Gerador de Prompts — INEMA.CLUB

Como usar estes prompts

1

Escolha o tipo de arquivo

Selecione qual arquivo você quer gerar: CLAUDE.md, AGENTS.md, etc.
2

Copie e preencha o prompt

Clique em "Copiar Prompt", cole em qualquer IA e preencha os campos entre colchetes.
3

Use o arquivo gerado

Salve o resultado no seu projeto e comece a usar a IA com contexto completo.

📝

Gerar CLAUDE.md

Claude Code

O arquivo de contexto principal para o Claude Code entender seu projeto

Cole este prompt em qualquer IA e preencha os campos entre colchetes:

Você é um especialista em Agentic Engineering e configuração de ferramentas de IA para desenvolvimento de software. Vou te dar informações sobre meu projeto e você deve gerar um CLAUDE.md profissional e completo para uso com o Claude Code.

INFORMAÇÕES DO MEU PROJETO:
- Nome do projeto: [PREENCHA — ex: task-api, ecommerce-frontend, data-pipeline]
- Linguagem principal: [Python / JavaScript / TypeScript / Go / Rust / outro]
- Frameworks: [liste os frameworks usados — ex: FastAPI, React, Django, Next.js]
- Banco de dados: [PostgreSQL / MongoDB / SQLite / MySQL / Redis / nenhum]
- O que o projeto faz: [descreva em 2-3 frases claras e objetivas]
- Fase atual: [desenvolvimento inicial / MVP / produção / refatoração]
- Repositório: [URL do repositório ou "privado"]
- Branch principal: [main / master / outro]

GERE UM CLAUDE.md COMPLETO COM ESTAS SEÇÕES:

1. **Contexto do Projeto**
   - O que é o projeto, qual problema resolve
   - Stack completa com versões
   - Fase atual e próximos objetivos

2. **Comandos de Desenvolvimento**
   - Instalação completa (clone, venv/nvm, dependências)
   - Rodar o projeto localmente
   - Rodar testes
   - Build de produção
   - Outros comandos úteis do dia a dia

3. **Convenções de Código**
   - Nomenclatura (variáveis, funções, classes, arquivos)
   - Padrão de imports
   - Tratamento de erros
   - Estilo de comentários e docstrings

4. **Regras de Comportamento do Claude Code** (5 regras essenciais)
   - Git workflow (nunca commitar direto na main, mensagens de commit, etc.)
   - O que NUNCA fazer no projeto
   - Como criar branches
   - Como tratar variáveis de ambiente e segredos
   - O que fazer antes de modificar arquivos

5. **Arquitetura do Projeto**
   - Estrutura de pastas comentada (use árvore de diretórios)
   - Descrição dos arquivos e módulos principais

6. **Variáveis de Ambiente**
   - Todas as variáveis necessárias com descrições
   - Indicar quais são obrigatórias vs opcionais

7. **Endpoints ou Funções Principais** (se aplicável)
   - Lista de endpoints da API, funções principais, ou comandos CLI

Use o formato markdown com headers ##, blocos de código ```bash, e seja específico e direto. O arquivo deve ter entre 150 e 300 linhas. Gere apenas o conteúdo do CLAUDE.md, sem explicações adicionais.

Compatível com: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e qualquer LLM. • Ver Projeto 2 — Claude Code

🤖

Gerar AGENTS.md

Codex CLI

Arquivo de contexto para o OpenAI Codex CLI navegar seu projeto com autonomia

Cole este prompt em qualquer IA e preencha os campos entre colchetes:

Você é um especialista em Agentic Engineering com foco em OpenAI Codex CLI. Vou te dar informações sobre meu projeto e você deve gerar um AGENTS.md profissional para uso com o Codex CLI.

INFORMAÇÕES DO MEU PROJETO:
- Nome do projeto: [PREENCHA]
- Linguagem principal: [Python / JavaScript / TypeScript / Go / outro]
- Frameworks: [liste os frameworks — ex: Express, FastAPI, Rails, Spring]
- Banco de dados: [PostgreSQL / MongoDB / SQLite / nenhum]
- O que o projeto faz: [descreva em 2-3 frases]
- Fase atual: [desenvolvimento / MVP / produção]
- Modelo OpenAI preferido: [gpt-4o / gpt-4o-mini / o1 / o1-mini]

GERE UM AGENTS.md COM:

1. **Visão Geral do Projeto**
   - Descrição clara e objetiva do projeto
   - Stack técnica completa
   - Objetivo principal do agente neste repositório

2. **Comandos Essenciais**
   - Instalar dependências
   - Rodar o projeto
   - Rodar testes (com um único comando)
   - Lint e formatação
   - Build

3. **Estrutura do Repositório**
   - Árvore de diretórios comentada
   - Onde ficam os arquivos mais importantes
   - O que cada pasta contém

4. **Convenções do Projeto**
   - Padrão de nomenclatura de variáveis, funções e arquivos
   - Padrão de commits (formato das mensagens)
   - Como organizar imports
   - Padrão de tratamento de erros

5. **Instruções de Comportamento para o Codex**
   - SEMPRE: o que o agente deve fazer em toda tarefa
   - NUNCA: o que o agente jamais deve fazer
   - Antes de editar: verificações obrigatórias
   - Ao criar arquivos: convenções a seguir
   - Ao commitar: regras de git workflow

6. **Variáveis de Ambiente**
   - Lista completa com descrições
   - Como configurar localmente

Use formato markdown limpo. Seja direto e específico. O arquivo deve ter entre 100 e 200 linhas. Gere apenas o conteúdo do AGENTS.md, sem explicações adicionais.

Compatível com: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e qualquer LLM. • Ver Projeto 4 — Codex CLI

🌌

Gerar CONTEXT.md

Antigravity

Arquivo de contexto para o Antigravity (Gemini + MCP) entender seu projeto

Cole este prompt em qualquer IA e preencha os campos entre colchetes:

Você é um especialista em Agentic Engineering com foco em Antigravity e Google Gemini. Vou te dar informações sobre meu projeto e você deve gerar um CONTEXT.md para uso com o Antigravity — um ambiente de desenvolvimento agentico baseado em Gemini e servidores MCP.

INFORMAÇÕES DO MEU PROJETO:
- Nome do projeto: [PREENCHA]
- Linguagem principal: [Python / JavaScript / TypeScript / outro]
- Frameworks: [liste os frameworks usados]
- Banco de dados: [PostgreSQL / MongoDB / Firestore / BigQuery / nenhum]
- Serviços Google Cloud usados: [Cloud Run / GCS / Pub/Sub / BigQuery / nenhum / não sei]
- O que o projeto faz: [descreva em 2-3 frases]
- Workflows mais comuns: [ex: "gerar relatórios", "processar uploads", "sincronizar dados"]
- Integrações externas: [ex: GitHub, Slack, Stripe, nenhuma]

GERE UM CONTEXT.md COM:

1. **Visão Geral do Projeto**
   - O que é, qual problema resolve, para quem é
   - Stack completa
   - Fase e status atual

2. **Comandos do Dia a Dia**
   - Setup inicial
   - Rodar localmente
   - Testes
   - Deploy (se aplicável)

3. **Arquitetura e Estrutura**
   - Diagrama textual da arquitetura (use ASCII ou markdown)
   - Árvore de pastas comentada
   - Fluxo principal de dados

4. **Workflows Frequentes**
   - Descreva os 3-5 workflows mais comuns em passos numerados
   - Inclua os arquivos relevantes para cada workflow

5. **Integrações e APIs Externas**
   - Cada integração com: propósito, credenciais necessárias, como testar

6. **Regras de Comportamento no Antigravity**
   - O que o agente deve priorizar
   - Padrões de código a seguir
   - O que nunca alterar sem confirmação
   - Como gerenciar arquivos sensíveis

7. **Variáveis de Ambiente e Segredos**
   - Lista completa com descrições e valores de exemplo

8. **Próximas Tarefas e Backlog**
   - 3-5 itens do backlog prioritário para o agente ter contexto do que está por vir

Use formato markdown com headers ##. Seja específico e orientado a contexto. O arquivo deve ter entre 120 e 250 linhas. Gere apenas o conteúdo do CONTEXT.md.

Compatível com: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e qualquer LLM. • Ver Projeto 3 — Antigravity

🐍

Gerar agent.py personalizado

Python + Anthropic

Crie um agente Python customizado com ferramentas específicas para seu caso de uso

Cole este prompt em qualquer IA e preencha os campos entre colchetes:

Você é um especialista em Agentic Engineering com Python. Vou te dar especificações e você deve gerar um agent.py funcional e completo usando o SDK da Anthropic.

ESPECIFICAÇÕES DO MEU AGENTE:
- Objetivo principal: [descreva em 1-2 frases o que o agente deve fazer]
- Nome do agente: [ex: file-organizer, code-reviewer, data-processor]
- Modelo de IA: [claude-opus-4-5 / claude-sonnet-4-5 / claude-haiku-3-5]
- Ferramentas necessárias:
  [ ] Leitura e escrita de arquivos
  [ ] Execução de comandos shell
  [ ] Busca na internet / web scraping
  [ ] Acesso a banco de dados
  [ ] Chamadas a APIs externas: [liste quais]
  [ ] Processamento de imagens
  [ ] Geração de relatórios/PDFs
  [ ] Outra: [descreva]
- Comportamentos específicos: [ex: "sempre perguntar confirmação antes de deletar", "salvar log de cada ação"]
- Formato de entrada: [linha de comando / arquivo de configuração / interativo]
- Formato de saída: [terminal / arquivo / JSON / outro]

GERE UM agent.py COM:

1. **Imports e configuração**
   - Todas as dependências necessárias
   - Carregamento de variáveis de ambiente com python-dotenv
   - Configuração do cliente Anthropic

2. **Definição de ferramentas (tools)**
   - Cada ferramenta como função Python com docstring clara
   - Schema JSON correto para cada tool (name, description, input_schema)
   - Tratamento de erros em cada ferramenta

3. **Loop do agente (agentic loop)**
   - Função principal `run_agent(user_message: str) -> str`
   - Loop completo: enviar mensagem → processar tool_use → retornar resultado
   - Limite de iterações para evitar loop infinito (max_iterations=10)
   - Log de cada ação executada

4. **Interface com o usuário**
   - `if __name__ == "__main__"`: interface de linha de comando
   - Aceitar input do usuário em loop contínuo
   - Comando "sair" para encerrar
   - Exibir resultado formatado

5. **requirements.txt correspondente**
   - Liste todas as dependências com versões

6. **.env.example correspondente**
   - Todas as variáveis necessárias com descrições

O código deve ser funcional, bem comentado em português, com tratamento de erros robusto. Use apenas a biblioteca `anthropic` oficial. Gere o agent.py completo e depois o requirements.txt e .env.example.

Compatível com: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e qualquer LLM. • Ver Projeto 1 — Agente do Zero

🗺️

Gerar ROTEIRO.md personalizado

Estudos

Roteiro de estudos em Agentic Engineering adaptado ao seu perfil e objetivos

Cole este prompt em qualquer IA e preencha os campos entre colchetes:

Você é um especialista em Agentic Engineering e educação em tecnologia. Vou te dar informações sobre meu perfil e objetivos e você deve gerar um ROTEIRO.md personalizado de estudos em Agentic Engineering.

MEU PERFIL:
- Nível atual de programação: [iniciante / intermediário / avançado]
- Linguagens que já conheço: [ex: Python básico, JavaScript, nenhuma]
- Já usei alguma IA para codificar? [sim, uso regularmente / já testei mas não uso / nunca usei]
- Tempo disponível por semana: [2h / 5h / 10h / mais de 10h]
- Objetivo principal: [ex: "automatizar tarefas do meu trabalho", "aprender para mudar de carreira", "construir um produto com IA", "me manter atualizado"]
- Ferramentas de IA preferidas: [Claude Code / Codex CLI / Cursor / Copilot / ChatGPT / sem preferência]
- Projeto que quero construir ao final: [descreva brevemente ou coloque "não definido"]

GERE UM ROTEIRO.md COM:

1. **Diagnóstico**
   - Análise do meu perfil atual
   - Lacunas de conhecimento a preencher
   - Pontos fortes que posso aproveitar

2. **Objetivo Final**
   - O que eu serei capaz de fazer ao concluir o roteiro
   - Projeto concreto que poderei entregar

3. **Roteiro em Fases** (adapte o número de fases ao meu nível e tempo disponível)
   Para cada fase:
   - Título e duração estimada
   - O que aprender (conceitos, ferramentas, práticas)
   - Recursos recomendados (documentações, vídeos, artigos — reais e gratuitos quando possível)
   - Exercício prático para consolidar o aprendizado
   - Critério de conclusão ("você concluiu esta fase quando conseguir...")

4. **Ferramentas Essenciais**
   - Lista das ferramentas com links de instalação
   - Ordem de instalação e configuração

5. **Projetos Práticos Sugeridos**
   - 3 projetos progressivos (do mais simples ao mais complexo)
   - Para cada um: descrição, dificuldade, o que aprendo, tempo estimado

6. **Dicas para Aprender Agentic Engineering**
   - Como praticar no dia a dia
   - Erros comuns a evitar
   - Como acompanhar as novidades da área

7. **Checklist de Progresso**
   - Lista de checkboxes markdown para marcar o progresso

Use formato markdown com headers ##. Seja específico, realista e motivador. O roteiro deve ser adaptado ao meu nível e tempo disponível. Gere apenas o conteúdo do ROTEIRO.md.

Compatível com: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e qualquer LLM. • Ver todos os projetos práticos

Dicas para obter melhores resultados

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Seja específico nos campos

Quanto mais detalhes você fornecer (frameworks, versões, objetivos), mais preciso será o resultado gerado pela IA.

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Itere e refine

Use o primeiro resultado como base e peça à IA para ajustar partes específicas. "Adicione mais detalhes na seção de comandos" funciona bem.

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Revise antes de usar

Sempre revise o arquivo gerado. Ajuste caminhos, comandos e URLs para corresponder exatamente ao seu projeto.

→

Mantenha atualizado

Regenere o arquivo quando seu projeto evoluir significativamente. Um CLAUDE.md desatualizado pode confundir o agente.