Fluxo de Trabalho para Programação com IA

1. Fase de planejamento (liderado pelo humano, assistido pela IA)  

Objetivo: O desenvolvedor é o responsável pelo design e decisões.

Passos:

1. O desenvolvedor descreve o resumidamente o problema.
2. Solicita para a IA: Ajude-me a formalizar estes requerimentos para este recurso.
3. Faça a revisão e os ajustes na especificação.
4. Peça para a IA:  

• Liste os casos críticos que eu devo considerar.
• Sugira estruturas de dados para isto.
• Proponha uma simples arquitetura para isso.

Por que funciona: Você evita a geração de código "caixa-preta" e inicia o desenvolvimento com clareza.

2. Implementação inicial (IA gera, você refina)

Objetivo: Usar a IA para o trabalho mais "chato" porém mantendo as escolhas importantes na mão dos humanos.

Passos:

1. Peça para a IA gerar uma pequena parte do código por vez, tais como uma função, uma classe, um módulo isolado.
2. Você faz a revisão para avaliar se está correto, consistente com o que foi pedido e com o estilo de programação.  
3. Modifique o código gerado manualmente ou peça para a IA:  

• Melhore a legibilidade.
• Refatore usando dependency injection.
• Reescreva usando um código Python/Java/etc. mais idiomático.”  

Regra: Nunca gere o programa todo de uma vez pois há uma grande probabilidade de erro e retrabalho.

3. Fase de testes (a IA faz o trabalho pesado)

Objetivo: Garantir que o código esteja correto, mas economizando tempo de trabalho humano.

Passos:

1. Peça para a IA: “Escreva os testes unitários para estas funções.”, “Escreva testes para validar os parâmetros de entrada nestas rotinas.” 
2. Execute os testes.  
3. Se falharem:  

•  Peça para a IA ajudar na depuração do código: "Explique por que estes testes falharam e proponha ajustes.”

4. Fase de documentação (IA economiza tempo, você reforça a clareza do texto)

Exemplos:

• “Gere docstrings concisos para cada função.”  
• “Escreva um README explicando os objetivos deste módulo.”  
• “Documente com detalhes os endpoints da API.”  

Você controla a acurácia e a IA digita.

5. Fase de revisão e refatoração (liderado pelo humano, a IA dá suporte)

• “Sugira melhorias para a estrutura deste código.” 
• “Otimize o desempenho sem mudar a funcionalidade.” 

Você aprova ou rejeita as alterações.

6. Fase de integração (manual)

A IA pode ajudar, mas você integra o código final dentro do sistema.  Isto evita que a IA faça suposições sobre a arquitetura e, ainda pior, que quebre algo que já estava funcionando.

7. Melhoria contínua (híbrido)

Ao longo do tempo, o sistema pode requerer manutenções e melhorias. A IA pode ajudar com:  

• Reescrita de funções.  
• Geração de testes.
• Explicação de falhas. 
• Refatoração para algum padrão específico.

O workflow em formato de checklist:

Antes de desenvolver o código

☐ Escrever uma breve descrição do problema a ser resolvido

☐ Pedir para a IA formalizar os requisitos.

☐ Aprovar ou corrijir as especificações.

☐ Perguntar (para a IA) por sugestões de arquitetura.

Codificação

☐ Gerar pequenas parcelas do código.

☐ Fazer revisões manuais.

☐ Refinar o código com uso da IA.

☐ Peça alternativas sempre que necessário.

Testes

☐ Solicitar para a IA escrever os testes unitários

☐ Executar os testes e fazer a depuração com o auxílio da IA

☐ Melhorar a legibilidade do código (IA + humano)

Documentação

☐ Gerar docstrings

☐ Escrever o README

☐ Descrever as funcionalidades

Integração

☐ Fazer a junção de códigos manualmente.

☐ Fazer a validação geral do sistema.

☐ Executar toda a bateria de testes disponíveis.

A voz da sabedoria

Este fluxo não é do tipo "um tamanho serve para todos". Evidente que pode ser adaptado e ajustado para diferentes realidades. O objetivo aqui é aproveitar o ganho de produtividade da IA sem abrir mão da criatividade e expertise humana na criação de código. É um jogo de ganha-ganha em que o humano coordena e a inteligência fica por trás de todo o trabalho, sem abrir mão da eficiência da IA.