Publicação de Waldemar Neto

Criar aplicações com IA pode parecer muito simples, mas sem organização e planejamento só se cria frustração... Nesse vídeo quero te mostrar como usar Spec Driven Development com Open Spec para criar uma base de requisitos bem sólidos e detalhados usando IA! Essa prática evita soluções indesejadas e códigos incoerentes com o que você pediu ao modelo... O que você vai ver no vídeo: - O problema em apenas usar prompts sem nenhum planejamento - O que é Spec Driven Development - Como usar Open Spec com Google Antigravity - Usando tudo isso na prática Confere aí 👇🏽 https://lnkd.in/eZ4dZWpT #angular #typescript #javascript #frontend #tech #programming #dev

A maioria dos devs que eu conheço usa IA como um estagiário sem supervisor. Minha timeline virou vitrine de "fiz isso em 10 minutos com IA". Apps inteiros gerados num prompt. Código que não sobrevive ao primeiro deploy real. Chamam isso de vibe coding. E funciona — até você precisar dar manutenção. O problema não é a IA. É a falta de processo. IA escrevendo código sem plano é como um time de juniors com velocidade sobre-humana. Sem gestão, o resultado é caos. A gente construiu o duo pipeline: 8 fases da demanda ao deploy, cada transição com quality gate automático. O código não avança até passar. Triage: classifica a demanda, gera critérios de aceite, estima esforço Plan: plano com arquivos reais e invariantes antes de codar Tasks + Refine: tarefas atômicas com TDD forçado. Gate de consistência bloqueia se não bate Exec: modelos leves pra tarefas simples, escala automática pra complexas. Falhou 3x? Para e reporta Review: code review, security, detecção de scope drift, E2E exploratório Done: PR estruturado, build verde, board atualizado Learn: extrai padrões, salva skills. O próximo ciclo já começa mais calibrado E medimos o que importa: Code Durability: % de linhas que sobrevivem 7/30 dias Rework Rate: commits de fix / commits totais A pergunta certa não é "a IA produziu rápido?". É "a IA produziu com qualidade?". IA sem processo é codigo sujo. IA com processo é produtividade real. Se você usa IA pra desenvolvimento, se pergunte: tem critério de aceite antes de mandar a IA codar? Tem review automática? Tem métricas além de "funcionou no localhost"? Se não, você não tá construindo software. Tá gerando dor de cabeça pro futuro. Quer trocar ideia sobre agentic engineering? Dá um salve! 😄

"IA não é só sobre gerar código. É sobre modelar comportamento." Recentemente subi um projeto no GitHub explorando um caso diferente de uso: simulação de conversas difíceis. A proposta foi testar como IA pode ajudar em um problema que não é técnico — mas que todo dev enfrenta em algum momento: 💬 Comunicação em cenários sensíveis 💥 Do ponto de vista de arquitetura, a solução é simples, mas intencional: O usuário fornece 3 inputs: → Contexto da conversa → Persona do receptor → Mensagem A partir disso, a aplicação gera: ✔️ Uma interpretação provável da mensagem ✔️ 4 possíveis respostas da outra parte ✔️ Destaque para a resposta mais provável Por trás disso, o desafio não foi complexidade técnica… Foi modelagem. Porque você precisa traduzir algo subjetivo (comportamento humano) em estrutura: → Como representar “persona” de forma útil? → Como induzir a IA a não gerar respostas genéricas? → Como garantir consistência nas simulações? As principais ferramentas para esse projeto foram: Next.js, React.js, Typescript e integração com o Groq AI. Um outro ponto interessante o processo. Usei IA como pair programming durante todo o desenvolvimento. Não só para acelerar código, mas para: → Testar hipóteses de produto → Refinar prompts → Testar cenários rapidamente E isso mudou a forma como eu penso desenvolvimento. Antes: → Código → Feature Agora: → Problema → Simulação → Ajuste → Código Você já usou IA para modelar comportamento ou só para gerar código? #arquitetura #inteligenciaartificial #typescript #engenhariadesoftware #productthinking

🚀 AI-Driven Development: a nova forma de desenvolver software Estamos vivendo uma mudança silenciosa no desenvolvimento de software. Antes: Você escrevia código Depois testava Depois corrigia Agora com IA: Você descreve A IA gera Você valida Isso é AI-Driven Development. Não é sobre substituir desenvolvedores. É sobre aumentar a capacidade de quem já sabe desenvolver. 🧠 O novo fluxo de desenvolvimento Antes: Ideia → Código → Teste → Ajuste Agora: Ideia → Prompt → Código → Validação 🔥 O que muda na prática ✔ Menos código repetitivo ✔ Mais foco em arquitetura ✔ Desenvolvimento mais rápido ✔ Mais produtividade ⚠️ Mas atenção IA não substitui: Conhecimento técnico Arquitetura Boas práticas Experiência Quem não entende código… Vai gerar código ruim mais rápido. Quem entende… Vai evoluir muito mais rápido. 🚀 O novo papel do desenvolvedor Antes: escrevedor de código Agora: arquiteto + validador + engenheiro de prompts Estamos entrando na era do: 👉 Desenvolvedor aumentado por IA E isso não é o futuro… Já é o presente. #IA #AI #Desenvolvimento #SpringBoot #Java #Tech #SoftwareEngineering

Skill AI não é prompt. E Vibe Coding não é sair digitando qualquer coisa pra ver no que dá. A maioria ainda tá em 2023, brincando de prompt bonito e achando que isso é "usar IA de verdade". Enquanto isso, uma galera silenciosa já virou o jogo, quem entendeu o jogo hoje não escreve código. Define problema, estrutura contexto, cria skills, e deixa a IA executar. Isso tem nome: Vibe Coding, mas o problema real é que Vibe Coding sem estrutura é lixo em escala. Se você não tem clareza de arquitetura, controle de contexto e padronização de execução, você não tá acelerando. Você só tá criando problema mais rápido. É aí que entra a Skill AI. Skill não é prompt. É um playbook executável. É você dizendo pra IA: "quando for fazer isso, faz do jeito certo." Com isso você elimina repetição, ganha consistência e reduz erro. A hierarquia mudou, Antes, quem codava mais produzia mais. Agora, quem pensa melhor entrega mais. O novo profissional de tech não é o cara que sabe mais sintaxe. É o cara que sabe estruturar problema, gerenciar contexto e orquestrar agentes. Se você ainda depende do "prompt perfeito", você já tá atrasado. Na prática, Skill AI + Vibe Coding bem feito significa mais entrega, menos esforço operacional e mais controle estratégico. Não é sobre IA substituir você. É sobre você parar de trabalhar como executor e começar a trabalhar como arquiteto. Se você entendeu isso, você não tá aprendendo IA. Você tá entrando na nova engenharia de software.

𝗘 𝘀𝗲 𝗲𝘂 𝘁𝗲 𝗳𝗮𝗹𝗮𝗿 𝗾𝘂𝗲 𝟵𝟬% 𝗱𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝘃𝗼𝗰𝗲̂ 𝗻𝗮̃𝗼 𝗿𝗲𝘀𝗼𝗹𝘃𝗲 𝗰𝗼𝗺 𝗜𝗔 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗮 𝗰𝘂𝗹𝗽𝗮 𝗲𝘀𝘁𝗮́ 𝗲𝗺 𝘃𝗼𝗰𝗲̂? Pode ser chato de ouvir, mas vou explicar. Quem trabalha com desenvolvimento há algum tempo provavelmente já ouviu falar de TDD (Test-Driven Development), a ideia de escrever o teste antes do código para guiar o que você vai construir. É uma prática poderosa, e talvez eu faça uma série só sobre isso no futuro. Mas enquanto estudava TDD e desenvolvia alguns SaaS próprios, fui percebendo um padrão diferente emergindo especialmente na forma como eu interagia com IA. Percebi que o problema não era a IA. Era a falta de especificação antes de pedir para ela codar. Aí descobri o Spec-Driven Development (SDD): a prática de especificar o que você quer construir antes de implementar qualquer linha de código seja você, seja a IA. Parece óbvio né? Mas a maioria dos devs (eu incluso por muito tempo) chega direto no prompt: "𝘊𝘳𝘪𝘢 𝘶𝘮 𝘴𝘪𝘴𝘵𝘦𝘮𝘢 𝘥𝘦 𝘢𝘶𝘵𝘦𝘯𝘵𝘪𝘤𝘢𝘤̧𝘢̃𝘰 𝘤𝘰𝘮 𝘑𝘞𝘛" E aí começa o ciclo: → IA gera algo genérico → Você pede ajuste → Ela "esquece" o contexto anterior → Você refaz → Bug novo → Repete Não é culpa da IA. É falta de especificação. No SDD, antes de qualquer prompt, você define: 📄 O que precisa ser construído (requirements) 🗺️ Como vai ser construído (plan) ✅ Em quais etapas (tasks) A IA vira uma executora precisa não uma adivinha. Não dá pra explicar tudo em um post, por isso estou abrindo uma série aqui sobre SDD na prática. Se você usa IA no dia a dia para codar, vai querer acompanhar. Salva esse post. A série começa aqui. 🚀 #DesenvolvimentoDeSoftware #SpecDrivenDevelopment #InteligenciaArtificial #Programacao #CarreiraDev #Laravel #PHP #SoftwareEngineering

Vibe coding virou papo comum, mas muita gente acha que só "sentir a vibe" resolve tudo. Não resolve. A ideia de que a IA faz o grosso do trabalho e o dev só acompanha não bate com a realidade que vejo em 2026. Pense comigo: a IA pode gerar código, sugerir soluções, até automatizar testes. Mas entender o problema, prever riscos, tomar decisões técnicas complexas, isso ainda é humano. Harvard mostrou que vibe coding é um complemento, não um substituto do raciocínio do engenheiro. Você precisa conhecer o sistema, o contexto, as trade-offs. E Google Cloud reforça: vibe coding exige que o dev mantenha a mentalidade de engenheiro, controlando qualidade e segurança. Então, a questão não é "vibe coding ou pensar". É vibe coding e pensar. Se não, vira gambiarra, débito técnico, dor de cabeça. E, infelizmente, muita gente se diz programador sem nunca sequer estudar...

Não tenham medo de testar criar MVP's em suas máquinas, criar, explorar, ver como funciona. Mas não esqueçam que aplicações sérias exigem conhecimento.

🚀 AI Code Manager Estou desenvolvendo o AI Code Manager, um projeto web que permite gerar códigos automaticamente utilizando Inteligência Artificial. A ideia do sistema é simples: o usuário descreve uma funcionalidade desejada e escolhe a linguagem de programação. A aplicação então envia essa descrição para uma IA, que gera o código automaticamente com base na solicitação. No vídeo estou demonstrando o serviço funcionando no backend. ⚠️ O projeto ainda está em desenvolvimento e muitas melhorias ainda serão implementadas, como: • criação de testes unitários • melhorias no tratamento de exceções • desenvolvimento do front-end da aplicação Mesmo assim, a integração com a IA já está funcionando e gerando código a partir das descrições enviadas. 🛠 Tecnologias utilizadas • Java • Spring Boot • Docker • Angular (em desenvolvimento) • API do Gemini Feedbacks são muito bem-vindos!

BREAKING: vibe coding é real — mas 90% dos devs ainda estão fazendo errado O conceito existe há mais de um ano. O que mudou: → Antes: "prompt once and pray" → Hoje: fluxo completo de desenvolvimento assistido por IA Mas tem uma confusão enorme no mercado: → Agente que precisa de supervisão constante ≠ autonomia real → Rodar script que quebra = não é vibe coding, é vibe hoping → Gerar código sem métricas = acumulando dívida técnica em velocidade 10x A diferença entre o dev mediano e o top 1% com IA? O top 1% constrói: • Kill switches (orçamento de tokens, timeout, alertas) • Métricas de output (não só "funcionou", mas "funcionou bem") • Loops de feedback contínuo Quem aprende a medir agora define o padrão da indústria nos próximos 12 meses. Vibe coding vai deixar de ser tendência e virar pré-requisito. A pergunta não é "você usa IA para codar?" — é "você sabe se a IA está realmente entregando?"