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Governança de código com AI não é tirar ferramentas de juniores e agentes. É instalar guardrails para cada disparo acertar o alvo sem dano colateral.
As metralhadoras já foram distribuídas. Massimo Chieruzzi, cofundador da AdEspresso e Chief AI Officer da Unkover, capturou isso perfeitamente: "AI às vezes…
AI coding funciona para equipes de elite que se recuperam de qualquer bagunça. Todo mundo fica com medo, CI falhando e experimentos abandonados. A lacuna não está no modelo.
Observe duas equipes usando o mesmo modelo de AI e você verá dois resultados completamente diferentes. A primeira equipe faz prompt para o modelo construir uma…
A maioria das equipes tenta a codificação com IA, entrega código que falha no QA e desiste. O problema não é o modelo — é a ausência de salvaguardas que tornam a saída da IA confiável.
A maioria das equipes que experimentam a codificação com IA segue o mesmo arco. Elas começam empolgadas. O modelo gera uma funcionalidade em minutos, e elas a…
Ferramentas de AI coding são excelentes para gerar a primeira versão. O verdadeiro desafio de engenharia começa na versão quatro, quando o time precisa mudar algo sem quebrar todo o resto.
Toda demonstração de AI coding segue o mesmo arco. Alguém faz um prompt para um modelo. Um aplicativo funcional se materializa. A audiência fica impressionada.…
A verdadeira medida da qualidade do código gerado por AI não é se ele funciona no primeiro dia. É se você consegue substituí-lo no trigésimo dia sem reescrever todo o resto.
A maioria das conversas sobre a qualidade de código gerado por AI se concentra na correção no momento da geração. A saída compila? Ela passa nos testes? Ela…
Revisão humana é inconsistente. Revisão com AI é pior. A única defesa escalável para codebases geradas por AI é enforcement determinístico: regras que falham o build, não sugestões que acabam ignoradas.
O conselho padrão para código gerado por AI é "revise com cuidado". Esse conselho está correto e é inútil em escala. Um desenvolvedor revisando saída de AI…
O meme funciona porque muitos times realmente desenvolvem com alvos móveis, prazos fixos e escopo pela metade. Autotomy não corrige o planejamento fantasioso, mas evita que o desenvolvimento pare toda vez que a rota muda.
Vamos chamar isso de Meteor development: o destino é anunciado primeiro, as paradas mudam no meio do caminho, o orçamento fica implícito e engineering precisa…
Uma análise crítica de Stanford CS146S: a disciplina acerta ao levar AI coding a sério, mas ainda deixa em aberto a AI architecture necessária para sistemas substituíveis.
Stanford CS146S é , um curso ministrado por Mihail Eric e oferecido pela primeira vez no outono de 2025. Para a visão oficial da disciplina, o overview e os…