Pair Programming com IA: Como Multipliquei Minha Produtividade em Desenvolvimento .NET

Introdução

Se você é desenvolvedor, provavelmente já ouviu falar sobre ferramentas de IA para programação. Mas será que elas realmente funcionam na prática? Será que conseguem lidar com código legado, bugs complexos e refatorações em larga escala?

Nas últimas semanas, decidi testar isso na prática em um projeto real: uma arquitetura de microserviços em .NET 10 com código legado, alta complexidade de negócio e testes falhando. O resultado? Uma transformação completa na forma como desenvolvo software.

Neste artigo, vou compartilhar minha experiência prática, os desafios enfrentados, as soluções encontradas e as lições aprendidas ao trabalhar em pair programming com IA.

O Contexto do Projeto

A Solução

Stack: .NET 10, C#, xUnit, Moq, FluentAssertions
Arquitetura: Microserviços complexos
Desafio: Refatoração de código legado relacionado a integração SEFAZ
Situação inicial: 13 testes unitários falhando após mudança de assinatura de método

O Problema Real

Ao refatorar um método crítico que consulta o Portal Nacional da SEFAZ, adicionei um novo parâmetro booleano (`isProduction`) para diferenciar ambientes. Imediatamente, 13 testes quebraram com a mensagem temida:

Expected invocation on the mock once, but was 0 times
Performed invocations: No invocations performed.

O pior tipo de falha: quando o código simplesmente não é executado e você não sabe por quê.

A Jornada de Debugging

Primeira Tentativa: O Óbvio

Como todo desenvolvedor experiente, comecei pelo óbvio:

1. ✅ Atualizei as assinaturas dos mocks: `It.IsAny<bool>()`

2. ✅ Garanti que os builders de teste tinham dados válidos

3. ❌ Resultado: Ainda 9 testes falhando

Segunda Onda: Investigação Profunda

A IA identificou possíveis causas:

Código de validação DNS estava retornando erro antes de chamar a API
Property `Environment` poderia ser null no JSON devido a `NullValueHandling.Ignore`
Necessidade de safe navigation operators

Implementamos:

// Antes (quebrando)
var isProduction = configSetting.Value.Environment.IsSefazProduction();

// Depois (ainda quebrando)
var environment = configSetting.Value?.Environment?.ToString() ?? "2";
var isProduction = environment.IsSefazProduction();

Removemos 23 linhas de código DNS desnecessário, adicionamos null-safety... e ainda assim: 9 testes falhando.

O Turning Point: Debug Manual

Aqui é onde a colaboração humano-IA brilhou. A IA não conseguiu detectar o problema sozinha. Decidi:

1. Colocar breakpoints

2. Executar os testes em modo debug

3. Analisar o stack trace real

E encontrei o culpado:

Microsoft.CSharp.RuntimeBinder.RuntimeBinderException: 
'string' does not contain a definition for 'IsSefazProduction'

A Solução Final: Type Inference

O problema era sutil e sofisticado:

// ❌ Problema: var resulta em dynamic type
var environment = configSetting.Value?.Environment?.ToString() ?? "2";

// ✅ Solução: Explicit typing permite extension methods
string environment = configSetting.Value?.Environment?.ToString() ?? "2";

Por que isso acontece?

`configSetting.Value` retorna `dynamic` (propriedade dinâmica de JSON)
Mesmo com `?.ToString()`, o null-coalescing com operando dynamic mantém o tipo como dynamic
Extension methods não funcionam com dynamic types (requerem resolução em compile-time)
A solução: forçar o tipo explicitamente como `string`

O Papel da IA vs. O Desenvolvedor

O Que a IA Fez Excepcionalmente Bem

1. Análise Rápida de Contexto

Leitura de múltiplos arquivos simultaneamente
Identificação de padrões em testes
Sugestões de correções em batch

2. Execução de Tarefas Repetitivas

Atualização de 10 mocks com nova assinatura
Adição de builders de configuração
Refatoração consistente em múltiplos pontos

3. Proposta de Hipóteses

DNS blocking
Null reference issues
Certificate validation problems

4. Conhecimento Técnico Instantâneo

Extension methods em C#
Dynamic types e type inference
Best practices de null-safety

O Que Só o Desenvolvedor Conseguiu Fazer

1. Debugging Real

Executar o código em modo debug
Analisar o comportamento em runtime
Identificar o RuntimeBinderException específico

2. Contexto de Negócio

Entender que o código DNS era desnecessário
Saber que o ambiente padrão deveria ser homologação
Validar que a solução fazia sentido no fluxo da aplicação

3. Decisões Arquiteturais

Usar constantes em vez de magic numbers
Manter consistência com padrões da solução
Avaliar impacto das mudanças

4. Validação Final

Confirmar que TODOS os testes passaram
Garantir que a solução não quebrou outras partes
Code review da solução proposta

A Metodologia de Trabalho

Como Trabalhei em Pair Programming com IA

1. Análise Inicial (IA)

"Analise os testes falhando e identifique possíveis causas"
→ IA retorna hipóteses ranqueadas por probabilidade

2. Implementação Iterativa (IA + Humano)

"Implemente a correção X mantendo Y"
→ IA implementa
→ Humano valida e testa
→ Loop até funcionar

3. Debug Profundo (Humano)

Quando hipóteses esgotam → Debug manual
→ Encontrar root cause real

4. Refinamento (IA + Humano)

"Use a constante SefazEnvironmentConstants.Homologation"
→ IA refatora
→ Humano valida semântica

Tempo de Execução

|--------|-------------------|--------|-------|

| Atualizar 10 mocks | 30 min | 2 min | 15x |

| Adicionar builders | 45 min | 5 min | 9x |

| Identificar hipóteses | 2h | 10 min | 12x |

| Debug root cause | 2h | 2h | 1x |

| Refatoração final | 30 min | 3 min | 10x |

| **TOTAL** | **~5h** | **~2h20min** | **2.1x** |

Lições Aprendidas

1. IA é Pair Partner, Não Substituição

A IA acelerou significativamente tarefas mecânicas, mas o debugging crítico exigiu intuição e experiência humana.

2. Comunique o Contexto

Quanto mais contexto você dá para a IA (estrutura de pastas, convenções, histórico), melhores são as sugestões.

3. Valide Sempre

Nunca aceite código sem entender. A IA pode sugerir soluções que "funcionam" mas não são ideais.

4. Use para Aprendizado

Cada interação é uma oportunidade de aprender patterns, APIs e best practices.

5. Combine Forças

IA para velocidade + Humano para qualidade = Melhor resultado possível

Impacto no Projeto

Métricas Concretas

- ✅ 12/12 testes passando (de 3/13 inicialmente)

- ⚡ 2.1x mais rápido que desenvolvimento tradicional

- 🎯 Zero regressões introduzidas

- 📈 Cobertura mantida em 100% nas áreas refatoradas

Código Mais Limpo

// Antes: 310 linhas com DNS, magic numbers, sem null-safety
// Depois: 287 linhas com constantes, null-safe, sem código desnecessário

Próximos Passos

Com a velocidade atual, estamos expandindo a cobertura de testes. Atualmente temos 179 testes unitários, mas planejamos aumentar significativamente nas próximas sprints. A diferença é que agora conseguimos escrever testes de qualidade em uma fração do tempo.

Dicas Práticas para Começar

1. Configure Seu Ambiente

Use GitHub Copilot ou similar
Configure contexto do workspace
Mantenha documentação acessível

2. Aprenda os Comandos

"Analise este código e identifique problemas"
"Implemente X mantendo Y"
"Refatore para usar padrão Z"
"Explique por que isso não está funcionando"

3. Desenvolva um Workflow

1. IA identifica problema

2. IA propõe solução

3. Humano valida e testa

4. Humano debuga se necessário

5. IA implementa refinamentos

4. Mantenha Controle

Use git com commits frequentes
Teste em cada iteração
Revise o código gerado
Não aceite "código mágico"

Conclusão

Trabalhar em pair programming com IA não é sobre substituir desenvolvedores. É sobre potencializar desenvolvedores.

A IA é excepcionalmente boa em:

Tarefas repetitivas
Análise de padrões
Geração de código boilerplate
Sugestões baseadas em contexto

O desenvolvedor continua essencial para:

Debugging complexo
Decisões arquiteturais
Contexto de negócio
Validação de qualidade

Quando combinados, o resultado é transformador: desenvolvimento mais rápido, código mais limpo e aprendizado contínuo.

Se você ainda não experimentou essa forma de trabalhar, minha recomendação é: comece hoje. Pegue uma tarefa pequena, configure sua ferramenta de IA, e descubra como ela pode potencializar seu trabalho.

O futuro do desenvolvimento não é humano OU IA. É humano E IA, trabalhando juntos.

Sobre o Autor

Ederson Jasper - Desenvolvedor .NET, apaixonado por inovação e produtividade no desenvolvimento de software. Atualmente trabalhando com arquiteturas de microserviços em .NET e explorando o potencial da IA no dia a dia do desenvolvedor.

Conecte-se comigo:

- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/edersonjasper

- GitHub: https://github.com/edersonjasper

#IA #Desenvolvimento #DotNet #Produtividade #SoftwareEngineering #GitHubCopilot #CSharp #UnitTesting #DevLife #TechBrasil