Nesta aula, achei muito relevante a ideia de que a qualidade do resultado gerado pelo agente não depende apenas de um “bom prompt”, mas principalmente da clareza do que foi definido antes da implementação. Quando descrevemos critérios de aceite, contrato de API, regras de negócio, stack utilizada e restrições do projeto, deixamos de pedir algo genérico e passamos a orientar o agente com uma direção objetiva. Isso muda bastante o fluxo de trabalho, porque a IA deixa de ser tratada como uma ferramenta de tentativa e erro e passa a atuar dentro de um processo mais estruturado.
O conceito de spec-driven development ajuda a formalizar essa prática (tenho utilizado massivamente em meus projetos. Uso BMAD para me ajudar a fazer um bom levantamento das necessidades e formatar os epics, user sotories e specs. Daí saio executando passo a passo com os modelos. Assim, em vez de começar diretamente pela implementação, primeiro defino uma especificação curta, clara e verificável. Essa especificação funciona como um contrato entre a intenção do desenvolvedor e a execução do agente.
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