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Seja um engenheiro de software. A IA é uma ferramenta, não substitui conhecimento de arquitetura, engenharia e boas práticas.
Não terceirize decisões para a IA. Requisitos funcionais e não funcionais devem ser definidos por você. Seja específico e pense até nos menores detalhes.
Não existe almoço grátis. Modelos gratuitos, versões mais baratas ou rodar modelos locais ainda ficam atrás dos melhores modelos para desenvolvimento profissional.
Hoje, os modelos mais viáveis para engenharia de software são o Opus e o GPT usando o maior nível de raciocínio ("high effort"). Utilizar modelos inferiores geralmente aumenta o retrabalho, fazendo você gastar mais tempo e consumindo o tempo de outras pessoas revisando e corrigindo erros.
Use agentes de IA rodando no seu computador. O harness faz uma diferença enorme na qualidade. Para GPT, use o Codex. Para Opus, use o Claude Code. Ferramentas com harness inferior normalmente entregam resultados inferiores, mesmo usando o mesmo modelo. Afinal, por que uma empresa terceirizada conseguiria criar uma ferramenta que extrai mais de um modelo do que a própria empresa que o desenvolveu?
Planos mais baratos de IA servem para projetos simples ou amadores. Em projetos profissionais, considere investir em planos que ofereçam acesso aos melhores modelos e maior capacidade de uso.
Todo projeto deve possuir um
CLAUDE.mdouAGENTS.md. Mantenha esse arquivo curto, objetivo, em inglês e contendo apenas as informações realmente importantes do projeto.Nunca implemente diretamente. Analise o problema, crie um plano, revise esse plano e só então implemente. O plano deve conter arquitetura, critérios de aceitação, testes, validações e feedback loops.
Seja cético com o plano. Revise tudo antes de implementar. Peça para a IA identificar lacunas, fazer perguntas e desafiar suas decisões. A IA só deveria errar por não seguir um plano bem definido.
Desenvolva senso crítico. A IA acelera a execução, mas não substitui julgamento, criatividade e decisões de engenharia.
Mude seu papel. Deixe de ser apenas quem implementa tarefas. Passe a atuar como arquiteto, tech lead e product owner, pensando no sistema como um todo.
Contexto é tudo. Um único prompt não basta. Quanto mais contexto você fornecer (regras de negócio, arquitetura, convenções, exemplos e restrições), melhor será o resultado.
Sempre valide automaticamente. Todo ciclo deve terminar executando build, testes, linters, formatadores e análise estática.
Não aceite código apenas porque funciona. Exija legibilidade, simplicidade, segurança, observabilidade, testes e manutenibilidade.
Use skills para padronizar prompts. Elas evitam que você precise reescrever instruções repetitivas para tarefas feitas constantemente, mantendo o mesmo padrão de qualidade, arquitetura e validação em todos os projetos.
Se analisar, planejar, revisar e testar parece trabalho demais para você, talvez não valha a pena usar IA para desenvolver software. Sem esse processo, a tendência é gerar código de baixa qualidade, aumentar o retrabalho e criar problemas que custarão muito mais tempo para corrigir depois.
A responsabilidade é sempre sua. No final, você é responsável por cada linha de código que chega à produção. Não culpe a IA, as ferramentas ou terceiros. No fim, quem a empresa vai cobrar é você.
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Post muito preciso!