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A IA roubou meu hiperfoco: O que o autismo e a mente humana me ensinaram sobre programar com IA

Fala pessoal, tudo bem?

Eu sei que o assunto Inteligência Artificial já tá saturado de promessas mágicas e gente dizendo que "programadores vão acabar". Mas hoje eu quero compartilhar algo diferente. Não é sobre qual modelo de IA é o melhor, mas sobre como o nosso cérebro lida com essa transição.

Há uns dois anos, quando a IA começou a engolir as tasks mais simples, eu achei que o meu maior desafio seria técnico. Eu estava errado. O meu maior desafio foi entender como a minha própria mente funcionava.

Sabe aquela sensação que a gente ama? A task tá na tela, você bota o fone de ouvido, entra no estado de flow (ou hiperfoco) e passa 4 horas ali, construindo tudo do zero. Quando termina, vem aquela recompensa gigante. Pois é, a IA meio que tirou isso da gente. Você manda um prompt, ela cospe o código e você vira um "revisor". Aquela dopamina do código feito à mão sumiu.

E isso me travou. Comecei a ter ansiedade, síndrome do impostor e cair num ciclo de FOMO (Fear Of Missing Out) gigantesco.

A virada de chave: Autismo, Paternidade e Prompt Engineering

Eu sou pai de gêmeos, e um dos meus filhos foi diagnosticado com autismo. Durante as terapias dele e na tentativa de entender como a cabecinha dele funcionava para poder ser um pai melhor, comecei a notar coisas em mim mesmo. A rigidez cognitiva, o estresse quando quebravam minha previsibilidade, a sensibilidade a barulhos (motivo pelo qual não tiro meu fone com isolamento por nada).

Fui buscar ajuda profissional e comecei a investigar a minha própria mente. E foi aí que os mundos se conectaram.

Para ajudar meu filho a entender situações novas ou lidar com o mundo, eu precisava dar contexto para ele. Eu precisava explicar o passo a passo, dar exemplos para que ele compreendesse o que eu esperava.

Quando voltei para o computador para estudar IA... a ficha caiu. O que é dar contexto e exemplos para guiar uma resposta? Prompt Engineering e Chain of Thoughts.

Eu percebi que a forma como lidamos com a limitação de contexto das LLMs é muito parecida com a forma como precisamos estruturar a comunicação para mentes neurodivergentes.

A programação é um porto seguro para neurodivergentes

Na nossa área, muita gente tá no espectro (seja TEA, TDAH, etc), mesmo sem saber. Por quê? Porque o código tem previsibilidade. Se você escreve certo, funciona. Se escreve errado, dá erro. Não tem meio termo, não tem interpretação social subjetiva.

Quando a IA te entrega um código alucinado ou quebra seu raciocínio, ela quebra essa previsibilidade, o que gera uma frustração enorme e drena nossa energia.

Entender como eu funcionava me libertou do medo da IA. Parei de brigar com a ferramenta e comecei a orquestrá-la.

Como estou usando IA hoje (sem hype)

Depois que a poeira emocional baixou, fui pro lado prático. Fiz os cursos da Anthropic, comecei a usar o OpenCode e até a rodar modelos locais, como o Llama 4B direto nos meus 32GB de RAM (dá umas engasgadas, mas pra coisas pontuais, salva muito).

Comecei a criar agentes que conversam entre si e desenvolvi coisas reais, tipo conectar um MCP (Model Context Protocol) no WhatsApp para uma pessoa fazer controle de estoque e financeiro da empresa direto pelo chat.

A moral da história? A IA não é um monstro. É como uma tomada: você precisa plugar o seu conhecimento nela pra luz acender. A régua subiu? Subiu. O dev hoje precisa ser um resolvedor de problemas, não só um digitador de código.

A principal skill de 2026 não é IA. É IE.

Se eu pudesse voltar no tempo, eu diria para mim mesmo: antes de se desesperar para aprender Inteligência Artificial, concentre-se na sua Inteligência Emocional.

É ela que vai te blindar contra o FOMO, evitar o over-engineering e te ajudar a entender que se você perdeu o hiperfoco de escrever código linha a linha, você pode usar ferramentas como o Sequential Thinking para criar novos fluxos de trabalho.


Se você se identifica com essa perda de foco, ou acha que a IA tá mudando rápido demais as regras do jogo, cola lá.

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Alguém mais aqui já sentiu essa perda do "flow" na hora de programar depois que começou a usar ferramentas como Copilot e Claude? Como vocês estão lidando com isso? Deixa aí nos comentários!

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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.

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Sim cara! Principalmente quanto a gente passava semanas só resolvendo bugs e no Stock overflow haha era tipo resolver questões de Cálculo Diferencial Integral kkkk cada solução eu ficava meu deus que massa eu consegui. A falta de recompensa de dopamina e serotonina caiu com a IA e de fato, codar ficou mais fácil. Essa perda de Flow é normal, agora somos dois buscando algo para solucionar isso. Eu pelo menos estou tentando buscar coisas que se conectem e façam mais grana (única coisa no momento que me dá dopamina kkkk).
Enquanto a IA constrói a gente busca soluçoes e foca na parte criativa, mas não há nada mais foda que ver o projeto seu rodando e pessoas usando normalmente. Isso é muito massa.

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Antes da IA estourar eu já havia percebido que eu funcionava melhor ao receber instruções mais claras, embora nem sempre associasse isso ao fato de eu também fazer parte do espectro

Então quando eu penso sobre essas questões de prompt eu lembro sobre essa situação minha também, de fato