Aprenda padrões de prompting comprovados que orientam a IA a produzir requisitos mais claros, designs modulares e código testável — reduzindo refatorações e ciclos de reescrita.
“Arquitetura mais limpa” neste post não significa um framework específico ou um diagrama perfeito. Significa que você consegue explicar o sistema de forma simples, mudá-lo sem quebrar partes não relacionadas e verificar o comportamento sem testes heroicos.
Clareza significa que o propósito e a forma do sistema são óbvios a partir de uma descrição curta: o que faz, quem usa, que dados lida e o que nunca deve fazer. No trabalho assistido por IA, clareza também significa que o modelo pode reescrever os requisitos de volta para você de uma forma que você assinaria.
Modularidade significa que as responsabilidades têm fronteiras limpas. Cada módulo tem um trabalho, entradas/saídas e conhecimento mínimo dos internos de outros módulos. Quando a IA gera código, a modularidade evita que regras de negócio se espalhem por controllers, UI e acesso a dados.
Testabilidade significa que a arquitetura torna “provar que funciona” barato. Regras de negócio podem ser testadas sem um sistema rodando por completo, e testes de integração focam em alguns contratos em vez de todos os caminhos do código.
Reescritas geralmente não são causadas por “código ruim” — são causadas por restrições faltantes, escopo vago e pressupostos ocultos. Exemplos:
A IA pode acelerar esse modo de falha produzindo saída convincente rapidamente, o que facilita construir em cima de fundações instáveis.
Os padrões à frente são modelos para adaptar, não prompts mágicos. O objetivo real é forçar as conversas certas cedo: esclarecer restrições, comparar opções, documentar suposições e definir contratos. Se você pular esse pensamento, o modelo alegremente preencherá as lacunas — e você pagará por isso depois.
Você os usará ao longo de todo o ciclo de entrega:
Se você usa um fluxo vibe-coding (onde o sistema é gerado e iterado via chat), esses checkpoints importam ainda mais. Por exemplo, no Koder.ai você pode rodar um loop em “modo de planejamento” para fechar requisitos e contratos antes de gerar código React/Go/PostgreSQL, então usar snapshots/rollback para iterar com segurança quando suposições mudam — sem transformar cada mudança em uma reescrita.
Padrões de prompting são mais valiosos quando reduzem a oscilação de decisões. O truque é usá-los como checkpoints curtos e repetíveis — antes de codar, durante o design e na revisão — para que a IA produza artefatos reutilizáveis, não texto extra que você precisa filtrar.
Antes de codar: rode um loop de “alinhamento” para confirmar objetivos, usuários, restrições e métricas de sucesso.
Durante o design: use padrões que forcem trade-offs explícitos (por exemplo, alternativas, riscos, fronteiras de dados) antes de começar a implementar.
Durante a revisão: use um prompt em formato de checklist para identificar lacunas (casos de borda, monitoramento, segurança, desempenho) enquanto as mudanças ainda são baratas.
Você obterá melhores resultados com um conjunto pequeno e consistente de entradas:
Se você não souber algo, diga explicitamente e peça que a IA liste suposições.
Em vez de “explique o design”, solicite artefatos que você possa colar em docs ou tickets:
Faça loop de 10–15 minutos: prompt → leitura rápida → ajuste. Sempre inclua critérios de aceitação (o que deve ser verdade para o design ser aceitável), depois peça à IA para auto-verificar contra eles. Isso impede que o processo vire redesign sem fim e torna os padrões das próximas seções rápidos de aplicar.
A maioria das “reescritas de arquitetura” não é causada por diagramas ruins — é causada por construir a coisa certa para o problema errado (ou incompleto). Quando você usa uma LLM cedo, não peça uma arquitetura primeiro. Peça que ela exponha ambiguidades.
Use o modelo como um analista de requisitos. Seu objetivo é uma especificação curta e priorizada que você possa confirmar antes que alguém desenhe componentes, escolha bancos de dados ou se comprometa com APIs.
Aqui está um template para copiar e colar que você pode reutilizar:
You are my requirements analyst. Before proposing any architecture, do this:
1) Ask 10–15 clarifying questions about missing requirements and assumptions.
- Group questions by: users, workflows, data, integrations, security/compliance, scale, operations.
2) Produce a prioritized scope list:
- Must-have
- Nice-to-have
- Explicitly out-of-scope
3) List constraints I must confirm:
- Performance (latency/throughput targets)
- Cost limits
- Security/privacy
- Compliance (e.g., SOC2, HIPAA, GDPR)
- Timeline and team size
4) End with: “Restate the final spec in exactly 10 bullets for confirmation.”
Context:
- Product idea:
- Target users:
- Success metrics:
- Existing systems (if any):
Você quer perguntas que forcem decisões (não o genérico “me diga mais”), além de uma lista de must-have que realmente caiba no seu prazo.
Trate a reafirmação em “10 bullets” como um contrato: cole-a no seu ticket/PRD, peça um rápido sim/não dos stakeholders e só então avance para a arquitetura. Esse passo previne a causa mais comum de refatorações tardias: construir recursos que nunca foram realmente necessários.
Quando você começa pelas ferramentas (“Devemos usar event sourcing?”) frequentemente acaba desenhando para a arquitetura em vez do usuário. Um caminho mais rápido para estrutura limpa é fazer a IA descrever as jornadas de usuário primeiro, em linguagem simples, e só então traduzir essas jornadas em componentes, dados e APIs.
Use isto como ponto de partida para copiar e colar:
Depois peça:
“Descreva o fluxo passo a passo para cada ação em linguagem simples.”
“Forneça um diagrama de estados simples ou uma lista de estados (por exemplo, Draft → Submitted → Approved → Archived).”
“Liste cenários fora do caminho feliz: timeouts, retries, requisições duplicadas, cancelamentos e entradas inválidas.”
Uma vez que os fluxos estejam claros, você pode pedir à IA para mapeá-los para escolhas técnicas:
Só então peça um esboço de arquitetura (serviços/módulos, fronteiras e responsabilidades) diretamente ligado aos passos do fluxo.
Finalize pedindo que a IA converta cada jornada em critérios de aceitação que você possa testar de fato:
Esse padrão reduz reescritas porque a arquitetura cresce a partir do comportamento do usuário — não de suposições sobre tecnologia.
A maior parte do retrabalho de arquitetura não é causada por “design ruim” — é causada por suposições ocultas que se revelam erradas. Quando você pede uma arquitetura a uma LLM, ela frequentemente preenche lacunas com palpites plausíveis. Um registro de suposições torna esses palpites visíveis cedo, quando as mudanças são baratas.
Seu objetivo é forçar uma separação clara entre fatos que você forneceu e suposições que ele inventou.
Use este padrão de prompt:
Template prompt “Before proposing any solution: list your assumptions. Mark each as validated (explicitly stated by me) or unknown (you inferred it). For each unknown assumption, propose a fast way to validate it (question to ask, metric to check, or quick experiment). Then design based only on validated assumptions, and call out where unknowns could change the design.”
Mantenha curto para que as pessoas realmente usem:
Adicione uma linha que faça o modelo te contar os pontos de virada:
Esse padrão transforma arquitetura em um conjunto de decisões condicionais. Você não recebe apenas um diagrama — recebe um mapa do que precisa ser confirmado antes de se comprometer.
Ferramentas de IA são ótimas em produzir um único design “melhor” — mas isso costuma ser só a primeira opção plausível. Uma arquitetura mais limpa geralmente surge quando você força uma comparação cedo, enquanto mudanças ainda são baratas.
Use um prompt que exija múltiplas arquiteturas e uma tabela de trade-offs estruturada:
Propose 2–3 viable architectures for this project.
Compare them in a table with criteria: complexity, reliability, time-to-ship, scalability, cost.
Then recommend one option for our constraints and explain why it wins.
Finally, list “what we are NOT building” in this iteration to keep scope stable.
Context:
- Users and key journeys:
- Constraints (team size, deadlines, budget, compliance):
- Expected load and growth:
- Current systems we must integrate with:
Uma comparação força o modelo (e você) a expor suposições ocultas: onde o estado fica, como serviços se comunicam, o que precisa ser síncrono e o que pode ficar para depois.
A tabela de critérios importa porque evita debates do tipo “microservices vs monolito” baseados só em opinião. Ela ancorará a decisão no que realmente importa pra você — lançar rápido, reduzir overhead operacional ou melhorar confiabilidade.
Não aceite “depende”. Peça uma recomendação clara e as restrições específicas que ela otimiza.
Insista também em “o que não estamos construindo.” Exemplos: “Sem failover multi-região”, “Sem sistema de plugins”, “Sem notificações em tempo real”. Isso evita que a arquitetura se expanda silenciosamente para suportar funcionalidades que você não se comprometeu a entregar ainda — e previne reescritas-surpresa quando o escopo mudar mais tarde.
A maioria das reescritas acontece porque fronteiras eram vagas: tudo “se conecta com tudo” e uma pequena mudança reverbera por todo o código. Este padrão usa prompts que forçam propriedade modular clara antes de alguém discutir frameworks ou diagramas de classes.
Peça à IA para definir módulos e responsabilidades, além do que explicitamente NÃO pertence a cada módulo. Depois solicite interfaces (entradas/saídas) e regras de dependência, não um plano de build ou detalhes de implementação.
Use isto ao esboçar uma nova funcionalidade ou refatorar uma área bagunçada:
Liste módulos com:
Para cada módulo, defina somente interfaces:
Regras de dependência:
Teste de mudança futura: Dadas estas mudanças prováveis: <liste 3>, mostre qual único módulo deve absorver cada mudança e por quê.
Você quer módulos que consiga descrever a um colega em menos de um minuto. Se a IA propuser um módulo “Utils” ou colocar regras de negócio em controllers, pressione: “Mova a tomada de decisão para um módulo de domínio e mantenha adaptadores finos.”
Ao terminar, você terá fronteiras que sobrevivem a novos requisitos — porque mudanças têm um lugar claro, e regras de dependência evitam acoplamento acidental.
Retrabalho de integração frequentemente não é causado por “código ruim” — é causado por contratos pouco claros. Se o modelo de dados e as formas de API são decididos tarde, cada equipe (ou módulo) preenche lacunas de maneira diferente, e você passa o próximo sprint reconciliando suposições incompatíveis.
Comece pedindo contratos antes de falar sobre frameworks, bancos ou microsserviços. Um contrato claro vira a referência compartilhada que mantém UI, backend e pipelines de dados alinhados.
Use este prompt inicial com seu assistente de IA:
Então siga imediatamente com:
Você quer artefatos concretos, não prosa. Por exemplo:
Subscription
E um esboço de API:
POST /v1/subscriptions
{
"customer_id": "cus_123",
"plan_id": "pro_monthly",
"start_date": "2026-01-01"
}
201 Created
{
"id": "sub_456",
"status": "active",
"current_period_end": "2026-02-01"
}
422 Unprocessable Entity
{
"error": {
"code": "VALIDATION_ERROR",
"message": "start_date must be today or later",
"fields": {"start_date": "in_past"}
}
}
Peça que a IA declare regras como: “Campos aditivos são permitidos sem bump de versão; renomeações exigem /v2; clientes devem ignorar campos desconhecidos.” Esse único passo evita mudanças silenciosas que quebram clientes — e as reescritas que seguiriam.
Arquiteturas são reescritas quando designs do “caminho feliz” encontram tráfego real, dependências instáveis e comportamento inesperado do usuário. Este padrão torna confiabilidade uma saída explícita do design, não uma correria pós-lançamento.
Use isto com a descrição de arquitetura escolhida:
List failure modes; propose mitigations; define observability signals.
Para cada modo de falha:
- O que o desencadeia?
- Impacto no usuário (o que o usuário experimenta)
- Mitigação (design + operacional)
- Retries, idempotency, rate limits, timeouts considerações
- Observability: logs/metrics/traces + limiares de alerta
Foque a resposta nomeando as interfaces que podem falhar: APIs externas, banco de dados, filas, provedor de auth e jobs em background. Depois exija decisões concretas:
Finalize o prompt com: “Retorne um checklist simples que possamos revisar em 2 minutos.” Um bom checklist inclui itens como: timeouts de dependência configurados, retries limitados, idempotência para ações de criação/charge, presença de backpressure/limitação de taxa, caminho de degradação graciosa definido.
Peça eventos em torno de momentos importantes do usuário (não apenas internals): “user_signed_up”, “checkout_submitted”, “payment_confirmed”, “report_generated”. Para cada um, peça:
Isso transforma confiabilidade em um artefato de design que você pode validar antes do código existir.
Uma forma comum de design assistido por IA gerar reescritas é incentivar arquiteturas “completas” cedo demais. A correção é simples: force o plano a começar pelo menor slice utilizável — um que entregue valor, valide o design e mantenha opções futuras abertas.
Use isto quando sentir que a solução está se expandindo mais rápido que os requisitos:
Template: “Propose the smallest usable slice; define success metrics; list follow-ups.”
Peça que o modelo responda com:
Adicione: “Dê um roadmap em fases: MVP → v1 → v2, e explique qual risco cada fase reduz.” Isso mantém ideias futuras visíveis sem forçá-las para a primeira entrega.
Resultados esperados:
A linha mais poderosa neste padrão é: “Liste o que está explicitamente fora do escopo para o MVP.” Exclusões protegem decisões de arquitetura da complexidade prematura.
Boas exclusões:
Finalmente: “Converta o MVP em tickets, cada um com critérios de aceitação e dependências.” Isso força clareza e revela acoplamentos ocultos.
Uma boa decomposição de tickets geralmente inclui:
Se quiser, peça para saída no formato do seu fluxo (por exemplo, campos estilo Jira) e mantenha as fases posteriores em backlog separado.
Uma forma simples de impedir que a arquitetura descambe é forçar clareza via testes antes de pedir um design. Quando você pede a uma LLM começar por testes de aceitação, ela precisa nomear comportamentos, entradas, saídas e casos de borda. Isso expõe requisitos faltantes e puxa a implementação para fronteiras modulares limpas.
Use isto como um prompt-gate sempre que estiver prestes a projetar um componente:
Siga com: “Agrupe os testes pela responsabilidade do módulo (camada API, lógica de domínio, persistência, integrações externas). Para cada grupo, especifique o que é mockado e o que é real.”
Isso empurra a LLM para longe de designs entrelaçados onde tudo toca tudo. Se ela não consegue explicar onde começam os testes de integração, provavelmente sua arquitetura ainda não está clara.
Peça: “Proponha um plano de dados de teste: fixtures vs factories, como gerar casos de borda e como manter testes determinísticos. Liste quais dependências podem usar fakes em memória e quais exigem um serviço real no CI.”
Você frequentemente descobrirá que uma “feature simples” precisa na verdade de um contrato, um dataset seed ou IDs estáveis — melhor descobrir agora do que durante uma reescrita.
Finalize com um checklist leve:
Revisões de design não devem acontecer só depois do código existir. Com IA, você pode rodar uma “revisão pre-mortem” no seu rascunho de arquitetura (mesmo que seja só alguns parágrafos e um diagrama em palavras) e obter uma lista concreta de fraquezas antes que virem reescritas.
Comece com uma postura dura de revisor e force especificidade:
Prompt: “Act as a reviewer; list risks, inconsistencies, and missing details in this design. Be concrete. If you can’t evaluate something, say what information is missing.”
Cole seu resumo de design, restrições (orçamento, prazo, habilidades do time) e quaisquer requisitos não funcionais (latência, disponibilidade, conformidade).
Revisões falham quando o feedback é vago. Peça uma lista priorizada de correções:
Prompt: “Give me a prioritized punch list. For each item: severity (Blocker/High/Medium/Low), why it matters, suggested fix, and the smallest validation step.”
Isso produz um conjunto de tarefas prontas para decisão em vez de um debate.
Uma função útil é um score simples:
Prompt: “Assign a rewrite risk score from 1–10. Explain the top 3 drivers. What would reduce the score by 2 points with minimal effort?”
Você não busca precisão; busca expor suposições mais propensas a reescrita.
Finalmente, previna que a revisão expanda o escopo:
Prompt: “Provide a diff plan: minimal changes needed to reach the target design. List what stays the same, what changes, and any breaking impacts.”
Quando você repete esse padrão em cada iteração, sua arquitetura evolui por passos pequenos e reversíveis — enquanto os grandes problemas são captados cedo.
Use este pacote como um fluxo leve que você pode repetir em cada feature. A ideia é encadear prompts para que cada etapa produza um artefato que a próxima etapa reutilize — reduzindo “contexto perdido” e reescritas-surpresa.
Na prática, equipes costumam implementar essa cadeia como uma “receita de feature” repetível. Se você está construindo com Koder.ai, a mesma estrutura mapeia bem para um processo guiado por chat: capture os artefatos em um lugar, gere o primeiro slice funcional e depois itere com snapshots para que experimentos sejam reversíveis. Quando o MVP estiver pronto, você pode exportar código-fonte ou fazer deploy/host com domínio customizado — útil quando você quer velocidade da entrega assistida por IA sem se prender a um único ambiente.
SYSTEM (optional)
You are a software architecture assistant. Be practical and concise.
Guardrail: When you make a recommendation, cite the specific lines from *my input* you relied on by quoting them verbatim under “Input citations”. Do not cite external sources or general industry claims.
If something is unknown, ask targeted questions.
1) REQUIREMENTS CLARIFIER
Context: <product/system overview>
Feature: <feature name>
My notes: <paste bullets, tickets, constraints>
Task:
- Produce: (a) clarified requirements, (b) non-goals, (c) constraints, (d) open questions.
- Include “Input citations” quoting the exact parts of my notes you used.
2) ARCHITECTURE OPTIONS
Using the clarified requirements above, propose 3 architecture options.
For each: tradeoffs, complexity, risks, and when to choose it.
End with a recommendation + “Input citations”.
3) MODULAR BOUNDARIES
Chosen option: <option name>
Define modules/components and their responsibilities.
- What each module owns (and does NOT own)
- Key interfaces between modules
- “Input citations”
4) DATA & API CONTRACTS
For each interface, define a contract:
- Request/response schema (or events)
- Validation rules
- Versioning strategy
- Error shapes
- “Input citations”
5) TEST-FIRST ACCEPTANCE
Write:
- Acceptance criteria (Given/When/Then)
- 5–10 critical tests (unit/integration)
- What to mock vs not mock
- “Input citations”
6) RELIABILITY + DESIGN REVIEW
Create:
- Failure modes list (timeouts, partial failure, bad data, retries)
- Observability plan (logs/metrics/traces)
- Review checklist tailored to this feature
- “Input citations”
Se quiser um acompanhamento mais profundo, veja /blog/prompting-for-code-reviews. Se estiver avaliando ferramentas ou adoção em time, /pricing é um próximo passo prático.
“Arquitetura mais limpa” aqui significa que você pode:
No trabalho assistido por IA, também significa que o modelo consegue reformular os requisitos de volta para você de um jeito que você aprovaria.
A IA pode produzir código e designs convincentes rapidamente, o que facilita construir sobre restrições ausentes e pressupostos ocultos. Essa velocidade pode amplificar gatilhos de reescrita como:
A solução não é “menos IA”, mas usar prompts que forcem a exposição de restrições, contratos e pressupostos desde cedo.
Use os padrões como checagens curtas que produzem artefatos reutilizáveis (não apenas mais texto):
Mantenha iterações de : prompt → leitura rápida → ajustar → auto-verificação contra critérios de aceitação.
Traga um pacote pequeno e consistente:
Se algo for desconhecido, diga isso explicitamente e peça ao modelo para em vez de chutar silenciosamente.
Peça artefatos acionáveis que você possa colar em docs, tickets e PRs:
Isso mantém a saída da IA prática e reduz retrabalho causado por “perda de contexto”.
Use o modelo como entrevistador de requisitos. Peça que ele:
Comece com papéis e ações, depois peça:
Só depois de deixar os fluxos claros, mapeie-os para decisões como onde termina a validação e onde começam as regras de negócio, onde idempotência é necessária e o que precisa ser armazenado versus derivado. Em seguida, converta os fluxos em critérios de aceitação testáveis .
Porque LLMs vão preencher lacunas com palpites plausíveis a menos que você force a separação entre:
Peça um registro de suposições que marque cada item como validado ou desconhecido, além de:
Force o modelo a propor 2–3 arquiteturas viáveis e compare-as em uma tabela (complexidade, confiabilidade, tempo para lançar, escalabilidade, custo). Depois exija:
Assim você evita que a primeira opção plausível vire padrão e reduz a expansão silenciosa de escopo (causa comum de reescritas).
A abordagem contratual reduz retrabalho de integração ao tornar formas de dados e regras de compatibilidade explícitas.
Peça por:
/v2; clientes ignoram campos desconhecidos)Trate essa reafirmação em 10 bullets como o contrato a validar com stakeholders antes do início do design.
Também peça gatilhos “o que mudaria sua resposta?” (por exemplo, volume, latência, conformidade, retenção) para tornar o design condicional e menos propenso a reescritas.
Quando UI, backend e integrações compartilham o mesmo artefato de contrato, você gasta menos tempo reconciling suposições divergentes depois.