Spec Kit: Desenvolvimento de Software Orientado por Especificações (SDD) com IA 🚀 · n0n3br

Salve, galera do TabNews! Hoje vou falar sobre uma parada revolucionária que o GitHub lançou recentemente e que tá fazendo alguns devs ficarem de cabelo em pé (de emoção, óbvio). O Spec Kit é um toolkit open-source que propõe uma nova abordagem chamada Spec-Driven Development - basicamente, você especifica o que quer e a IA constrói pra você. Parece futurista? É porque é mesmo! 🤖

O Que É Esse Tal de Spec-Driven Development?

Durante décadas, nós desenvolvedores sempre seguimos a mesma receita: documentação → código → deploy → reza pra dar certo. O Spec-Driven Development vira o jogo de cabeça pra baixo. Agora as especificações não são apenas uns docs chatos que a gente escreve e esquece - elas se tornam executáveis e geram implementações funcionais diretamente;

É como se você pudesse falar pro computador "quero um sistema de organização de fotos com drag and drop" e ele entendesse perfeitamente o que fazer, sem você precisar explicar como usar React, onde colocar os hooks ou qual biblioteca de UI escolher.

Por Que Isso É Revolucionário?

A filosofia por trás do Spec Kit é simples mas poderosa:

Desenvolvimento orientado por intenção: você define o "o quê" antes do "como"
Criação de especificações ricas: usando trilhos e princípios organizacionais
Refinamento em múltiplas etapas: ao invés de gerar código numa tacada só
Dependência pesada de modelos de IA avançados para interpretar especificações

Sobre o Repositório e Instalação

O Spec Kit é totalmente open-source e está disponível no repositório oficial do GitHub em github/spec-kit. O projeto é mantido por Den Delimarsky (@localden) e John Lam (@jflam), e usa a licença MIT, o que significa que você pode usar, modificar e distribuir livremente.

Para quem quer contribuir ou só dar uma fuçada no código, o repo tá lá esperando vocês. E se tiverem problemas ou sugestões, podem abrir issues diretamente no GitHub - a galera do time é bem receptiva!

Mãos na Massa: Tutorial Completo com Gemini CLI

Vamos fazer um passo a passo completo usando o Gemini CLI. Escolhi ele porque é gratuito, open-source e tem uma context window gigantesca de 1 milhão de tokens.

Pré-requisitos

Primeiro, você vai precisar de:

Linux/macOS (ou WSL2 no Windows)
Node.js 18+
Python 3.11+
Git
uv para gerenciamento de pacotes

Passo 1: Instalar o Gemini CLI

# Verificar se tem Node.js
node -v

# Instalar o Gemini CLI globalmente
npm install -g @google/gemini-cli

# Ou rodar sem instalar
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

Agora execute gemini no terminal e faça login com sua conta Google. Isso te dá acesso gratuito ao Gemini 2.5 Pro com 60 requests por minuto e 1.000 por dia.

Passo 2: Inicializar o Projeto

# Instalar o Specify CLI
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init meu-projeto

# Ou se quiser especificar o agente de IA
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init meu-projeto --ai gemini

Passo 3: Entrar no Projeto e Iniciar o Gemini

cd meu-projeto
gemini

Se tudo deu certo, você vai ver os comandos /specify, /plan e /tasks disponíveis.

Passo 4: Criar a Especificação

Agora vem a parte mágica! Use o comando /specify e descreva o que você quer construir, não como:

/specify Quero construir um sistema de gerenciamento de tarefas chamado TaskMaster. 
O usuário deve poder criar projetos, adicionar membros da equipe, atribuir tarefas, 
comentar e mover tarefas entre colunas estilo Kanban. Para essa primeira versão, 
vamos ter 5 usuários pré-definidos: 1 product manager e 4 engenheiros. Criar 3 
projetos de exemplo. As colunas do Kanban são: "A Fazer", "Em Progresso", 
"Em Revisão" e "Concluído". Sem login por enquanto. Cada card de tarefa deve 
permitir mudança de status por drag-and-drop, comentários ilimitados e 
atribuição de usuários. Tarefas atribuídas ao usuário atual devem ter cor diferente.

O Gemini vai processar isso e criar uma especificação completa com user stories e requisitos funcionais. Ele também vai criar um branch novo (tipo 001-taskmaster) e uma pasta specs/001-taskmaster.

Passo 5: Refinar a Especificação (opcional)

Depois da primeira geração, você pode refinar:

Para cada projeto de exemplo, crie entre 5 e 15 tarefas distribuídas aleatoriamente 
entre os diferentes estágios. Garante que tem pelo menos uma tarefa em cada estágio.

E peça pro Gemini validar a checklist:

Leia a checklist de revisão e aceite, e marque cada item se a especificação 
atende aos critérios. Deixe vazio se não atender.

Passo 6: Criar o Plano Técnico

Agora você especifica a stack tecnológica com /plan:

/plan Vamos gerar isso usando React com Vite, TypeScript, TailwindCSS para estilo, 
Zustand para gerenciamento de estado, React Beautiful DnD para drag-and-drop, 
e JSON local para persistência de dados. A arquitetura deve ser simples com 
componentes funcionais e hooks customizados.

O Gemini vai gerar documentos detalhados de implementação, incluindo api-spec.json, data-model.md, plan.md, e research.md.

Passo 7: Validar o Plano

Peça pro Gemini auditar o plano:

Audite o plano de implementação e os arquivos de detalhes. Leia com olho crítico 
para determinar se há uma sequência óbvia de tarefas. Referencie os lugares 
apropriados nos detalhes de implementação onde pode encontrar informações.

Passo 8: Gerar Tarefas e Implementar

Use /tasks para quebrar tudo em tarefas executáveis:

/tasks

Depois peça para implementar:

implement specs/001-taskmaster/plan.md

O Gemini vai começar a criar toda a implementação, executando comandos CLI necessários. Se aparecerem erros de build, ele mesmo vai tentar resolver.

O Que Esperar Como Resultado

No final desse processo, você vai ter:

✅ Um projeto React completo e funcional
✅ Especificações detalhadas em Markdown
✅ Plano de implementação técnico
✅ Código TypeScript bem estruturado
✅ Interface Kanban com drag-and-drop
✅ Sistema de comentários
✅ Gerenciamento de estado com Zustand

Vantagens e Desvantagens

Vantagens:

Acelera muito o desenvolvimento inicial
Força você a pensar bem nos requisitos
Gera código bem estruturado e documentado
Funciona com diferentes stacks tecnológicas
É gratuito e open-source

Desvantagens:

Ainda é experimental
Requer refinamento e validação constante
Pode gerar código over-engineered às vezes
Dependente da qualidade dos prompts
Limitado pela capacidade dos modelos de IA

Dicas de Ouro

Seja específico nas especificações: quanto mais detalhes sobre o "o quê" e "por quê", melhor
Não pule a validação: sempre revise e refine as especificações geradas
Use checkpoints: o processo tem pontos de parada explícitos para você ajustar o curso
Teste bastante: a IA pode não pegar todos os edge cases
Itere: use os comandos quantas vezes precisar para refinar o resultado

Conclusão: O Futuro Já Chegou?

O Spec Kit representa uma mudança fundamental na forma como desenvolvemos software. Em vez de partir direto pro código, ele nos força a pensar primeiro no produto e na experiência do usuário. A IA se torna um parceiro que traduz nossa intenção em implementação.

Claro, ainda estamos no começo dessa jornada. A ferramenta não é perfeita e você ainda precisa saber programar para validar e ajustar o que ela gera. Mas o potencial é gigantesco - imagine acelerar o desenvolvimento de MVPs, protótipos e até features completas com essa abordagem.

Se você ficou curioso, experimenta aí e conta pra gente nos comentários como foi! E se curtiu esse artigo, não esqueça de deixar uns up pra motivar mais conteúdo assim. Compartilha com a galera também - vamos espalhar o conhecimento! 🚀

P.S.: Se você conseguir criar algo legal com o Spec Kit, posta aqui no TabNews! A comunidade vai amar ver os resultados.