Cara, esse texto me pegou num momento de reflexão.

Trabalho com desenvolvimento há mais de 25 anos e nos últimos 2 anos minha rotina mudou radicalmente. Hoje uso LLMs diariamente — Claude Code, Gemini, o que tiver. E confesso que às vezes me pego numa espécie de culpa católica de desenvolvedor: "será que estou ficando mais burro?"

Mas aí paro pra pensar no que realmente mudou.

Antes eu passava horas debugando código boilerplate, lutando com sintaxe de linguagem que uso pouco, ou reescrevendo pela milésima vez um CRUD. Isso não me tornava melhor programador — me tornava um digitador mais rápido. A "fricção produtiva" que você menciona existe, sim, mas nem toda fricção é produtiva. Às vezes é só atrito mesmo.

O que percebi é que as LLMs me forçaram a ser mais claro sobre o que eu quero. Quando o prompt é vago, o código gerado é genérico e inútil. Quando eu sei exatamente o que preciso — arquitetura, edge cases, trade-offs e o resultado é impressionante. Ou seja: a ferramenta amplifica o que você já sabe. Se você entende o sistema, ela te acelera. Se não entende, ela te enterra em código que você não consegue manter.

Concordo 100% que existe um risco real pra quem está começando. Aprender a programar copiando output do ChatGPT é como aprender a dirigir só usando piloto automático — você até chega em algum lugar, mas não sabe o que fazer quando o GPS pira.

Mas pra quem já tem a base? É libertador. Finalmente posso focar no problema real em vez de ficar brigando com a máquina.

O ponto que você levanta sobre "ciclo de dependência" é o mais assustador pra mim. Código gerado por IA tende a ser verboso, over-engineered, cheio de abstrações desnecessárias. Já vi projetos onde metade do código era lixo gerado que ninguém entendia. Isso vira dívida técnica exponencial.

Minha conclusão pessoal, LLM é power tool. Nas mãos de quem sabe usar, faz maravilhas. Nas mãos de quem não sabe, serra o próprio pé.