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moranguinho
2 min de leitura ·

[Dúvida] Por onde começar com IA?

Olá, eu acompanhei bastante o desenvolvimento da IA até o lançamento do MCP, depois disso, acabei não precisando saber de mais coisa para o meu trabalho na época.

Agora eu estou em um novo trabalho no qual preciso desenvolver alguns mini sistemas, sem estar atuando diretamente como programador e também não são coisas muito complexas. Porém o método de usar um serviço de IA no qual eu preciso escrever o prompt, enviar para o chat, receber, testar e etc... Está exaustivo e com resultados de baixa qualidade, principalmente quando precisa fazer ajustes ao longo do tempo.

Pensei então em montar uma estrutura de agentes/ skills para ter uma estrutura robusta, principalmente por ter bastante experiência em testes automatizados, então acredito que conseguiria limitar bastante os erros deles, mas não encontro conteúdos com o mínimo de qualidade, o youtube só encontro quem fala o básico do básico, pesquisas gerais só encontro texto de IA e a IA também fica na superfície.

Onde posso encontrar conteúdos bons? Ou o que devo pesquisar para encontrar conteúdos bons?

Minha ideia é usar o Antigravity do Gemini, pois a empresa não oferece Claude e não tenho intenção de pagar por ele, pois não há necessidade. Talvez o opencode se coneguir manter os custos até 20 reais com o deepsek.

Mas a idéia geral, é gerar o bruto chato e então eu ir lapidando e fazendo a manutenção ao longo do tempo.

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Meus 2 cents,

Se voce ja tem conhecimento sobre como a IA funciona, e baseado no seu texto, acredito que teu momento eh de montar o chamado "harness".

"Harness" eh o nome que se popularizou para o conjunto de ferramentas/setup que utilizamos no uso da IA para desenvolvimento - entao nas suas buscas procure usar este termo o que deve ajudar a trazer mais conteudo especializado.

O problema que voce esta enfrentando na qualidade de codigo nao eh apenas seu - eh recorrente a partir do momento que sai do "bootstrap" do "crie um sistema" para o uso diario em manutencao.

A questao eh: LLMs nao sao deterministicos, ou seja, a cada interacao o resultado pode ser completamente diferente - e em ultima instancia, alucinacao.

O "harness" (ambiente) vem justamente para criar "guardrails" e diretivas que tornem a interacao com o LLM o mais controlada e deterministica possivel: o que eh um desafio e tanto, uma vez que o LLM privilegia fluencia no texto.

So que o "harness" ainda eh uma disciplina em desenvolvimento - cada guru, DEV ou palpiteiro tem a sua "formula magica", lamento.

Meu "harness" magico se compoe de:

1. Todo desenvolvimento tem de ser feito em uma sandbox (p.ex. devcontainer): isso evita que um agente mau comportado faca um "rm -f /" (ou outras coisas) na minha maquina. Reforco: IA atuando via IDEs ou Agentes sao conhecidos por serem imprevisiveis, entao NAO DE ACESSO A ELES A MATERIAL DE PRODUCAO OU SUA MAQUINA PESSOAL.

2. SKILLs: As SKILLs sao o "manual tecnico" para uma IA saber como fazer uma certa funcao - isso ajuda a manter a coerencia do codigo e do app (literalmente: como um determinado codigo/funcao deve ser escrito, aqui voce "escova os bits").

3. CLAUDE.md e AGENTS.md: Aqui voce define as regras que a IA deve seguir para cada interacao, p.ex., onde buscar skills e arquivos que descrevam o desenvolvimento.

4. PRD, SDD, TDD e Checklist/Task - uso da seguinte forma:

4.1. PRD: Define de modo macro quais os objetivos da aplicacao, o tipo de stack e outros dados genericos do app.

4.2. SDD (Spec Driven): defino em um diretorio as especificacoes de cada funcionalidade da app, contratos e o que mais for necessario para a IA saber como implementar algo. Quanto mais detalhado o SDD e a SKILL, menos provavel da IA "inventar moda".

4.3. TDD (testes, testes, testes): Geralmente na especificacao (SDD) aponto os testes que devem ser feitos para validar que a funcionalidade esta correta, mas podem ter testes genericos/gerais para tudo. SDD e SKILL tentam colocar a IA no caminho e os testes avaliam cada passo para garantir que nao estragou o que ja foi feito e validado.

4.4. Checklist/Task.md (roadmap): Tenho um arquivo onde indico o que deve ser feito, o que ja foi concluido e o que falta. Essencial - quando troca de LLM ou reconecta a sessao, todo o historico de contexto eh perdido, entao eh aqui que se estabelece "a ponte" para continuar o desenvolvimento.

5. OmniRoute: IA/Agentes comem tokens com farinha, entao uso o OmniRoute para criar "combos" de uso com varios providers de LLM para tornar o uso viavel. Sem ele a "cota" se esgota muito rapidamente e voce fica frustrado.

De cabeca me lembro disso - provavelmente tem algum detalhe que esqueci, mas acho que voce tem um norte aqui.

Qualquer duvida, estou a disposicao e vamos trocando ideia.

Saude e Sucesso !

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Porém o método de usar um serviço de IA no qual eu preciso escrever o prompt, enviar para o chat, receber, testar e etc... Está exaustivo e com resultados de baixa qualidade, principalmente quando precisa fazer ajustes ao longo do tempo.

Esse ainda é o melhor jeito não autônomo de fazer, usar um chat no vscode e fazer pair programming com a IA.

Você está recebendo lixo atualmente? Porque isso pode indicar 2 coisas: ou o prompt tá muito mal feito, ou o medelo que você está usando é ruim.

Se você criar uma conta nova do GPT vai aparecer a opção de testar o plus por 1 mes grátis, tenta testar o codex com GPT5.5 para ver se você tem os mesmos problemas

Atualmente só uso 2 modelos: gpt5.5 e opus4.7. Qualquer outro modelo não gera um resultado que compense usar

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No início desse ano, também tive essas mesmas dúvidas, o que procurei foi o mesmo que você, só conteudo raso e básico.
Vou listar algo que ajudou:

  • Docs/Blogs das grandes do mercados Anthropic, OpenAi, etc
  • GitHub, milhares de projetos já implementaram talvez o que vc quer, basta ajustar ao seu desejo
  • Akita blog, tem outros mas só lembrei desse por agora, tem bastante coisa legal de como começou a usar e como usa hoje
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Opa, tudo bem? Recomendo você ler este artigo que acabei de publicar aqui no TabNews e lá falo exatamente de princípios para sair da superficialidade no desenvolvimento e até dou exemplo de como usar no Antigravity, tá bem legal: Os princípios que gostaria de ter conhecido para CONSTRUÇÃO de GRANDES SISTEMAS 💎

Outra coisa que indico é você aprender melhor sobre prompt, estudando tudo sobre prompt engineering e aprender também sobre context (context engineering), estes conceitos vai te dar a profundidade que você deseja.

Por fim, para ter bons resultados com a IA, tudo vai depender do seu prompt, das tuas escolhas, dos teus objetivos e dos teus conhecimentos... neste momento, por você já ter certa experiência, eu recomendo que você dite seus projetos falando com a IA e ir melhorando cada vez mais sua maneira de raciocinar, assim você vai perceber onde estão as falhas em teu raciocinio. Sem contar que seus projetos vão ficar cada vez melhores.

Lembre-se que mesmo se você estivesse fazendo estes projetos do zero, com pedra lascada, você teria que ter tudo isso que indiquei, princípios, boas práticas, inferências, fundamentos, bom raciocínios... essas coisas cada um ensina de um jeito, mas você pode aprender do seu jeito. O restante é abstração em cima de abstração!