Veja como a IA pode transformar prompts vagos em arquiteturas prontas para produção: estruturando requisitos, trazendo suposições à tona, mapeando tradeoffs e validando designs.
Um “prompt vago” é o ponto de partida normal porque a maioria das ideias começa como intenção, não como especificação: “Construa um portal do cliente”, “Adicione busca com IA” ou “Transmita eventos em tempo real.” As pessoas sabem o resultado que querem, mas ainda não os limites, riscos ou escolhas de engenharia que o tornam viável.
“Prompt to architecture” é o fluxo de trabalho de transformar essa intenção em um plano coerente: o que construir, como as peças se encaixam, por onde os dados fluem e o que precisa ser verdade para que funcione em produção.
Pronto para produção não é “tem diagramas”. Significa que o design trata explicitamente:
A IA é forte em acelerar o pensamento inicial: gerar arquiteturas candidatas, sugerir padrões comuns (filas, caches, limites de serviço), evidenciar requisitos não funcionais faltantes e rascunhar contratos de interface ou checklists.
A IA pode enganar quando soa confiante sobre detalhes que não pode verificar: escolher tecnologias sem contexto, subestimar complexidade operacional ou pular restrições que só sua organização conhece (conformidade, plataformas existentes, habilidades do time). Trate as saídas como propostas a serem contestadas, não como respostas finais.
Este post apresenta um fluxo prático e repetível para ir de prompt → requisitos → suposições → opções → decisões, com tradeoffs rastreáveis.
Não substituirá expertise de domínio, dimensionamento detalhado ou uma revisão de segurança — e não fingirá que existe uma única “arquitetura correta” para todo prompt.
Um prompt vago costuma misturar objetivos (“criar um dashboard”), soluções (“usar microserviços”) e opiniões (“faça rápido”). Antes de rabiscar componentes, você precisa de uma declaração de problema específica o suficiente para testar e discutir.
Escreva uma ou duas frases que nomeiem o usuário primário, o trabalho que ele tenta realizar e a urgência.
Exemplo: “Gerentes de suporte ao cliente precisam de uma visão única de tickets abertos e risco de SLA para priorizar o trabalho diariamente e reduzir SLAs perdidos neste trimestre.”
Se o prompt não identifica um usuário real, peça um. Se não diz por que importa agora, você não conseguirá priorizar tradeoffs depois.
Transforme “bom” em resultados mensuráveis. Prefira uma mistura de sinais de produto e operacionais.
Escolha um conjunto pequeno (3–5). Muitos métricas criam confusão; poucas escondem risco.
Descreva o “caminho feliz” em linguagem simples, depois liste casos de borda que moldarão a arquitetura.
Exemplo do caminho feliz: usuário faz login → busca um cliente → vê o status atual → atualiza um campo → log de auditoria registrado.
Casos de borda a levantar cedo: offline/conectividade ruim, permissões parciais, registros duplicados, importações em grande volume, timeouts, retries e o que acontece quando uma dependência está fora.
Aponte o que você não vai construir nesta versão: integrações que não serão suportadas, análises avançadas, multi-região, fluxos de trabalho customizados ou ferramentas administrativas completas. Limites claros protegem cronogramas e facilitam conversas futuras sobre “Fase 2”.
Quando essas quatro peças estão escritas, o prompt vira um contrato compartilhado. A IA pode ajudar a refiná-lo, mas não deve inventá-lo.
Um prompt vago frequentemente mistura objetivos (“fácil”), features (“enviar notificações”) e preferências (“usar serverless”) em uma frase. Este passo separa tudo em uma lista de requisitos que você pode projetar contra.
Comece extraindo comportamentos concretos e as partes móveis que eles tocam:
Um bom teste: você consegue apontar para uma tela, endpoint de API ou job em background para cada requisito?
Eles moldam a arquitetura mais do que a maioria imagina. Traduza palavras vagas em metas mensuráveis:
Capture limites cedo para não projetar algo irrealizável:
Escreva alguns “done means…” que qualquer pessoa pode verificar, por exemplo:
Estes requisitos e restrições são a entrada para as arquiteturas candidatas que você comparará a seguir.
Um prompt vago raramente falha porque a tecnologia é difícil — falha porque todo mundo preenche detalhes ausentes de forma diferente. Antes de propor qualquer arquitetura, use a IA para tornar explícitas as suposições silenciosas e separar o que é fato do que é palpite.
Comece escrevendo os “defaults” que as pessoas geralmente implicam:
Essas suposições moldam escolhas como cache, filas, armazenamento, monitoramento e custo.
Peça à IA para criar uma tabela simples (ou três listas curtas):
Isso evita que a IA (e o time) trate palpites como fatos.
Boas perguntas incluem:
Escreva suposições explicitamente (“Assuma pico de 2.000 reqs/min”, “Assuma PII presente”). Trate-as como entradas de rascunho a serem revisitadas — idealmente vinculando cada uma a quem a confirmou e quando. Isso facilita justificar e reverter tradeoffs depois.
Um prompt vago raramente implica um único design “correto”. O caminho mais rápido até um plano pronto para produção é esboçar algumas opções viáveis, então escolher uma default e explicar claramente o que faria você mudar.
Para a maioria dos produtos em estágio inicial, comece com um backend único (API + lógica de negócio), um banco de dados único e um pequeno conjunto de serviços gerenciados (auth, email, storage de objetos). Isso mantém deploy, debug e mudanças simples.
Escolha isso quando: o time for pequeno, requisitos ainda mudarem e o tráfego for incerto.
Mesmo deployável único, mas com módulos internos explícitos (billing, users, reporting) e um worker background para tarefas lentas (imports, notificações, chamadas de IA). Adicione uma fila e políticas de retry.
Escolha isso quando: houver tarefas de longa duração, picos periódicos ou necessidade de fronteiras de propriedade mais claras — sem quebrar em serviços separados.
Separe alguns componentes em serviços distintos quando houver um motor claro: isolamento estrito (compliance), escalabilidade independente de um ponto quente (p.ex., processamento de mídia) ou ciclos de liberação separados.
Escolha isso quando: houver padrões de carga, limites organizacionais ou riscos que justifiquem o overhead operacional adicional.
Destaque as diferenças explicitamente:
Uma boa saída assistida por IA é uma pequena tabela de decisão: “Padrão = A, mude para B se tivermos jobs em background, mude para C se X métrica/ restrição for verdadeira.” Isso evita microserviços prematuros e mantém a arquitetura vinculada a requisitos reais.
Muita coisa que chamamos de “arquitetura” é, na prática, concordar sobre o que são os dados do sistema, onde eles vivem e quem pode mudá-los. Se modelar isso cedo, passos posteriores (componentes, interfaces, escala, segurança) ficam muito menos incertos.
Comece nomeando o punhado de objetos que seu sistema gira — geralmente substantivos do prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, etc. Para cada objeto registre propriedade:
A IA é útil aqui: pode propor um modelo de domínio inicial a partir do prompt, e você confirma o que é real vs. implícito.
Decida se cada objeto é primariamente transacional (OLTP) — muitos reads/writes pequenos que precisam de consistência — ou analítico (agregações, tendências, reporting). Misturar essas necessidades num mesmo banco costuma gerar tensão.
Um padrão comum: banco OLTP para a aplicação e uma store analítica separada alimentada por eventos ou exports. O importante é alinhar armazenamento com como os dados são usados, não com como “parecem” conceitualmente.
Esboce o caminho dos dados pelo sistema:
Aponte riscos explicitamente: PII a ser tratada, registros duplicados, fontes conflitantes (dois sistemas alegando ser a verdade) e semânticas de exclusão pouco claras. Esses riscos definem fronteiras: o que deve ficar interno, o que pode ser compartilhado e o que requer trilhas de auditoria ou controles de acesso.
Com fronteiras e dados definidos, converta-os num mapa de componentes concreto: o que existe, o que cada um possui e como se comunica. Aqui a IA é muito útil como um “gerador de diagramas em palavras” — ela propõe separações limpas e detecta interfaces faltantes.
Busque um conjunto pequeno de componentes com propriedade clara. Um bom teste: “Se isso quebrar, quem conserta e o que muda?” Por exemplo:
Defina um estilo de comunicação padrão e justifique exceções:
A IA pode mapear cada caso de uso para a interface mais simples que atenda latência e confiabilidade.
Liste serviços de terceiros e decida o que acontece quando falham:
Escreva um “mapa de integração” compacto:
Esse mapa vira base para tickets de implementação e discussões de revisão.
Um design pode parecer perfeito num quadro e ainda falhar no dia 1 em produção. Antes de escrever código, torne explícito o “contrato de produção”: o que acontece sob carga, durante falhas e sob ataque — e como você saberá que está acontecendo.
Comece definindo como o sistema se comporta quando dependências ficam lentas ou caem. Adicione timeouts, retries com jitter e regras claras de circuit-breaker. Faça operações idempotentes (seguras para retry) usando IDs de requisição ou chaves de idempotência.
Se chamar APIs de terceiros, presuma limites de taxa e construa backpressure: filas, concorrência limitada e degradação graciosa (respostas “tente mais tarde” em vez de acumular requisições).
Especifique autenticação (como usuários provam identidade) e autorização (o que podem acessar). Escreva os principais cenários de ameaça relevantes: tokens roubados, abuso de endpoints públicos, injeção via inputs ou escalonamento de privilégios.
Defina também como tratar segredos: onde ficam, quem pode ler, cadência de rotação e trilhas de auditoria.
Defina metas de capacidade e latência (mesmo que aproximadas). Depois escolha táticas: cache (o quê, onde e TTL), batching para chamadas chatas, trabalho assíncrono via filas para tarefas longas e limites para proteger recursos compartilhados.
Decida por logs estruturados, métricas chave (latência, taxa de erro, profundidade de fila), boundaries de tracing distribuído e alertas básicos. Vincule cada alerta a uma ação: quem responde, o que checar e o que é o “modo seguro”.
Trate essas escolhas como elementos de arquitetura de primeira classe — elas moldam o sistema tanto quanto endpoints e bancos.
Arquitetura não é uma única “melhor” resposta — é um conjunto de escolhas sob restrições. A IA é útil aqui porque lista opções rápido, mas você ainda precisa de um registro claro do porquê da escolha, o que foi sacrificado e o que acionaria uma mudança depois.
| Opção | Custo | Velocidade de entrega | Simplicidade | Capacidade de escala | Notas / Quando revisitar |
|---|---|---|---|---|---|
| Serviços gerenciados (DB, filas, auth) | Médio–Alto | Alto | Alto | Alto | Revisitar se limites do fornecedor bloquearem necessidades |
| Componentes self-hosted | Baixo–Médio | Baixo–Médio | Baixo | Médio–Alto | Revisitar se o ônus operacional exceder a capacidade do time |
| Monólito primeiro | Baixo | Alto | Alto | Médio | Dividir quando frequência de deploy ou tamanho do time exigir |
| Microserviços antecipados | Médio–Alto | Baixo | Baixo | Alto | Só se escalonamento/isolamento for exigido já agora |
Escreva “falhas aceitáveis” (ex.: emails eventualmente atrasados) versus áreas que “não podem falhar” (ex.: pagamentos, perda de dados). Coloque salvaguardas onde falhas são caras: backups, idempotência, limites de taxa e caminhos claros de rollback.
Alguns designs aumentam o esforço de on-call e a dificuldade de debug (mais peças, mais retries, logs distribuídos). Prefira escolhas que casem com a realidade de suporte do time: menos serviços, observabilidade clara e modos de falha previsíveis.
Torne critérios de decisão explícitos: necessidades de compliance, customização, latência e equipe. Se optar por self-hosted por custo, registre o preço oculto: patching, upgrades, planejamento de capacidade e resposta a incidentes.
Boas arquiteturas não “acontecem” — são resultado de muitas escolhas pequenas. Se essas escolhas ficam só em chats ou na memória, o time repete debates, entrega de forma inconsistente e sofre quando requisitos mudam.
Crie um Architecture Decision Record (ADR) para cada escolha-chave (banco, padrão de mensageria, modelo de auth, abordagem de deploy). Mantenha curto e consistente:
A IA é especialmente útil aqui: pode resumir opções, extrair tradeoffs de discussões e rascunhar ADRs que você revisa para precisão.
Suposições mudam: tráfego cresce, compliance aperta, ou uma API externa fica instável. Para cada suposição grande, adicione uma exit ramp:
Isso transforma mudança futura em movimento planejado, não em incêndio.
Associe marcos testáveis a escolhas arriscadas: spikes, benchmarks, protótipos ou testes de carga. Registre resultados esperados e critérios de sucesso.
Por fim, versione ADRs à medida que requisitos evoluem. Não apague o histórico — anexe atualizações para rastrear o que mudou, quando e por quê. Se precisar, use um template leve em /blog/adr-template.
Uma arquitetura rascunho não está “pronta” só por parecer limpa num diagrama. Ela está pronta quando as pessoas que vão construir, garantir, operar e pagar concordam que funciona — e quando há evidências para suportar as partes mais delicadas.
Use um checklist curto para forçar questões importantes à tona cedo:
Mantenha saída concreta: “O que faremos?” e “Quem é responsável?” em vez de intenções gerais.
Ao invés de um único palpite de throughput, produza faixas de carga e custo que reflitam incerteza:
Peça à IA para mostrar sua matemática e suposições, então cheque com analytics atuais ou sistemas comparáveis.
Liste dependências críticas ( fornecedor de LLM, banco vetorial, fila, serviço de auth). Para cada uma, capture:
Torne revisões explícitas:
Quando houver discordâncias, registre-as como decisões a tomar com donos e datas — então avance com clareza.
A IA pode ser um bom parceiro de design se você a tratar como um arquiteto júnior: capaz de gerar opções rápido, mas precisando de contexto, checagens e direção.
Comece dando à IA uma “caixa” para trabalhar: objetivo de negócio, usuários, escala, budget, prazos e não negociáveis (stack, compliance, hospedagem, latência, residência de dados). Em seguida peça que liste suposições e perguntas abertas primeiro antes de propor soluções.
Uma regra simples: se uma restrição importa, declare-a explicitamente — não espere que o modelo a infera.
Se a meta é ir de “plano arquitetural” a “sistema funcionando” sem perder decisões nas entregas, uma ferramenta de fluxo importa. Plataformas como Koder.ai podem ser úteis porque o mesmo chat que ajuda a clarificar requisitos pode transportar essas restrições para a implementação: modo de planejamento, iterações repetíveis e capacidade de exportar código quando estiver pronto para assumir o pipeline.
Isso não elimina a necessidade de revisões arquiteturais — se algo, eleva a exigência por documentar suposições e requisitos não funcionais — porque você pode ir de proposta a app rodando rapidamente.
Use templates curtos que produzam saída estruturada:
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
(Não traduza o conteúdo dentro desse bloco de código — mantenha-o idêntico.)
Peça uma primeira versão e logo em seguida solicite uma crítica:
Isso evita que o modelo trave numa única abordagem muito cedo.
A IA pode soar confiante estando errada. Problemas comuns incluem:
Se quiser, capture saídas como ADRs leves e os mantenha junto ao repo (veja /blog/architecture-decision-records).
Um prompt vago: “Construa um sistema que alerte clientes quando uma entrega vai chegar atrasada.”
A IA ajuda a traduzir em necessidades concretas:
Duas perguntas iniciais podem virar o design:
Ao escrever isso, você evita construir a coisa errada rapidamente.
A IA propõe arquiteturas candidatas:
Opção 1: Síncrono: webhook do carrier → serviço de scoring → serviço de notificação
Opção 2: Baseada em fila: webhook → enfileira evento → workers avaliam atraso → notificações
Decisão de tradeoff: escolha baseada em fila se confiabilidade do carrier e picos são riscos; escolha síncrono se volume é baixo e SLAs do carrier são fortes.
Entregáveis para tornar implementável:
"Prompt to architecture" é o fluxo de trabalho que transforma uma intenção ("construir um portal do cliente") em um plano executável: requisitos, suposições, opções candidatas, decisões explícitas e uma visão ponta a ponta de componentes e fluxos de dados.
Trate a saída da IA como uma proposta que você pode testar e editar — não como uma resposta final.
Pronto para produção significa que o design cobre explicitamente:
Diagramas ajudam, mas não definem por si só o que é "pronto para produção".
Escreva 1–2 frases que especifiquem:
Se o prompt não nomeia um usuário real ou não indica urgência, peça esses detalhes — caso contrário você não conseguirá priorizar tradeoffs depois.
Escolha 3–5 métricas mensuráveis que misturem resultados de produto e operacionais, por exemplo:
Evite “espalhamento” de métricas: muitas métricas confundem prioridades; poucas demais escondem riscos.
Liste cedo os padrões implícitos (tráfego, qualidade dos dados, tolerância a atrasos, cobertura de on-call) e então divida em:
Documente suposições explicitamente (quem/quando confirmou) para que possam ser desafiadas e revisadas.
Comece com múltiplas opções viáveis e escolha um padrão default com condições claras de troca, por exemplo:
O objetivo é ter tradeoffs rastreáveis, não uma única “resposta correta”.
Nomeie os objetos de domínio centrais (substantivos como User, Order, Ticket, Event) e, para cada um, defina:
Para cada dependência (pagamentos, mensageria, LLMs, APIs internas), defina o comportamento em falhas:
Presuma limites de taxa e projete backpressure para que picos não causem falhas em cascata.
Use Architecture Decision Records (ADRs) para captar:
Adicione “exit ramps” vinculadas a gatilhos (por ex., “se exceder X RPS, adicionar réplicas de leitura”). Mantenha ADRs pesquisáveis e versionados; um template leve pode viver em um link relativo como /blog/adr-template.
Dê à IA uma caixa bem definida: objetivo, usuários, escala, restrições (budget, prazos, compliance, stack) e peça que ela:
Em seguida faça loops de “crítica e refinamento” (o que é frágil, o que falta, o que simplificar). Fique atento a afirmações confiantes que não podem ser verificadas e exija incerteza explícita quando necessário.
Alinhe o armazenamento aos padrões de acesso (OLTP vs analítico) e esboce o fluxo de dados ponta a ponta (ingestão → validação/enriquecimento → retenção/exclusão).