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Mao na Massa: Da Pesquisa a Alta Performance com IA (Projeto Completo no GitHub)

Olá, pessoal! Gostaria de compartilhar o resultado da minha atividade de criação de conteúdo para blog. Como universitário, utilizo a IA diariamente para organizar o fluxo de trabalho, e decidi elevar o nível deste exercício.

Para fugir de um post genérico, apliquei Engenharia de Prompts com a seguinte estrutura:

Roleplay: IA atuando como Nutricionista Especialista.

Framework: Estrutura de marketing da RD Station (foco em escaneabilidade).

Grounding: Exigi fontes reais, baseando o post no Healthy Eating Plate de Harvard.

Multimodalidade: Geração de imagens por IA para ilustrar a composição do prato ideal e receitas.

O post ficou tão detalhado (e cheio de imagens) que estourou o limite de caracteres aqui do fórum!
Por isso, documentei o texto final, as imagens e a metodologia completa em um repositório no GitHub. A visualização por lá está bem melhor.

Confira o projeto completo e estruturado aqui: https://github.com/andreazepi/ia-generativa-blog-saude

O que acharam dessa abordagem de estruturar o pensamento antes de gerar o conteúdo final?

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Aproveitando o espaço, queria adicionar um comentário sobre a experiência dessa atividade. No geral, achei muito interessante colocar a mão na massa. Utilizo a IA direto para me ajudar nas atividades acadêmicas (claro, da maneira correta kk).

Percebi que acabei aprendendo a fazer Engenharia de Prompts intuitivamente, antes mesmo de saber que esse nome e essa técnica existiam. Desde então, venho pesquisando mais sobre como aplicar isso no dia a dia e automatizar tarefas, como a montagem de rotinas e metas diárias.

Antes eu fazia tudo isso na mão. Hoje, aplicando os conceitos de pensamento computacional, consigo estruturar tudo bem mais rápido. Às vezes ainda leva um certo tempo na preparação, porque exige pensar de forma estratégica e pesquisar bastante para criar o contexto exato, mas o esforço de orquestrar a IA compensa demais o resultado final!