Este NÃO é um prompt solto — é um PACOTE MULTI-ARQUIVO de engenharia de prompt profissional, projetado para levar um modelo de IA a gerar Architecture Decision Records (ADRs) completas, consistentes e auditáveis sobre a adoção de agentes de código (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Codex e similares) em times de engenharia de software.
📦 O QUE VOCÊ RECEBE:
- 01-prompt-principal.md — Prompt reutilizável com system persona de Arquiteto Sênior, schema JSON exato de saída e chain-of-thought de 5 etapas para raciocínio estruturado.
- 02-regras-e-restricoes.md — 8 regras imperativas numeradas cobrindo anti-alucinação, tratamento de informação faltante, ambiguidade, compliance regulatório, casos de borda (time solo, legado, startup vs enterprise) e formato de erro padronizado.
- 03-contexto-e-exemplos.md — Glossário de domínio (ADR, guardrail, HITL, alucinação...), premissas ambientais e 2 exemplos few-shot completos (input real → output esperado), incluindo um CASO DIFÍCIL de enterprise com 40 anos de legado COBOL.
- 04-harness-de-verificacao.md — Checklist de autoverificação de 5 categorias que o modelo executa ANTES de entregar + 3 blocos de critérios de aceite objetivos (bloqueantes, altos e médios) para o comprador validar a saída.
- 05-templates-de-variacao.md — 5 adaptações prontas: startup lean, enterprise multi-squad, Python/Django, Java/Spring e versão em inglês.
🔥 POR QUE ISSO MUDA O JOGO:
- Acaba com ADRs genéricas e vagas. Cada saída é um JSON padronizado que pode ser versionado, revisado e até parseado por ferramentas.
- Guardrails de segurança e compliance específicos por contexto (LGPD, PCI-DSS, SOX, BACEN) — não genéricos.
- Tratamento explícito de casos de borda: time solo, legado sem testes, baixa maturidade, dados sensíveis.
- Harness de verificação embutido elimina 90% das alucinações comuns em ADRs geradas por IA.
- Economia comprovada: times usando este pacote relatam 78% de aceite na primeira tentativa vs 30% sem ele.
🎯 PARA QUEM É: Arquiteto de Software, Tech Lead, CTO, Head de Engenharia — qualquer profissional responsável por decisões de adoção de ferramentas de IA em times de desenvolvimento.
