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Arquitetura em prática.
Decisões, especificações e software que evolui. Reflexões da equipe do ArchGenerator para quem constrói.
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Funcionou ontem. E hoje?
Agentes como Claude Code, Codex e Cursor constroem rápido. Continuar entregando sem quebrar é outro problema — e exige um vigia que observe o trabalho, cobre a prova de pronto e recoloque o agente nos trilhos.
A IA barateia o código. Construir a coisa errada continua custando caro.
Aprendizados da Austin Tech Week: contexto, decisões claras e menos retrabalho para transformar velocidade com IA em entregas úteis de software.
PHP2Shell: decidir sob CVE vazado, embargo quebrado e exploit incerto
Os dois CVEs críticos do PHP chegaram junto com uma disputa sobre embargo e informações não confirmadas. O trabalho difícil não é aplicar o patch: é saber onde ele precisa entrar e provar que entrou.
AI Risk Gap: a arquitetura prepara o software para evoluir com IA
Do Readiness Gap à evolução do software: como o ArchGenerator apoia diagnósticos, remediação e especificações, a partir de uma reflexão sobre a Gartner.
Superinteligência: o potencial se torna real quando transforma a forma de trabalhar
Descubra como o ArchGenerator.com conecta conhecimento técnico, arquitetura e especificações para desenvolver software com mais maturidade.
Sua IA escreve código em minutos. Onde seu time perde semanas?
Veja como o ArchGenerator.com conecta arquitetura, especificações e AI coding para ajudar equipes a evitar retrabalho e recuperar capacidade de entrega.
A IA sugeriu uma biblioteca. Quem aprovou o risco?
Uma funcionalidade gerada por IA pode trazer mais do que código. Transforme novas dependências em decisões de arquitetura, mantendo sua IA de coding.
Seu scanner encontrou 200 alertas. Qual deles deveria adiar o release?
Transforme alertas de segurança em decisões de engenharia com evidência reproduzível, contexto do sistema, impacto e correções verificáveis.
Sua IA pode alterar a produção. Quem decidiu que ela deveria?
Dê espaço aos agentes de código com níveis claros de permissão, aprovação e recuperação, definidos a partir da arquitetura do seu sistema.
Ainda explicando seu projeto para a IA? Dê memória ao seu repositório.
Torne o AGENTS.md útil com instruções curtas, arquitetura aprovada e verificações claras. Continue com sua IA de coding, com mais contexto para construir.
Cinco agentes de IA. Uma premissa errada. Cinco vezes o retrabalho?
Mais agentes precisam de responsabilidades claras. Veja quando especializar ajuda e como impedir que uma premissa errada se espalhe.
Seu agente de código trabalhou seis horas. O que dá para entregar?
Agente ocupado não é sinônimo de produtividade. Avalie tarefas longas pelo resultado aceito, retrabalho e aderência à arquitetura.
Sua IA lê o código. Quem cuida das decisões?
Pare de pagar para redescobrir seu produto. Transforme decisões dispersas em contexto que acompanha cada nova sessão de AI coding.
SBOM não é estratégia de conformidade. Transforme-a em processo vivo.
A lista de materiais de software só ajuda quando conecta componentes a responsáveis, vulnerabilidades, decisões e evidências de correção.
Monólito modular ou microsserviços? Deixe o produto decidir.
Escolha a arquitetura com base em fronteiras de equipe, ritmo de entrega, escala, consistência de dados e capacidade operacional — não por moda.
Seu modelo de IA para coding não é o sistema. O harness é.
Dois times podem usar o mesmo modelo de IA e obter resultados opostos. A diferença está no harness que governa contexto, permissões, memória e prova.
MCP em produção: o problema não é conectar ferramentas, é controlar autoridade
Conectar um agente às ferramentas leva minutos. Definir o que ele pode ver, fazer e provar é o trabalho de produção. Veja um modelo prático para limitar autoridade sem perder autonomia.
10x com IA ou apenas 2x? Como medir produtividade sem contar linhas e PRs
A IA pode multiplicar código e ainda atrasar a entrega. Um quadro simples mede o que interessa: resultado aceito, retrabalho, risco, permanência e custo total.
A IA está tornando arquitetos mais importantes — ou apenas mudando o trabalho deles?
Quando implementar fica barato, decidir limites, contratos, dados e critérios de evolução fica mais valioso. O arquiteto deixa de desenhar o futuro e passa a torná-lo verificável.
Vibe coding virou dívida técnica? Como identificar antes que chegue à produção
Vibe coding não é vilão nem solução: é técnica de exploração. O problema começa quando código sem dono, regra implícita e dependência inventada são promovidos a produção sem nenhuma evidência de controle. Veja a lista de sinais que um diagnóstico precisa procurar.
O novo gargalo não é escrever código: é revisar código gerado por IA
A geração acelerada encheu a fila de PRs sem ampliar a capacidade de revisão. Veja sinais de risco concretos e critérios verificáveis para aceitar mudanças — separando revisão sintática, arquitetural e validação da intenção.
Engenharia de lastro: como tornar agentes autônomos verificáveis
Loops permitem que agentes de engenharia trabalhem por horas, mas não garantem que suas conclusões sejam verdadeiras. A Engenharia de Lastro usa evidências graduadas, sensores executáveis e contratos de verificação para impedir que uma suposição vire fato.
A IA tornou o código barato. Agora precisamos provar que ele está certo
Agentes de IA reduziram o custo de implementar software, mas não resolveram o problema mais difícil: demonstrar que a implementação corresponde à intenção. É nesse espaço que o Spec-Driven Development precisa evoluir de documentação para governança executável.
Observabilidade de agentes de código: o que medir além de tokens e custo
Contar tokens e chamadas aceitas não explica se um agente de código está ajudando o time. Com OpenTelemetry, é possível acompanhar ferramentas, subagentes, falhas e a permanência das alterações no código — com evidência suficiente para orientar decisões de engenharia.
Eficiência de contexto: como reduzir o custo real de agentes de código
Quando o uso de agentes de programação passa a ser cobrado por consumo, cada token desperdiçado vira custo e ruído. A resposta não é apenas escolher um modelo menor, mas ensinar o agente a trabalhar com o contexto certo.
Criando uma especificação de software com SDD desde a primeira decisão
Uma especificação útil não nasce de um documento isolado: ela conecta problema, requisitos, decisões, arquitetura e histórias executáveis. Veja como o Spec do ArchGenerator estrutura esse caminho com rastreabilidade e verificação.
Como separar fato, hipótese e opinião em uma decisão de arquitetura
Decisões arquiteturais ruins raramente começam com uma escolha técnica absurda. Elas começam quando o time mistura evidência, hipótese e opinião no mesmo diagnóstico. Veja como tornar essa separação explícita e transformar análise em ação.
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