🎮Como usei Engenharia de Prompt para Criar um Jogo para Família

🎮Fala Galera Dev!

Antes de mais nada vou comçar contextualizando e contando um pouco do meu dia. Tudo começou no domingo passado dia 02 de novembro de 2025, estava aquele tempo meio feio, chuvoso aqui ond eeu moro, aquele tipo de domingo bem preguiçoso, rs. entre o almoço e o café da tarde. Quando uma cena curiosa chamou minha atenção. Minhas filhas, de quatro e sete anos, estavam na sala rindo e se movimentando como se estivessem jogando videogame… só que não havia controle, nem console. Apenas um vídeo no YouTube passando, e elas, ali, pulando e desviando como se cada obstáculo da tela fosse real.

Foi nesse momento que me veio a ideia: e se eu criasse um jogo de verdade pra elas? Será que consigo? E veio o principal insight, eu posso não conhecer tudo sobre criação d ejogos, mas conheço um pouso sobre programação, python, e sei usar as IAs, então, porque não usar tudo isso e tentar criar esse jogo? E fui codar...

🎮 Mas Afinal, o que é Engenharia de Prompt?

Antes de mais nada, vale uma explicação rápida, sem jargões técnicos. Até porque nesse artgio só estou mostrabndo de forma prática ocmo usei as LLMs e a Engenharia de Prompt para criar algo que antes era tão distante a nossa realidade. Mas vamos ao tema, Engenharia de Prompt é, basicamente, a arte de conversar com uma inteligência artificial de forma estratégica. Não é apenas pedir: “faça um jogo”. É como explicar seu projeto a alguém inteligente, mas que não lê sua mente. Você precisa dizer o que quer, por quê, como imagina que funcione… e torcer para que a IA entenda o espírito da coisa.

E foi assim que fiz. Abri o ChatGPT e comecei a descreve, mãs não com a intenção de criar o jogo em si, mas sim de tirar uma dúvidad se seria possível criar esse jogo, comçeo escrevendo assim:

E sim, escrevo com erros de portugues com meu chatgpt, pois sei que ele os corrige e o mais importante é saber fazer perguntas objetivas, bem estruturadas, claras. Daí então, com essa afirmativa, fui conversando com o chatgpt para obter o jogo de acorodo como eu desejava, perguntado como seria aestruturação de pastas do game, onde colocar cada parte do código gerada, de acorod com as melhores práticas do mercado, etc.

A resposta veio rápido, e para minha surpresa, com código funcional, onde eu já tinha um algoritmo que fazia o reconhecimento de imagem, fazendo apenas a importação das bibliotecas

pip install opencv-python mediapipe numpy

🎮 Criação Acelerada com IA e os Ajustes Manuais Também

Importei o código para o VS Code. AE a partir daí começei a fazer diversos ajustes, afinal queri a o jogo o mais parecido com que elas estavam jogando. Começei arrumando alguns nomes de variável errado aqui, erro de indentação ali. Usei bastante o copilot nesta fase, pois além de ver algusn erros e concertar, tabém pedi aa o copilot para fazer alterações em meu código para adionar funcionalidade que antes não tinha previsto, mas quando eu escrevia alguma coisa errado (o que acontecia mais do que eu gostaria de admitir), ele me levava por caminhos tortuosos. Corrigi muita coisa na mão. Refiz o sistema de colisão mais de uma vez. E o placar... bom, ele insistia em não atualizar como eu queria. Mas por fim, depois de muita correção humana e do copilot consegui acertar.

Baixei sons do site https://pixabay.com/pt/ e imagens eu baiexei do google mesmo, retirando o fundo das imagens e fazendo ajustes com o site https://www.remove.bg/pt-br/upload, conseguindo assim adiconar ao projeto musica de fundo, os efeitos de colisão, efeito de pulo, som de fim de jogo e sprites dos personagens. Em menos de duas horas, o jogo estava rodando. Não perfeito, mas mágico o suficiente para colocar um brilho nos olhos das meninas.

🎮 Princípios Práticos que Funcionaram na Engenharia de Prompt

Não sou muito teórico. Tudo o que sei sobre IA, aprendi em curso e bootcamps além de testar muito. Mas posso dizer que alguns princípios fizeram diferença:

• Clareza na descrição: quanto mais específico eu era, melhor a IA respondia.
• Divisão por partes: pedi primeiro o motor básico, depois os obstáculos, depois o sistema de pontuação.(quando voce pede muita coisa a IA entra em conflito e te entrega muito pouco)
• Reescrita de prompts: se a resposta vinha errada ou incompleta, eu reformulava, como quem explica de outro jeito para alguém que não entendeu.

E isso me ensinou algo fundamental: o prompt é metade do sucesso. A outra metade é saber o que fazer com o que a IA te dá. Saber usa-la d amlehor forma ou seja, saber perguntar cabe a nós. Afinal a como sempre digo a IA não é burra, somos nós que não sabemos perguntar da forma corretar para extrair da IA tudo o que ela tem a nos oferecer.

🎮 Tecnologia Que Aproxima, Não Afasta

O resultado foi mais do que código compilado. Foi movimento. As meninas pararam de só assistir e começaram a interagir. Pulavam de verdade, gritavam, competiam para ver quem fazia mais pontos. Meu filho mais velho e minha esposa entrarem no jogo. E eu claro com aquela sensação de ter criado algo que uniu a familia e fez todos se divertirem em um final de semana.

Era o tipo de diversão que a gente quer mais e mais. A tecnologia, por um instante, não foi isolamento — foi união.

🎮 E Onde Entra o LLM? E o Tal do RAG?

Para quem está chegando agora, LLM significa Large Language Model, esses modelos gigantescos de linguagem que conseguem gerar textos, códigos, histórias e muito mais. O ChatGPT é um exemplo. Se não fosse essa tecnologia eu não ia poder conversar com ChatGpt, falar o que eu queria e ele através de seu processamento me entregar um jogo personalizado, da forma como eu expliquei, em alguns minutos. É assim que a mágica acontece todos os dias.

Já o RAG (Retrieval-Augmented Generation) é como dar memória à IA. Ele permite que ela busque dados externos para melhorar suas respostas. Eu não cheguei a usar RAG nesse projeto, mas dá pra imaginar usos interessantes: o jogo poderia buscar perguntas aleatórias de matemática para inserir desafios, por exemplo. Ou como usei em um outro projeto meu o CodeVersePython, onde eu busco recriar o J.A.R.V.I.S. utilizei o RAG para dar uma memória o meu assitente virtual. Nesse projeto eu estou ensinando desde o inicio do ano com artigos semanais os principios da linguagem python e vou explicando como fiz para criar esse meu assitente que é conectado com APIs de IA dentre outras, sendo como se fosse uma Alexa em nosso computador, com o diferencial de ter sido totalmente criada e customizada de acordo com o que desejamos. Para saber mais acesso o repositório oficial: https://github.com/Carlos-CGS/CodeVerse-Python2025

Mas o ponto é: com um bom prompt, mesmo sem RAG, você já faz muita coisa.

🎮 Dificuldades? Sim, Várias. Mas Faz Parte

Nem tudo foi tranquilo. Alguns obstáculos:

• Fazer o placar aparecer corretamente na tela foi um desafio. Um ponto que eu vi utulizando o copilot é que ele preferencialmente altera o arquivo que voce esta trabalhando, sendo que muitas das vezes o que estamos tentando mudar esta atrelado a outros arquivos também e por isso precisamos escrever no prompt do popilot que ele altere todos os arquivos necessarios deste projeto para que esta funcionalidade funcione, ou simplesmente estar com o arquivo selecionado como contexto para que o copilot atue nele.
• Lidar com imagens que não carregavam (porque escrevi “sprits” em vez de “sprites”). Um erro no nome do meu arquivo que escrivi inicilmente estava atraplahndo as imagens de carregar, ao criar as pastas eu escrevi de forma errada e isso foi uma grande dificuldade de encontra este bug.

Mas nada disso foi um bloqueio. Com paciência e algumas horas de tentativa e err, tudo se ajeitou. acredito que o importante é não desistir, conttinuar tentando e é claro. Após finalizar todo o seu projeto, fazer toda a revisão, busando entender cada linha de código gerada para que posssamos aprender de forma prática com o projeto criado.

🎮 O Jogo: "Kids Runner"

Um resumo técnico para os curiosos:

• Linguagem: Python
• Engine: Pygame
• Recursos: Sons e imagens baixados da internet
• Personagens: Alegria, Tristeza e Raiva - podendo escolher entre um dos três para poder jogar.
• Interação: Teclado e, se houver câmera, reconhecimento de gestos
• Pontuação: A cada obstáculo evitado, pontos. A cada 10 colisões, fim de jogo.

🎮 Considerações Finais

Criei esse jogo para duas crianças se divertirem. Mas dutrante todo o precesso e muito mais agora após o jogo estar totalmente funcinal e cumprir seu objetivo, aprendi mais sobre IA, prompt, código e criatividade do que em muitos cursos. A Engenharia de Prompt não é apenas uma habilidade técnica, é uma ponte entre o que imaginamos e o que podemos criar.

E, se você souber conversar bem com a IA, ela não responde como uma máquina. Ela responde como um parceiro de ideias. Então quebre esse gelo e comece a usar a seu favor, afinal a Inteligencia Artificial ainda esta no começo e é um diferencial quem sabe usa-la e extrair o seu melhor potencial. mas futuramente ela será tão comum como hoje é ter o pacote office, onde nos anos 2000 era um grande diferencial no currículo, e hoje em dia é quase uma obrigação, um pré requisito para assumir qualquer vaga, seja adminsitrativa, operacional etc.

Segue o link deste projeto em meu GitHub, mas lembre-se Este projeto é apenas para aprendizado e não possui fins comerciais e todos os personagens e elementos originais de *Divertida Mente* pertencem à Disney/Pixar: https://github.com/Carlos-CGS/Jogo-Kids-Runner

Para mais conteúdos como esse segue lá no LinkedIn e no GitHub.

Fontes e Inspirações

• OpenAI (2024). Documentação do ChatGPT
• GitHub Copilot (2023). Documentação oficial
• Pygame.org. Referência da biblioteca