Preparando uma talk sobre desenvolvimento assistido por IA, passei um bom tempo lendo o que devs estão falando online, em meetups, nos corredores de conferência. Um padrão aparece o tempo todo: a maioria ou rejeita IA completamente ou usa sem intenção nenhuma. Poucos estão no meio.

O primeiro grupo está escolhendo a obsolescência. O segundo está fazendo vibecoding: jogando prompts num agente, torcendo pro melhor, e entregando o que volta.

Existe um jeito melhor de trabalhar com agentes e ele tem nome: Agentic Engineering.

Não caia na armadilha anti-IA

Era legal ser anti-IA. Você ficava no seu canto, tirando sarro de como os modelos eram ruins, de como isso era só hype, e de como você ia conseguir emprego corrigindo o código quebrado dos modelos.

Esse tempo passou.

O código gerado pelos modelos de ponta (Claude, GPT, até os open source como Kimi K2.5 e GLM 5) é bom. Com review adequado, você tem código pronto pra produção. Não é perfeito, mas funciona e faz sentido.

Ficando anti-IA você está ativamente perdendo a chance de aprender habilidades que estão em demanda, de ganhos reais de produtividade, e de participar de uma mudança tecnológica que não acontece com frequência. As últimas disrupções desse tamanho? Talvez Agile. Talvez a web em si. Talvez open source nos anos 90.

Como o antirez colocou: pra maioria dos projetos, escrever o código você mesmo não faz mais sentido, a não ser pra se divertir. E ele é o cara que escreveu o Redis na mão em C.

Você TEM QUE usar IA pra codar

Isso não é opcional.

A gente sempre soube que nosso trabalho não é digitar código. É pensar sobre problemas, tomar decisões, projetar soluções. Bom, agora a gente também não precisa digitar a maior parte.

Seu papel mudou pra decidir e revisar, cada um no seu escopo de tomada de decisão.

Se você não está usando IA, alguém com o mesmo nível que você mais um agente está te superando. É assim que é.

“You can’t review what you don’t understand, and you can’t understand what you haven’t done yourself.”

– Matteo Collina, Yes, Learning to Code Is Still Valuable

O que me leva a uma distinção que importa.

Vibecoding vs. Agentic Engineering

Vibecoding é o que a maioria faz quando começa com IA. Você abre um chat, descreve o que quer em termos vagos, o agente gera código, você cola em algum lugar, meio que funciona, segue a vida.

Tudo bem pra explorar. Tudo bem pra scripts descartáveis. Não é engenharia.

Agentic Engineering é a versão deliberada. Agentic porque o agente gera o código. Engineering porque você ainda pensa, planeja, itera e revisa.

Pensa em pair programming. O agente é o driver. Você é o navigator. O navigator não escreve código, mas é ele quem mantém o projeto no trilho.

Como começar

Antes das dicas, um check de realidade.

Você não vai integrar agentes no seu fluxo de trabalho da noite pro dia. Force-se a usar. Não estou falando de tentar por 20 minutos e desistir. Estou falando de semanas de uso consistente.

Você não vai ter resultados ótimos no começo. Tudo bem. Mesma curva de aprendizado que você enfrentou com toda ferramenta que já pegou.

O que funcionou pra mim:

1. Separe tempo pra experimentar

Você precisa forçar isso. Assim como qualquer habilidade, precisa de tempo dedicado. 30 minutos por dia, uma hora dia sim dia não, o que funcionar. O ponto é consistência.

2. Todo side project usa IA

Aquele PoC que você precisa fazer, a demo pra sua próxima talk, o projeto que você nunca começou. Todos são candidatos perfeitos. Você não precisa do projeto perfeito. Comece com o que tem.

3. Ache tarefas no trabalho

Documentação, parsing de arquivos, traduções, scripts repetitivos. Baixo risco, bom aprendizado.

Quer evoluir mais rápido? Refaça tarefas que você já resolveu, mas dessa vez com um agente. Como você já sabe a solução, pode focar inteiramente em guiar o agente. Uma das formas mais rápidas de melhorar nisso.

4. Construa projetos inteiros com IA

Eu fiz: 61 commits, 507 testes, 12 mil linhas de código, em produção em 5 dias. Não escrevi uma linha de código manualmente. Mas tomei cada decisão.

Dicas de Agentic Engineering

É aqui que vibecoding e agentic engineering se separam.

Tenha um plano antes de dar o prompt

Antes de pedir qualquer coisa pro agente, saiba o que você quer. Um objetivo e uma sequência aproximada de passos. Não precisa ser detalhado, mas precisa existir.

Use plan mode se seu agente suporta. Deixe o agente propor uma abordagem, revise, ajuste, daí execute.

Trabalhe passo a passo

Não peça pro agente construir uma feature inteira de uma vez. Quebre em pedaços. Valide cada mudança pequena. Mude a rota se precisar. Interfira. Peça pra refazer.

Depois de cada passo validado: atualize docs, rode o linter, rode os testes, commite e dê push.

Mudanças pequenas são fáceis de reverter. Grandes são um pesadelo.

Isso não é ideia nova. Isso é o que todo desenvolvedor competente deveria fazer. Agile, extreme programming, tudo converge pro mesmo ponto: passos pequenos, validados, incrementais.

Monte guardrails pro agente

Agentes funcionam melhor quando têm restrições. Eu não esperava que isso importasse tanto, mas muda tudo.

Dê ao agente arquivos de contexto (CLAUDE.md, AGENTS.md, skills files) pra ele conhecer as convenções do seu codebase. Configure linters e formatters pra que o agente leia a saída e corrija as próprias violações. Escreva testes e rode depois de cada mudança pra que você e o agente saibam se algo quebrou. Adicione git hooks (pre-commit, pre-push) como portões automáticos. Mantenha seu pipeline de CI/CD como checkpoint final.

Nenhuma dessas ferramentas é nova. Elas existiam antes de IA e sempre foram boas práticas. Mas agora são a infraestrutura que impede o desenvolvimento assistido por IA de sair dos trilhos. Linters mais testes mais hooks é basicamente um parceiro automatizado de code review em cima do agente.

O que falta aprender?

Muita coisa. Mais do que nunca, na verdade.

Eu tive uma PM na GoDaddy que estimava pontos de tarefas. Mas como você estima algo se não entende o processo de construir?

Você não consegue revisar o que não conhece.

Pra guiar um agente por uma feature, do frontend ao backend, você precisa entender UX, modelagem de dados, design de API, segurança, arquitetura. Precisa saber como sistemas se conectam, como quebram, como escalam.

Sistemas distribuídos, algoritmos, redes: são mais valiosos agora, não menos. O caminho de bootcamp de “aprenda React em 12 semanas” está se fechando. O caminho de fundamentos profundos está escancarado.

No lado de produto: aprenda sobre o produto do seu cliente. Entenda como os projetos se integram. Esse tipo de conhecimento contextual torna um desenvolvedor insubstituível, com ou sem agente.

O agente te amplifica

IA amplifica o que você já é. Se você é um bom dev que planeja antes de codar, escreve testes e entende o problema antes de resolver, o agente vai te tornar muito melhor.

Se você pula o pensamento, se não se importa em entender, se só faz vibecoding… vai acabar com uma bagunça. Uma bagunça rápida, mas uma bagunça.

Velocidade não é a mesma coisa que produtividade.

O agente é um multiplicador. E multiplicador só funciona se o que ele está multiplicando vale alguma coisa.

Por hoje é só.

Referências: