A engenharia de prompt não é só sobre escrever frases bonitas para a IA.

Na prática, os engenheiros de prompt que mais faturam são aqueles que sabem integrar o poder da linguagem natural com a lógica da programação. Eles criam automações, aplicações, sistemas inteligentes e fluxos de trabalho reais que resolvem problemas — e cobram bem por isso.

Se você quer ver como é o dia a dia de um engenheiro de prompt que também programa, chegou no lugar certo.

Neste artigo você vai entender:

✅ Como usar Python para se comunicar com IA
✅ Como estruturar prompts para contextos técnicos
✅ Como integrar IA a APIs, bancos de dados e sistemas reais
✅ Como gerar código, transformar texto em ação e criar automações inteligentes

Prepare seu VSCode e vem comigo.

1. O básico: como usar Python para se comunicar com a OpenAI

Antes de mais nada, o engenheiro de prompt precisa integrar sua aplicação com o modelo da OpenAI (ex: GPT-4). Com a biblioteca oficial, isso é simples.

pip install openai

import openai

openai.api_key = 'SUA_CHAVE_AQUI'

def gerar_resposta(prompt):
    resposta = openai.ChatCompletion.create(
        model='gpt-4',
        messages=[
            {'role': 'system', 'content': 'Você é um especialista em código Python.'},
            {'role': 'user', 'content': prompt}
        ]
    )
    return resposta['choices'][0]['message']['content']

Agora, qualquer prompt técnico pode ser enviado, e a resposta utilizada dentro do seu código.

2. Gerando código real com prompts

Imagine que você precisa de um script para ler dados de um arquivo CSV e salvar em um banco SQLite. Em vez de escrever tudo na unha, use um prompt direcionado:

prompt = """
Gere um código Python que leia um arquivo CSV chamado 'dados.csv', trate os dados removendo linhas vazias,
e insira o conteúdo em uma tabela chamada 'usuarios' em um banco SQLite chamado 'meubanco.db'.
"""
print(gerar_resposta(prompt))

O retorno será um código funcional, que pode ser executado, testado e adaptado.
Isso acelera o desenvolvimento e transforma o programador em um arquiteto de soluções.

3. Criando assistentes de programação personalizados

Você pode ir além e construir um assistente de programação que aprende com seu projeto. Basta injetar o contexto correto:

def gerar_assistente(contexto_codigo, tarefa):
    return gerar_resposta(f"""
Você está ajudando a desenvolver um sistema. Aqui está o código existente:
{contexto_codigo}

Baseado nisso, {tarefa}
""")

Exemplo de uso:

codigo_existente = open('app.py').read()
tarefa = "crie uma nova função que calcula o total de vendas por cliente"
print(gerar_assistente(codigo_existente, tarefa))

A IA entenderá o código e proporá complementos compatíveis.

4. Criando uma API REST com IA ajudando em cada etapa

Imagine que você quer gerar uma API Flask. Você pode iterar com a IA passo a passo:

etapas = [
    "crie um esqueleto básico de uma API REST com Flask",
    "adicione rota POST para cadastrar usuário (nome, email)",
    "adicione rota GET que lista todos os usuários (use SQLite)",
    "adicione autenticação por token na rota POST"
]

for etapa in etapas:
    print(gerar_resposta(etapa))

A cada etapa, a IA te devolve um trecho do código — você insere no projeto, testa e continua.
Você programa guiado por IA.

5. Prompt + Programação + Automação: Um caso real

Vamos supor que seu cliente quer um sistema que:

• Recebe um texto do cliente
• Resume esse texto
• Salva o resumo em um banco
• Envia por e-mail

Você pode fazer tudo isso com Python + Engenharia de Prompt:

import sqlite3
import smtplib
from email.message import EmailMessage

def resumir_texto(texto):
    prompt = f"Resuma o texto abaixo em até 5 linhas, com linguagem clara e objetiva:\n\n{texto}"
    return gerar_resposta(prompt)

def salvar_resumo(no_banco, texto_original, resumo):
    conn = sqlite3.connect(no_banco)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS resumos (id INTEGER PRIMARY KEY, original TEXT, resumo TEXT)')
    cursor.execute('INSERT INTO resumos (original, resumo) VALUES (?, ?)', (texto_original, resumo))
    conn.commit()
    conn.close()

def enviar_email(resumo, para_email):
    msg = EmailMessage()
    msg.set_content(resumo)
    msg['Subject'] = 'Resumo Gerado com IA'
    msg['From'] = 'seuemail@exemplo.com'
    msg['To'] = para_email

    with smtplib.SMTP('smtp.exemplo.com', 587) as smtp:
        smtp.starttls()
        smtp.login('seuemail@exemplo.com', 'sua_senha')
        smtp.send_message(msg)

E o fluxo principal:

texto = input("Cole o texto aqui:\n")
resumo = resumir_texto(texto)
salvar_resumo('resumos.db', texto, resumo)
enviar_email(resumo, 'cliente@exemplo.com')
print("Resumo enviado com sucesso!")

Você criou uma solução real de produtividade com IA.

6. Você não é substituído pela IA. Você comanda a IA.

O engenheiro de prompt com domínio técnico não é um mero usuário do ChatGPT.

Ele:

💡 Pensa como estrategista
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