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+8 mil alunos já passaram pela formação

Formação em Prompt Engineering. Pare de adivinhar prompt — vire engenheiro de LLM.

Técnicas avançadas, padrões de produção, eval framework, otimização de custo e segurança. Saia escrevendo prompt que funciona em escala — não copiando dica de tweet.

Fazer pré-matrícula

+5h de conteúdo aplicado
Biblioteca de prompts em produção
Eval framework pronto pra usar

Times dessas empresas já escrevem prompt com método

Prompt aleatório custa caro. Em produção, custa muito mais.

Time gera prompt sem versionamento, sem teste e sem métrica. Resultado: alucinação em produção, conta de OpenAI estourando e ninguém sabe por que o output piorou na semana passada.

Você copia dica de tweet mas não sabe por que funciona

Chain-of-thought, few-shot, role play — você usa, mas no escuro. Sem entender mecânica, prompt quebra na primeira mudança de modelo e ninguém da equipe consegue ajustar.

Output muda toda semana e você não sabe por quê

Sem teste automatizado e sem versionamento, regressão passa silenciosa. Cliente reclama, time corre atrás, prompt vira gambiarra que ninguém quer tocar.

Conta de LLM dobrou e ninguém sabe onde cortar

Prompt longo, contexto inchado, modelo caro pra tarefa simples. Sem método de otimização, time queima 3x o necessário em token e finance cobra explicação.

Alucinação e prompt injection passam direto pra produção

Usuário descobre que dá pra burlar com instrução escondida, ou modelo inventa fato e cliente compra. Sem guardrail e validação, qualquer LLM em produção é bomba de relação pública.

Do prompt avulso ao prompt em produção, com método

Formação pra quem usa LLM no dia a dia e quer profissionalizar: técnicas avançadas, eval automatizado, versionamento, redução de custo e mitigação de risco. Tudo aplicável na semana seguinte.

Padrões avançados que funcionam em produção

Chain-of-thought, ReAct, structured output, self-consistency e prompt chaining. Quando usar cada um, qual o custo extra e como combinar pra ganhar precisão sem estourar token.

Eval framework: prompt como código testável

Como construir suite de teste pra prompt, métrica de acerto, regressão automatizada e CI. Toda mudança vira PR com diff de qualidade — não chute de quem mexeu por último.

Otimização de custo: token, modelo e cache

Redução de prompt sem perder acerto, escolha de modelo por tarefa, prompt caching, batching e fallback. Casos reais cortando 40 a 70% da conta sem regressão.

Segurança: guardrail, validação e prompt injection

Camada de validação de input e output, padrões de detecção de injection, sanitização de saída e teste adversarial. LLM em produção sem virar dor de cabeça jurídica.

+5h de conteúdo dividido em 6 módulos

Aulas gravadas com exemplo real, código pronto pra copiar e biblioteca de prompts em produção. Tutoria pra dúvida, comunidade no Discord e acesso vitalício.

Fase 1Módulo 1 e 2Fundamentos e padrões avançados

1Como LLM realmente processa prompt: token, contexto e atenção1 h
2Anatomia de prompt eficiente: instrução, contexto, exemplo, formato1 h
3Few-shot e in-context learning: quantos exemplos, qual diversidade1 h
4Chain-of-thought e self-consistency1 h 30
5ReAct, function calling e tool use1 h 30
6Structured output: JSON mode, schema e parsing robusto1 h

Fase 2Módulo 3 e 4Eval, versionamento e otimização

1Por que avaliar: regressão silenciosa e dívida técnica em prompt1 h
2Eval framework: ground truth, métrica e tooling (promptfoo, ragas)1 h 30
3Versionamento de prompt e prompt-as-code1 h
4Redução de custo de token: técnicas e benchmark1 h 30
5Escolha de modelo por tarefa e prompt routing1 h
6Prompt caching, batching e fallback1 h

Fase 3Módulo 5 e 6Segurança, produção e casos avançados

1Prompt injection: vetores comuns e mitigação1 h 30
2Guardrail de input e output: padrões e libs1 h
3Validação estruturada e parsing defensivo1 h
4Observabilidade: tracing de prompt, custo e latência1 h
5Multi-turn, memória e conversação avançada1 h 30
6Projeto final: pipeline com eval, otimização e guardrail2 h

O que você sai sabendo entregar

Não é truque de tweet. É prompt que sobrevive a mudança de modelo, eval automatizado e conta de LLM sob controle.

Prompt que aguenta produção, não só demo

Padrões testados em escala, com tratamento de edge case e formato consistente. Output estável pra alimentar API, dashboard e UI.

Eval framework rodando em CI

Suite de teste, métrica de acerto e diff de qualidade em cada PR. Time mexe em prompt com confiança, sem medo de regressão silenciosa.

Conta de LLM cortada em 40 a 70%

Técnicas práticas de redução de token, escolha de modelo, prompt caching e batching. Mesma qualidade, fração do custo.

Sistema seguro contra prompt injection

Guardrail, validação e teste adversarial aplicado em prompt e output. LLM em produção sem virar caso jurídico ou viral de Twitter.

Biblioteca de prompts pronta pra reusar

Acervo de prompts em produção (extração, classificação, sumarização, agente) com versionamento, métrica e nota de uso.

Tutoria com revisão de prompt real

Manda seu prompt, monitor revisa, sugere padrão e roda eval. Aprendizado direto no que você já está construindo.

Quem te ensina prompt engineering de verdade

Daniel Sória

IA @ IBM • AWS Machine Learning Specialist

Daniel Sória é Consultor de IA na IBM, responsável por sistemas com LLM em produção no setor bancário e automotivo. Já formou +12 mil pessoas em IA aplicada e mantém prompts em produção que atendem milhões de requisições por mês. Ensina prompt engineering como engenharia: medível, versionado e otimizado pra custo.

-45% de custo de token, +30% de acerto, zero regressão

Resultados típicos de aluno depois da formação. Prompt tratado como código: testado, versionado e otimizado. Não como gambiarra que ninguém entende.

Estava com chatbot em produção sumindo de qualidade toda semana. Montei eval framework conforme a aula 3, peguei regressão na hora, e cortei 50% de erro em 2 semanas.

Lucas MendonçaEng. de IA, fintech

Conta de OpenAI estava em R$ 18k/mês. Apliquei prompt caching, troquei modelo por tarefa e reduzi prompt em 40%. Próxima conta: R$ 7,2k. Sem nenhuma regressão de qualidade.

Renata OliveiraTech Lead, SaaS B2B

Trabalhava em SaaS de jurídico, output em JSON quebrava em 8% das chamadas. Apliquei structured output + validação defensiva e zerei o problema. Cliente parou de abrir ticket.

Felipe AragãoBackend → IA, jurídico

Achava que sabia prompt engineering. A parte de prompt injection me mostrou que tinha 3 vetores abertos no nosso copilot. Em 1 semana fechamos todos com guardrail.

Marina CabralAppSec, healthtech

Versionamento de prompt sempre pareceu over-engineering. Depois que prompt-as-code entrou no nosso repo, time mexe com confiança e dashboard mostra diff de qualidade em cada PR.

Pedro HenriqueEng. Sênior, edtech

Era PM de produto com IA, sem código sólido. Hoje participo de review técnico de prompt com fundamento, sugiro padrão e até faço PR. Time leva mais a sério.

Sofia MarquesPM, produto com IA

Aluno indica eu não acreditava. Tutoria com revisão real do meu prompt foi diferencial. Em 4 semanas refiz biblioteca inteira da empresa, com eval e dashboard.

André CassianoEng. de Dados, retail

Já tinha feito 3 cursos de prompt no YouTube. Esse foi o primeiro que tratou prompt como engenharia: teste, versionamento, custo e segurança. Aplicável na semana seguinte.

Larissa TavaresDev de IA, agência

Perguntas e respostas mais frequentes

Antes de assinar, esses pontos são o que mais aparece no WhatsApp. Resposta direta, sem rodeio.

Prompt sem método custa caro todo mês

Conta de LLM crescendo, regressão silenciosa, prompt injection à espreita e desconto de 37,6% por tempo limitado. Garanta sua vaga em 12x sem juros.

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Pra quem é a formação?

Dev, PM, designer e analista que já usa LLM no trabalho e quer profissionalizar. Da escrita de prompt avulso pra prompt em produção com teste, versionamento e métrica.

Preciso saber programar?

Boa parte do material roda em qualquer stack via API e tem exemplo em Python e JavaScript. Módulo de eval e CI tem código, mas é simples. PM e analista acompanham sem trava.

Como funcionam as aulas?

Aulas gravadas em alta qualidade pra você assistir no seu ritmo. Cada módulo tem exemplo real e exercício. Tutoria com revisão de prompt + comunidade no Discord 24/7.

Qual a duração?

+5h de conteúdo em 6 módulos. Aluno médio termina em 3 a 5 semanas estudando 1h por dia. Acesso vitalício pra revisitar quando precisar.

Tem certificado?

Certificado de Especialista em Prompt Engineering emitido ao concluir as atividades, projeto final e quiz. Válido pra LinkedIn, currículo e processo seletivo.

Em quanto tempo recupero o investimento?

Aluno médio aplica em 15 a 45 dias depois da formação. Quem já tem LLM em produção corta custo direto (40-70%) na primeira otimização. Quem busca vaga adiciona linha técnica forte no currículo.

Posso parcelar?

12x de R$ 74,80 sem juros no cartão, ou R$ 897,00 à vista (37,6% off do valor cheio de R$ 1.437,00). Pagamento por boleto, pix ou cartão.

E se eu não gostar?

7 dias de garantia incondicional. Acessa, assiste, testa. Se não for pra você, devolvemos 100% do valor sem pergunta. Risco zero.