Context engineering turbina o GitHub Copilot em 3 passos
Context engineering é a evolução do chamado “prompt engineering” e já se tornou a arma secreta para quem quer tirar o máximo do GitHub Copilot, a inteligência artificial que gera código dentro do editor.
Por que ir além do prompt?
Em vez de depender apenas de comandos criativos, a técnica foca em fornecer ao modelo de linguagem (LLM) o contexto certo—estrutura de projeto, convenções de nomenclatura, padrões de documentação e até requisitos de segurança. Segundo Harald Kirschner, gerente de produto da Microsoft, essa mudança reduz retrabalho, garante consistência entre arquivos e mantém o programador “em fluxo” por mais tempo.
Casos reais mostram ganhos de velocidade e precisão. Ao oferecer detalhes como padrão de FPS desejado em um jogo ou arquitetura de microserviços em uma aplicação web, o Copilot devolve sugestões mais alinhadas ao que o time precisa. Como lembra o The Verge, a ferramenta já é adotada por grandes estúdios e empresas de tecnologia para acelerar entregas.
Três técnicas práticas
Kirschner apresentou, durante o GitHub Universe, três métodos para inserir contexto de forma eficiente:
Imagem: Internet
- Instruções personalizadas: arquivos .md salvos em
.github/copilot-instructionsdefinem regras globais ou tarefas específicas. Exemplo: orientar como tratar erros em um serviço Node.js. - Prompts reutilizáveis: comandos pré-prontos, como
/create-react-form, transformam revisões de código ou geração de testes em processos padronizados. Tudo fica em.github/prompts. - Agentes customizados: pequenos “assistentes” com funções claras—revisar APIs, rodar análise de segurança ou refatorar comentários. Eles podem até repassar a tarefa entre si para fluxos complexos.
O resultado? Código mais confiável, menos idas e voltas com a IA e padrões seguidos à risca, algo vital em equipes grandes ou em projetos de e-sports, onde cada FPS conta.
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Crédito da imagem: GitHub Fonte: GitHub
