Nível Avançado

O que é: Entender prompt não como texto, mas como sistema de contexto estruturado.

Por que: Modelos modernos respondem a contexto, não a comandos isolados.

Conceitos: Contexto como contrato, sistema vivo, layers de informação.

O que é: Organizar contexto em camadas com propósitos distintos.

Por que: Cada camada tem prioridade e função específica.

Conceitos: System prompt, global context, task context, data layer.

O que é: Como modelos resolvem conflitos entre diferentes níveis de contexto.

Por que: Prioridade mal definida gera comportamentos inesperados.

Conceitos: Override, herança, escopo, resolução de conflitos.

O que é: Diferenciar contexto que permanece vs contexto que muda por interação.

Por que: Otimiza uso da janela e mantém consistência.

Conceitos: Static context, dynamic injection, context refresh.

O que é: Manter foco quando há muito contexto disponível.

Por que: Mais contexto nem sempre é melhor - foco é essencial.

Conceitos: Scope boundaries, attention steering, relevance filtering.

O que é: Anti-patterns e problemas de contexto excessivo ou mal organizado.

Por que: "Lost in the middle", diluição de instruções, conflitos.

Conceitos: Context overflow, attention dilution, instruction drift.

O que é: Mecanismos internos de atenção em contextos extensos.

Por que: Entender limitações ajuda a otimizar uso.

Conceitos: Attention patterns, recency bias, position encoding.

O que é: Quando usar janela completa vs recuperação seletiva.

Por que: Com 1M+ tokens, RAG nem sempre é necessário.

Conceitos: Full context loading, selective retrieval, hybrid approaches.

O que é: Como estruturar 100k-1M tokens de forma eficiente.

Por que: Organização impacta diretamente a qualidade das respostas.

Conceitos: Document ordering, section markers, table of contents.

O que é: Técnicas para manter informação essencial em menos tokens.

Por que: Preserva conhecimento quando janela é insuficiente.

Conceitos: Hierarchical summarization, semantic compression, lossy vs lossless.

O que é: Decidir o que manter e o que descartar quando espaço é limitado.

Por que: Priorização inteligente é crítica para eficácia.

Conceitos: Relevance scoring, recency weighting, importance markers.

O que é: Erros comuns ao trabalhar com contextos massivos.

Por que: Evitar armadilhas que degradam performance.

Conceitos: Context dumping, lost in the middle, noise injection.

O que é: Capacidades modulares e reutilizáveis que definem comportamentos.

Por que: Skills transformam prompts de comandos em capacidades.

Conceitos: Skill definition, capability boundaries, skill interface.

O que é: Estruturar prompts que definem habilidades, não apenas tarefas.

Por que: Habilidades são generalizáveis, tarefas são pontuais.

Conceitos: Skill prompt template, capability scope, generalization.

O que é: Criar skills que funcionam em múltiplos contextos e combinações.

Por que: Reutilização acelera desenvolvimento e garante consistência.

Conceitos: Modular skills, skill composition, inheritance patterns.

O que é: Skills otimizadas para domínios específicos (código, análise, escrita).

Por que: Especialização aumenta qualidade em áreas específicas.

Conceitos: Domain expertise, specialized prompts, vertical skills.

O que é: Controlar quais skills estão ativas em cada momento.

Por que: Skills conflitantes podem degradar resultados.

Conceitos: Skill toggling, conditional activation, context-aware loading.

O que é: Gerenciar versões e evolução de skills ao longo do tempo.

Por que: Permite rollback, testes A/B e melhoria contínua.

Conceitos: Semantic versioning, changelog, migration strategies.

O que é: Integrar diferentes fontes de contexto em um sistema coerente.

Por que: Aplicações reais requerem múltiplas fontes de informação.

Conceitos: Context merging, source attribution, priority rules.

O que é: Selecionar e combinar skills apropriadas para cada tarefa.

Por que: Tarefas complexas requerem múltiplas habilidades.

Conceitos: Skill routing, task decomposition, skill chaining.

O que é: Definir comportamentos via contexto em vez de programação tradicional.

Por que: Flexibilidade e iteração mais rápida.

Conceitos: Context-driven flows, declarative behavior, prompt-as-code.

O que é: Identificar e resolver conflitos entre diferentes instruções/skills.

Por que: Conflitos geram comportamentos imprevisíveis.

Conceitos: Conflict detection, resolution strategies, priority chains.

O que é: Construir cadeias de processamento usando contexto como conexão.

Por que: Permite pipelines complexos sem código adicional.

Conceitos: Context chaining, output-to-input, state propagation.

O que é: Exemplos de implementação em produtos reais.

Por que: Conecta teoria com prática profissional.

Conceitos: Case studies, production patterns, lessons learned.

O que é: Critérios para decidir usar RAG vs contexto completo.

Por que: RAG não é obsoleto, mas seu papel mudou.

Conceitos: Scale thresholds, freshness needs, precision requirements.

O que é: Usar RAG para enriquecer, não substituir, contexto extenso.

Por que: Combinação oferece o melhor dos dois mundos.

Conceitos: Hybrid retrieval, context augmentation, selective injection.

O que é: Adicionar conhecimento específico apenas quando necessário.

Por que: Evita poluição do contexto com informação irrelevante.

Conceitos: Just-in-time retrieval, query-aware injection, relevance gates.

O que é: Arquitetura que combina contexto estático com dinâmico.

Por que: Balanceia estabilidade com atualização.

Conceitos: Static base, dynamic overlay, context composition.

O que é: Usar contexto estrategicamente para reduzir fabricação.

Por que: Contexto adequado é a melhor defesa contra alucinações.

Conceitos: Grounding, source attribution, confidence calibration.

O que é: Métricas e métodos para avaliar eficácia do contexto.

Por que: Sem métricas, não há melhoria sistemática.

Conceitos: Context relevance, utilization rate, signal-to-noise ratio.

O que é: Tratar prompts como componentes de software, não scripts.

Por que: Permite design patterns e engenharia de software aplicada.

Conceitos: Prompt components, interfaces, contracts, dependencies.

O que é: Definir expectativas comportamentais via contexto formal.

Por que: Contratos permitem verificação e garantias.

Conceitos: Behavioral contracts, invariants, preconditions, postconditions.

O que é: Aplicar práticas de engenharia de software a skills.

Por que: Profissionaliza o desenvolvimento de prompts.

Conceitos: Testing, documentation, CI/CD for prompts, observability.

O que é: O que você domina agora e o que ainda precisa aprender.

Por que: Auto-avaliação honesta é essencial para crescimento.

Conceitos: Competency map, skill gaps, learning path.

O que é: Preview do próximo nível e suas expectativas.

Por que: Prepara mentalmente para a próxima etapa.

Conceitos: Arquitetura avançada, sistemas multi-agente, produção enterprise.

O que é: Projeto final que integra todos os conceitos da trilha.

Por que: Demonstra competência completa no nível avançado.

Conceitos: System design, implementation, evaluation, documentation.