Otimizando a Codificação Agêntica: Como usar o Código Claude em 2026?
As ferramentas de codificação de IA tornaram-se indispensáveis para muitas tarefas de desenvolvimento. Em nossos testes, ferramentas populares de codificação de IA, como o Cursor, foram responsáveis por gerar mais de 70% do código necessário para as tarefas. Como os agentes de IA ainda estão em um estágio inicial de maturidade, vários padrões de fluxo de trabalho emergiram durante os testes de produtos, o que pode ajudar a otimizar seu uso.
Descubra como otimizar esses IDEs de IA e analise os prompts do sistema Cursor para fluxos de trabalho de codificação ética.
Como desenvolver uma abordagem de codificação agentiva?
Nos últimos meses, os fluxos de trabalho de codificação suportados por ferramentas de IA foram sistematicamente aprimorados, particularmente nas áreas de codificação intuitiva , prototipagem rápida e edição de código de nível intermediário. Avaliamos diversas ferramentas de codificação com IA , incluindo Claude Code, Cursor, Replit e Windsurf.
A estrutura de codificação agética resultante e os fluxos de trabalho associados têm se mostrado consistentemente eficazes:
Otimizando a codificação agentiva
Quando aplicar esta abordagem: Esta abordagem não é necessária para tarefas simples, como correções básicas de bugs, que podem ser resolvidas com uma instrução direta. Nessas situações, você pode pular a etapa de planejamento e ir direto para o modo de execução do processo de codificação após refinar e aceitar o plano do seu assistente de código com IA.
1. Escolher quais ferramentas e plataformas usar:
Você pode escolher entre editores de código com auxílio de IA (IDEs agentes) e interfaces de linha de comando agentes (CLIs agentes), dependendo do nível de automação, planejamento e orquestração de fluxo de trabalho necessário.
Além disso, arquivos Markdown podem ser usados para manter diretrizes específicas do projeto e informações contextuais, enquanto plataformas padrão de controle de versão podem, opcionalmente, oferecer suporte a revisões de código e fluxos de trabalho de pull requests.
2. Elaboração do plano
O Claude Code provou ser o ambiente de planejamento mais eficaz, devido aos seus recursos de memória contextual, delegação de tarefas e exploração de arquivos somente leitura. Durante o planejamento, o Claude Code é usado para:
- Leia os arquivos e examine o código.
- Pesquisar em bases de código
- Analisar a estrutura do projeto
- Reúna informações de fontes da web.
- Revisar a documentação
Metodologia de planejamento:
Escreva instruções claras e precisas: Instruções claras e específicas melhoram a compreensão contextual. Por exemplo, em vez de solicitar um design de interface de usuário genérico, especificar "uma interface de aplicativo no estilo Linear" gera resultados mais precisos. Evite compartilhar informações em excesso, pois isso pode levar à confusão.
Inicie novas conversas regularmente: Sessões novas usando /clear reduzem a deriva de prompts e evitam a contaminação contextual de tarefas anteriores.
Certifique-se de que o assistente de IA leia a documentação: Antes da execução, o ambiente de planejamento deve ler as referências da API, os guias da estrutura ou a documentação da arquitetura. Essa etapa garante que o plano subsequente esteja alinhado com as restrições corretas e atualizadas.
3. Escolhendo a arquitetura
Escolher a arquitetura certa é crucial para manter o projeto estruturado.
Nacodificação agética , uma arquitetura baseada em fluxo foi utilizada para a maioria das tarefas de codificação orientadas por IA. Esse modelo organiza o sistema em nós discretos, cada um responsável por uma função específica, como tomada de decisão, manipulação de arquivos, análise de código ou modificação de código. A progressão das tarefas entre os nós ocorre automaticamente.
O fluxo de uma tarefa para outra é gerenciado automaticamente. Por exemplo:
- Entrada do usuário : Descrição do tipo de site (por exemplo, um blog ou um site de comércio eletrônico).
- Nó de design : a IA gera o layout com base nas preferências do usuário.
- Nó de geração de conteúdo : Geração de texto e imagem com base em entradas.
Para construir sistemas escaláveis, como ferramentas de conversão de capturas de tela em código , recomenda-se a adoção de uma arquitetura orientada a serviços (SOA) . Nessa configuração, os principais componentes (por exemplo, extração da interface do usuário, geração de código) podem ser escalados independentemente.
Nessa abordagem híbrida, o modelo baseado em fluxo gerencia o fluxo de tarefas entre nós distintos, onde cada nó lida com uma função específica, como a geração de código a partir de uma captura de tela. Por exemplo:
- O nó de extração da interface do usuário processa a captura de tela.
- O nó de geração de código converte os componentes da interface do usuário identificados em código estruturado.
4. Aprimorando o plano
Após a elaboração do plano inicial, a fase de refinamento garante o alinhamento com os objetivos gerais do projeto. Essa fase normalmente inclui as seguintes etapas:
- Documentar as principais conclusões e o contexto: Todas as informações contextuais relevantes, insights e restrições do projeto são documentadas por Claude Code. Isso serve como referência e ajuda a garantir que as informações necessárias estejam prontamente disponíveis durante o processo de codificação.
- Criar detalhamento de fases : Após documentar o plano, você pode pedir ao Claude para criar um detalhamento de fases. Este arquivo (chamado phase.md) listará as fases distintas do projeto.
- Aprimoramento das listas de tarefas: Após a documentação do plano, Claude gera um detalhamento estruturado das fases (phase.md), descrevendo os estágios sequenciais de desenvolvimento do projeto.
- Gerenciamento de contexto e memória: Um documento memory.md dedicado captura o estado atual do projeto. Este arquivo funciona como uma camada de continuidade, especialmente quando o desenvolvimento é distribuído por várias sessões de trabalho.
- Esclarecendo o plano: Durante o refinamento, Claude é incentivado a apresentar quaisquer perguntas adicionais para esclarecer a integridade e a precisão do plano antes do início da implementação.
5. Processo de codificação
O fluxo de trabalho de codificação baseia-se em um modelo de execução por tarefas, suportado por uma estrutura de instruções consistente.
Componentes principais:
- Memória do projeto : O arquivo memory.md , preenchido durante o processo de refinamento do planejamento, é atualizado continuamente para refletir o estado ativo do projeto.
- Diretrizes de desenvolvimento : São as regras que definem como as tarefas devem ser abordadas (por exemplo, a criação de código).
Implementar práticas de codificação:
- Comece pela Fase 1: Inicie uma nova conversa para cada tarefa e peça a Claude para cuidar da primeira etapa da implementação. Crie um arquivo plan.md para acompanhar as fases da implementação.
- Testes iterativos: Ao iniciar a codificação, teste o código após cada tarefa. Se o código não estiver alinhado com a sua implementação, forneça mais contexto ou modifique o plano conforme necessário. Esse processo pode se repetir de 3 a 5 vezes para garantir a solidez do plano.
Quando o Cursor pergunta se você deseja aceitar ou rejeitar o código após escrevê-lo, aceitar tudo diretamente pode levar a erros. Ele fornece uma explicação para as alterações feitas, e você deve lê-la e aprová-la se fizer sentido; caso contrário, rejeite-a.
- Ciclo de feedback imediato: À medida que a codificação avança, tente evitar dizer "corrija isso". Detalhe o que deu errado e o que deveria ter acontecido.
- Gerenciamento de memória: Utilize o arquivo memory.md para armazenar o contexto essencial e realinhar decisões anteriores durante o processo de codificação.
- Atualização da documentação : Após cada tarefa, certifique-se de atualizar os arquivos plan.md e phases.md para acompanhar o progresso e o estado atual do projeto.
- Opcional: Aproveitando a integração com o GitHub: Você também pode integrar o GitHub com ferramentas como Cursor e Cline para agilizar revisões de código, rastreamento de commits e pull requests.
Como funciona a codificação agética em seu IDE de IA (por exemplo, Cursor)?
O diagrama ilustra a mecânica subjacente dos IDEs de IA. Esses sistemas simplificam o processo para o agente principal, transferindo a "carga cognitiva" para outros LLMs.
Ao trabalhar com essas IDEs, o sistema primeiro injeta tags @ no contexto, o que ajuda o modelo a saber onde procurar dados ou instruções específicas.
Em seguida, utiliza diversas ferramentas para coletar contexto e informações adicionais, como analisar o código ou revisar a documentação.
Em seguida, a IDE faz as alterações necessárias no código usando uma "sintaxe de comparação" especial. Isso significa que, em vez de reescrever seções inteiras do código, apenas as partes alteradas são enviadas, com uma indicação clara do que foi modificado. Por fim, a IDE fornece uma resposta resumida ao usuário, detalhando o que foi atualizado ou alterado. 2
Limitações desta abordagem de codificação agentiva:
- Perda de contexto ao longo do tempo : Conforme a conversa avança, Claude pode perder o contexto essencial.
- Dificuldade com perguntas abertas : Fazer perguntas abertas ou vagas pode levar a respostas ambíguas.
- Dependência de informações consistentes : A abordagem depende fortemente de instruções claras e detalhadas e de uma divisão consistente das tarefas. Qualquer falta de clareza ou detalhes omitidos no processo de planejamento ou codificação podem resultar em desalinhamento.
Como usar ferramentas de revisão de código com IA para revisar código gerado por IA?
Ferramentas de revisão de código com IA ajudam desenvolvedores a revisar seus Pull Requests com facilidade. Elas detectam problemas/bugs, geram diagramas de sequência e sugerem melhorias. Realizamos um benchmark de 4 das principais ferramentas de revisão de código com IA no RevEval , utilizando 309 Pull Requests.
O CodeRabbit tem a maior taxa média de sucesso, com 80,3%, seguido pelo Greptile com 69,5% e pelo GitHub Copilot com 69,1%.
Também comparamos o desempenho deles com base na taxa de falsos positivos, no número de bugs encontrados e no número de bugs críticos encontrados. O CodeRabbit encontrou 64% dos bugs críticos, seguido pelo Greptile com 57,5%.
Os desenvolvedores podem automatizar as revisões de código em seus repositórios/bases de código e fornecer instruções personalizadas para ferramentas de revisão de código com IA, ajudando-as a acelerar o processo de revisão.
Eles não são 100% precisos e deixam passar alguns problemas, mas podem ser usados como ferramentas úteis.
Links de referência
Seja o primeiro a comentar
Seu endereço de e-mail não será publicado. Todos os campos são obrigatórios.