Criando software de qualidade com IA - Meu Guia

Eu me lembro vividamente de uma conversa, uns bons 15 anos atrás, com meu professor na faculdade que insistia que a programação seria "automatizada" em uma década. Na época, ri. A ideia de que a complexidade, a nuances e a criatividade do desenvolvimento de software (que ele mesmo ensinou) poderiam ser reduzidas a um processo de linha de montagem me parecia absurda. Avance para hoje, e o discurso é assustadoramente semelhante, apenas com um novo nome: Inteligência Artificial. E, para ser brutalmente honesto, eu estava cético. Muito cético.

Passei mais de duas décadas com as mãos no teclado, construindo sistemas, quebrando-os, consertando-os e, acima de tudo, aprendendo. Vi linguagens, frameworks e paradigmas nascerem e morrerem. Minha carreira foi forjada no fogo do "porquê" as coisas funcionam, não apenas "como" fazê-las funcionar. Então, quando a onda do "AI-driven development" começou a crescer, com promessas de produtividade mágica e código gerado por um simples sussurro em linguagem natural, meu primeiro instinto foi de repulsa.

O que eu via era uma glorificação do chamado "vibe coding": uma abordagem superficial, onde a falta de fundamentos de engenharia de software é mascarada por uma colcha de retalhos de código gerado por IA, mal compreendido e sem coesão. É a antítese do artesanato de software. É a busca pelo atalho, pela recompensa instantânea, sem o suor e a dedicação que constroem a verdadeira maestria. E eu desprezo isso. Desprezo a ideia de que uma ferramenta possa substituir o pensamento crítico, a arquitetura deliberada e a profunda compreensão dos princípios que governam o nosso ofício. Já mostrei neste post como o Vibe Coding é muito ruim.

No entanto, como engenheiro de software, ignorar uma mudança tectônica na indústria não é apenas arrogância, é negligência profissional. Decidi, então, mergulhar de cabeça nesse novo mundo, mas com as minhas próprias regras. Meu objetivo não era deixar a IA "programar por mim", mas sim descobrir se ela poderia ser uma ferramenta afiada nas mãos de um desenvolvedor experiente. Um martelo de precisão, não um trator desgovernado.

Este post é o resultado dessa jornada. É um guia detalhado e opinativo sobre como eu, um veterano cético, aprendi a usar a IA para construir projetos solo de forma profissional, rápida e, crucialmente, minimizando os riscos inerentes a essa tecnologia. Se você é um programador que valoriza a profundidade técnica e quer usar a IA para amplificar suas habilidades, e não para substituí-las, continue lendo. Se você está procurando uma fórmula mágica para "codificar sem saber codificar", pode parar por aqui. Este não é o lugar para você.

A estratégia: as melhores ferramentas

A primeira e mais importante lição: você é o arquiteto e o mestre de obras. A IA é a sua equipe de operários especializados. Você define a planta, escolhe os materiais, supervisiona a construção e, o mais importante, entende a estrutura fundamental do que está sendo construído. Sem essa visão e controle, o projeto está fadado ao fracasso, resultando em um amontoado de código instável e impossível de manter.

Para executar um projeto solo com essa filosofia, precisamos de um conjunto de ferramentas que nos dê poder e controle, não que nos tire a autonomia. Após muita experimentação, cheguei a um stack que considero ideal para essa abordagem.

O Product Manager que vai te ajudar: Task Master

Todo grande projeto começa com uma grande ideia, mas ideias são baratas. A execução é tudo. E a execução começa com a clareza absoluta do que estamos construindo. É aqui que muitos projetos, especialmente os solos, começam a derrapar. A empolgação inicial nos leva a pular direto para o código, sem um plano claro.

Por anos, usei diferentes métodos, do bom e velho papel e caneta a Trello e Jira. Mas para um fluxo de trabalho otimizado com IA, descobri uma ferramenta que se tornou o pilar do meu planejamento: o Task Master. Pense nele não como um simples gerenciador de tarefas, mas como seu primeiro engenheiro de requisitos, um que ajuda a transformar suas ideias vagas em um plano de ação estruturado.

Usando o Task Master para definir seu projeto

Vamos imaginar que queremos construir um aplicativo de "Lista de Leitura Inteligente", que não só organiza os livros que queremos ler, mas também busca resumos e artigos relacionados.

1. Gerando o AI-Generated PRD: O Task Master pegará esse prompt e, usando o poder do LLM, gerará um AI-Generated PRD (Product Requirement Document). Este não é um documento final, mas um rascunho incrivelmente poderoso. Ele virá estruturado com seções como:
   • Visão Geral do Produto: O "porquê" do projeto.
   • Público-Alvo: Para quem estamos construindo.
   • Funcionalidades (Features): Uma lista detalhada, como "Autenticação de Usuário", "Busca de Livros", "Gestão de Estantes", "Resumos por IA".
   • Requisitos Não-Funcionais: Performance, segurança, escalabilidade.
   • User Stories: "Como um usuário, eu quero me cadastrar com minha conta do Google para não precisar criar outra senha."

O Prompt Inicial: A mágica começa com um prompt bem elaborado. Não seja vago. Em vez de "criar um app de lista de livros", seja descritivo.

node taskmaster.js "Criar um Product Requirement Document (PRD) detalhado para um aplicativo web chamado 'Leitor Voraz'. O objetivo principal é ajudar usuários a organizar e priorizar sua lista de leitura. As funcionalidades chave incluem: autenticação de usuários (login com Google e email/senha), adição de livros via busca por título/autor (usando uma API como a Google Books API), criação de estantes personalizadas (ex: 'Lendo', 'Quero Ler', 'Lido'), visualização da lista de livros com capas, autores e sinopse. Uma funcionalidade diferenciada será, para cada livro adicionado, usar um modelo de IA para buscar e resumir 3 artigos ou resenhas relevantes da web, apresentando os resumos na página de detalhes do livro. O design deve ser minimalista e responsivo."

Instalação e configuração: O Task Master é uma ferramenta baseada em terminal, o que eu pessoalmente aprecio pela simplicidade e poder. A instalação geralmente é feita via npm ou clonando o repositório do GitHub. O passo crucial é configurar sua chave de API do modelo de linguagem que você usará para a geração de requisitos.Bash

git clone https://github.com/your-repo/task-master.git
cd task-master
npm install
export OPENAI_API_KEY='sua-chave-aqui' # ou a chave do seu modelo preferido

A beleza disso? Em minutos, você tem um documento que levaria horas, talvez dias, para ser escrito do zero. Mas aqui entra o seu papel como arquiteto: revise, refine e questione cada ponto. A IA pode sugerir uma funcionalidade que adiciona complexidade desnecessária. Corte-a. Ela pode ter esquecido um caso de uso importante. Adicione-o. Este documento é o seu contrato com você mesmo.

Do PRD ao MCP: fatiando as tarefas

Com o PRD em mãos, o próximo erro clássico é tentar construir tudo de uma vez. A abordagem correta é definir o MCP (Minimum Critical Path) - o caminho mais curto e essencial para entregar valor. Qual é a sequência mínima de funcionalidades que torna o produto utilizável e testa a hipótese principal?

Para o nosso "Leitor Voraz", o MCP poderia ser:

1. Autenticação com email/senha.
2. Adicionar livro manualmente (sem busca por API ainda).
3. Visualizar a lista de livros.

Todo o resto (login com Google, busca automática, resumos por IA) vem depois. Isso nos dá foco e nos permite ter uma versão funcional o mais rápido possível.

Agora, pegamos essas funcionalidades do MCP e as quebramos em subtarefas técnicas usando o Task Master novamente.

node taskmaster.js --breakdown "Funcionalidade: Autenticação com email/senha" --parent-task 1

O resultado será uma lista de subtasks como:

• 1.1: Configurar o schema do banco de dados para a tabela de Usuários (email, password_hash).(Complexidade: 2)
• 1.2: Criar a UI para o formulário de registro (campos de email, senha, confirmação de senha).(Complexidade: 3)
• 1.3: Implementar a lógica de backend para o endpoint de registro (validação, hashing de senha, salvar no banco). (Complexidade: 5)
• 1.4: Criar a UI para o formulário de login. (Complexidade: 2)
• 1.5: Implementar a lógica de backend para o endpoint de login (verificar credenciais, gerar token JWT).(Complexidade: 5)
• 1.6: Gerenciar o estado de autenticação no frontend (salvar token, proteger rotas). (Complexidade: 4)

Note a adição de peso/complexidade. Eu uso uma escala simples de 1 a 8. Isso é crucial para entender o esforço e não subestimar o trabalho. Uma tarefa que a IA gera como uma única linha pode, na realidade, ser um monstro de complexidade 5. É sua experiência que calibra essa estimativa.

Colocando a IA pra trabalhar (sempre com supervisão)

Com o plano de batalha definido e as tarefas priorizadas, é hora de abrir sua IDE e começar a construir. E aqui, a escolha do ambiente de desenvolvimento é fundamental.

A IDE "do momento": Cursor com o Duo Dinâmico (Claude e Gemini)

Esqueça o VS Code com uma dúzia de extensões de IA conflitantes. A era da gambiarra acabou. Para um trabalho profissional e integrado, o melhor que encontrei no momento foi o Cursor. É a variação do VSCode que melhor trabalha com IA em termos de operações. Estou testando atualmente o Kiro atualmente e ele parece tão bom quanto, com a vantagem de otimizar tarefas pra deploy na AWS. Mas pra projetos menores e solo, ele pode mais adicionar complexidade do que solução. Quando eu tiver uma opinião melhor sobre ele, posso atualizar esse artigo.

A configuração que encontrei ser a mais poderosa é o que chamo de "Duo Dinâmico":

1. Claude 3.7 Sonnet (ainda estou testando a versão 4.0) para construção de código: Para a geração de código "no chão de fábrica" – criar componentes, escrever funções, depurar trechos – a família de modelos Claude tem se mostrado superior. Seu raciocínio lógico para código, a capacidade de seguir instruções complexas e a janela de contexto generosa o tornam ideal para o trabalho do dia a dia. No Cursor, você pode configurar sua chave da API da Anthropic e definir o Claude como seu modelo padrão para chat (Cmd+L) e edição de código (Cmd+K).
2. Gemini 2.5 Pro para contexto do projeto: O grande diferencial do Gemini 2.5 Pro é sua janela de contexto massiva de 1 milhão de tokens (e até mais em pré-visualização). Isso é um divisor de águas para a compreensão do projeto como um todo. Enquanto o Claude é o especialista focado na tarefa atual, o Gemini é o arquiteto sênior que você consulta para questões de alto nível.

Meu fluxo de trabalho no Cursor se parece com isso:

• @Codebase: Antes de começar, eu uso a funcionalidade @Codebase do Cursor para indexar todo o meu projeto. Isso permite que a IA tenha um conhecimento completo dos meus arquivos, dependências e estilo de código.
• Construção com Claude: Abro o arquivo RegisterForm.jsx e peço ao Claude (Cmd+K): "Crie um componente React usando Shadcn para um formulário de registro com campos para email, senha e confirmação de senha. Use Zod para validação do lado do cliente." O Cursor não apenas gera o código, mas o insere diretamente no meu arquivo, já ciente dos componentes Shadcn que tenho instalados.
• Refatoração com contexto: Suponha que eu precise refatorar a lógica de autenticação. Eu seleciono todo o diretório auth/ e pergunto ao Claude: "Analise esta lógica de autenticação. Sugira melhorias de segurança e refatore para usar um padrão de Result em vez de lançar exceções."
• Consulta arquitetural com Gemini: Agora, a parte crucial. Estou prestes a implementar a funcionalidade de "Resumos por IA". Em vez de pedir ao Claude para escrever o código diretamente, abro um novo chat e mudo o modelo para Gemini 2.5 Pro. Eu passo o contexto completo: "Estou construindo o 'Leitor Voraz'. Aqui está o meu PRD (eu colo o PRD gerado pelo Task Master). Aqui está a estrutura atual do meu backend Convex (eu passo os arquivos de schema e funções relevantes). Preciso projetar a funcionalidade de resumo. Qual a melhor abordagem? Devo fazer isso de forma síncrona quando o livro é adicionado, ou usar uma função de agendamento (cron job)? Como devo modelar o schema para armazenar os resumos? Quais são os riscos de custo e performance?"

Percebe a diferença? Estou usando o Gemini para uma consulta de arquitetura de software, aproveitando sua vasta janela de contexto para obter uma resposta que considera o projeto como um todo. A resposta do Gemini informará a minha decisão, e então eu voltarei ao Claude para me ajudar a implementar os detalhes da abordagem escolhida. Eu tomo a decisão; a IA me ajuda a executá-la.

Otimizando: MCP-Gemini CLI

Agora, vamos a um detalhe que separa o amador do profissional: o controle de custos. Adoro a integração nativa do Cursor, mas não sou ingênuo. Os tokens custam dinheiro, e depender de um único provedor é uma falha estratégica. É por isso que, para tarefas pesadas de análise de contexto com o Gemini, eu adoto uma abordagem mais "por debaixo do capô" usando uma ferramenta como o MCP-Gemini CLI. A lógica é simples: por que pagar mais quando você pode ter o mesmo poder, ou até mais, por uma fração do preço? Com uma conta pessoal Pro no Google AI Studio, você obtém um free tier generoso de cerca de 1000 chamadas diárias para a API do Gemini 2.5 Pro. Isso já cobre uma quantidade absurda de trabalho.

A beleza dessa abordagem é que ela se integra perfeitamente ao terminal do Cursor. Após uma instalação simples via npm e a configuração da sua chave de API do Google, você ganha um superpoder. Em vez de usar a interface de chat do Cursor para uma pergunta arquitetural, eu posso fazer algo muito mais poderoso: concatenar o conteúdo de vários arquivos (cat file1.ts file2.ts schema.prisma), passar tudo isso via pipe (|) para o CLI do Gemini e fazer minha pergunta diretamente no terminal. O resultado? Estou usando o mesmíssimo Gemini 2.5 Pro, com sua janela de contexto gigantesca, mas a chamada sai pelo meu free tier ou, na pior das hipóteses, custando cerca de 1/6 do preço do Claude Sonnet ou Opus. Isso não é apenas economia, é inteligência. É ter controle total sobre suas ferramentas e seus custos, garantindo que o projeto seja sustentável a longo prazo, mesmo com uso intensivo de IA.

Backend robusto e sem dor de cabeça: Convex

Eu passei anos lidando com a complexidade de configurar e gerenciar bancos de dados, APIs REST, e WebSockets. Ferramentas como o Supabase surgiram como uma ótima alternativa ao Firebase, mas, na minha opinião, ainda carregam muito do "bagulho" do SQL tradicional.

Então eu descobri o Convex. E foi uma revelação. O Convex não é apenas um "backend-as-a-service". É uma plataforma de estado global reativa para o desenvolvimento de aplicações web.

Por que o Convex é superior, na minha opinião, para um projeto solo otimizado com IA?

1. Segurança de Tipos de ponta a ponta: O Convex gera tipos TypeScript automaticamente a partir do seu schema de banco de dados, que são compartilhados entre o backend e o frontend. Isso significa que se você mudar um campo no backend, o seu código frontend quebra na compilação, não em produção. É um nível de segurança que elimina uma classe inteira de bugs.
2. Reatividade por padrão: Você não precisa mais gerenciar o estado do servidor com react-query ou swr. Você usa os hooks do Convex (useQuery, useMutation) e sua UI é atualizada em tempo real, como mágica. Isso simplifica drasticamente o código do frontend.
3. Funções transacionais: Suas mutações e queries são funções TypeScript/JavaScript que rodam no servidor. Elas são transacionais por padrão, garantindo a consistência dos seus dados sem que você precise escrever complexas transações SQL.
4. Menos Boilerplate, mais lógica de negócio: Você para de se preocupar com rotas de API, ORMs, e serialização de JSON. Você escreve funções que manipulam dados. Ponto. Isso permite que você e a IA se concentrem no que realmente importa.

Exemplo no "Leitor Voraz":

No Convex, definir a função para adicionar um livro é tão simples quanto:

TypeScript

// convex/books.ts
import { v } from "convex/values";
import { mutation } from "./_generated/server";

export const addBook = mutation({
  args: {
    title: v.string(),
    author: v.string(),
    userId: v.id("users"),
  },
  handler: async (ctx, args) => {
    const bookId = await ctx.db.insert("books", {
      title: args.title,
      author: args.author,
      userId: args.userId,
      status: "to-read",
    });
    return bookId;
  },
});

No frontend, você chama isso com um hook:

TypeScript

// src/components/AddBookForm.tsx
import { useMutation } from "convex/react";
import { api } from "../../convex/_generated/api";

export function AddBookForm() {
  const addBook = useMutation(api.books.addBook);
  // ... lógica do formulário
  const handleSubmit = async (values) => {
    await addBook({ title: values.title, author: values.author, userId });
  };
  // ...
}

Simples, seguro e reativo.

CodeRabbit para revisões que vão além do óbvio

Vamos falar sobre uma das partes mais solitárias e propensas a erros de um projeto solo: o code review. Quando você é o único no barco, quem revisa seu código? A tentação de apenas "dar merge" e torcer pelo melhor é enorme, mas é a receita para o desastre. Você precisa de um segundo par de olhos, mesmo que sejam artificiais. É aqui que entra o CodeRabbit. Eu o vejo não como um revisor, mas como um guardião incansável do seu repositório. Integrado diretamente ao seu processo de Pull Request no GitHub, ele atua como um primeiro filtro implacável. Antes mesmo de eu gastar um ciclo do meu cérebro revisando a lógica, o CodeRabbit já analisou o PR, linha por linha, sugerindo melhorias, apontando bugs em potencial, e garantindo que as boas práticas não foram esquecidas na pressa de entregar uma feature.

Mas entenda bem: o objetivo não é delegar a responsabilidade. O objetivo é otimizar o foco. O CodeRabbit cuida do trabalho maçante, a caça a variáveis não utilizadas, a sugestão de refatorações triviais. Isso libera minha atenção, como engenheiro, para fazer as perguntas que realmente importam durante a minha própria revisão: "A complexidade ciclomática desta função está aceitável? Esta mudança introduz um acoplamento indesejado? A solução para este problema é elegante e manutenível a longo prazo?". A IA limpa o ruído, permitindo que o desenvolvedor se concentre na estrutura. É a automação da verificação, não da compreensão. E essa distinção é a diferença entre um projeto profissional e um castelo de cartas gerado por IA.

Frontend bonito e funcional: Shadcn e Tweakcn

A vida é muito curta para escrever CSS do zero em 2025. Mas bibliotecas de componentes tradicionais como Material-UI ou Ant Design vêm com um custo: elas impõem um estilo visual e muitas vezes são difíceis de customizar.

A abordagem de Shadcn/ui é genial. Não é uma biblioteca de componentes. É uma coleção de componentes reutilizáveis que você copia e cola no seu projeto. Você é o dono do código. Isso lhe dá total controle sobre o estilo e o comportamento.

E para acelerar ainda mais o processo de design, eu uso o Tweak.cn. É uma ferramenta visual que permite customizar os temas do Shadcn em tempo real e exportar o código. Em vez de ficar adivinhando nomes de variáveis CSS, eu ajusto cores, fontes e espaçamentos visualmente e pego o código pronto.

Meu fluxo é:

1. Uso o Tweak.cn para definir a identidade visual do "Leitor Voraz".
2. Instalo o Shadcn/ui no meu projeto Next.js. (ele funciona pra Laravel também)
3. Quando preciso de um componente, como um botão ou um diálogo, uso a CLI do Shadcn para adicioná-lo ao meu código.
4. Peço ao Claude no Cursor para montar a UI usando esses componentes. Ex: "Crie um card para exibir um livro usando os componentes Card e Button do Shadcn."

O resultado é um frontend com aparência profissional, construído em uma fração do tempo, mas sobre o qual eu tenho 100% de controle.

Indo para nuvem: hospedagem sem fricção

Você construiu seu aplicativo. Agora o mundo precisa vê-lo. Para projetos solo, a complexidade do deploy pode ser um obstáculo mortal. Felizmente, temos opções fantásticas que se integram perfeitamente ao nosso stack.

1. Vercel: a escolha padrão para o frontend atualmente: Se você está usando Next.js (o que eu recomendo fortemente), a Vercel é a escolha óbvia. A integração é perfeita. Você conecta seu repositório do GitHub e, a cada git push, seu site é atualizado. A Vercel cuida de tudo: build, otimização de imagens, serverless functions, CDN global. Para um desenvolvedor solo, a paz de espírito que isso traz não tem preço. O Convex também tem uma integração nativa excelente com a Vercel.
2. Digital Ocean (App Platform): quando você precisa de mais controle: A Vercel é fantástica, mas às vezes você precisa de mais flexibilidade. Talvez você tenha um serviço em outra linguagem, um worker em background mais complexo, ou precise de acesso direto ao ambiente. A App Platform da Digital Ocean é a minha escolha nesses casos. Ela oferece uma experiência similar à da Vercel (deploy a partir do Git), mas com mais controle sobre os recursos subjacentes (tipo de instância, bancos de dados gerenciados, etc.). É o meio-termo perfeito entre a simplicidade da Vercel e a complexidade de gerenciar sua própria VPS. E você ainda ganha $200 para usar nos primeiros 60 dias, o que é um grande incentivo.

Para o nosso "Leitor Voraz", a combinação Frontend na Vercel e Backend no Convex é a arquitetura ideal. É infinitamente escalável, de baixo custo para começar e exige quase zero de gerenciamento de infraestrutura.

Conclusão

Minha jornada de ceticismo à adoção pragmática da IA na programação me ensinou uma lição fundamental: a IA não é uma ameaça ao desenvolvedor experiente. Pelo contrário, ela é a ferramenta mais poderosa que já tivemos para amplificar nossa expertise.

O "vibe coding" — a tentativa de construir software sem entender os fundamentos — continuará a produzir apenas aplicações frágeis e sem alma. O verdadeiro diferencial, agora mais do que nunca, é o conhecimento profundo. É a sua capacidade de arquitetar um sistema, de escolher as ferramentas certas, de questionar as saídas da IA, de identificar um código ruim mesmo que ele "funcione", e de depurar problemas complexos que vai te separar da mediocridade.

Saber programar, entender de estruturas de dados, de padrões de arquitetura, de segurança, de performance... isso é o que permite que você use a IA como um bisturi de precisão. Sem esse conhecimento, você está apenas brandindo uma marreta no escuro, com sorte acertando o prego, mas com muito mais chance de acertar o próprio dedo.

A abordagem que detalhei aqui — começando com um planejamento estruturado no Task Master, usando o duo Claude/Gemini no Cursor para diferentes níveis de abstração, construindo sobre uma base sólida como Convex e Shadcn, e fazendo o deploy com um clique na Vercel — não é um atalho. É um caminho otimizado. É a forma como um artesão do século XXI constrói obras-primas: unindo a sabedoria e a experiência de uma vida com as ferramentas mais avançadas disponíveis.

Não tenha medo da IA. Domine-a. Use-a para automatizar o tedioso, para acelerar o repetitivo, para ser seu parceiro de brainstorming arquitetural. Mas nunca, jamais, delegue a ela a responsabilidade de pensar por você. A alma do software ainda reside na mente do engenheiro. E isso, felizmente, nenhuma máquina pode replicar.

Deixe nos comentários qual o seu setup quando está fazendo projetos solo.