#184 - Por que escrever código ainda importa

Uma lição inesperada depois de delegar tudo para a IA

Gabriel Nunes

fev 10, 2026

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Gabriel Nunes (@nunesgabriel)

Por que escrever código ainda importa

Depois de um período prolongado usando IA como principal motor de desenvolvimento, surge uma constatação menos glamourosa: delegar tudo para agentes inteligentes funciona… até certo ponto. A jornada costuma começar com encanto. A IA resolve tarefas simples, depois tarefas grandes, e rapidamente parece capaz de assumir refatorações complexas e decisões estruturais. O entusiasmo cresce junto com a sensação de que basta “especificar melhor” para que qualquer problema seja resolvido.

Quando os resultados não saem como esperado, a responsabilidade é internalizada. A solução vira escrever prompts cada vez maiores, quase tratados de arquitetura, como se mais detalhes garantissem mais qualidade. O problema é que desenvolvimento real não funciona assim. Boas soluções emergem com iteração, revisão constante e mudanças de direção conforme o sistema cresce. Agentes de IA, em geral, não revisitam decisões iniciais: escolhem um caminho cedo e seguem até o fim, mesmo quando o contexto muda.

O risco maior está na aparência de qualidade. O código gerado costuma ser plausível, organizado e convincente em revisões superficiais. Commits fazem sentido isoladamente, padrões parecem respeitados e explicações soam corretas. Só que, ao analisar o sistema como um todo, aparecem as fissuras: inconsistências, decisões conflitantes, falta de coesão e ausência de cuidado com a estrutura global. As partes funcionam, mas o conjunto não se sustenta.

É como uma narrativa em que cada parágrafo é bem escrito, mas a história completa não fecha. Falta respeito pelo todo, pelos limites do sistema e pela integridade de longo prazo. Isso cria um impasse ético e prático: não é razoável lançar, cobrar ou prometer confiabilidade sobre algo que não foi verdadeiramente compreendido.

A partir desse ponto, a escrita manual volta a fazer sentido, não como rejeição à IA, mas como reequilíbrio. Ao considerar todo o processo (pensar, decidir, revisar, manter e evoluir), o trabalho humano direto se mostra mais rápido, mais preciso e mais confiável. A IA continua útil como ferramenta pontual, mas não como substituta integral do raciocínio e da responsabilidade técnica.

Um recado do patrocinador 📣

“O melhor de trabalhar aqui no Asaas é o valor do crescimento, vinculado à cultura forte de Code Review que temos na engenharia. Além de garantir uma melhor qualidade na entrega dos nossos códigos, que impactam mais de 230 mil clientes ativos, isso também ajuda no crescimento profissional do desenvolvedor, permitindo alcançar voos mais altos.
Recebemos feedbacks e pontos de melhoria no próprio código, aplicamos as melhores práticas no desenvolvimento e ganhamos conhecimento por “osmose”, simplesmente lendo códigos de outros engenheiros do Asaas. Também evoluímos no fornecimento de feedbacks, pois, ao revisar e comentar um código, a empatia precisa ser sempre trabalhada e aplicada.”
Jeliel Braz - Desenvolvedor Full-stack.

Se você se identifica com essa forma de trabalhar, sua próxima oportunidade pode estar aqui. Confira as oportunidades abertas: https://go.codecon.dev/asaas-news-depoimentos

🧠 Reinventando o Git

Cansado de tratar o Git como magia negra, alguém decidiu ir lá e… criar o próprio sistema de versionamento. Nasce o tvc (Tony’s Version Control): hashes SHA-256 no lugar do velho SHA-1, compressão com zstd e tudo escrito em Rust, porque sofrer faz parte da diversão. O projeto replica commits, árvores, HEAD e objetos compactados, provando que Git é menos feitiçaria e mais engenharia cuidadosa. Moral da história: entender como as coisas funcionam por dentro dá trabalho, mas é absurdamente satisfatório. E sim, reinventar a roda ainda ensina muito.

📏 Estimar software: a arte de fingir com convicção

Segundo a visão sênior e calejada, estimar projetos de software é uma ficção corporativa elegante: todo mundo sabe que não funciona, mas seguimos fazendo por educação. Sistemas são cheios de incógnitas, o trabalho real é descobrir o que ninguém entende ainda, e isso nunca cabe numa planilha. Minutos viram horas, horas viram promessas e promessas viram frustração. No fim, estimativas não servem para prever o futuro, e sim para negociar escopo, expectativas e política interna. Código é técnico; estimativa é diplomacia.

🤖 LLMs: atalho de carreira ou ilusão de velocidade?

Usar LLMs para programar não é tão revolucionário quanto parece, é só mais um atalho, tipo framework da moda ou resposta copiada do Stack Overflow. Funciona, acelera, mas não substitui entender o que está por baixo do capô. Desenvolvedores que tratam tudo como caixa-preta já tinham menos espaço antes da IA, e continuam tendo agora. Empresas realmente interessantes ainda querem gente que entende fundamentos. LLMs ajudam PMEs a “se virar”, mas quando a coisa cresce, alguém precisa saber o que está fazendo. Spoiler: esse alguém é você, se estudar de verdade.

🧑‍💻 Lições de um gerente de engenharia experiente

Depois de 10 anos sendo gerente de engenharia, você aprende uma coisinha: não existe cargo bem definido, só problemas diferentes todo dia. O gerente vira um camaleão entre produto, processo, pessoas e código, quase nunca em equilíbrio. Estimar, comunicar, proteger sem esconder, confiar sem largar e elogiar sem virar culto. O objetivo final? Tornar-se dispensável sem ser irrelevante. Gerenciar bem é menos sobre mandar e mais sobre criar um time que funcione… até sem você.

💼 Vaga não é papelada, é isca

Escrever anúncio de vaga como se fosse burocracia é o jeito mais rápido de contratar mal. Boas vagas mostram projetos reais, vendem o porquê do trabalho (não só salário), fogem de títulos genéricos, explicam o processo seletivo sem mistério e assumem de vez que vaga é marketing. Quanto mais claro, específico e humano o anúncio, mais gente boa ele atrai, e menos tempo você perde triando currículo genérico. No fim, vaga boa não pede talento: desperta vontade.

🗑️ Apagar não apaga

Exclusão lógica parece fofinha no começo: é só um archived_at e pronto. Só que, com o tempo, vira um cemitério de dados mortos, queries mais feias, índices confusos, migrações tensas e aquele medo constante de “ops, vazou dado arquivado”. Essa solução “simples” acumula complexidade invisível. Explore alternativas mais maduras: arquivamento via aplicação, gatilhos no banco, CDC com WAL e até réplicas esquisitas. Moral da história: deletar sem pensar é fácil; sustentar isso por anos, nem tanto.

🙈 Pare de ler código

Parar de ler código linha por linha pode fazer a revisão ficar melhor. Em vez de gastar horas analisando diffs intermináveis, utilize vários agentes de IA revisando o mesmo código em paralelo, cada um focado em um tipo de problema, como segurança, performance ou banco de dados. O humano entra onde importa: fazendo perguntas, avaliando riscos e tomando decisões. Resultado? Bugs críticos são detectados sem sofrimento, onde olhos humanos cansados poderiam falhar. Revisão deixou de ser leitura cansativa e virou estratégia.

Eventos

Temos vários meetups da Codecon marcados pra esse mês, eventos gratuitos pra troca de experiências e muuito networking.

Dia 24 de fevereiro em São Paulo:
🔗 https://eventos.codecon.dev/eventos/sao-paulo-meetup-codecon-7

Dia 26 de fevereiro em Joinville:
🔗 https://eventos.codecon.dev/eventos/joinville-meetup-codecon-21

Dia 26 de fevereiro em Curitiba:
🔗 https://eventos.codecon.dev/eventos/curitiba-meetup-codecon-15

YouTube:
3 devs criam um bot de atendimento e tentam se passar por humano
Você consegue diferenciar quando tá conversando com um bot e não um humano? Bora ver se os projetos desse desafio passaram no teste.

Podcast
Escovando Bits no ar!
Nesse episódio, vamos falar sobre as dificuldades do primeiro emprego em desenvolvimento, o que ninguém te conta, erros comuns e como lidar com as frustrações do começo da carreira.

Comunidade Codecon

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