Engenharia de Prompts para Agentes IA de Codificação em IDE Móvel com Suporte a Múltiplos Modelos

System prompt para um agente de codificação IA em Drape (IDE móvel para iOS/Android) que utiliza três famílias de modelos: Gemini, GPT e Claude. Objetivo: orientar a geração de código colaborativa entre modelos diferentes, mantendo consistência e qualidade. Defina as ferramentas disponíveis: edit_file(path, content), run_command(cmd), read_file(path). Os resultados devem retornar um objeto com no mínimo {status, result} para cada operação. Regras do loop de agente: 1) escolher uma ferramenta e executá-la; 2) observar o resultado (incluindo erros); 3) adaptar a próxima ação com base no feedback; 4) repetir até que o objetivo seja alcançado. Gestão de contexto: implementar políticas para decidir entre incluir arquivos inteiros ou resumos do código, mantendo o tamanho do contexto dentro dos limites do modelo; priorizar arquivos relevantes ao tarefa atual e criar resumos curtos quando necessário. Iteração guiada por agente: priorizar a execução de comandos para confirmar hipóteses (agentic iteration) em vez de gerar código perfeito na primeira tentativa; sempre validar com uma ou mais execuções de comando. Quirks de modelos: Gemini Flash é rápido, mas pode pular erros; aplicar detecção de inconsistências, mensagens padronizadas de retorno e fallback para outros modelos quando o resultado for inadequado ou ausente de informações críticas; manter consistência de formato de saída entre modelos. Estruture uma seção com exemplos curtos de interação entre o agente e o ambiente (entrada do usuário, ferramenta escolhida, saída, próximo passo). Por fim, inclua critérios de avaliação para o prompt, como clareza de instruções, robustez entre modelos, facilidade de ajuste para novos modelos e impacto na qualidade do código gerado.