Problema
Quem entendia a teoria de prompts ainda travava ao transformar uma demanda real em uma instrução clara.
Lapidador
Tutor com IA que conduz o usuário de uma necessidade ainda vaga até um prompt pronto para uso, explicando as escolhas feitas no percurso.
Problema, decisão e evidência
Papel e decisão
Concebi o produto, a experiência conversacional e a arquitetura técnica. A decisão central foi pedir contexto antes de aplicar as técnicas do catálogo.
Evidência disponível
A aplicação está publicada e permite percorrer o fluxo, do pedido inicial à entrega comentada. Não há benchmark público de desempenho ou adoção.
Escopo do trabalho
Papel
Produto, arquitetura de experiência e direção técnica
Público
Profissionais que precisam melhorar prompts no trabalho
Métodos e tecnologia
React, TypeScript, Express, AWS, OpenAI e Groq
Resultado
O usuário sai de uma ideia bruta com um prompt estruturado e uma explicação das escolhas
Contexto
Produto próprio criado a partir de uma dificuldade recorrente em aula: conhecer técnicas não bastava para transformar uma necessidade de trabalho em uma boa instrução.
Problema de negócio
A quantidade de técnicas podia aumentar a sensação de complexidade. Faltava uma prática guiada que ajudasse a formular o pedido, entregasse um prompt utilizável e mostrasse por que ele foi estruturado daquela forma.
Público e personas
- Profissionais de negócio que usam IA no trabalho
- Alunos de cursos e workshops de IA
- Pessoas que precisam escrever prompts melhores sem estudar a taxonomia técnica
Barreiras de adoção
- Dificuldade para explicar contexto à IA
- Prompts genéricos demais
- Dependência de modelos prontos sem entender como adaptá-los
Desenho da solução
- Fluxo conversacional que pede contexto quando faltam informações
- Catálogo de 23 técnicas aplicado conforme a necessidade apresentada
- Resposta final com prompt pronto e explicação didática
- Autenticação, créditos e pagamento para sustentar o uso do produto
Escopo e entregáveis
- Catálogo com 23 técnicas de prompt engineering
- Motor de recomendação de estrutura de prompt
- Landing page, aplicação autenticada e fluxo de pagamento
- Primeira versão publicável construída em duas semanas
Evidências e sinais
- Aplicação publicada para inspeção direta do fluxo
- Demonstração das perguntas de contexto, da entrega e da explicação das técnicas
- Sem dados públicos de uso, retenção ou melhoria de desempenho
Aprendizado
A explicação das escolhas ajuda o usuário a adaptar o prompt depois, em vez de depender apenas da resposta pronta.
Próximo ajuste
- Adicionar exemplos por cargo, histórico de versões e um modo corporativo com biblioteca de prompts por time.
- Desenvolver um servidor MCP para integrar o motor do Lapidador a ferramentas de chatbot.
Ver detalhes de implementação
- A primeira versão publicável, com landing page, motor de IA e pagamento, foi construída em duas semanas; esse prazo descreve a primeira versão, não um produto completo e encerrado.
- A implementação inclui aplicação autenticada com Cognito, créditos e pagamento via Mercado Pago, DynamoDB, Express, ECS Fargate e distribuição por CloudFront.
- O catálogo reúne 23 técnicas. Esse número descreve o escopo do repertório integrado, não impacto de negócio ou resultado de aprendizagem.
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