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Fala Filipe, também sinto algo semelhante a isso, como se a magia de criar tivesse sido reduzida (já que escrever código não é mais um desafio). Também tô usando OpenCode, e os modelos gratuitos (principalmente o BigPickle) quebram muito o galho em tarefas pequenas.

Recentemente comecei a padronizar a IA quando eu crio um projeto novo, criei todas as especificações de: como eu programo, qual stack uso, padrão de commit, padrão de nomeação de arquivos e pastas e isso deu muito certo. Deixei essa documentação nesse repo público, aí toda vez que eu crio algo novo, peço pra ia ler antes de começar a criar "do zero".

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Também utilizo o OpenCode, durante muito tempo usei os modelos gratuitos, e esse mês experimentei o OpenCode Go, que é mais barato, porém não senti grande diferença. Estou deixando ele para os momentos que esgota o limite gratuito e preciso continuar.

Uma coisa que pra mim tem sido bastante interessante, é primeiro desenvolver a ideia do que vou fazer no Gemini, depois uso o Openspec e por fim o agente implementa. Eu tenho sentido que esse aumento de produtividade força a gente a tomar mais decisões de negócio. Isso exige uma qualidade que quem gosta muito de código acaba não exercitando com tanta frequencia.

Em alguns momentos, fico um pouco saturado de ter que tomar tantas decisões em tão pouco tempo, coisa que antes não acontecia.

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Eu uso o opencode Go tbm e tenho focado nos modelos deepseek v4 pro e flash, além do qwen 3.7 plus.
Eu uso o oh-my-opencode-slim para orquestrar os agentes e tenho tido um bom resultado em qualidade e também de custos.
Se você usar modelos como o glm ou até o Luna para pensar, vai gastar muito. No glm5.1 quando usava o resultado era bom, mas gastava muito, já no luna, o resultado foi ruim e gastei meu limite de 5hs.