRPs (Product Requirement Prompts) para cada uma.

Conceito de PRP (da aula)

PRP = PRD + inteligência de base de código curada + agente/runbook — o pacote mínimo viável que uma IA precisa para gerar código pronto para produção já na primeira tentativa.

Estrutura de um PRP (exemplo da aula)

  • Purpose
  • Core Principles
  • Goal / Why / What
  • Success Criteria
  • All Needed Context (docs, refs, codebase tree)
  • Known Gotchas
  • Implementation Blueprint
  • List of Tasks
  • Per task pseudocode
  • Integration Points
  • Validation Loop (Level 1: Syntax, Level 2: Unit, Level 3: Integration)

Ferramentas

  • Claude Code — Comandos /generate.prp e /execute.prp

Output esperado

  • docs/features/*.md — Descrição das features
  • prps/*.md — Product Requirement Prompts

FASE 05 — DESENVOLVIMENTO — A DEFINIR

Objetivo

Executar PRPs, gerar código funcional, validar e iterar.

Ferramentas

  • Claude Code — Execução de PRPs
  • Cursor — IDE com IA

Output esperado

  • src/ — Código-fonte
  • state.local.md — Estado atual do trabalho (não commita)

Conceito de state.local.md (da aula)

Define o estado atual do projeto, informando onde o desenvolvimento parou. Objetivo: IA entender o estado atual.


MCPs CONSOLIDADOS POR FASE

Fase MCPs
01 - Ideação Excalidraw (opt), Mindmap
02 - Contexto Técnico Excalidraw, Diagram Server, Context7, Firecrawl
03 - Preparação Context7, Firecrawl
04 - Planeamento (nenhum específico)
05 - Desenvolvimento (nenhum específico)

Comandos de instalação

# Excalidraw MCP
claude mcp add excalidraw -- npx -y @cmd8/excalidraw-mcp --diagram ./docs/diagrams/file.excalidraw

# Mindmap MCP
claude mcp add mindmap -- uvx mindmap-mcp-server --return-type filePath

# Context7
claude mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp

# Firecrawl
claude mcp add firecrawl -- npx -y firecrawl-mcp

# Diagram Server MCP
claude mcp add diagram -- uv run main.py

FERRAMENTAS DO LEANDRO

Ferramenta Fase Uso
ChatGPT (voz) 01 Brainstorming por voz ✓ EM USO
Claude.ai Projects 02+ Contexto técnico, desenvolvimento ✓ EM USO
Cluely 02 Assistente para reuniões ✓ EM USO
Claude Code CLI 03-05 MCPs, PRPs, execução
Cursor 05 IDE com IA

DOCUMENTOS CRIADOS ATÉ AGORA

Documento Fase Status
00-voice-discussion-prompt.md 01 ✅ CRIADO
document_context.example.md 01 ✅ EXEMPLO CRIADO
context-engineering-v3.jsx - ✅ DASHBOARD CRIADO

PRÓXIMOS PASSOS

  1. ✅ Fase 01 completa
  2. 📋 Criar templates da Fase 02 (technical_context, CLAUDE.md, README, ADR, guidelines)
  3. ⏳ Definir Fase 03 em detalhe
  4. ⏳ Definir Fase 04 em detalhe (PRPs)
  5. ⏳ Definir Fase 05 em detalhe
  6. ⏳ Atualizar JSX v3 com tudo

PRINCÍPIOS DO LEANDRO (do contexto)

  • Local-first, cloud when necessary — Containers descartáveis, dados na cloud
  • Zero-trust — Sem secrets partilhados entre serviços
  • Estabelecido > Novo — Soluções de mercado reconhecidas
  • Validação incremental — Testar cada fase como produto antes de avançar
  • Documentação visual — Diagramas e visualizações sempre que possível

STACK TÍPICA DO LEANDRO

  • Java 21, Spring Boot 3.5
  • Angular 19 / Vue.js 3
  • PostgreSQL (Neon), MongoDB Atlas
  • Keycloak (auth), Kong (API gateway)
  • Docker, Kubernetes, Cloudflare
  • 80-85% cobertura de testes

Este documento serve como contexto completo para continuar a discussão do framework Context Engineering.