Se você trabalha com desenvolvimento, já sabe que os assistentes de codificação com IA chegaram para ficar. No entanto, muitos desenvolvedores ainda não dominaram a arte de usá-los efetivamente. Você já se frustrou quando uma IA que deveria ajudar acabou deletando seu código ou implementando recursos que você nem pediu? Esta é a realidade quando não se tem um processo bem definido para trabalhar com essas ferramentas.
Neste artigo, vou compartilhar meu fluxo de trabalho completo para codificar com assistentes de IA, revelando os mesmos métodos que utilizo para multiplicar minha produtividade. Independentemente da linguagem que você programa ou do assistente de IA que utiliza (Windsurf, Cursor, GitHub Copilot ou outros), este processo vai funcionar para você.
Regras de Ouro para Trabalhar com Assistentes de IA
Antes de mergulharmos no processo passo a passo, precisamos entender as regras fundamentais que garantem resultados consistentes e de alta qualidade quando codificamos com IA:
1. Use documentos Markdown para contextualização
Arquivos de alto nível como documentação, planejamento e listas de tarefas são essenciais para dar contexto adequado ao seu assistente de IA. Esses documentos ajudam a IA a entender o projeto como um todo, sem precisar analisar cada arquivo de código.
2. Não sobrecarregue a IA
Existem três armadilhas comuns que prejudicam o desempenho dos assistentes de IA:
- Arquivos muito longos (mantenha-os abaixo de 500 linhas)
- Conversas extensas demais (inicie novas conversas frequentemente)
- Múltiplas solicitações em um único prompt (peça apenas uma coisa por vez)
Quando você sobrecarrega a IA, aumenta drasticamente as chances de alucinações e erros nos resultados.
3. Solicite testes regulares
Peça ao assistente para escrever testes para cada nova funcionalidade implementada. Isso garante que o código produzido realmente faz o que deveria fazer e reduz a possibilidade de bugs não detectados.
4. Seja específico em suas solicitações
Não diga apenas o que você quer construir em alto nível – forneça detalhes sobre as tecnologias, bibliotecas e formatos de saída esperados. Quanto mais específico você for, melhores serão os resultados.
5. Atualize a documentação constantemente
Peça à IA para atualizar os documentos de alto nível e adicionar comentários no código sempre que novas funcionalidades forem implementadas. Isso ajuda tanto você a entender o que foi feito quanto a própria IA em futuras conversas.
6. Gerencie variáveis de ambiente manualmente
Nunca confie na IA para gerenciar seus segredos, chaves de API ou segurança de banco de dados. Já houve casos desastrosos de desenvolvedores que delegaram a segurança à IA e acabaram com seus projetos hackeados.
O Processo Passo a Passo
Agora que conhecemos as regras fundamentais, vamos mergulhar no processo completo de desenvolvimento com assistentes de IA:
Fase 1: Planejamento
Antes de escrever uma única linha de código, crie dois documentos essenciais:
- Planning.md: Contém a visão geral, arquitetura, tecnologias e restrições do projeto
- Tasks.md: Lista todas as tarefas a serem realizadas, em andamento e concluídas
Para criar esses documentos iniciais, você pode usar um chatbot como Claude Desktop ou ChatGPT. Forneça uma descrição do seu projeto e peça que crie esses dois arquivos para você. Por exemplo:
“Estou criando um servidor MCP para Supabase. Por favor, crie dois arquivos markdown: planning.md com a visão geral, arquitetura e stack tecnológico, e tasks.md com uma lista de tarefas organizadas para implementar o projeto.”
Uma dica valiosa nesta fase é consultar múltiplos modelos de IA diferentes para obter perspectivas variadas sobre seu planejamento. Plataformas como Global GPT permitem acessar diversos modelos (Claude, GPT, Deepseek) sem precisar de múltiplas assinaturas.
Fase 2: Configuração de Regras Globais
As regras globais funcionam como prompts de sistema para seu assistente de IA, estabelecendo instruções de alto nível que não precisarão ser repetidas a cada interação. Configure essas regras no seu assistente de codificação preferido:
- No Windsurf: Clique em opções adicionais > Gerenciar memórias > Regras da área de trabalho
- No Cursor: Vá para configurações > Prompts padrão
- Em outros assistentes: Consulte a documentação específica
Suas regras globais devem incluir instruções como:
- Ler os arquivos de planejamento no início de novas conversas
- Atualizar as tarefas conforme são concluídas
- Escrever testes para novas funcionalidades
- Seguir diretrizes de estilo de código específicas
- Manter a documentação atualizada
Fase 3: Configuração de Servidores MCP (opcional, mas recomendado)
Os servidores MCP (Multi-Channel Protocols) expandem as capacidades do seu assistente de IA, permitindo que ele interaja com recursos externos. Os três servidores MCP essenciais que recomendo configurar são:
- Sistema de arquivos: Permite que a IA acesse arquivos fora do projeto atual
- Brave Search: Possibilita pesquisas na web para obter documentação e exemplos
- Git: Permite que a IA gerencie commits e versões do seu código
Usar Git com seu assistente de IA é particularmente valioso, pois permite criar pontos de restauração regulares. Se a IA quebrar algo depois de várias interações, você pode facilmente reverter para um estado funcional anterior.
Fase 4: O Prompt Inicial
Seu primeiro prompt para o assistente de IA deve ser detalhado e específico. Inclua:
- Referências à documentação relevante
- Links para exemplos ou repositórios similares
- Detalhes técnicos específicos
- Explicações claras sobre a funcionalidade desejada
Por exemplo, em vez de dizer “Crie um servidor MCP para Supabase”, você poderia dizer:
“Crie um servidor MCP para Supabase usando Python. Use a documentação oficial do MCP (link) e o cliente Python do Supabase (link). Aqui está um exemplo de implementação similar em GitHub (link) para referência. O servidor deve implementar ferramentas para criar, ler, atualizar e deletar registros nas tabelas do Supabase.”
Este prompt inicial mais detalhado resultará em um código inicial muito mais robusto e próximo do que você precisa.
Fase 5: Iteração e Refinamento
Depois que o assistente criar a primeira versão do código, revise-o cuidadosamente e faça solicitações específicas de melhoria. Use prompts curtos e focados que abordem um problema ou funcionalidade por vez.
Por exemplo:
“O código parece bom, mas ainda faltam os testes. Por favor, crie testes unitários para cada função no arquivo server.py, garantindo que as operações de CRUD funcionem corretamente com o Supabase.”
Lembre-se de solicitar commits regulares usando o servidor MCP Git para preservar estados funcionais do seu código.
Dê o Próximo Passo com Este Conhecimento
Dominar o fluxo de trabalho com assistentes de codificação com IA não é apenas sobre aumentar sua produtividade – é sobre transformar fundamentalmente como você desenvolve software. Com o processo que compartilhei, você terá resultados consistentes e de alta qualidade, evitando as frustrações comuns de trabalhar com IA.
Comece aplicando estas técnicas hoje mesmo em seu próximo projeto. Crie os arquivos de planejamento e tarefas, configure as regras globais e seja específico em suas solicitações. Você se surpreenderá com a eficiência que alcançará.
Se você quiser levar suas habilidades com IA a um nível ainda mais profundo, considere explorar comunidades e recursos dedicados onde você pode aprender com outros desenvolvedores que estão na vanguarda da integração da IA no desenvolvimento de software.
Lembre-se: a IA é uma ferramenta poderosa, mas seu conhecimento, direção e supervisão continuam sendo os elementos mais importantes para um desenvolvimento bem-sucedido. Não a trate como um substituto, mas como um multiplicador de suas capacidades.
Perguntas Frequentes
Assista ao vídeo original
Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original:
