// Verificar se deve iniciar aberto if (spoiler.classList.contains('su-spoiler-open')) { content.style.display = 'block'; } else { spoiler.classList.add('su-spoiler-closed'); content.style.display = 'none'; }
// Adicionar evento de clique if (title) { title.addEventListener('click', function() { if (spoiler.classList.contains('su-spoiler-closed')) { spoiler.classList.remove('su-spoiler-closed'); spoiler.classList.add('su-spoiler-open'); content.style.display = 'block'; } else { spoiler.classList.remove('su-spoiler-open'); spoiler.classList.add('su-spoiler-closed'); content.style.display = 'none'; } }); } });
// Processar os shortcodes que ainda não foram renderizados var rawSpoilers = document.querySelectorAll('[class*="su-spoiler"]'); rawSpoilers.forEach(function(spoiler) { if (!spoiler.classList.contains('su-spoiler')) { processSpoiler(spoiler); } });
// Função para processar shortcodes su_spoiler não inicializados function processSpoiler(element) { if (!element || !element.hasAttribute('title')) return;
var title = element.getAttribute('title'); var isOpen = element.getAttribute('open') === 'yes'; var content = element.innerHTML;
// Criar nova estrutura var newHtml = '
'; newHtml += title; newHtml += '
'; newHtml += '
';
element.innerHTML = newHtml; element.classList.add('su-spoiler');
if (isOpen) { element.classList.add('su-spoiler-open'); } else { element.classList.add('su-spoiler-closed'); var contentDiv = element.querySelector('.su-spoiler-content'); if (contentDiv) contentDiv.style.display = 'none'; }
// Adicionar evento de clique var titleDiv = element.querySelector('.su-spoiler-title'); if (titleDiv) { titleDiv.addEventListener('click', function() { var contentDiv = element.querySelector('.su-spoiler-content'); if (element.classList.contains('su-spoiler-closed')) { element.classList.remove('su-spoiler-closed'); element.classList.add('su-spoiler-open'); if (contentDiv) contentDiv.style.display = 'block'; } else { element.classList.remove('su-spoiler-open'); element.classList.add('su-spoiler-closed'); if (contentDiv) contentDiv.style.display = 'none'; } }); } } });
Se você ainda não está utilizando um assistente de codificação com IA no seu fluxo de trabalho como desenvolvedor, está ficando para trás. No entanto, apenas ter uma dessas ferramentas não é suficiente – você precisa saber como usá-las efetivamente. Muitos desenvolvedores simplesmente jogam solicitações aleatórias em IDEs como Windsurf ou Cursor, obtendo resultados inconsistentes e muitas vezes frustrantes.
Quando não existe um processo bem definido, é comum ver a IA passar de um “engenheiro de software sênior” para o que parece um grupo de primatas batendo aleatoriamente em um teclado – deletando partes importantes do seu código ou implementando funcionalidades que você nem pediu.
Neste artigo, vou compartilhar meu processo completo para desenvolver com assistentes de IA, revelando como você pode aumentar sua produtividade em até 100 vezes. O melhor de tudo? Este método funciona com qualquer IDE de IA e para qualquer tipo de projeto que você esteja desenvolvendo.
Antes de mergulharmos no processo passo a passo, vamos estabelecer algumas regras fundamentais que guiarão nosso trabalho com assistentes de IA:
Crie e gerencie documentos de alto nível em Markdown para instalação, documentação, planejamento e tarefas. Estes documentos fornecem contexto crucial para o modelo de linguagem (LLM) entender seu projeto.
Existem três práticas essenciais para evitar a sobrecarga do assistente:
Instrua o assistente a escrever testes para cada nova funcionalidade implementada. Isso garante resultados consistentes e código de qualidade.
Forneça contexto detalhado, incluindo tecnologias desejadas, bibliotecas e como você quer que o resultado final seja. Quanto mais específico, melhores serão os resultados.
Peça ao LLM para atualizar constantemente a documentação e adicionar comentários no código. Isso ajuda você a entender o que está sendo feito e também auxilia o próprio LLM quando ele precisar referenciar esses arquivos posteriormente.
Nunca confie ao LLM suas chaves de API ou segurança do banco de dados. Muitos desenvolvedores tiveram seus projetos comprometidos por deixar a IA gerenciar aspectos de segurança.
O primeiro passo do nosso processo é o planejamento, que ocorre antes mesmo de escrever uma linha de código. Vamos criar dois documentos fundamentais:
Este arquivo contém a visão de alto nível, arquitetura, restrições e todas as informações estratégicas do projeto. Ele serve como referência principal para o assistente de IA entender rapidamente o escopo do que está sendo construído.
Aqui rastreamos todas as tarefas pendentes e concluídas. O assistente de IA pode atualizar este arquivo automaticamente, marcando o que foi feito e adicionando novas tarefas conforme necessário. Isso nos permite ser os verdadeiros gerentes de projeto, guiando o assistente de IA em cada etapa.
Para criar esses arquivos, você pode usar qualquer chatbot de IA como o Claude. O segredo está em ser específico sobre o que você deseja construir, incluindo tecnologias, escopo e objetivos do projeto.
Dica profissional: Use múltiplos modelos de linguagem diferentes (como Claude, GPT-4, Deepseek e outros) para planejar seu projeto. Ferramentas como Global GPT permitem acessar diversos LLMs em um só lugar, obtendo diferentes perspectivas para criar um plano mais robusto.
As regras globais funcionam como instruções de sistema para seu assistente de IA, eliminando a necessidade de repetir orientações em cada solicitação. Isso economiza tempo e garante consistência em todo o projeto.
Em IDEs como Windsurf, você pode configurar essas regras clicando em “manage memories” e definindo regras para todo o ambiente (global) ou apenas para o projeto atual (workspace). As regras do workspace são geralmente recomendadas, pois as tecnologias e requisitos variam entre projetos.
Algumas regras globais valiosas incluem:
Com essas regras configuradas, suas solicitações podem ser muito mais simples, pois o assistente já conhece as expectativas básicas para o projeto.
O protocolo MCP (Machine Conversation Protocol) permite que você dê ferramentas adicionais ao seu assistente de IA, expandindo significativamente o que ele pode fazer. Há três servidores MCP que uso consistentemente em meus projetos:
Permite que o assistente interaja com pastas e arquivos além do projeto atual. Isso é útil para referenciar outros projetos ou importar recursos externos.
Possibilita que o assistente pesquise na web e utilize IA para resumir os resultados. Extremamente útil para buscar documentação atualizada de bibliotecas e frameworks.
Permite ao assistente fazer commits e gerenciar o controle de versão. Isso é essencial para criar pontos de restauração durante o desenvolvimento, salvando você de situações onde o projeto fica completamente quebrado após várias solicitações.
Lembrete importante: Configure sempre seus projetos com Git para ter versões de backup. Peça ao assistente para fazer commits frequentes após implementações bem-sucedidas.
O prompt inicial é crucial, pois determina todo o ponto de partida do seu projeto. Mesmo tendo os documentos de planejamento e tarefas, você deve ser extremamente específico nesta primeira solicitação.
Existem três maneiras eficazes de fornecer exemplos e documentação para o assistente:
Seu prompt inicial deve incluir:
Com um prompt inicial bem construído, o assistente terá uma compreensão clara do projeto e poderá começar a implementar código de qualidade imediatamente, mesmo que isso consuma mais tokens/créditos inicialmente.
À medida que seu projeto avança, você precisa manter um diálogo eficiente com o assistente. Algumas práticas essenciais incluem:
Peça uma coisa de cada vez e seja específico. Em vez de “adicione mais funcionalidades”, diga “implemente um endpoint para buscar dados do usuário com paginação e ordenação por data”.
Peça ao assistente para revisar o código regularmente, identificando possíveis melhorias ou problemas de segurança.
Reinicie conversas frequentemente para evitar alucinações. Após 5-7 solicitações em uma mesma conversa, considere iniciar uma nova, pedindo ao assistente para consultar os arquivos de planejamento e tarefas para retomar o contexto.
Após implementações bem-sucedidas, peça ao assistente para fazer um commit do estado atual. Exemplo: “O código atual está funcionando corretamente. Por favor, faça um commit com a mensagem ‘Implementa sistema de autenticação básico'”.
Seguindo essas práticas e o processo completo descrito neste artigo, você transformará qualquer assistente de IA em um parceiro de desenvolvimento extremamente produtivo, capaz de ajudá-lo a construir projetos mais rapidamente e com maior qualidade.
Dominar o desenvolvimento com assistentes de IA não é apenas sobre ter as ferramentas certas, mas sobre estabelecer um processo estruturado que garanta resultados consistentes e de alta qualidade.
O processo que compartilhei com você hoje revolucionou minha forma de trabalhar e pode fazer o mesmo por você. Comece implementando estas práticas em seus próximos projetos e observe como sua produtividade aumenta exponencialmente.
Não se contente apenas com o básico – explore as integrações MCP, mantenha seus documentos de planejamento atualizados e estabeleça um diálogo produtivo com seu assistente de IA. Seu futuro como desenvolvedor está nas interações inteligentes que você consegue estabelecer com estas ferramentas poderosas.
Pronto para começar? Escolha um projeto pequeno, aplique este processo do início ao fim e compare com sua forma anterior de trabalhar. A diferença será impressionante!
Qual é a diferença entre usar uma IDE com IA e apenas um chatbot para programar?
Além disso, IDEs com IA geralmente oferecem recursos especializados como completar código em tempo real, refatoração inteligente e integração com ferramentas de desenvolvimento (como Git, servidores MCP, etc). Isso cria um ambiente muito mais poderoso para desenvolvimento do que usar apenas um chatbot, que geraria trechos de código isolados sem entender o contexto completo do projeto.
Outra vantagem significativa é que as IDEs com IA mantêm o controle do código nas suas mãos, permitindo que você revise, modifique e teste cada alteração antes de implementá-la, algo muito mais difícil de fazer com chatbots.
Como evitar que o assistente de IA gere código com falhas de segurança?
Segunda medida crucial: gerencie você mesmo todas as variáveis de ambiente e nunca permita que o assistente implemente diretamente código que lida com chaves de API, tokens de autenticação ou credenciais de banco de dados. Como mencionado no artigo, muitos desenvolvedores tiveram projetos comprometidos por deixar a IA gerenciar aspectos de segurança.
Por fim, peça explicitamente ao assistente para realizar verificações de segurança no código que ele gera e integre ferramentas automatizadas de análise de segurança em seu fluxo de trabalho. Isso cria várias camadas de proteção contra vulnerabilidades comuns como injeção de SQL, XSS e problemas de autorização.
Os assistentes de IA funcionam bem com todos os tipos de linguagens de programação?
Para linguagens menos populares ou mais especializadas (como Haskell, Rust, ou linguagens de domínio específico), a qualidade pode variar significativamente. O mesmo acontece com frameworks e bibliotecas – quanto mais amplamente utilizados, melhor o desempenho do assistente.
O processo descrito neste artigo é ainda mais importante para linguagens menos comuns, pois fornecer exemplos específicos, documentação e contexto detalhado ajuda o assistente a produzir código de melhor qualidade mesmo em tecnologias com as quais ele tem menos familiaridade. Em todos os casos, a revisão humana continua sendo essencial.
Quanto tempo leva para dominar este processo de desenvolvimento com IA?
Na primeira semana, você provavelmente notará um aumento moderado de produtividade à medida que se familiariza com o processo. Entre a segunda e terceira semanas, quando você já tiver refinado suas solicitações e entendido como extrair o máximo do assistente, os ganhos de produtividade começam a se tornar significativos.
O domínio completo vem com a prática consistente e experimentação. Cada desenvolvedor acaba adaptando o processo para seu estilo particular e necessidades específicas. O mais importante é manter consistência na aplicação das regras de ouro e estar disposto a refinar continuamente sua abordagem com base nos resultados obtidos.
Como os assistentes de IA afetam o mercado de trabalho para desenvolvedores?
Desenvolvedores que dominam o trabalho com assistentes de IA conseguem produzir mais código, de melhor qualidade e em menos tempo – tornando-se significativamente mais valiosos para empregadores. Isso está criando uma divisão no mercado entre aqueles que adotam estas ferramentas e os que resistem a elas.
A longo prazo, é provável que veremos um aumento na demanda por desenvolvedores com habilidades de pensamento de alto nível (arquitetura, design de sistemas complexos, experiência de usuário) combinadas com proficiência em direcionar assistentes de IA. As tarefas mais mecânicas e repetitivas da programação serão cada vez mais delegadas aos assistentes, elevando o papel do desenvolvedor humano para funções mais estratégicas e criativas.
Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original:
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