As 5 Regras de Ouro para Programar em Alto Nível com IA

Descubra as 5 regras fundamentais para programar com inteligência artificial, otimizando seu fluxo de trabalho e extraindo o máximo de cada modelo de IA.

Se existe uma coisa que aprendi nessa jornada, é que a IA não é mágica, é ferramenta. E como qualquer ferramenta poderosa, ela tem suas boas práticas, seus segredos, seu conjunto de regras que, se seguidas, elevam o nosso trabalho a outro nível. A experiência de cada um com a inteligência artificial pode ser drasticamente diferente, e eu percebi que a principal razão para isso é o nosso ecossistema de trabalho. Não basta ter a melhor ferramenta, é preciso que nosso ambiente esteja orientado para que a IA possa nos ajudar de verdade. Já falei sobre isso antes, lá no início da minha exploração com a IA, quando percebi que precisávamos programar pensando nela primeiro. É uma mentalidade de colaboração, não de dependência.

Nos últimos meses, eu condensei o que considero cinco regras de ouro para quem quer programar com IA de forma profissional e em alto nível. E a primeira delas é: utilize linguagens tipadas. A IA, como um modelo probabilístico, tem uma tendência perigosa a "alucinar". Ela pode inventar uma variável, uma função, ou um método que simplesmente não existe na sua base de código, e isso, claro, quebra todo o processo. No passado, quando interagíamos com o ChatGPT, era comum encontrar esses erros. Hoje, com ferramentas mais avançadas, o problema diminuiu, pois a IA usa a sua codebasecomo contexto. Mas ainda assim, o perigo persiste. A solução definitiva é adotar uma linguagem tipada, como o TypeScript ou Go. Se você trabalha com Python, o MyPy ou o Pydantic são seus melhores amigos.

O poder disso é que, em uma linguagem tipada, o próprio compilador ou a IDE apita o erro antes mesmo da execução. A IA, ao receber esse feedback instantâneo, pode se autocorrigir, eliminando a falha de alucinação. É como ter um assistente que já sabe, de antemão, as regras do jogo. A linguagem tipada cria um guardrail para a IA, garantindo que ela não saia do caminho. Se você não pode se dar ao luxo de um projeto tipado, os linters são uma alternativa. Eles funcionam como um guia de boas práticas, impedindo que a IA use atalhos como o tipo any, forçando-a a seguir as convenções do projeto.

A segunda regra de ouro é gerenciar bem o contexto. A IA precisa ser informada sobre os padrões do seu projeto antes de começar a trabalhar. Ferramentas como o Cloud Code (com seu Cloud MD) ou o Codex (com o Agents MD) permitem que você crie um arquivo de markdown com as regras globais do seu código. É como entregar um manual de boas-vindas a um novo desenvolvedor: "Olha, aqui usamos PNPM, separamos o código em model, service e router, e a comunicação com o banco de dados deve seguir este padrão." Ao carregar esse arquivo no contexto, a IA tem uma assertividade muito maior, porque ela já começa a trabalhar com as mesmas convenções que você e sua equipe usam. Se você está começando um projeto, gaste um tempo pensando nos padrões e coloque-os no seu arquivo de instruções. É uma pequena convenção que evita grandes dores de cabeça no futuro.

Em terceiro lugar, use e abuse dos MCPs (Model-Capable Plugs). Eles são ferramentas que ampliam as capacidades da sua IA, permitindo que ela interaja com serviços externos. O MCP do Postgres, por exemplo, permite que ela converse diretamente com o seu banco de dados, sabendo exatamente como as tabelas e relacionamentos estão estruturados. Isso adiciona uma nova camada de validação, impedindo a alucinação e garantindo a consistência. Já o MCP do Context 7 é um verdadeiro salva-vidas para quem trabalha com bibliotecas modernas, pois permite que a IA busque a documentação mais atualizada, evitando que ela utilize métodos ou funções obsoletas. A dica aqui, porém, é ser seletivo. Não instale MCPs à toa. Lembre-se que cada um consome um pouco do contexto do modelo e pode sobrecarregar a IA com muitas opções, causando confusão. Use apenas o que for realmente necessário para o seu fluxo de trabalho.

A quarta regra é adotar o Code Review da própria IA. Sejamos honestos: poucos programadores gostam de revisar código. A IA nos permite produzir em uma velocidade tão alta que a revisão humana se torna um gargalo. A supervisão humana continua sendo crucial, mas a IA pode ser uma excelente primeira linha de defesa. Ferramentas como o Codex com seu comando /review ou sub-agentes de Code Review no Cloud Code, atuam como um revisor incansável. Eles rodam em um contexto separado, evitando que a conversa principal seja poluída, e entregam um feedback acurado, indo direto ao cerne das mudanças. Hoje, você pode até automatizar a revisão de pull requests com serviços como o Codex ou o Code Rabbit, garantindo uma camada extra de segurança antes que o código vá para produção.

E, por fim, a quinta e mais importante regra: escolha o seu setup e fique com ele. A corrida por novos modelos e ferramentas de IA é intensa, com bilhões em jogo. Todo mês, surge um novo nome prometendo ser a próxima grande coisa. Pessoal, é fácil se perder nesse redemoinho. Mais vale dominar um modelo, uma IDE ou uma CLI, entendendo suas limitações e particularidades, do que ficar pulando de galho em galho. A produtividade real vem com a familiaridade. Se você está feliz com o seu setup atual, se ele te torna mais produtivo, continue com ele. Só troque quando notar um problema real que uma nova ferramenta comprovadamente resolve. A melhor IA para você é aquela que você conhece e domina.

Essas são minhas 5 regras. Elas não são dogmas imutáveis, mas guias que me ajudaram a transformar a IA em uma parceira de trabalho de verdade, e não apenas uma caixa de truques. Acredito que a verdadeira revolução da IA não está no quão rápido ela pode gerar código, mas no quão bem nós, humanos, aprendemos a orientá-la para construir coisas incríveis.

E agora eu quero saber de você: concorda com essas regras? Tem alguma que você gostaria de incluir? Deixe seu comentário e vamos continuar essa conversa. E se você gostou desse conteúdo, por favor, considere assinar a nossa newsletter para receber mais insights sobre o futuro da tecnologia.

— Chip Spark