Produtividade com Inteligência Artificial no Código
Uma jornada prática aplicando IA para acelerar o desenvolvimento de software com ferramentas como Cursor e Cloud Code.
Por que isso é importante
Usar IA para automatizar tarefas de programação está se tornando um diferencial competitivo. Com ferramentas como Cursor e Cloud Code, é possível aumentar sua produtividade, reduzir retrabalho e acelerar ciclos de desenvolvimento. Este experimento é um estudo real sobre como aplicar essas ferramentas de forma estratégica — evitando frustrações e colhendo resultados tangíveis.
O Desafio: Automatizar via IA
Com a voz comprometida por uma gripe, criamos uma jornada real de geração de funcionalidades automatizadas usando IA. A proposta era simples: pegar uma task real dentro do sistema e testá-la como prompt bem estruturado para a IA executá-la sozinha.
Ferramentas Utilizadas
Configuração Inicial
Definimos a estrutura da task dentro do Linear. Utilizando o próprio editor integrado do Cursor, criamos um prompt com contexto de projeto, estrutura de arquivos e critérios de aceite da tarefa.
ℹ️Importante
Uma IA só é eficaz quando o prompt é claro, detalhado e específico, refletindo expertise acumulada com o projeto e com a tecnologia.
Escrevendo o Prompt Ideal
O prompt contém: descrição técnica completa da funcionalidade, mapeamento dos componentes envolvidos, comportamento esperado, estrutura de navegação e critérios de aceitação. Isso permite que a IA compreenda o escopo, evitando ações genéricas.
❌Erro Comum
Se você for iniciante e fizer prompts vagos como "quero listar collections no header", a IA pode entregar códigos improvisados, desorganizados ou incompatíveis com seu sistema.
Execução com Cloud Code
No terminal do Cursor, utilizamos o comando implement the linear task seguido do ID da task. A IA iniciou os processos automaticamente: organizou arquivos, criou componentes globais, adicionou Skeleton Loading e realizou modificações estruturais.
⚠️Atenção
Use versionamento com Git antes de deixar a IA modificar seus arquivos. Isso facilita reversões caso algo saia errado.
Detalhamento dos Passos Automatizados
Erros e Ajustes Manuais
Apesar de ter feito boa parte do trabalho, a IA falhou em detalhes como o tipo dos parâmetros esperados ou construções com lógica desnecessária. A correção requereu ajustes no uso de hooks e pequenas alterações no código gerado.
✅Insight
A junção entre automação com IA e revisão manual permite o melhor dos dois mundos: velocidade na entrega e qualidade no produto.
Validação do Resultado
Testamos a criação e listagem de collections. Ao clicar em uma, o sistema identificava corretamente a URL e carregava visualmente com Skeleton. O uso de useParams e identificadores garantiu consistência no frontend.
Limitações do Cloud Code
Apesar de potente, o Cloud Code apresenta limitações: alto custo nos planos avançados e necessidade de divisão da task para melhores resultados. A performance também depende da forma como o projeto está configurado.
Comparativo entre Cursor e Cloud Code
Cursor
Ferramenta prática com IA embutida no editor
Prós
- Fácil integração com o projeto
- Interface amigável
- Alto controle do desenvolvedor
Contras
- Limitações em tarefas grandes
- Planos básicos com menos recursos
Cloud Code
IA externa para execução de tarefas complexas
Prós
- Executa fluxos completos
- Plan mode eficiente
- Acesso a MCPs
Contras
- Alto custo
- Dependência de configuração específica
Próximos Passos e Conteúdos
Esse foi o primeiro experimento. Futuramente, vamos aprofundar em temas como Background Agents, integração com Slack para receber bugs e gerar PRs. O espaço é vasto — da automação assistida ao desenvolvimento full IA-driven.
Conclusão do Experimento
Ao final, conseguimos automatizar a tarefa com resultados positivos. A IA reconheceu estruturas, gerou interface, e criou navegação com pouco ou nenhum ajuste. Pequenas correções são comuns, mas o ganho de produtividade já é notável.