Usar IA sem terceirizar o raciocínio
Integrei GitHub Copilot e Claude no meu fluxo diário. O ganho real não é digitar menos — é ter um segundo olhar em cada decisão.
O que mudou no meu fluxo
Uso IA em três pontos específicos do ciclo de desenvolvimento:
- Geração de testes — escrevo o caso de teste em linguagem natural e deixo a IA gerar o código. Reviso o output, ajusto edge cases e valido que os asserts fazem sentido no contexto do domínio.
- Review de PRs — peço uma análise do diff antes do meu review manual. Isso me ajuda a pegar inconsistências que eu perderia na leitura rápida: nomes de variáveis que não seguem o padrão, tratamentos de erro ausentes, edge cases não cobertos.
- Documentação de APIs — gero a primeira versão do OpenAPI spec a partir do código e depois ajusto descrições, exemplos e cenários de erro que a IA não tem contexto para acertar.
Onde a IA ajuda de verdade
O valor está no trabalho mecânico que consome tempo sem consumir inteligência: scaffolding de testes, formatação de documentação, primeira passada de review. Libera tempo para o que importa: decisões de arquitetura, tradeoffs de performance, alinhamento com o time.
Onde eu não delego
Decisões de arquitetura, escolha de padrões, modelagem de domínio. A IA não tem contexto sobre o negócio, sobre as limitações do ambiente, sobre acordos internos do time. Ela sugere o que parece correto sintaticamente — mas "compila" não significa "faz sentido em produção".
O aprendizado
A responsabilidade pelo contexto, pela arquitetura e pelo código em produção continua sendo minha. A IA é uma ferramenta — como o IDE, como o profiler, como o debugger. Quem decide o que entra em produção sou eu. Mas ter um segundo olhar constante, que não cansa e não pula linhas, é uma vantagem real.