Peter Zhang
12 de jan. de 2026 23:03
O GitHub revela três métodos práticos para os desenvolvedores melhorarem os resultados de codificação com IA através de instruções personalizadas, prompts reutilizáveis e agentes especializados.
O GitHub está a incentivar os desenvolvedores a irem além do prompting básico com uma nova estrutura que designa por engenharia de contexto—uma abordagem sistemática para fornecer aos assistentes de codificação de IA a informação certa no momento certo. A orientação, publicada a 12 de janeiro de 2026, delineia três técnicas específicas para obter melhores resultados do GitHub Copilot.
O conceito representa o que o CEO da Braintrust, Ankur Goyal, descreve como trazer "a informação certa (no formato certo) para o LLM." É menos sobre formulações inteligentes e mais sobre entrega estruturada de dados.
Três Técnicas Que Realmente Funcionam
Harald Kirschner, gestor de produto principal na Microsoft com profunda experiência em VS Code e Copilot, apresentou a abordagem no GitHub Universe no outono passado. Os três métodos:
Instruções personalizadas permitem que as equipas definam convenções de codificação, normas de nomenclatura e estilos de documentação que o Copilot segue automaticamente. Estas residem em ficheiros .github/copilot-instructions.md ou nas definições do VS Code. Pense: como os componentes React devem ser estruturados, como os erros são tratados nos serviços Node ou regras de formatação de documentação de API.
Prompts reutilizáveis transformam tarefas frequentes em comandos padronizados. Armazenados em .github/prompts/*.prompts.md, estes podem ser acionados através de comandos slash como /create-react-form. As equipas utilizam-nos para revisões de código, geração de testes e estruturação de projetos—mesma execução todas as vezes.
Agentes personalizados criam personas de IA especializadas com responsabilidades definidas. Um agente de design de API revê interfaces. Um agente de segurança trata análise estática. Um agente de documentação reescreve comentários. Cada um pode incluir as suas próprias ferramentas, restrições e modelos de comportamento, com capacidade de transferência entre agentes para fluxos de trabalho complexos.
Por Que Isto É Importante Agora
A engenharia de contexto ganhou tração significativa em toda a indústria de IA durante o início de 2026, com múltiplas discussões focadas em empresas a surgir na mesma semana que a orientação do GitHub. A disciplina aborda uma limitação fundamental: os LLMs têm um desempenho dramaticamente melhor quando recebem informações de contexto estruturadas e relevantes em vez de consultas em bruto.
Retrieval Augmented Generation (RAG), sistemas de memória e orquestração de ferramentas enquadram-se todos neste âmbito. O objetivo não é apenas melhor resultado de código—é reduzir o prompting de ida e volta que mata o fluxo do desenvolvedor.
Para equipas que já utilizam o Copilot, a vantagem prática é consistência entre repositórios e integração mais rápida. Os novos desenvolvedores herdam a configuração de engenharia de contexto em vez de aprenderem conhecimento tribal sobre "como fazer prompt ao Copilot corretamente."
A documentação do GitHub inclui guias de configuração para cada técnica, sugerindo que a empresa vê a engenharia de contexto como uma competência essencial para o desenvolvimento assistido por IA no futuro.
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Fonte: https://blockchain.news/news/github-copilot-context-engineering-techniques
