A IA faz o trabalho pesado. As decisões são minhas.
Uso agentes de IA todos os dias, mas nunca entrego o controle a eles. Cada funcionalidade que construo passa dos meus requisitos para uma especificação escrita, um plano de implementação e o código, e eu reviso cada etapa, num vai e vem até ficar satisfeito.
Minhas ferramentasClaude CodeCursor
Escrevo a especificação antes do código. Toda funcionalidade começa como uma especificação que qualquer pessoa do time consegue ler, não um prompt que se perde.
Fico no loop. Confiro cada especificação, plano e mudança, e devolvo até ficar certo.
Cada tarefa tem o seu agente. Produto, arquitetura, dados, desenvolvimento, revisão de código e documentação têm cada um um especialista.
Da ideia à produção
Setas contínuas levam o trabalho adiante. Setas tracejadas são onde eu o devolvo. Clique numa etapa para ver a ideia por trás dela. Uma funcionalidade começa pelos meus requisitos; uma correção de bug começa pela triagem.
- Próxima etapa
- Itero até ficar satisfeito
- Peço uma mudança
- Base de conhecimento: leitura e escrita
Toque numa etapa para explorá-la.
Funcionalidade
Correção de bug
Depois segue para o plano de implementação.
- Definir requisitos (Meu checkpoint): Descrevo o problema, os usuários e o que é sucesso, em linguagem simples: objetivos, restrições e os casos extremos que já conheço.
- Especificação da funcionalidade (Agentes de IA): A IA redige a especificação da funcionalidade. Um agente Product Owner cuida do lado de negócio: histórias de usuário, critérios de aceite, escopo e o que fica explicitamente de fora.
- Validar a especificação (Meu checkpoint): Reviso a especificação e devolvo com comentários, num vai e vem até eu estar satisfeito. Nada vai para o planejamento até a especificação dizer exatamente o que quero construir.
- Plano de implementação (Agentes de IA): O plano transforma a especificação em decisões de código. Um agente Arquiteto aplica os padrões de projeto já adotados no front-end e no back-end, e um agente Engenheiro de Dados define os modelos de dados, restrições e migrações.
- Revisar o plano (Meu checkpoint): Questiono as escolhas técnicas e itero no plano até estar satisfeito. É aqui que os erros custam menos para corrigir.
- Implementação (Agentes de IA): Agentes desenvolvedores implementam o plano em passos pequenos e testados. Um agente Revisor de Código confere cada mudança em relação ao plano, aos padrões e aos testes antes de eu ver.
- Aceite (Meu checkpoint): Testo o resultado em relação à especificação. Se não estou satisfeito, peço uma nova implementação, e a solicitação de mudança atualiza a especificação e o plano, além do código, para que a documentação nunca se afaste do que foi construído. Numa correção de bug, a solicitação de mudança volta para a investigação.
- Entregue (Concluído): Entregue significa que o código foi commitado. A partir daqui, os pipelines de CI/CD assumem: testam e verificam o código e cuidam do ambiente de staging e das releases em produção. A especificação e o plano seguem junto como documentação viva.
- Correção de bug: Triagem do bug (Meu checkpoint): Quando a tarefa é um bug, ela chega até mim já triada por uma pessoa: confirmada, priorizada e com todo o material disponível, incluindo como reproduzi-lo.
- Correção de bug: Investigação do bug (Agentes de IA): Um agente de QA / Verificação de Produto lê tudo o que foi fornecido, reproduz o bug e aplica os Cinco Porquês para encontrar a causa raiz. Ele documenta o bug e decide se é uma lição que vale guardar; se for, a base de conhecimento aprende para que trabalhos futuros a evitem. Depois, a correção segue para o plano de implementação.
- Especificações, planos, revisões e decisões (Base de conhecimento): Cada especificação, plano, revisão, validação, decisão e lição de bug vira documentação, em arquivos Markdown no repositório ou num índice RAG (geração aumentada por recuperação). O conhecimento é preparado com antecedência, para que os trechos certos sejam encontrados e entregues à IA a cada pergunta, e cada funcionalidade deixa a próxima melhor. Escrevo para dois leitores: em detalhe para a IA, e curta e visual para as pessoas lerem e validarem.
Uma única fonte da verdade, dois leitores
Tudo o que aprovo vai para a base de conhecimento, em duas formas: completa para a IA, e curta e clara para as pessoas que a validam.
Para a IA: o mais detalhada possível
Precisa o bastante para que os agentes a sigam sem adivinhar.
- Regras e convenções explícitas
- Padrões de projeto com exemplos
- Casos extremos e restrições
- Decisões e os motivos por trás delas
Para pessoas: fácil de ler
Concisa o bastante para que eu a leia e valide em minutos.
- Resumos curtos
- Diagramas e fluxos visuais
- Tabelas de decisão
- Nada de textos enormes
O mesmo conhecimento, duas visões: o que a IA segue é sempre algo que uma pessoa leu e aprovou.
Um documento vivo
É assim que eu trabalho hoje, e funciona para mim. Não é uma receita que funcione para todo mundo. Estou sempre revisitando a forma como trabalho, buscando maneiras de fazer melhor, então esta página muda junto comigo. Se você tiver uma ideia melhor, estou aberto a conversar.
As ferramentas que uso
Cada uma tem a sua função, e o que uma produz muitas vezes alimenta a próxima.
Claude Code
Onde escrevo código, todos os dias. Uso o Claude na web para perguntas rápidas e para explorar ideias, principalmente quando estou longe do notebook, e o Remote Control me permite controlar o Claude Code de onde eu estiver.
Quer experimentar o Claude? Com o meu link de indicação, você ganha uma semana grátis. Link de indicação do Claude (abre em uma nova aba)
Google Stitch
Onde começam as interfaces web e de apps. Passo para ele as especificações do projeto, a identidade visual e a paleta de cores, monto os primeiros mockups e os entrego ao Claude Code para implementar.
ChatGPT
Para explorar e validar ideias. A partir do escopo do projeto, e via MCP, peço a ele imagens para a identidade visual e nomes de produto, e que avalie as opções. O que sai dali volta para o Claude Code e o Stitch.
Gemini
Uso menos, de forma parecida com o ChatGPT. Comparar as respostas de ferramentas diferentes me ajuda a tomar decisões melhores.
Cursor
Eu usava do mesmo jeito que uso o Claude Code hoje. Escolhi o Claude Code para manter os custos baixos.
Codex
Usei dentro do Xcode, em um projeto em SwiftUI.
Quer trocar experiências?
É assim que construo software com IA hoje. Se quiser os detalhes, ou se trabalhar de outro jeito e quiser trocar ideias, vamos conversar.