Por que você deveria documentar antes de pedir código para a IA

A programação com ajuda de IA está se tornando comum, mas percebi que muita gente ainda usa esses modelos como se fossem apenas "autocompletar turbinado". Isso leva a código que funciona mais ou menos, difícil de manter e cheio de remendos. Aprendi que se quero usar IA de forma profissional, preciso mudar o foco: antes de pedir código, preciso escrever documentação clara e detalhada do que o sistema deve ser.​

Como descobri essa abordagem?

Recentemente, decidi experimentar algo diferente ao criar uma API. Em vez de ir direto para a IA e pedir "cria uma API Spring com CRUD", parei primeiro para escrever um documento completo com a documentação do projeto: como ele deveria funcionar, quais endpoints teria, que regras de negócio aplicar.​

Depois de documentar tudo, aí sim pedi para a IA gerar os códigos seguindo aquele documento. E vou te falar: o resultado foi muito melhor do que esperado. O projeto funcionou praticamente de primeira.

O problema de usar IA na gambiarra

Antes dessa experiência, eu também cometia esse erro: abrir a ferramenta de IA e mandar um "crie uma API de usuários em Spring Boot com CRUD". O que acontecia?

• A IA precisava adivinhar regras de negócio, validações, respostas de erro e padrões de arquitetura​
• Cada novo pedido virava um patch em cima do código anterior, sem visão de sistema
• Eu passava a maior parte do tempo consertando detalhes que nunca foram especificados de forma clara

Percebi que nesse cenário, a IA fazia o melhor que podia com o contexto vago que eu dava, mas o resultado era sempre um código que parecia bom por fora, porém não representava exatamente o que eu precisava por dentro.​

O que mudou quando comecei a documentar antes

Ao escrever a documentação antes do código, mudei completamente o jogo:

• Em vez de "gera código", meu pedido virou "implemente exatamente este contrato"​
• A IA deixou de inventar detalhes e passou a preencher um desenho de sistema que eu já tinha definido​
• Eu deixei de apagar incêndio e passei a revisar se a implementação respeitou o que foi planejado

No meu projeto, construí um documento descrevendo a API e como tudo deveria se comportar. Com isso, ao pedir o código, a IA teve:

• Endpoints planejados
• Estrutura geral pensada
• Regras definidas com antecedência

O resultado foi tão consistente que o projeto funcionou de primeira, sem os problemas usuais de código gerado na gambiarra.​

Como aplico esse fluxo na prática

Aqui está o fluxo simples que uso agora e recomendo para qualquer dev:

1. Escrevo o documento do projeto antes de abrir a IA

• Descrevo o objetivo da aplicação
• Listo os recursos principais (usuários, produtos, pedidos etc.)
• Detalho os endpoints: rota, método HTTP, body, respostas, erros
• Especifico regras de negócio importantes e restrições

1. Só depois peço para a IA implementar a partir desse documento

• Colo a documentação e peço: "Implemente essa API exatamente conforme o documento"
• Peço para seguir a arquitetura e os padrões que defini (camadas, DTOs, validações)

1. Uso a IA de novo, agora como revisora

• Peço para analisar se o código está aderente à documentação​
• Solicito feedback arquitetural, pontos de melhoria e itens faltando

1. Faço minha própria análise humana do código

• Reviso o código gerado para entender o que foi implementado​
• Verifico se existem problemas que a IA não detectou
• Aprendo com as decisões arquiteturais e padrões aplicados​

Foi exatamente esse ciclo completo que usei: documentação → implementação com IA → análise com IA → análise humana, e o resultado foi um projeto que nasceu muito mais maduro do que qualquer código que gerei anteriormente.

Por que vale a pena para devs que usam IA?

Para quem programa com ajuda de IA como eu, escrever documentação antes gera benefícios diretos:

• Menos frustração: o código tende a funcionar mais próximo do esperado já na primeira versão​
• Menos retrabalho: erros e inconsistências caem, porque o modelo tem menos espaço para "inventar" requisitos​
• Mais aprendizado: sou obrigado a pensar em arquitetura, contratos e responsabilidades, em vez de deixar tudo na mão do modelo​
• Mais profissionalismo: quando um código passa numa revisão rigorosa e só peca por falta de testes, é sinal de que o processo está no caminho certo​

Minha experiência mostra exatamente isso: ao mudar a ordem (pensar e documentar primeiro, gerar depois), a qualidade do resultado subiu drasticamente.

Minha recomendação para outros devs

Se você é dev e já usa IA para programar, minha recomendação é direta:

• Pare de começar pelo código
• Comece pela documentação​
• Trate a IA como um desenvolvedor, não como uma "entidade milagrosa" que faz tudo por você​

Meu projeto mostrou que, com uma documentação bem feita, a IA deixa de ser uma fábrica de snippets e passa a ser uma aliada forte na construção de APIs limpas, coerentes e muito mais próximas do que realmente imaginei.