Sumário
📅 Cronograma de Estudos – Engenharia de Prompt para Negócios Tech (12 Semanas)
🔹 Semana 1 – Fundamentos dos LLMs e Engenharia de Prompt
- Entenda como funcionam os modelos de linguagem (LLMs)
- Conceitos de token, contexto, temperatura, top-p
- Diferença entre prompt engineering, fine-tuning e embeddings
📌 Estudo: Artigos da OpenAI + vídeos no YouTube ("How GPT works")
🧪 Prática: Escreva e teste prompts simples no platform.openai.com/playground
🔹 Semana 2 – Anatomia e Tipos de Prompt
- Estrutura ideal de um prompt (instrução, contexto, entrada, formato de saída)
- Estude e crie prompts: zero-shot, one-shot, few-shot
📌 Estudo: "Prompt Engineering Guide" (github.com/dair-ai)
🧪 Prática: Crie 5 variações para uma tarefa como “resumir um artigo técnico”
🔹 Semana 3 – Estratégias Avançadas de Design
- Cadeia de raciocínio (Chain-of-Thought), auto-reflexão e decomposição de tarefas
📌 Estudo: Papers como "Let’s think step by step"
🧪 Prática: Resolver problemas com etapas lógicas usando prompts
🔹 Semana 4 – Prompts para Atendimento e Geração de Conteúdo
- Suporte automático, FAQs, respostas empáticas
- Textos de marketing, SEO, descrições de produtos
📌 Estudo: Exemplos de empresas como Intercom e Jasper.ai
🧪 Prática: Criar 2 fluxos de suporte e 2 textos de marketing com IA
🔹 Semana 5 – Prompts para Processos e BI
- Prompts para gerar relatórios, interpretar dados, montar dashboards
📌 Estudo: Usar GPT com tabelas e dados estruturados
🧪 Prática: Criar um prompt para gerar insights a partir de uma planilha fictícia
🔹 Semana 6 – OpenAI API e Plataformas
- Como funciona a API da OpenAI (modelos, endpoints, tokens)
- Introdução ao LangChain e n8n
📌 Estudo: Documentação da OpenAI + vídeos sobre LangChain
🧪 Prática: Criar uma automação com um prompt usando n8n ou Zapier
🔹 Semana 7 – Avaliação de Prompts
- Métricas de qualidade: clareza, relevância, custo, consistência
📌 Estudo: Avaliação com humanos vs automação
🧪 Prática: A/B testing de dois prompts e análise de desempenho
🔹 Semana 8 – Refinamento e Versionamento
- Aprender a melhorar prompts com base em resultados
📌 Estudo: Técnicas de refatoração e log de execução
🧪 Prática: Refinar um prompt 3x a partir de feedbacks simulados
🔹 Semana 9 – Construção de Portfólio de Prompts
- Criar uma base de prompts organizados por categoria/setor
📌 Estudo: GitHub + notion/obsidian para catalogar
🧪 Prática: Criar repositório com 10 prompts reutilizáveis
🔹 Semana 10 – Aplicação por Setores
- SaaS, suporte, vendas, engenharia de software
📌 Estudo: Use cases de IA no setor tech
🧪 Prática: Criar um prompt para cada setor
🔹 Semana 11 – Segurança e Governança
- Como proteger dados e mitigar alucinações
📌 Estudo: Leituras sobre LGPD, GDPR, OpenAI "Safety Best Practices"
🧪 Prática: Simular uma política de uso seguro de prompts para empresas
🔹 Semana 12 – Projeto Final + Roadmap de Especialização
- Elabore um projeto que use múltiplos prompts para resolver um problema real de negócio
📌 Exemplo: Assistente de suporte ou gerador de insights de vendas
📈 Extra: Planeje sua certificação, marketing pessoal e networking (LinkedIn, GitHub)
💼 Extras
- Crie um perfil no PromptHero ou FlowGPT
- Compartilhe suas criações no LinkedIn e comunidades de IA