Como trabalhamos

Não é humano vs IA. Não é IA substitui humano. É humano + IA—experiência sênior guiando capacidade de IA. Cada um fazendo o que faz melhor.

Crenças fundamentais

Princípios aprendidos através de um ano de tentativa e erro. Principalmente erro.

01

Planeje Primeiro, Construa Depois

Cada tarefa começa com um plano. IA propõe, humano aprova. Iteramos até a abordagem fazer sentido—então executamos. Nada de código antes do alinhamento.

02

Verifique Tudo

IA gera código. Humanos revisam cada linha—como programação em par com um júnior talentoso. Confie mas verifique. Sempre. Sem exceções.

03

PR, Nunca Push

IA cria pull requests. Humanos revisam e fazem merge. Pushes diretos para main são proibidos. Isso não é negociável.

04

Documente Falhas

Quando IA comete erros, documentamos. Memória institucional supera erros repetidos. Cada falha se torna uma barreira de proteção.

05

Contexto Pequeno, Grandes Resultados

Não despeje toda a base de código no contexto. Seja cirúrgico. Um arquivo, um problema, uma solução. Contexto focado produz melhor resultado.

06

IA Cuida do Chato

Testes. Docs. Configs. Migrações. Boilerplate. Deixe a IA cuidar do trabalho tedioso para humanos focarem em arquitetura e problemas difíceis.

O fluxo de trabalho

Cada feature, cada correção de bug, cada mudança segue este processo.

1

Rastreamento de Issues

Cada tarefa vive no Linear ou GitHub Issues. Specs, critérios de aceitação, contexto. Nenhum trabalho começa sem um ticket.

Trabalhamos como uma equipe grande—porque somos uma. Estrutura permite velocidade.

2

Fase de Planejamento

IA propõe abordagem de implementação. Humano revisa, faz perguntas, refina. Iteramos até estarmos alinhados.

É aqui que experiência sênior importa. Planos ruins se tornam bugs caros.

3

Implementação

IA escreve código, cria testes, atualiza docs. Humano revisa diffs em tempo real. Linha por linha.

Pense em programação em par, não varinha mágica. O humano está sempre presente.

4

Testes

Testes unitários, testes de integração, testes E2E. Todos rodam automaticamente em cada build e deploy.

Sem verde, não envia. Testes não são opcionais—é como verificamos output da IA.

5

Revisão & Merge

PR enviado. Humano faz revisão final. CI deve passar. Só então: merge para main.

O portão que mantém produção segura. Cada mudança ganha seu lugar.

6

Documentação

Mudanças de código disparam atualizações de docs. Decisões de arquitetura registradas. Nada vive só no chat.

Chat desaparece. Docs sobrevivem. Tudo importante é escrito.

Stack tecnológica

Modelos de IA

Claude 4.5 OpusGPT-5.2Gemini 2.5 ProLocal LLMs

Linguagens

TypeScriptPythonRustGo

Frontend

ReactNext.jsSvelteKitAstro

Mobile

SwiftReact NativeFlutter

Backend

Node.jsFastAPINestJSHono

Banco de Dados

PostgreSQLRedisSupabaseDrizzle

Testes

VitestPlaywrightJestCypress

Infraestrutura

VercelAWSDockerCloudflare

Fluxo de Trabalho

LinearGitHubNotionFigma

Verdades honestas

O que aprendemos que o ciclo de hype não vai te contar.

1

IA não vai te fazer 10x produtivo da noite para o dia. Quem diz o contrário está vendendo algo.

2

Setup é 10x mais rápido com IA. Código real é talvez 2-3x. Isso ainda é enorme.

3

80% do código é reescrito de qualquer forma. Entregue a solução certa, não código "perfeito".

4

Devs sênior ganham em codificação com IA—não por prompts melhores, mas porque sabem como o bom se parece.

5

O verdadeiro desbloqueio não é a ferramenta—é entender no que ela é boa e aplicar isso sem piedade.

Por que isso funciona

Os verdadeiros vencedores do desenvolvimento potencializado por IA são desenvolvedores sênior. Não porque escrevemos prompts melhores—porque entendemos como bom código se parece.

Sabemos como arquitetar sistemas que escalam. Sabemos onde os casos de borda se escondem. Sabemos quais atalhos se tornam dívida cara.

IA cuida da velocidade. Humanos cuidam do julgamento. Juntos, você tem ambos—sem sacrificar nenhum.

20+
Anos de experiência em produto guiando cada decisão
100%
Código revisado por humanos antes do merge
24/7
IA cuida de pesquisa, rascunhos e preparação

Mas quem assume quando os seniores seguem em frente?

A pergunta certa. Aqui está nossa resposta.

"Devs seniores vencem na codificação com IA porque sabem como o bom se parece." Verdade, mas o que acontece quando esse sênior sai?

É exatamente por isso que expertise-como-serviço funciona. Empresas não precisam reter seniores caros em tempo integral—elas alugam o julgamento. 1-2 horas por semana de orientação sênior, não 40 horas de babá.

E não apenas revisamos código. Construímos sistemas de qualidade que sobrevivem ao projeto: padrões documentados, registros de decisões arquiteturais e suítes de testes que codificam "como o bom se parece."

O objetivo não é seniores revisarem IA para sempre. O objetivo é o conhecimento sênior se tornar sustentável.

Expertise sob demanda

Supervisão sênior sem salários seniores. Um especialista pode orientar múltiplos projetos—você obtém o julgamento sem o headcount.

Conhecimento que persiste

Cada revisão vira documentação. Cada decisão é registrada. Quando saímos, os sistemas de qualidade ficam.

Ciclos de aprendizado mais rápidos

Juniores trabalhando com IA recebem feedback em tempo real. O júnior de 2027 terá visto mais padrões que um sênior de 2017. Nós aceleramos isso.

Quer isso para sua equipe

Ajudamos empresas a configurar fluxos de trabalho potencializados por IA que realmente funcionam. Não é sobre as ferramentas—é sobre o sistema ao redor delas.

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