ADR de Governança de Código Gerado por IA: como adotar LLMs sem acumular dívida cognitiva (pacote multi-arquivo)

Pacote completo de engenharia de prompt (5 arquivos complementares) que transforma qualquer contexto de adoção de IA em um ADR (Architecture Decision Record) de nível corporativo — a decisão formal de como sua equipe integra código gerado por LLMs mantendo autoria humana e gerando entendimento real do sistema.

O que você recebe: 01-prompt-principal.md — o prompt reusável de verdade: persona de Arquiteta Sênior, objetivo, schema EXATO de saída do ADR (11 seções na ordem) e passo a passo de raciocínio. 02-regras-e-restricoes.md — guardrails imperativos numerados: o que o modelo NUNCA deve fazer (não inventar métricas, não supor stack, não recomendar adoção sem reversão), casos de borda, e formato de erro para quando não dá pra executar. 03-contexto-e-exemplos.md — glossário de domínio (ADR, cognitive debt, mental model, fitness functions) + 2 exemplos few-shot completos (input→output), incluindo um caso difícil de borda (dev solo em fintech regulada). 04-harness-de-verificacao.md — checklist de autoverificação que o modelo roda antes de entregar + critérios objetivos de aceite para VOCÊ validar a resposta, incluindo o teste de 'one-way-door' (reversibilidade). 05-templates-de-variacao.md — 4 variações prontas: versão executiva para diretoria, versão curta stand-alone, adaptação por stack e variante rígida de compliance (LGPD/PCI/SOC2).

Por que este pacote vale mais que um prompt solto: ele é um framework de decisão, não um parágrafo. Reproduzível em qualquer equipe, com critérios de aceite objetivos e escuta contínua via fitness functions. Ideal para arquitetos, tech leads e PMs de plataforma que precisam responder à pergunta polêmica de 2026: 'como usamos IA sem entregar o entendimento do nosso sistema a uma máquina?' Ano muito comentado no debate sobre cognitive debt de código LLM. Em pt-BR.