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Esse workflow não é uma verdade absoluta, mas foi uma forma de trabalhar que aprendi e que deixou meu processo muito mais determinístico.
Uma das ideias que mais me ajudou foi usar repositórios de referência durante o desenvolvimento. Até em conteúdos da Anthropic eles reforçam a importância de fornecer contexto claro para a IA. Quanto melhor a referência, menos ela precisa “adivinhar”.
Também evito poluir o ambiente principal. Sempre que possível, crio um laboratório separado, testo, valido e só depois levo a mudança para o projeto real.
Outra prática importante é pedir para a IA executar o npm run dev, navegar pelo sistema e realizar uma etapa de QA. Mas o ponto principal é ter um script local que registre tudo de forma organizada: cada página acessada, cada clique, cada erro encontrado e cada resultado dos testes.
Assim, a IA não trabalha no escuro. Ela recebe logs claros, entende onde o problema aconteceu e consegue corrigir com mais precisão.
Na prática, isso reduz loops, retrabalho e consumo de tokens. A IA pensa menos sobre o que deveria fazer, usa menos “thinking” desnecessário e executa melhor o que já foi definido.
No fim, não é sobre usar mais IA. É sobre usar IA com mais estrutura, contexto e rastreabilidade para entregar mais rápido, com menos erros e mais previsibilidade.
#Desenvolvimento #InteligenciaArtificial #Workflow #DevOps #Programacao
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