Este artigo faz parte de uma série sobre o Sens-AI Framework – hábitos práticos para aprender e codificar com IA.
A codificação assistida por IA veio para ficar. Já vi muitas empresas exigirem que todos os desenvolvedores instalem extensões do Copilot em seus IDEs, e as equipes estão cada vez mais sendo avaliadas com base em métricas de adoção de IA. Enquanto isso, as próprias ferramentas se tornaram genuinamente úteis para tarefas rotineiras: os desenvolvedores as usam regularmente para gerar clichês, converter entre formatos, escrever testes unitários e explorar APIs desconhecidas – dando-nos mais tempo para nos concentrarmos na solução de nossos problemas reais, em vez de lutar com a sintaxe ou pesquisar buracos de coelho.
Muitos líderes de equipe, gerentes e instrutores que buscam ajudar os desenvolvedores a desenvolver ferramentas de IA assumem que o maior desafio é aprender a escrever prompts melhores ou escolher a ferramenta de IA certa; essa suposição perde o foco. O verdadeiro desafio é descobrir como os desenvolvedores podem usar essas ferramentas de forma a mantê-los engajados e fortalecer suas habilidades, em vez de se desconectarem do código e deixarem suas habilidades de desenvolvimento atrofiarem.
Este foi o desafio que assumi quando desenvolvi o Sens-AI Framework. Quando eu estava atualizando Cabeça primeiro C# (O’Reilly 2024) para ajudar os leitores a desenvolver habilidades de IA junto com outras habilidades fundamentais de desenvolvimento, observei novos alunos lutando não com a mecânica de immediate, mas com a manutenção de sua compreensão do código que estavam produzindo. A estrutura surgiu dessas observações – cinco hábitos que mantêm os desenvolvedores envolvidos na conversa sobre design: contexto, pesquisa, enquadramento, refinamento e pensamento crítico. Esses hábitos abordam o verdadeiro problema: garantir que o desenvolvedor mantenha o controle do trabalho, entendendo não apenas o que o código faz, mas por que ele está estruturado dessa maneira.
O que aprendemos até agora
Quando eu atualizei Cabeça primeiro C# para incluir exercícios de IA, tive que projetá-los sabendo que os alunos colariam as instruções diretamente nas ferramentas de IA. Isso me forçou a ser deliberado: as instruções tinham que orientar o aluno e, ao mesmo tempo, moldar a forma como a IA respondia. Testar esses mesmos exercícios no Copilot e no ChatGPT mostrou os mesmos tipos de problemas repetidamente: IA preenchendo lacunas com suposições erradas ou produzindo código que parecia bom até que você realmente precisasse executá-lo, lê-lo e compreendê-lo ou modificá-lo e estendê-lo.
Essas questões não atrapalham apenas os novos alunos. Desenvolvedores mais experientes também podem se apaixonar por eles. A diferença é que os desenvolvedores experientes já têm hábitos para se controlar, enquanto os desenvolvedores mais novos geralmente não têm — a menos que façamos questão de ensiná-los. As habilidades de IA também não são exclusivas de desenvolvedores seniores ou experientes; Já vi desenvolvedores relativamente novos desenvolverem suas habilidades de IA rapidamente porque construíram esses hábitos rapidamente.
Hábitos ao longo do ciclo de vida
Em “A Estrutura Sens-AI“, apresentei os cinco hábitos e expliquei como eles trabalham juntos para manter os desenvolvedores envolvidos com seu código, em vez de se tornarem consumidores passivos de resultados de IA. Esses hábitos também abordam modos de falha específicos, e a compreensão de como eles resolvem problemas reais aponta o caminho para uma implementação mais ampla entre equipes e ferramentas:
Contexto ajuda a evitar avisos vagos que levam a resultados ruins. Peça a uma IA para “tornar este código melhor” sem compartilhar o que o código faz, e isso pode sugerir adicionar comentários a uma seção crítica de desempenho, onde os comentários seriam apenas confusos. Mas forneça o contexto – “Este é um sistema de negociação de alta frequência onde os microssegundos são importantes”, juntamente com a estrutura actual do código, dependências e restrições – e a IA entende que deve se concentrar em otimizações, não em documentação.
Pesquisar garante que a IA não seja sua única fonte de verdade. Quando você confia apenas na IA, você corre o risco de acumular erros – a IA faz uma suposição, você constrói sobre ela e emblem você está imerso em uma solução que não corresponde à realidade. A verificação cruzada com a documentação ou até mesmo a solicitação de uma IA diferente pode revelar quando você está sendo desencaminhado.
Enquadramento trata-se de fazer perguntas que geram respostas úteis. “Como faço para lidar com erros?” você recebe um bloco try-catch. “Como lidar com erros de tempo limite de rede em um sistema distribuído onde falhas parciais precisam ser revertidas?” fornece disjuntores e padrões de compensação. Como mostrei em “Compreendendo o ciclo de repetição”, o enquadramento adequado pode quebrar a IA das sugestões circulares.
Refino significa não se contentar com a primeira coisa que a IA lhe dá. A primeira resposta raramente é a melhor – é apenas a tentativa inicial da IA. Ao iterar, você está se direcionando para padrões melhores. O refinamento leva você de “Isso funciona” para “Isso é realmente bom”.
Pensamento crítico une tudo, perguntando se o código realmente funciona para o seu projeto. É depurar as suposições da IA, revisar a capacidade de manutenção e perguntar: “Isso fará sentido daqui a seis meses?”
O verdadeiro poder do Sens-AI Framework vem do uso conjunto de todos os cinco hábitos. Eles formam um ciclo de reforço: o contexto informa a pesquisa, a pesquisa melhora o enquadramento, o enquadramento orienta o refinamento, o refinamento revela o que precisa de pensamento crítico e o pensamento crítico mostra qual contexto estava faltando. Quando os desenvolvedores usam esses hábitos em combinação, eles permanecem envolvidos com o processo de design e engenharia, em vez de se tornarem consumidores passivos dos resultados da IA. É a diferença entre usar a IA como muleta e usá-la como um verdadeiro colaborador.
Para onde vamos a partir daqui
Se os desenvolvedores quiserem ter sucesso com a IA, esses hábitos precisam aparecer além dos fluxos de trabalho individuais. Eles precisam fazer parte de:
Educação: Ensinar alfabetização em IA junto com habilidades básicas de codificação. Como descrevi em “O equipment de ferramentas de ensino de IA”, técnicas como fazer com que os alunos depurem resultados de IA intencionalmente falhos os ajudam a identificar quando a IA está confiantemente errada e a praticar a quebra de ciclos de repetição. Essas não são habilidades avançadas; elas são fundamentais.
Prática em equipe: Usando revisões de código, emparelhamento e retrospectivas para avaliar a produção de IA da mesma forma que avaliamos o código escrito por humanos. Em meu artigo de ensino, descrevi técnicas como arqueologia de IA e padrões de linguagem compartilhados. O que importa aqui é tornar esses tipos de hábitos parte do treinamento padrão – para que as equipes desenvolvam vocabulário como “Estou preso em um ciclo de repetição” ou “A IA continua padronizando o padrão antigo”. E como explorei em “Confie, mas verifique”, tratar o código gerado por IA com o mesmo escrutínio que o código humano é essencial para manter a qualidade.
Ferramentas: IDEs e linters que não apenas geram código, mas destacam suposições e compensações de design de superfície. Think about o aviso do seu IDE: “Possível loop de repetição detectado: você está iterando nesta mesma abordagem há 15 minutos”. Essa é uma direção que os IDEs precisam evoluir: trazer à tona suposições e avisar quando você estiver preso. Os riscos de dívida técnica que descrevi em “Construindo dívida técnica resistente à IA” poderia ser mitigado com ferramentas melhores que detectem antipadrões antecipadamente.
Cultura: Um entendimento compartilhado de que a IA também é uma colaboração (e não um companheiro de equipe). A medida de sucesso de uma equipe para código não deve girar em torno da IA. As equipes ainda precisam entender esse código, mantê-lo sustentável e desenvolver suas próprias habilidades ao longo do caminho. Chegar lá exigirá mudanças na forma como eles trabalham juntos – por exemplo, adicionar verificações específicas de IA às revisões de código ou desenvolver vocabulário compartilhado para quando a produção de IA começar a oscilar. Essa mudança cultural se conecta aos paralelos da engenharia de requisitos que explorei em “Engenharia de Immediate é Engenharia de Requisitos”—precisamos da mesma clareza e compreensão compartilhada com IA que sempre precisamos com equipes humanas.
Resultados mais convincentes exigirão uma avaliação mais sofisticada. Os modelos continuarão ficando mais rápidos e mais capazes. O que não mudará é a necessidade dos desenvolvedores pensarem criticamente sobre o código que estão diante deles.
Os hábitos Sens-AI funcionam junto com as ferramentas de hoje e são projetados para permanecerem relevantes também para as ferramentas de amanhã. São práticas que mantêm os desenvolvedores no controle, mesmo quando os modelos melhoram e o resultado fica mais difícil de questionar. A estrutura oferece às equipes uma maneira de falar sobre os sucessos e as falhas que observam ao usar a IA. A partir daí, cabe aos instrutores, criadores de ferramentas e líderes de equipe decidir como colocar essas lições em prática.
A próxima geração de desenvolvedores nunca conhecerá a codificação sem IA. Nosso trabalho é garantir que eles construam hábitos de engenharia duradouros junto com essas ferramentas – para que a IA fortaleça sua arte em vez de esvaziá-la.