A IA potencializa o que eu sei.Por isso sigo estudando.
Acredito que a IA potencializa a minha carreira: com ela, entrego mais e assumo problemas maiores. Mas ela só multiplica o que eu já sei. Quem não entende o código não percebe quando a resposta está errada, então sigo estudando programação e arquitetura de software.
Meu fluxo: decidir antes de gerar código
Escrevo o produto e a arquitetura primeiro. Só depois os agentes entram, seguindo o que já foi decidido.
Produto
O quê e por quêO PRD, documento de produto, define o problema, o público, as regras de negócio, o escopo e as métricas de sucesso.
Arquitetura
Qual a estrutura técnicaO documento de arquitetura fecha a estrutura e as especificações técnicas antes de qualquer implementação.
Especificação
O que fazer, exatamenteSigo o Spec-Driven Development (SDD): o Spec Kit transforma o PRD e a arquitetura em especificação, plano e tarefas, com critérios de qualidade pelo caminho.
Agentes
Quem executaAgentes de IA implementam as tarefas dentro do harness que monto em cada projeto, a infraestrutura em volta do modelo: regras, ferramentas, permissões, memória, subagentes, skills e verificações automáticas.
Validação
Tudo ainda faz sentidoConfiro se o código continua coerente com o PRD, a arquitetura, a especificação, o plano e as tarefas.
Qual decisão vale mais
- PRD
- Arquitetura
- Especificação
- Plano
- Tarefas
- Código
Uma camada de baixo não contradiz uma decisão de cima sem revisão e aprovação explícitas. Se houver conflito, a decisão original é identificada e o conflito é explicado. Nada muda em silêncio.
O que fica com a IA e o que fica comigo
Com os agentes de IA
- Implementar as tarefas já especificadas.
- Consultar documentação atualizada, navegar pelo código e testar, com Context7, Serena, TestSprite e MCP.
- Repetir o trabalho até as verificações passarem.
Comigo
- Definir o problema, o escopo e a arquitetura.
- Montar o harness de cada projeto e orquestrar os agentes e subagentes.
- Revisar o que foi feito e responder pelo resultado.
- Só considerar pronto o que passa nos testes.
Sigo estudando código e arquitetura
Preciso entender o que está por baixo para revisar o que a IA entrega e saber quando ela erra. A IA não substitui meus estudos: são eles que me permitem usá-la bem.
Curso pós-graduação em Arquitetura de Software com IA no Full Stack Club e continuo praticando em projetos de estudo, como o FIT.AI, criado no bootcamp Treinos.
Ver meus projetos no GitHubO que já levei para projetos reais
- Clean Architecture com DDD e Repository Pattern
- Sistema de Ordens de Serviço
- Arquitetura hexagonal em monolito modular, com fronteiras verificadas por ferramenta
- Este site
- Decisões registradas em ADRs, com as alternativas descartadas
- Sistema de Ordens de Serviço e Portal PIBLS
- Contrato OpenAPI com cliente gerado por Orval
- Sistema de Ordens de Serviço e FIT.AI
- Índices de banco de dados e paginação
- Sistema de Ordens de Serviço, Matching FIPE e Portal PIBLS
Também tenho conhecimento em escalabilidade vertical e horizontal, cache distribuído e load balancer.
Onde esse método já rodou
- Sistema de Ordens de Serviço
Spec Kit desde o primeiro commit, com PRD e arquitetura documentados. Em produção, com 358 testes.
- Matching FIPE
Spec Kit aplicado a um sistema que já existia. Em produção, com a API coberta por 518 testes.
- Portal PIBLS
Em produção, com PRD, arquitetura, decisões registradas em ADRs e mais de 1.600 testes.
- Este site
PRD e arquitetura abertos para consulta, com o passo a passo publicado.
Também ensinei esse método na Rumo Soluções: preparei 2 treinamentos internos de IA (harness e MCP) e escrevi 9 playbooks que orientam agentes na criação de robôs no padrão do time.