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#254 Como devs experientes otimizam a IA no dia a dia · Entre Chaves

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Está começando mais um entre chaves, o seu podcast de
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desenvolvimento de software. E hoje a gente vai falar sobre
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um desafio do desenvolvimento na era da inteligência artificial,
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que é como eu desenvolvo, com velocidade, com qualidade, com
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segurança, enfim, absorvendo os melhores benefícios, né?
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Da velocidade da da produtividade que a iá nos traz.
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Mas também sem perder, né? Alguns princípios aí da
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engenharia de software. A gente fez um episódio bem
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recente sobre Vibe coding, que a gente falou um pouquinho, né,
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sobre como transformar o Vibe coding num Vibe coding
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profissional ou num eid drive and development.
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E uma das coisas que a gente mencionou nesse episódio foi a
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capacidade de adicionar nas ferramentas framework, né?
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Que criam guard, raios que criam contexto, né?
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Que gerenciam? Bem, o contexto para as IAS
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funcionarem melhor. E hoje a gente vai falar
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justamente sobre um desses frameworks, que é o reaper.
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Mas mais do que isso, a gente vai falar sobre uma modificação
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que a gente aqui, internamente, num dos times fizemos sobre o
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reaper para ele ficar ainda mais aderente.
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Das práticas, né? Que esse time fazia no seu dia a
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dia. Então, pra falar sobre isso
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tudo, estamos aqui com o Luiz como meu companheiro de bancada,
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que já foi roxo aqui do entre chaves algumas vezes.
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Sim, estamos junto aqui mais uma vez.
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Fernandinha, oi, pessoal, é, já participei algumas vezes já como
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convidado, como host. Estamos aqui mais uma vez pra
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mais uma. Conversa e também estamos aqui
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com o Felipe e com o Rodolfo, ambos aqui são desenvolvedores e
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bentusiastas de a lideranças nos seus contextos, né?
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De inteligência artificial e tudo mais.
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Então, bem vindos, Felipe, bem-vindo Felipe.
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Obrigado, pessoal. Bem-vindo, Rodolfo.
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Obrigado, olá, é um prazer estar aqui de volta.
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Então gente, pra pra gente começar essa conversa, acho que
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é legal retomar aqui. Porque né, que a gente precisa
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desse tipo de coisa, né? De framex e tal para adicionar a
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essas ferramentas, já que poxa, cursor, Git up, Copilot, cloud
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code, já são ferramentas muito boas, né?
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Mas por que então que eu preciso ficar colocando, né?
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Enfim, adicionando mais complexidade, né?
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Como uns podem ver esse tipo de coisa, né?
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O fato é que esse essas ferramentas, elas são muito
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boas, mas às vezes para contextos corporativos.
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Elas acabam falhando. Que foi muito o que a gente
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falou no episódio de Vibe coding, né?
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Quando você não dá o contexto correto para IA, quando você não
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coloca para ela, né? É os limites que ela pode ir ou
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os padrões corporativos que ela tem que seguir.
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Ela vai alucinar, com certeza. E os premox?
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O papel deles é justamente esse, de trazer, né?
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Mais contexto, mais um contexto mais específico.
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Mas né, ao mesmo tempo, esses padrões, a parte de segurança,
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enfim, a intenção desses premox é justamente equipar essas
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ferramentas de ar com as coisas certas para que na hora que vá o
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código a ser gerado, né ou a ser planejado, isso fique um pouco
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mais assertivo. Isso porque, como eu falei no
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início, né, quando a gente usa simplesmente o vive coding, a
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gente tem um tanto de desafio, como assim, né?
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Como que eu vou seguir os meus padrões de qualidade, como que
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eu vou manter minhas decisões rastreáveis?
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Como que eu vou integrar AIA, né, aquele aquela geração de
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código, a workflow que meu time já faz, né, o workflow ágil do
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meu time, como que eu vou trabalhar com a divisão de
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papéis e responsabilidades dentro do meu próprio time?
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Como que eu vou evitar que AIA cried?
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Técnico sem eu ver. Enfim, né?
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Os desafios são enormes. E justamente acho que foi
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pensando em resolver esses problemas, né?
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Que vieram os fremocs. E mais do que isso, vieram aí as
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alterações, as customizações dos fremocs.
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E eu acho que é justamente nesse cenário que o hiperflow, que é
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essa customização que a gente tá trazendo aqui do hiper.
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Veio então sem né mais é enrolação aqui, sem mais
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delongas, queria que vocês dessem um contexto.
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Pra quem não conhece do que que é o reaper?
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Primeiro, só fazendo um complemento ao que a Fernandinha
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falou muito bem aqui. Eu acho que a gente já passou da
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fase aonde o pessoal questionava se a IA funciona ou se ela não
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funciona. Só que apesar da gente já ter
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ciência que a IA funciona, a gente também tem ciência das
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limitações. Que ela ainda tem e talvez vai
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ter para sempre, não sei. Aí é futurologia, mas aí aonde
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entram esses frameworks de desenvolvimento auxiliado por IA
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pra tentar resolver essas carências, essas deficiências
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que a inteligência artificial tem?
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E aí um dos que surgiu a algum tempo atrás, assim, bom lembrar
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também, quando eu falo de algum tempo atrás, é pouco tempo, né?
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Porque IA é algo muito novo ainda.
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ChatGPT que. Foi quem gerou essa, esse essa
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bagunça aí no mundo do desenvolvimento é muito novo.
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Então algum tempo atrás surgiu uma ferramenta, é na época ela
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surgiu somente para o curso, que é uma ideia que a gente já deve
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ter ouvido falar dela aí em algum momento, mas é uma ideia
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baseada no coparlot. Então surgiu Oo rip no versus
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cout, perdão. Então surgiu o curso, mas a
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ideia do ripper era estruturar a etapa de desenvolvimento
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auxiliado por IA em 5 etapas, que é o Research.
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O inovate, o plain, o execute e o review.
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Como que isso funciona na prática?
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Então vou começar a fazer uma nova história.
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Eu chamo o comando Research do reaper, e aí ele vai entender
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meu código, vai entender a história que eu estou querendo
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desenvolver, vai ver o que eu já tenho que eu preciso implementar
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do zero e mapeia isso. E aí uma vez rodado esse
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primeiro comando, se ele se o reaper tiver alguma dúvida, ele
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questiona o usuário. Pra Ele entender também melhor
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isso. Alguma dúvida que ele tiver ali
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nesse contexto? E aí, uma vez que eu passei por
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essa etapa, tem um segundo, 11, segunda etapa, que é o inovate,
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o que que é o inovate? A partir do momento que eu rodo
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esse comando, o ripper vai trazer pra mim algumas opções
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pra resolver aquela aquele problema que eu trouxe Pra Ele.
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Então ele vai gerar ali, sei lá, 3 alternativas de soluções pra
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mim e aí eu posso ir inteirando ali em cima dessas propostas
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dele. Até chegar na que mais me agrade
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é, se eu não gostar de nenhuma delas, eu posso também devolver
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essa negativa para ele. Ele vai tentar ajustar, ele vai
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adaptar alguma coisa ali conforme o que eu for pedindo.
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E aí a partir do momento que eu identifico, Ah, gostei dessa
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proposta aqui, é essa proposta que eu quero seguir.
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Aí eu já passo para um próximo comando, que é o comando de
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plain, aonde ele vai planejar a implementação técnica daquela
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história. Então ele vai identificar ali
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quais classes que ele vai mexer, quais funções, quais bibliotecas
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de terceiro. Ele vai precisar usar e et
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cetera. Então é vai fazer um refinamento
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técnico ali, que é um termo que a gente está acostumado aqui na
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dti bastante. É daquela história para aí já
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deixar ela pronta para desenvolver.
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Importante ter em mente que até esse momento o hiper não mexeu
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no código até então, foi só planejamento de história,
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entendimento de contexto. E aí então o próximo comando é
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que efetivamente vai. Executar modificação no código.
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Então eu rodo o ezequiut e aí ele vai implementar toda aquela
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modificação que eu planejei, que eu investiguei, que eu refinei
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junto com o reapert, e aí ele vai efetivamente kodar aquilo
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ali. E uma vez finalizado o último
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comando do reaper, o review, que é aonde ele vai revisitar a
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implementação que ele mesmo fez e vai validar com os requisitos
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com o que foi pedido lá no início, pra ver se está tudo
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certinho, se está tudo batendo e assim funciona o reaper hoje no
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cursor. Uma excelente explicação aí do
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hiper e acho que é interessante isso.
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Uma coisa que você falou, né, que foi criado por uma pessoa
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física, né? Mas foi um prêmio que foi um dos
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pioneiros, eu acho, assim que começou a estruturar um pouco
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mais, ou pelo menos talvez não o primeiro, mas o primeiro que
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ganhou grande, né? Apelo aí da comunidade a criar,
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né? Essas um fluxo um pouco mais
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estruturado com a inteligência artificial, que é justamente o
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que você descreveu, né? Um fluxo realmente um workflow,
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né, de como. Se trabalha com o IAC?
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Só complementando aqui, ó, quem criou foi John peterman, 72, que
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é que é mais conhecido como Peter, mas no foro oficial do
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cursor, da ideia do cursor, né? Ou seja, é um usuário de
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comunidade, ele não é um desenvolvedor do cursor, ele não
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é de igual você, mencionando, não é de uma empresa grande, ele
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é um usuário de comunidade que assim que criou algo,
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provavelmente pra uma dor pessoal, geralmente essa esses
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usuários de comunidade assim, eu não aguento mais isso aqui, eu
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vou criar um negócio pra mim. Criou e o negócio explodiu.
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É é importante entender que provavelmente Oo que ele estava
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tendo é o problema que todos nós temos, que leva a gente a
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procurar algum fêmur de de de desenvolvimento, que tipo, Ah,
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beleza, eu estou usando, IA, tá legal, tá funcionando, tá me
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ajudando, só que ela tá alucinando, tem hora que ela
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gera uns código, tá meio estranho, então eu preciso dar
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um jeito de melhorar isso. E aí ele criou esse esse fêmur
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dá uma engessada na forma como a gente desenvolve com IA.
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Mas tem seus benefícios. É, esse era a minha próxima
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pergunta, era justamente sobre o ser engessado, né?
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E vamos primeiro falar do hiper e depois a gente entra um
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pouquinho no hiperflow, que eu acho que essa pergunta também é
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válida para lá, que é justamente isso, né?
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Porque essas etapas que você descreveu, elas são parecem,
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parecem muito bem estruturadas. Eu mesma, né?
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Eu já testei bastante o hiper também, e uma das minhas
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percepções foi justamente essa, assim, poxa.
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Mas sei lá, eu, se eu estou interagindo ali, que eu sou mais
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rápida do que eu utilizando essa, essas, esses comandos, e
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eu acho que isso pode realmente parecer para muita gente, poxa,
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esse negócio é meio burocrático, pra que que eu vou ficar usando
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o Research se eu posso ir lá e falar assim, me vamos pesquisar
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aqui esse problema comigo ou sei lá, enfim, e aí, quais são as
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vantagens que vocês veem nesse sentido?
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Assim, vocês acham, né? Vocês acham que é engessado
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também? Foi exatamente a mesma percepção
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que eu tive no meu primeiro contato com.
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Nossa, isso está muito burocrático.
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Isso está muito chato, está muito moroso, é muito mais
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rápido, muito mais fácil eu chegar lá, faz uma tela de login
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do que eu. Passava exatamente tomando forma
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do. Que fazer 6 comandos diferentes
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tem que explicar de uma série de formas diferentes ali.
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Nossa, e um negócio que me irrita, não você continuar?
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É que, pelo menos no reaper padrão, na hora que você manda,
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sei lá, um barra, às vezes você nem pediu barra Research, você
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falou lá fase da Terra do tela de login, mas como o seu código
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já está instrumentado com reaper, aí ele começa assim,
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entrando na fase de Research. Aí isso me irritava, eu nem pedi
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para você na fase de Research. O que que você está fazendo aí?
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Ah, enfim, essa essas coisas. É uma limitação do reaper que
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uma vez você configura ele no seu repositório.
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É difícil você trabalhar sem ele, porque você tenta fazer um
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Vibe code em Freestyle. Ali ele vai te forçar a entrar
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no reaper. Mas assim, apesar, pelo menos na
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minha opinião, dele ser engessado da gente ter uma perca
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de performance ali, porque vai demorar um pouquinho mais o
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desenvolvimento da sua tarefa. Eu acho que a gente ganha muito
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em qualidade e em assertividade do desenvolvimento.
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Porque a história vai a chance de dar certo.
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O que você pediu aí a para fazer aumenta, eu acho que
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exponencialmente. E isso não tem mágica não.
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A gente pode falar mais sobre isso daqui a pouco.
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E a qualidade do código gerado também melhora bastante, que é
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um problema. Comum, que às vezes a gente tem
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de daí a gerar um código totalmente fora do padrão do
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repositório que você tá usando. Então você ao invés de
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reaproveitar a classe, ela cria uma nova pra fazer a mesma
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coisa, ou usa bibliotecas que você não tá usando no projeto,
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então isso tudo melhora relativamente bem usando Oo
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reaper. Então é é um trade off, né?
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Você vai ficar mais engessado, vai demorar mais um pouquinho,
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só que no fim das contas você vai entregar algo com uma
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assertividade melhor e uma qualidade melhor.
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O que faz com que, às vezes, o tempo que você perdeu ali,
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efetivamente conversando com AIA, no fim das contas você não
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perdeu. Saiu mais rápido, porque a
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história às vezes ficou pronta ou quase pronta ali de primeira,
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e você não precisou ficar corrigindo ou pedir para fazer
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de novo coisas assim. E.
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Qual que é a sua percepção, Felipe?
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Você acha que engessa um pouco? É, eu acho que são muitas etapas
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assim com redundância, mas Eu Acredito que tudo relativo vai a
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é baseado em prover contexto pro agente, justamente pra evitar
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essas alucinações. Né?
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Então Eu Acredito que mesmo que você saiba assim e tenha esse
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direcionamento, de onde você vai executar tarefa, quais vão ser
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os padrões você vai seguir durante o desenvolvimento, é
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importante você prover esse contexto Pra Ele, porque é Oo
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grande ponto dos agentes que eu vejo que é muito interessante e
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que ele faz alterações em massa, uma vez que você realiza a etapa
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dizer kilt, são diversos arquivos já alterados de uma vez
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num nível que manualmente assim levaria um tempo.
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Pra você estruturar, então você passa a ter essa visão um pouco
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mais de alto nível e ele dá essa também a possibilidade de você
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revisar o que ele está planejando, né?
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Antes de executar. Então acho muito interessante.
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Assim, mesmo que seja preso um pouco engessado, eu acho
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importante pra e a performar melhor assim.
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Eu vejo muitos ganhos assim nesse sentido.
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Vocês conseguem fazer um comparativo do?
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Cursor com o reaper versus visual Studio e Copilot.
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Assim é o cursor. Eu vejo que ele foi um pouco
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mais pioneiro no sentido de trazer algumas guidelines que
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são chamadas as Roses, né? É do cursor.
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É justamente pra estruturar os outputs que OA ideia está
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gerando, né, que o agente vai gerar.
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Então, por exemplo, as roes são basicamente, eu gosto muito de
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pensar nas nas roes, né, nas regras.
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É como se fossem funções, então a gente delimita o escopo em que
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elas vão atuar. Então, por exemplo, eu posso é
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criar uma regra global pro meu projeto, eu posso criar uma
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regra pra um diretório específico, e sempre quando ele
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for atuar no código, ele vai olhar pra aquelas regras e
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falar, olha, ok, eu vou fazer uma injeção de dependências,
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como que eu vou fazer essa injeção de dependência?
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Se eu crio uma regra pra isso? Ele vai se guiar a partir
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daquilo que é basicamente um prompt, né, que a gente cria e
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ele vai reaproveitar isso ao longo do projeto.
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Então você pode adicionar o escopo.
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E traz essas instruções de acordo com isso.
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E isso veio primeiro no cursor, né?
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E eu acho que a partir disso, importante trazer que o ripper
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foi criado a partir de de roles. Então ele é todo estruturado em
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cima dessas regras, que são regras, é globais assim, e ele
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vai sempre estar olhando pra essas regras do ripper pra gerar
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seus outputs. Então inicialmente teve as
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diferenças, é em que o cursor tinha essas regras.
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E posteriormente, o copilote criou as instructions e agora
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também evoluiu a nível que a gente tem agora.
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Espec kits, né? EEE, framer, parecidos assim
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também nesse sentido. Então acredito que a diferença
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atual, pelo menos no meu conhecimento.
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É menor do que alguns meses atrás.
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Aqui no entre chaves a gente sempre fala sobre como que a
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gente cria essas formas de deixar a ir a mais rápido ou de
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deixar a ir a mais assertiva, né?
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Com mais qualidade. E o que eu tô achando legal é
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que agora esse é um episódio de como fazer isso na prática, né?
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É assim, o Rodolfo fez uma excelente introdução aqui de
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comandos e tudo, que eu acho que deixou, talvez na cabeça do
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ouvinte que se algum momento ainda não tinha entendido como
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poxa, tá, como que eu saio do Vibe cole?
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Pra alguma coisa um pouco mais profissional, eu acho que esse é
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um excelente episódio, né? Pra você ouvir com esse com esse
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olhar aqui no intra chave, a gente também fala muito sobre
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planejar antes de executar o quanto isso é bom pra iaa, né?
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Que ela sempre que a gente planeja primeiro antes da
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execução, os resultados costumam ser mais assertivos.
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É, e aqui o reaper é outra outra coisa que ele tá colocando em
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prática, né? Que lá ele tem comandos claros
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de planejamento, comando, claro, de execução, né?
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Justamente para para delimitar mesmo esses 2 momentos da
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inteligência artificial. Para é para que os resultados
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fiquem ainda melhores, né? É bom entender que igual eu
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falei, Ah, o ripper traz uma burocracia para o Vibe coldin
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aqui, que às vezes vai deixar mais lento, mas isso não está
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ali à toa. Todos os comandos que tem nada
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tem um motivo. E no fim das contas vai se
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resumir é trazer contexto para ya, que é o planejar, que a
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Fernandinha comentou, aqui também estão.
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Trazer nesse contexto tanto do projeto quanto do código,
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planejar bem o que vai ser feito e quebrar essas tarefas bem para
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também não virar um tarefão gigante para IA, como é que se
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resume nessas 3 etapas aí que já traz uma qualidade considerável
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a mais para o desenvolvimento feito pela IA?
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E uma coisa às vezes a gente pensa quando ouve falando,
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quando você fala de de engessar, é porque muitas vezes a questão
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é assim, a gente tem que pesar, né?
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Até onde vai? O engessamento onde vai a
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padronização, porque muitas vezes também vários projetos.
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A gente acaba gastando tempo e investimento desenvolvendo as
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chamadas fitness functions para poder garantir a arquitetura do
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projeto, para garantir que o desenvolvedor não tá furando o
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que foi definido de arquitetura EE.
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Tem todo esse curso envolvido, esse trabalho envolvido para
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ficar rodando isso em pipeline, sendo que se você tem.
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A padronização que é criada através do do do hiper, por
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exemplo, emagrece as suas fitas function.
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Você não tem essa necessidade de ficar pegando pormenores ou
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ficar ali no detalhe do detalhe, do detalhe, porque a sua
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arquitetura vai ser respeitada. Você não vai ter alguém lá na
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sua camada de apresentação indireta, a base de dados e
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pegando nada, porque aí assim devidamente configurar a jamais
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vai fazer isso. Por um lado você pode Ah, mas eu
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estou engessando, mas por outro. É um fortalecimento muito grande
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de paralização. Né?
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Mas então agora, entrando um pouquinho mais na customização
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que vocês fizeram, qual que foi o gatilho?
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Por que que vocês viram que era importante ou até que era de
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falha ou de dor, ali na utilização do reaper do dia a
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dia, que vocês viram em fala, pensaram, né?
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A. Parece que aqui cabe uma
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customização de certas coisas. O que que engatilhou isso?
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Basicamente no nosso contexto, né?
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Começou pelos desenvolvedores líderes trabalhando com cursor.
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E uma coisa que eu percebi foi justamente na hora de prover os
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ACS, né? Os os critérios de aceite da
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tarefa que a dependendo, né? Também de como eu trazia ele
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podia. Interpretar alguma coisa
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diferente. Uma das coisas que eu percebi
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como hiper assim, e aí que veio toda a ideia, né, aqui inserido
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na dti, que é muito forte no ágio, é justamente de fazer com
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que ele tenha a cara um pouquinho mais próxima do dti
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flow, né? Por isso que se chama hiper
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flow. Então, basicamente eu pensei,
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poxa, e se a gente tivesse uma etapa em que ele pudesse
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primeiro pegar todos esses, todo o contexto do ticket direto do
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gira. Que no contexto do nosso nosso
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time, a gente utiliza a atleation, né?
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Então criou essa, essa primeira fase, assim que a gente pega
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esses dados do ticket e posteriormente tem ainda uma
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fase de validação funcional em que ele pode pegar, né, esses
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incis e ele vai fazer perguntas, né?
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Que em que ele consiga de fato entender aquilo e evitar
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qualquer tipo de confusão em relação ao que ele está
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interpretando. Então é essa é uma fase que não
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existe no wiper original, que ele vai basicamente vai pegar
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esses dados iniciais. E vai tentar, né?
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É elucidar qualquer ponto de dúvida, é e é muito
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interessante, tanto o desenvolvedor pode se beneficiar
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com isso quanto o próprio agente, já que às vezes ele faz
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perguntas que o próprio desenvolvedor, às vezes não
19:15
tinha ciência assim, olha, tem esse cenário aqui, é uma dúvida
19:18
muito válida. E aí que veio toda a ideia da
19:20
gente utilizar a ferramenta no nosso próprio fluxo de trabalho
19:23
assim, né? Então, por exemplo, a gente tem
19:25
os ritos aqui, né? A gente tem um ferramento
19:27
funcional. A gente realiza refinamento
19:30
técnico também, é um dos textos do nosso time.
19:33
A gente pensou em se aproveitar disso para também utilizar.
19:37
IA trazendo um pouquinho mais no nosso contexto, a gente também,
19:39
né? Tava numa fase em que a gente
19:40
ainda não tinha uma pessoa de produto, então é, a gente
19:44
precisava ainda mais. É olhar para os tiques e ter
19:46
certeza que os nossos critérios de Assis estavam bem definidos e
19:49
que a gente não tinha muitas dúvidas sobre isso.
19:51
Então é foi algo muito interessante assim.
19:53
EE basicamente, daí que surgiu a ideia eu falei, poxa.
19:58
Eu acho que seria muito interessante a gente tivesse uma
19:59
ferramenta que tivesse conversando com as etapas que a
20:02
gente faz, com os títulos que a gente tem no nosso time.
20:05
Tanto para facilitar também a própria aderência dos
20:07
desenvolvedores, né? Fazer com que tenha a cara mesmo
20:10
do dia a dia, né? E que eles tenham essa curva de
20:12
aprendizado. É mais rápido assim, de certa
20:15
maneira. E qual que é o contexto do time
20:18
seu assim, Ah, que acho que é legal.
20:20
Bem. Interessante o nosso contexto é
20:23
um time que trabalha com desenvolvimento mobile nativo.
20:27
Então a gente trabalha com kotun em Swift e é muito interessante
20:30
como que se dá a utilização do cursor ou às vezes do próprio
20:34
vest code com copylet inclusive. Tá gente, parênteses, tá o
20:38
cursor, o rapper, ele funciona procursor e a gente tinha
20:42
licenças do copylet e adaptação, além de funcionar pra estar mais
20:48
próxima do theflow também veio pra com que a gente conseguisse
20:51
trazer também todos esses comandos.
20:53
Para os é desenvolvedores que tinham a licença apenas do
20:56
copaylet, já que na época eu não tinha Stack kit EEA, gente tinha
21:00
até então sozinho, storgs e falou, poxa, vamos se utilizar
21:03
disso, né? Para aproveitar aí todo time ter
21:06
acesso a ferramenta, mas né, do produto assim, né?
21:09
Então são aplicativos nativos e a gente utiliza basicamente as
21:13
ideias, né? A gente quer dizer assim, o
21:15
cursor ou o verso com o copaylet simplesmente para gerar código.
21:19
Então é, a gente utiliza AEA nessas nessas idees.
21:25
Mas, por exemplo, eu sou desenvolvedor em Android,
21:27
utilizo o Android Studio, né? Para desenvolvimento.
21:30
Às vezes OEO cursor, ele fica mais com um chat assim, né?
21:34
E que utiliza as ferramentas basicamente.
21:36
Por uma curiosidade, o reaper são 5 passos, né?
21:40
Do próprio acrônomo do do reaper, vocês criaram o sexto
21:44
passo flo, dti flow ou reaper flow.
21:47
Como é que vocês fizeram? A gente tem um fluxo de trabalho
21:49
paralelo que pode coexistir com o riper original.
21:54
Então a gente tem é os comandos do riper.
21:56
Mas além disso, a gente criou um fluxo de trabalho dedicado à
21:59
história. Então, basicamente vou vou citar
22:02
cada uma das etapas. Aqui a gente tem a etapa de
22:05
story, que é a primeira etapa em que a gente pega as informações
22:09
do ticket a partir do gira para MCP.
22:11
Posteriormente, a gente tem uma etapa chamada de rifined review.
22:14
Que é a etapa que eu tinha mencionado e que ele faz
22:15
perguntas sobre e tenta elucidar qualquer gap, enfim, fazer
22:19
perguntas mesmo pra ganhar mais contexto funcional.
22:21
E posteriormente a gente tem uma etapa chamada tech refimet, que
22:25
é bem parecida de certa maneira com o plain do do reper.
22:28
Então ele vai trazer é qual que é a abordagem que ele vai tomar
22:32
pra trabalhar no ticket, né? Basicamente.
22:34
Então ele vai trazer um plano de implementação em que tem todos
22:37
os arquivos que vão ser modificados.
22:38
Ele traz as alterações do antes e depois.
22:40
Então ele é bem explícito, o que é muito positivo para o
22:43
desenvolvedor revisar e já ver, né?
22:46
Qual que é o output que ele vai ter?
22:48
Possivelmente tem uma fase desse equilt em que ele vai
22:50
basicamente se guiar a partir desse plano de implementação e
22:54
vai implementar todas essas alterações de fato, no código.
22:57
A gente tem uma etapa posterior que é parecida com o review.
23:00
Só que eu chamo de pré review. Então antes de eu passar, né, e
23:03
criar um meu code review, a ideia é que eu rode esse comando
23:07
de pré review que ele vai trazer de acordo console de outras boas
23:10
práticas de programação, né? Ele vai revisar o código e ver
23:13
se tem alguma sugestão. E é até interessante que ele
23:16
elenca como crítico CUT have, EE por aí vai.
23:21
E tem um adicional também que a gente tem utilizado bastante, a
23:25
gente chama cree story, basicamente ele pega todos os
23:28
esses arquivos, né? Então pra cada comando ele vai é
23:31
populando arquivos específicos de história, né?
23:34
É, essa informação é armazenada em arquivos macdown, então a
23:38
gente criou arquivos específicos pra esse workflu de história e
23:42
assim que o rodo um clear story, ele vai criar uma pastinha é
23:46
dentro de um diretório de archive e pelo nosso fluxo de
23:49
trabalho assim né Oo padrão, ele só colocar uma times temp como o
23:53
nome desse diretório, mas o que a gente tem utilizado é até
23:56
colocar no nosso guia, né? E para cada patinha a gente
23:59
coloca o nome do o número do ticket, então ele fica
24:02
armazenado depois que você desenvolve, ele até guarda esses
24:05
arquivos que você gerou quando você desenvolveu.
24:08
Basicamente é um workflow paralelo e ele pode coexistir
24:12
também com Oo do vip original, então inicialmente, né?
24:16
A gente tem feito assim esse passo a passo, exatamente assim,
24:20
não necessariamente assim, toda vez que eu rodar o tech finet,
24:23
eu vou ter o output final, eu tenho que pegar e.
24:26
Né? Validar e terá até chegar num
24:29
num output desejado assim, né? Mas é bem interessante que a
24:32
gente fez algumas experimentações de, por exemplo,
24:34
posteriormente ao refining review, a gente tem testado o
24:38
comando inovate do ripper original e tem sido interessante
24:42
assim, né? De para ele explorar
24:44
alternativas assim antes e aí depois você pode rodar um tato,
24:47
refining para ele ir mais num detalhe mesmo, então assim eles
24:51
podem coexistir. E a gente tem visto muitos
24:53
benefícios nesse sentido assim, então é basicamente um fluxo
24:56
paralelo, mas não excludente. Ele consegue coexistir com o do
25:00
rip original? É legal, né?
25:02
Porque você foi descrevendo algumas etapas e acho que é
25:04
legal para o nosso ouvinte que não conhece bem o dti flow, né?
25:08
A gente aqui na dti, a gente tem um processo de desenvolvimento
25:11
de software 11 flow, que a gente chama de desenvolvimento, que
25:15
ele trata do quase como se fosse do ciclo de vida, né?
25:18
De uma história. Em que a gente tem o refinamento
25:21
funcional dessa história, o refinamento técnico, né?
25:25
Depois aí tem o repasse da história, enfim, né?
25:28
Tem algumas coisas ali de testes, o próprio
25:30
desenvolvimento, e temos também, né?
25:33
Além de garantias de qualidade ali, de auditoria de código e de
25:37
code review, validações em dupla.
25:39
Então você foi falando aí alguns desses passos, né?
25:43
Que são passos que já são bem conhecidos.
25:46
Pelos nossos times desse ciclo de vida, desde que a história
25:49
nasce até a hora que a história é entregue, né?
25:51
Sei lá, ela tá, ela é dada como Donny, né?
25:54
No board, tá dentro da de uma ferramenta de a é justamente
25:58
para ajudar o desenvolvedor a acelerar aquele processo já
26:01
dentro da ideia dele, né? Então isso é muito legal.
26:04
Pois é, inclusive, né? Quando a gente concedeu assim a
26:08
ferramenta, a gente pensou até em já criar um comando de é
26:11
teste cases, né? Foi por uma opção do time mesmo.
26:14
A gente viu a necessidade da gente fazer isso de forma manual
26:18
mesmo. Pro time.
26:19
É ser uma ferramenta, né? Que o time utilizasse para
26:22
compreensão de história, porque a gente vê uma coisa muito
26:25
importante de ressaltar, que é esse formato.
26:28
Eles têm um ganho muito grande, mas eles não excluem a validação
26:31
humana, né? Então a gente quis muito
26:34
ressaltar muito a importância da gente ter essas etapas.
26:38
Feitas manualmente com outro desenvolvedor, todo esse filme
26:41
que ele é passível de customizações e assim a primeira
26:45
versão primeiro, primeiro, primeiro eu tinha como a de
26:48
teste case mas foi removido, mas assim os filmes que né contexto
26:52
que verem como uma ferramenta interessante.
26:55
Assim pode customizar também pra adicionar.
26:57
Pegando um gancho no que no que você acabou de falar também você
27:00
falou, Ah, a IA precisa da validação humana, eu diria que
27:03
com o hiperflow. Vai muito antes o hiperflow, se
27:07
você não tipo história, minha escrita, ele não vai funcionar.
27:10
Então assim, na verdade, o input humano tem que ser bem dado,
27:14
você tem que saber o que está pedindo para IA.
27:16
A IA não faz mágica, se a história estiver errada, a
27:19
história estiver mal escrita, parou por aí.
27:22
Então a necessidade da gente saber o que está fazendo, da
27:25
gente entender o que está fazendo, saber o que está
27:28
pedindo, porque não, não adianta você escrever uma história
27:31
errada. Uma história sem detalhes, sem
27:34
nenhuma parametrização, sem critérios de aceitação bem
27:37
escritos. Aí roda o hiperflow, Ah, mas o
27:40
negócio tá errado, pra você ver. Pera aí, lê a história?
27:42
Ele tá fazendo contando a história, então foi um passo
27:45
antes. Então acho que isso também é
27:46
muito importante ressaltar. É, no final das contas, os
27:48
frangos. Pode até ajudar, né?
27:50
Oo próprio Felipe mencionou o comando, né?
27:52
Que eles usam pra dar um refining review, né?
27:55
Que é de ficar perguntando pra você assim, ó, se você talvez
27:58
você não sabe exatamente, eu vou te fazer umas pergunta.
28:01
Que aí pelo menos você fica mais claro, então assim, né?
28:03
Apesar dos prêmicos ajudarem, eu acho que a intenção, ter a gente
28:06
pelo menos ter clareza da intenção, continua sendo
28:09
extremamente importante, né? E também, claro, como o próprio
28:13
filho falou, o Mano no luto, ele vai continuar ainda pelo menos
28:17
existindo, né? Então, assim, a revisão do
28:18
código. Importantíssimo, né?
28:20
Assim e. Vocês ficam né da prática aí
28:23
usando OIA, né? Ostensivamente nos projetos, aí
28:26
é uma curiosidade minha, assim nos tempos pré e a tinha que
28:30
escrever realmente o próprio código, muitas vezes assim,
28:33
beleza, escrevi, publiquei, está em produção, deu um problema, eu
28:37
conheço o código, eu sei o que está escrito, eu sei onde que eu
28:40
tenho aqui, eu sei onde que eu provavelmente o erro está aqui,
28:44
eu vou lá, acho concerto, vocês acham que isso?
28:48
Com a utilização desses veículos que mudou, é aquela coisa assim,
28:51
é tanta coisa é gerado. Até porque quando você está
28:53
desenvolvendo o código é mais demorado, você bate mais, você
28:56
fixa mais. Às vezes você você produz o
28:58
volume de código tão grande, tão rápido, que na hora que o trem
29:02
acontece, fica assim, não sei nem onde eu começo.
29:05
Vocês já viram esse tipo de coisa acontecer?
29:07
Vocês acham que que não? Isso não acontece.
29:09
O que que vocês pensam sobre isso?
29:10
Pra mim é um dos talvez um, se é que pode se dizer assim pontos
29:14
negativos de utilizar IA, porque bem ou mal é no Na Na época pré
29:19
histórica, ali diante de a. Como Os Maias faziam?
29:22
Como Os Maias faziam, você ficava ali 2 dias, 3 dias, uma
29:26
semana, com a mesma classe, com a mesma função aberta nessa tela
29:30
ali mexendo. Então, eventualmente, você
29:32
conhecia o código todo? É, você sabia tudo que tinha
29:35
ali, cada vírgula que tinha. Como aumentou o volume de
29:38
código? Hoje em dia a gente perde esse
29:40
controle. Por mais que a gente fale com
29:43
todo mundo, force as pessoas, você precisa revisar o código
29:46
que aí a gerou. Entenda o que que AIA está
29:48
gerando. Não sai subindo automaticamente,
29:51
porque é muito tentador. Quando você está ali fazendo
29:54
Vibe coding, você já ir comentando tudo que AIA gerou e
29:57
você já veio aquilo ali funcionando em produção.
29:59
Mas é, a gente já viu que esse não é o melhor caminho a seguir,
30:02
pelo menos profissionalmente. Se você quer fazer num projeto
30:04
particular, beleza, mas profissionalmente?
30:06
Não recomendo. E só para fazer uma conta assim
30:08
da a conta rápido, vamos supor que usando o hiperflow a gente
30:12
consiga dobrar a produtividade do desenvolvedor.
30:14
Um time hoje que tem 3 deves e em uma semana vai produzir o
30:18
que? 6 deves produziriam em uma
30:20
semana de código. Não dá mais para ter essa
30:22
questão de tô com tudo na cabeça.
30:24
Às vezes o que eu tô produzindo com o iá, às vezes não vai estar
30:26
na minha cabeça. Imagina que tem outros 23 deves
30:29
produzindo o dobro do que eles produziriam com o iá até
30:31
voltando os passos para trás. Entra na questão engessar ou
30:35
padronizar. Então, assim, já que está
30:37
padronizado, vários furos que aconteceria manualmente não vão
30:41
acontecer por esse lado, como está sendo produzido 1 o volume
30:44
de código muito grande e isso está em parar em produção, é um
30:48
bom custo a se pagar ter essa pequeno engessamento para
30:52
diminuir a chance desse problema em produção, né?
30:55
E já pegando outro outro gancho também de outra pergunta.
30:59
Como é que fica hoje no hiperflow o desenvolvimento de
31:01
testes hoje, tanto testes unitários como teste de
31:05
integração, às vezes projetos que, por exemplo, Ah, teu
31:07
projeto que eu tenho o post Mano Bruno ou ou tenho teste de
31:11
integração a gente. Isso é facilmente configurável.
31:14
Pra que? Uma vez que ele desenvolveu a
31:16
história, ele já altere os testes unitários.
31:18
Ele desenvolva teste no post para mim, eu já faço um teste de
31:21
integração. Isso é fácil também de
31:22
configurar. Antes de você responder a
31:25
pergunta, Luiz, deixa eu só comentar um negocinho que você
31:27
falou antes, só pra gente não perder o fio?
31:29
Porque eu acho que isso é o realmente uma mudança totalmente
31:33
de mentalidade assim, né? Como o Felipe falou que eu agora
31:36
eu conto também com a IA para resolver os meus problemas, né?
31:39
Eu, eu no passado aqui, como que eu resolvi um problema?
31:42
Ah, eu ou eu lembrava exatamente qual que era OA classe, qual
31:45
era, ou eu chegava lá na interface, olhava mais ou menos
31:49
o que que era, ficava buscando, mas sempre eu, né, manualmente
31:52
fazia, IA lá buscando e tentando traçar, né, o problema?
31:56
E agora é uma mudança realmente de de mentalidade, né?
32:00
De como que eu resolvo o problema se AEA que tá gerando
32:03
código AEA também. Ela tem que me ajudar a resolver
32:06
os problemas, né? E aí eu eu queria trazer um
32:09
outro negócio aqui que era só de comentário mesmo.
32:12
É que o ciclo de desenvolvimento, que é o que a
32:14
gente tá falando do próprio dtflow, do hiperflow, né?
32:17
Esse ciclo da história, ele tende a ser muito mais rápido
32:20
mesmo, né? A própria WS lançou um paper já
32:23
tem algum tempo falando sobre a diminuição das sprints, né?
32:28
Pra bolts que eles chamaram lá que em vez de ser, né, a sprint
32:31
atual a gente tem, né? Normalmente sprint de 2 semanas,
32:35
que o Bolt né, que é A Entrega de valor ali.
32:39
É, viria para horas, né? Ou dias no máximo.
32:43
Então assim, tudo isso muda mesmo, né?
32:45
Dado este pequeno corte, vamos voltar para sua pergunta dos
32:48
testes unitários. É então aqui, em alguns
32:51
contextos, que eu testei até um paradigma diferente também no
32:56
desenvolvimento da história. Em alguns times que tinha OMCP
32:59
do play right configurado é que era times web play right.
33:03
Para quem não conhece, é uma ferramenta para teste and to
33:06
end. Então eles lançaram um mcp algum
33:08
tempo atrás. Então esses filmes que tinham o
33:11
mcp configurado no projeto o reaper falou.
33:14
Depois de fazer o desenvolvimento da história, ele
33:16
também IA lá e validava a história a nível de de usuário.
33:21
Então eles emulavam o usuário navegando na aplicação e testava
33:25
AA modificação que ele acabou de fazer.
33:27
Então traz também um novo, um novo paradigma ali para o
33:31
desenvolvimento, né? Que você já está desenvolvendo a
33:33
própria, a própria IA desenvolveu, testou e se ela
33:35
encontrar algum erro, ela já corrige, já entrega o negócio
33:38
testado e funcionando. O que?
33:40
Você acabou de falar. Então assim, a própria IA está
33:42
desenvolvendo. A própria IA está te ajudando a
33:44
resolver os problemas. Saber usar a IA bem configurada,
33:48
bem delimitada em tudo é o que é.
33:50
O que vai fazer diferença entre o.
33:51
O Vibe code, tipo assim, faz o aplicativo bonito para mim e
33:55
realmente é o que funciona. Eu acho que a gente nem nem
33:58
todos ainda estão preparados para essa conversa, mas eu acho
34:01
que no final das contas. A gente deveria realmente mudar
34:04
a mentalidade de um código que ele deveria ser lido por EAE não
34:08
lido por humanos, né? Ou seja, é um código que eu vou
34:10
passar a produzir pra IA interagir com ele e não mais o
34:14
humano. Acho que ainda estamos num
34:16
momento de transição, então isso ainda não é 100% verdade que eu
34:19
estou querendo trazer aqui. É muito mais uma mudança de como
34:22
pensar se minimamente a gente pode falar assim, né, que.
34:25
Humanos ainda tem que interagir com o código, que eu concordo.
34:28
Pelo menos a gente tem que pensar que há gentes também,
34:30
então a gente também tem que pensar nisso.
34:32
Não podemos esquecer uma outra curiosidade que eu estou aqui em
34:35
relação ao hiperflow e ao hiper. Queria que vocês falassem
34:37
brevemente sobre é sobre gestão de token, porque um negócio que
34:41
a gente agora está com mais dificuldade quando fala de
34:43
ferramentas de a é que o token acaba.
34:46
Né, não chego no final do mês, cursou, mudou a sua forma de de
34:51
precificação, né? Das assinaturas é Enterprise e
34:54
Business, na verdade, e essa é a maior reclamação, né, dos tokens
34:58
e tal e mesmo com a piloti também tem algumas coisas nessa,
35:01
né? E a gente sabe que um bom, uma
35:03
boa gestão de tokens é uma coisa que também é diferencia, né?
35:08
Quem consegue utilizar muito bem e a.
35:10
E quem acaba, né? Ficando ali no meio do caminho.
35:14
E aí vocês, como é que vocês veem os tokens?
35:17
Consomem pra caramba. E aí consome?
35:19
Consomem bastante assim. Eu acho que algumas estratégias
35:23
podem ser feitas assim, por exemplo, no wiperflow.
35:26
Acredito que, por exemplo, a etapa de story e etapa de
35:31
execute são etapas muito diretas.
35:33
Eu acho que não necessitam assim, talvez de muitos tokens
35:37
ou do agente. Né?
35:39
Com o modo Thinking, né? Poderia otimizar, utilizar algum
35:42
modelo um pouco mais simples, mas agora para outras etapas,
35:45
né? De review, principalmente, até
35:46
por fimet, que é a etapa principal, a gente vê uma
35:49
diferença muito grande, é muito importante utilizar esses
35:52
agentes mais caros. Então assim a gente tem visto
35:55
assim o Castro de tokens muito elevado, assim a gente viu essa
35:59
diferença, tem todo esse o benefício, né, o ganho que a
36:03
gente tem de qualidade, velocidade, mas a gente tem.
36:05
Tem que colocar nas bolas também.
36:07
Oo gasto, né? Que a gente tem com os tokens,
36:09
né? Então acho que uma das melhores
36:12
interessantes do hiperflow seria dele ficasse retroalimentando
36:16
com a documentação, consumisse dessa documentação pra talvez
36:21
evitar esses gastos de token com essa pesquisa de código assim e
36:25
pra ganhar uma compreensão do código.
36:28
Né, no modo mais econômico assim, né?
36:30
Acho que talvez essa seja o maior ponto negativo do
36:34
riperflow, não só do riperflow do riper, mas acho que qualquer
36:37
framew que pra desenvolvimento utilizando IA tem é a questão do
36:42
uso dos tokens. Assim, se a gente for pensar
36:44
qual que é a ideia do framew, que quer trazer mais contexto do
36:47
produto e do código para IA, consequentemente isso vai
36:50
aumentar o gasto de tokens. Não tem como.
36:52
Aí não tem mágica para para resolver isso.
36:55
Aí o que tem são práticas, são técnicas para tentar.
36:57
É diminuir esse alto gasto que a gente vai ter de tokens.
37:01
Talvez esse realmente seja o maior problema, mas no fim das
37:04
contas, ainda acho que vale a pena.
37:05
É, vale. Vale o esforço ali de tentar
37:08
otimizar aqui, otimizar ali, por mais que talvez no último dia
37:12
seus tokens já vão ter acabado. Mas, no fim das contas, o ganho
37:15
que você vai ter ali durante é todo aquele mês que você ainda
37:19
tiver token disponível. Vale a pena?
37:21
Oo sofrimento depois? Eu acho que tem até uma maneira
37:24
prática da gente mensurar isso, que assim, olha, Ah, eu tenho 23
37:27
desenvolvedores custam x produzem tanto no mês coloquei o
37:32
iperflow aumentou agora assim, Oo proporcionalmente o gasto de
37:36
tokens vai aumentar como se fosse 30% do custo do meu time,
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mas ele tá produzindo dobro. Então, se você for ver, quando a
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gente, quando vai mensurar, fala, pô, beleza, aumentou meu
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custo e tal, mas o que eu estou produzindo aqui é absurdamente
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maior do que o que o aumento do meu custo.
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Com certeza é. Eu Acredito que assim você não
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teria os mesmos resultados no vive code.
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Você não, você não vai conseguir trazer todo o contexto da
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história, o contexto já existente, de quais são as
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bibliotecas utilizadas do projeto, todo contexto de
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produto. É sem sem gastar esses tokens.
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Assim, ele faz de uma forma mais estruturada.
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Assim, de qualquer maneira, já sai ganhando.
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Vibecode, com certeza, com. Certeza.
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E como Luiz falou, né? Se você coloca na ponta do lápis
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esse custo sobre demanda, né, que é o que você gasta quando
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seus tokens contratados, vamos falar assim, terminam.
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Elas ainda assim vale AA pena, né?
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Porque você colocar no papel a produtividade do time,
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provavelmente ainda é, né? É maior em relação a custo.
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Vai valer a pena pra aquele time, né?
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Produtividade vai ser maior o número de erros e produção vai
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ser menor o número de histórias. Vocês vão voltar que é chegou lá
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no kiweiba e o cara volta com a história.
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É retrabalho. Quando a gente começa a colocar
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tudo isso na ponta do lápis. Com certeza o token ainda vale a
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pena e ainda é barato. E eu concordo 100%.
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Eu acho que só é. Às vezes só é difícil porque,
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né, assim, aquelas múltiplas variáveis que a gente sempre
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trabalha. O ambiente é sempre complexo,
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né? A gente tá né, time?
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São complexos ambientes de produção de software.
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São, né? São ambientes complexos, então
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nem sempre a gente consegue reduzir a um fator quando existe
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uma mudança, né? Mas eu concordo 100% com isso
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que você tá falando, que é colocar na ponta do lápis e
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tentar ver o quanto que o retorno do investimento
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provavelmente vale a pena, né? De ter essas assinaturas, enfim,
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até com mais orçamento mesmo, né?
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Pra. Essas ferramentas darem os seus
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melhores. Vamos falar assim, ó gente,
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então acho que é isso. Foi uma conversa muito, muito,
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muito legal, né? Espero que vocês aí, que estão
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nos ouvindo até agora, tenham aprendido um pouquinho sobre o
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reaper, sobre o reaperflow, né? Se sintam inspirados para fazer
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coisas semelhantes, né? E é isso aí até mais.
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Tchau. Tchau, obrigado.