Notícias Quase Pontuais: 🗞️ Como Eu Codifico com IA (2025-10-12)

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100% desta newsletter desta semana foi gerada por mim, o humano. Você verá muitas saídas de IA no vídeo, especialmente na análise. Saiba por que este tipo de divulgação é uma boa ideia e pode ser exigido para qualquer um que faça negócios de qualquer forma com a UE em um futuro próximo.

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Em Minha Mente: Como Eu Codifico com IA

Na edição desta semana, vou responder, de forma mais detalhada, como eu faço minha codificação hoje em dia com IA generativa. Esta é uma pergunta que surgiu diversas vezes no Workshop de IA da AEC que conduzi para a Society of Marketing Professional Services (SMPS, um cliente da Trust Insights).

Chame como quiser, programação pareada com IA, vibe coding, agentic coding, o que for – o princípio é o mesmo: humanos pensam, a IA digita.

O resultado líquido é que quase qualquer software – especialmente aplicativos individuais – está ao seu alcance hoje se você seguir o processo. Quer um utilitário que faça exatamente uma coisa bem e não há produto no mercado para isso? Codifique-o com IA. Tem um fornecedor de software que acabou de aumentar o preço, e você tem certeza de que o software não é tão complicado? Codifique-o com IA. Tem uma ideia que VOCÊ SABE que é prática, mas ninguém a construiu ainda? Codifique-a com IA.

Então, com isso, vamos nos aprofundar.

Parte 0: Preparação

Antes de começarmos, você precisará de alguns materiais. A melhor forma de codificar com IA é usando ferramentas de codificação de IA reais. São ferramentas projetadas pelos criadores de IA especificamente para codificação. Há três que são MUITO capazes:

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini Code Assist

Todos os três são agentes de codificação incrivelmente poderosos. Você os instala separadamente no seu computador, e eles se conectam à sua assinatura paga existente. Não há versão gratuita prática – assinaturas pagas são essenciais. Se você for codificar algo pequeno, a versão padrão de US$ 20/mês da sua IA generativa favorita é mais do que suficiente. Se você for codificar algo grande, você vai querer investir na versão de US$ 200/mês até que seu projeto esteja concluído.

Qual a definição de pequeno ou grande? Pequenos são projetos com tipicamente apenas alguns arquivos, talvez uma dúzia ou menos. Um utilitário, por exemplo, que renomeia capturas de tela com o que realmente está nas imagens seria um pequeno utilitário que você poderia facilmente realizar em um plano econômico. Um CRM inteiro? Isso exige um poder de processamento sério.

Existem plugins para cada uma dessas ferramentas em grandes ferramentas de codificação como o Visual Studio Code, bem como agentes de meta-codificação como Cline, Cursor ou Kilo Code. Não os recomendo tanto porque adicionam muita complexidade, às vezes aumentam o custo e não são tão bem otimizados para qualquer modelo quanto a própria ferramenta do criador do modelo. Por exemplo, não deve ser surpresa que o OpenAI Codex seja realmente proficiente com o GPT-5-Codex. Não deve ser surpresa que o Claude Code seja muito bem otimizado para o Claude Sonnet 4.5.

A outra coisa que você vai precisar é a capacidade do seu computador de executar código na linguagem de sua escolha. Independentemente do sistema operacional, quase todos os computadores podem executar as linguagens de programação populares de hoje. Em resumo, aqui estão as linguagens que provavelmente lhe interessariam:

Se você quiser criar software de desktop ou utilitários, especialmente para coisas como web scraping, Python 3 é a linguagem de escolha.
Se você quiser criar aplicativos baseados em navegador, extensões do Chrome, etc., Typescript é a linguagem de escolha.
Se você quiser criar aplicativos móveis, Dart com Flutter é uma ótima escolha.

E, claro, se você estiver fazendo esse tipo de codificação para o trabalho, a melhor escolha é a linguagem que as equipes de desenvolvimento ou TI da sua empresa suportam.

Parte 1: Descobrindo o Que Codificar

A primeira e mais importante parte de qualquer projeto de codificação é: por quê? Por que estamos fazendo isso, afinal?

A maneira mais fácil de determinar isso é algo que Katie Robbert ensina como parte da estratégia geral de IA: histórias de usuário e o framework 5P. Em resumo, o framework 5P para software funciona assim:

Propósito: por que estamos fazendo isso, afinal?
Pessoas: quem está fazendo e quem está usando o produto final?
Processo: como a coisa deve funcionar?
Plataforma: em que plataforma a coisa é construída?
Desempenho: o que é o sucesso?

Para começar, as histórias de usuário são provavelmente a maneira mais fácil de conceituar por que nosso código deve existir. Elas seguem o formato:

Como um(a) {papel}, preciso {tarefa}, para que {resultado}

Por exemplo, um aplicativo super simples que renomeia capturas de tela teria uma história de usuário como esta:

Como um(a) marketeiro(a), preciso renomear minhas capturas de tela programaticamente com nomes sensatos para que possa encontrar o que procuro rapidamente e não perder tempo ou cometer erros evitáveis.

Esta história de usuário deixa abundantemente claro qual é o seu propósito, como é o sucesso, uma noção do processo e quem são as pessoas envolvidas.

Dedique um tempo para criar tantas histórias de usuário quantas forem relevantes para o seu projeto de codificação. Para esta edição da newsletter, vamos usar esta história de usuário em particular, já que é tão clara – A história de usuário de renomear ou reorganizar imagens.

Parte 2: Levantamento de Requisitos

Uma vez que tenhamos nossas histórias de usuário cristalinas, podemos iniciar o processo de levantamento de requisitos. É aqui que a IA generativa desempenha um papel enorme: além de serem excelentes codificadoras, são excelentes entrevistadoras para a construção de requisitos.

Em vez de avançar rapidamente para que a IA crie algo, vamos dar um grande passo para trás e deixar a IA nos ajudar a planejar. Aqui está um exemplo de prompt que você poderia usar com qualquer modelo de ponta:

Você é um(a) gerente de produto de software especialista. Você conhece levantamento de requisitos, documentos de requisitos, BRDs, PRDs, histórias de usuário, o SDLC. Hoje, você me ajudará a coletar requisitos de produto para um projeto de software, fazendo-me perguntas e compilando minhas respostas como um documento de requisitos de produto, ou PRD. Lembre-se de que os PRDs contêm um resumo, histórias de usuário, requisitos funcionais, requisitos não funcionais, requisitos de domínio e requisitos técnicos. Trabalharemos em {linguagem/plataforma de sua escolha} quando finalmente construirmos o software. Aqui está a história de usuário para o software: {história de usuário}. Com base nessas informações de fundo, faça-me uma pergunta de cada vez até que você tenha informações suficientes para construir um PRD completo que um gerente de produto de software possa gerenciar o projeto inteiro apenas a partir do PRD. Analise e, em seguida, comece com a primeira pergunta. Aqui está a história de usuário como ponto de partida: {cole suas histórias de usuário}

O que acontecerá é que, ao longo de minutos ou até horas, você terá uma discussão detalhada que resultará na criação de um documento de requisitos de produto, ou PRD. Este é o plano estratégico para o projeto. Espere que este documento tenha várias páginas e preveja algumas perguntas desafiadoras. Se você ficar sem resposta, lembre-se de que pode pedir à IA seu conselho para qualquer pergunta.

Por que fazer isso? Uma das falhas fatais de todas as ferramentas de codificação de IA é que elas tendem a perder a visão geral. Elas se distraem, correm atrás do próprio rabo, tentam incessantemente resolver problemas que não existem. Para evitar isso, elas precisam de grades de proteção, e um dos melhores conjuntos de grades de proteção para codificadores humanos e de IA é um documento de requisitos.

Você vai querer salvar isso como um arquivo de texto.

Parte 3: Padrões

Depois de ter feito os 5Ps, as histórias de usuário e o documento de requisitos, é hora de começar a codificar, certo? Não. De jeito nenhum. Veja por quê. A IA foi treinada com quantidades gigantescas de código, como visto em lugares por toda a internet como StackExchange e Github. Mas, assim como qualquer outro conteúdo, só porque está disponível não significa que seja bom.

Especialmente sites como StackExchange e StackOverflow estão absolutamente atolados em código ruim. Por quê? É para onde as pessoas vão pedir ajuda. Você terá uma tonelada de discussões como, “ei, alguém pode me dizer o que estou fazendo de errado com este código?” seguido pelo código deles. Nos comentários, as pessoas adicionarão suas soluções e comentários.

E a IA absorve o código errado com a mesma avidez que o código certo. Para evitar isso, precisamos construir um documento de padrões para o nosso projeto com base nas melhores práticas para a linguagem em que estamos trabalhando.

A propósito, muitas pessoas criticam as melhores práticas, dizendo que são muito rígidas e que sufocam a criatividade. Isso pode ser verdade em alguns domínios, mas na codificação com IA, as melhores práticas são suas melhores amigas. Toda linguagem tem melhores práticas estabelecidas que tornam o código mais fácil de manter, inspecionar e depurar.

O desafio é que, a menos que isso esteja documentado, a IA não tem ideia de quais são as melhores práticas. Um padrão ruim que é muito frequente em exemplos de código na internet pode ser muito mais provável do que um padrão bom que é raro.

Então, a parte 3 é fazer com que a IA – usando a ferramenta de Pesquisa Profunda de sua escolha – construa as melhores práticas específicas para o seu projeto. Aqui está um exemplo para este projeto. Você notará que este não é um guia geral de melhores práticas – são as melhores práticas para o nosso projeto específico em que estamos trabalhando.

Você é um Arquiteto de Software Principal e Membro da Python Software Foundation de renome mundial, atuando como um mentor especialista para um desenvolvedor colega. Seu objetivo é produzir um guia definitivo de melhores práticas que não apenas mostre como construir um renomeador de imagens CLI Python 3.11 usando um LLM de visão, mas também explique por que certas escolhas são feitas. Sua resposta deve ser um guia único e coeso, formatado com títulos Markdown claros para legibilidade. Seu tom deve ser autoritário, mas educativo. Comece descrevendo uma Filosofia Arquitetural limpa, enfatizando a Separação de Preocupações e o design com segurança em primeiro lugar. Na seção Bibliotecas Recomendadas, oriente o desenvolvedor sobre suas escolhas. Explique os trade-offs e, por fim, recomende o Typer para uma CLI moderna, o httpx para chamadas de API assíncronas de alto desempenho (contrastando-o com requests), o Pillow com pillow-heif para tratamento robusto de imagens, o rich para uma interface de usuário polida e o pathlib para gerenciamento moderno de arquivos. Para Padrões de Código de Boas Práticas, concentre-se em ensinar. Mostre, através de um pequeno trecho de código bem comentado, o poder do asyncio com TaskGroup para tarefas vinculadas a I/O, como chamadas de API, enfatizando o imenso ganho de desempenho. Enfatize que um recurso --dry-run é inegociável para qualquer ferramenta que modifique arquivos do usuário. Forneça orientação e uma função de exemplo para sanitizar texto gerado por LLM em nomes de arquivo válidos, explicando as possíveis armadilhas. Em Anti-Padrões a Evitar, crie uma seção de advertência. Alerta fortemente contra riscos de segurança, como hardcoding de chaves de API, a armadilha de desempenho do processamento síncrono e a fragilidade de scripts monolíticos. Finalmente, incorpore as Melhores Práticas do Python 3.11, mostrando como novos recursos como tomllib e TaskGroup não são apenas novidades, mas soluções diretas para problemas comuns em um aplicativo como este.

O que surgirá, após 15-30 minutos, é um guia de melhores práticas incrível e específico, adaptado para o nosso projeto. Você vai querer salvar isso como um arquivo de texto.

Parte 4: Planejando o Trabalho

Com base no documento de requisitos, você pode então fazer com que a mesma ferramenta de IA generativa – idealmente no mesmo chat – pegue o PRD e o transforme em um plano de trabalho.

Você pode estar dizendo: “Isso parece estar realmente complicando as coisas demais. Não podemos codificar a partir do PRD?” Para projetos muito simples, de arquivo único, você absolutamente poderia. No momento em que você tem qualquer complexidade, ou qualquer tipo de dependências em seu projeto, você não pode pular o planejamento do trabalho.

Por quê? Porque, como mencionado antes, a IA tende a ‘correr atrás do próprio rabo’ muitas vezes. É realmente como um filhote de cachorro com um PhD. Ao forçá-la a construir um plano de trabalho, nós a mantemos focada. Nós a fazemos desacelerar e pensar. Exigimos que ela veja como uma parte do projeto se conecta à outra. E a conectamos com o trabalho que já fizemos, para que o plano seja incrivelmente específico.

Aqui está o prompt que uso para isso:

Com base em nosso PRD e padrões de codificação, crie um plano de trabalho para construir o aplicativo Python a partir do PRD. O plano de trabalho deve ser um conjunto de instruções altamente detalhadas, arquivo por arquivo, para que um desenvolvedor júnior e inexperiente possa usar para construir a base de código usando desenvolvimento orientado a testes, enquanto adere aos nossos padrões de codificação. Os arquivos devem ser ordenados do menor para o maior número de dependências, e devem conter o caminho do arquivo, as alterações necessárias, as dependências upstream e downstream a serem consideradas, e a intenção geral do arquivo. O plano de trabalho TDD deve ser granular o suficiente para que o desenvolvedor júnior não precise de nenhuma outra informação para fazer o código necessário. Não deve haver referências a versões ou documentos anteriores; o plano de trabalho deve ser completamente autoexplicativo. Inclua amostras de código diff apropriadas para uso com sistemas como git. Construa o plano de trabalho detalhado em Markdown.

Você deve obter um plano de trabalho completo da sua ferramenta de IA generativa de escolha para construir. Ele estará repleto de exemplos e ordenado de forma que a IA (ou um desenvolvedor humano júnior) possa seguir facilmente e não cair em armadilhas ou se perder.

Parte 5: Realizando o Trabalho

Somente agora, depois de todo esse planejamento, estamos prontos para realmente começar a codificação. Nós projetamos. Nós planejamos. Identificamos as melhores práticas e os erros comuns. Em efeito, tentamos prever o que provavelmente daria errado e planejamos em torno disso.

Quando faço esse tipo de trabalho, gosto de ter uma estrutura de pastas definida para que seja fácil para mim e meus agentes de IA saberem onde as coisas estão:

docs: esta pasta contém toda a documentação
data: esta pasta conteria quaisquer dados necessários para o código ler ou usar
output: esta pasta normalmente contém as saídas do código
logs: esta pasta contém os arquivos de log
src: esta pasta é onde todo o código de produção reside
tests: esta pasta é onde todos os testes são construídos para desenvolvimento orientado a testes e depuração

É neste ponto que você iniciaria seu agente de codificação de IA, apontaria para todos os arquivos e daria uma instrução como esta:

Usando nosso documento de requisitos em docs/prd.txt e nossos padrões de codificação em docs/standards.txt, leia nosso plano de trabalho em docs/workplan.txt e comece o desenvolvimento orientado a testes. Construa seus testes TDD na pasta tests/ até que passem, e então construa o código de produção funcional em src/. Todo o código deve passar por testes Python comuns e QA automatizado, como autopep8, ruff, mypy, e deve ter uma classificação radon cc de B ou superior. Qualquer arquivo que obtenha uma pontuação C ou inferior em radon cc deve ser refatorado. Execute o plano de trabalho.

Isso inicia o processo de codificação real usando o que é chamado de desenvolvimento orientado a testes, onde o agente de IA constrói e testa partes granulares do nosso software primeiro para identificar gotchas e problemas. Uma vez que cada peça individual passa em seus testes e funciona, ela é então movida para produção. Novamente, é assim que construímos com a qualidade como um aspecto fundamental da codificação com IA, em vez de como um complemento no final.

Há uma boa chance de que este processo leve de alguns minutos a dias, dependendo da complexidade do projeto que você projetou. Um script simples de renomeação? Minutos. Um CRM de nível comercial? Dias, semanas, talvez até meses, dependendo da complexidade que você deseja que ele tenha.

Parte 6: Conclusão

Este é um olhar, com um exemplo, sobre como eu codifico com IA. Você notará que ainda há uma tonelada de pensamento que eu, o humano, preciso fazer. A IA é uma parceira de pensamento, bem como o trabalho manual que digita no teclado, mas de forma alguma estou apenas dando uma instrução vaga e entregando tudo, esperando por milagres. Não há milagres no desenvolvimento de software.

Mais importante, você vê o quanto do processo é planejamento, pensamento e design. A parte da codificação real é cerca de 20% do esforço total, enquanto o pensamento e o planejamento são 80%. Se você começar a codificar com IA com essa regra 80/20 – 80% pensando, 20% fazendo – é provável que você crie resultados realmente ótimos.

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