AI-Native Engineers.

Aprenda a projetar o ambiente em que agentes de IA trabalham: especificação, contexto, validação e responsabilidade.

O código deixa de ser o artefato central. O artefato central passa a ser o ambiente: especificações, agentes, contexto, validação e responsabilidade.

O conceito em três partes

Vocabulário, ferramentas e método para sair da demo e assumir o sistema que produz o software.

Novos termos

AI-Native Engineer

É quem projeta o ambiente em que os agentes trabalham: loops, especificação, contexto e responsabilidade. Não é "dev que usa Copilot".

Agente de IA

É um programa que persegue um objetivo em ciclos: observa o ambiente, planeja, age com ferramentas, verifica o resultado e repete. Diferente de um chat que só responde, o agente executa: edita arquivos, roda testes, navega.

LLM (O Modelo)

Large Language Model, O "cérebro" que confere inteligência ao Agente de IA. Integrado ao harness, é o LLM que processa as definições do SDD, analisa o contexto do repositório e toma decisões matemáticas a cada ciclo

SDD (Spec-Driven Development)

É o artefato principal que define a especificação e o método de trabalho. O agente implementa e valida o trabalho a partir das definições na Spec

Harness

É o ambiente em volta do modelo: instruções, ferramentas, memória, verificações e limites. É o chassi onde o agente roda, e é ele que determina a qualidade do que sai.

Construa seu primeiro projeto com seu agente de código

Quando a teoria fizer sentido, coloque em prática: crie um projeto AI-Native do zero com seu agente de código e publique no GitHub Pages.

Escritas

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