O desenvolvimento assistido por IA está evoluindo rapidamente. Ferramentas modernas já não atuam apenas como autocompletar código. Elas são capazes de planejar funcionalidades, implementar código, executar testes e mais..
O desenvolvimento assistido por IA está evoluindo rapidamente.
Ferramentas modernas já não atuam apenas como autocompletar código. Elas são capazes de:
O Antigravity segue essa proposta de transformar a IA em um membro ativo da equipe de desenvolvimento.
Em vez de apenas responder perguntas, ele atua como um sistema capaz de planejar, executar e validar tarefas de software.
Um fluxo típico dentro do Antigravity pode seguir três etapas:
Antes de escrever código, o agente analisa:
Exemplo:
Criar autenticação JWT para API.
O agente primeiro cria um plano:
Após aprovação do plano, o agente:
Por fim:
O objetivo é entregar uma alteração validada, não apenas gerar código.
O Antigravity pode utilizar diferentes modelos dependendo da tarefa.
| Modelo | Custo | Velocidade | Qualidade | Melhor Uso |
|---|---|---|---|---|
| Gemini Flash | Baixo | Muito alta | Boa | Tarefas simples |
| Gemini Pro | Médio | Alta | Muito boa | Desenvolvimento diário |
| Claude Sonnet | Médio | Alta | Excelente | Código e arquitetura |
| Claude Opus | Alto | Média | Excelente | Problemas complexos |
| GPT-5 (quando disponível) | Médio/Alto | Alta | Excelente | Desenvolvimento geral |
Exemplos:
Exemplos:
Exemplos:
O agente não altera nada.
Ele apenas:
Ideal para:
O agente executa diretamente.
Ideal para:
Durante a execução o Antigravity gera artefatos úteis para auditoria.
Lista estruturada de atividades.
Exemplo:
[ ] Criar endpoint
[ ] Criar service
[ ] Criar testes
[ ] Atualizar documentação
Mostra exatamente o que foi alterado.
Exemplo:
+ Add JwtAuthenticationMiddleware
+ Add TokenService
- Remove LegacyAuth
Histórico completo de execução.
Exemplo:
Running tests...
Build succeeded
Coverage 91%
Uma das capacidades mais interessantes é a execução paralela de agentes especializados.
Um agente principal coordena os demais.
Exemplo:
Agent Manager
├── Backend Agent
├── Frontend Agent
├── Database Agent
├── Security Agent
└── QA Agent
Cada agente possui:
Implementar login social. O Agent Manager pode delegar:
Backend Agent
Implementar OAuth
Frontend Agent
Criar tela de login
Database Agent
Criar tabelas necessárias
Security Agent
Validar riscos
QA Agent
Criar testes
Tudo em paralelo.
Um erro comum é pedir apenas:
Crie uma API de pagamentos.
Prompts eficazes possuem estrutura.
Informações do sistema.
Projeto em .NET 9.
Arquitetura Clean Architecture.
Banco PostgreSQL.
O que deve ser feito.
Criar endpoint para cadastro de clientes.
Restrições.
Não utilizar Entity Framework.
Utilizar Dapper.
Seguir SOLID.
Cobertura mínima 80%.
Como validar sucesso.
Todos os testes devem passar.
Build sem warnings.
Endpoint documentado no Swagger.
Quanto mais contexto e critérios forem fornecidos, melhores tendem a ser os resultados.
Um prompt fraco:
Crie uma API de pagamentos.
Não deixa claro:
Um prompt mais completo:
Context:
Projeto em .NET 9 utilizando Clean Architecture.
Estrutura atual:
- API
- Application
- Domain
- Infrastructure
Banco PostgreSQL.
Dapper para acesso a dados.
Swagger habilitado.
xUnit para testes.
Task:
Implementar endpoint de reembolso de pagamentos.
Criar rota:
POST /api/payments/refund
Criar toda a estrutura necessária:
- Controller
- Request DTO
- Response DTO
- Command
- Handler
- Repository
- Testes unitários
- Documentação Swagger
Request:
{
"paymentId": "PAY-123456",
"amount": 50.00,
"reason": "Cliente desistiu da compra"
}
Campos obrigatórios:
- paymentId
- amount
Validações:
- paymentId não pode ser vazio
- amount deve ser maior que zero
- amount não pode ser maior que o valor original da transação
- pagamento deve existir
- pagamento deve estar aprovado
- pagamento não pode estar totalmente reembolsado
Retorno HTTP 200:
{
"refundId": "REF-987654",
"paymentId": "PAY-123456",
"amount": 50.00,
"status": "Approved"
}
Retorno HTTP 400 para:
- paymentId inválido
- valor inválido
- pagamento inexistente
- pagamento já reembolsado
- pagamento não elegível para reembolso
Retorno HTTP 404 para:
- transação não encontrada
Retorno HTTP 500 para:
- falhas inesperadas
Constraints:
- Utilizar Dapper
- Não utilizar Entity Framework
- Seguir SOLID
- Seguir CQRS
- Não criar lógica de negócio no Controller
- Todas as validações devem ficar na camada Application
- Repository apenas para acesso a dados
- Utilizar injeção de dependência
- Criar logs estruturados
Success Criteria:
- Build sem warnings
- Todos os testes passando
- Cobertura mínima de 80%
- Endpoint documentado no Swagger
- Sonar sem code smells críticos
- Nenhuma regra de negócio implementada no Controller
- Código aderente aos princípios SOLID
Observe que nesse formato o agente recebe praticamente uma mini especificação funcional.
Isso reduz ambiguidades, diminui retrabalho e aumenta significativamente a chance de o resultado estar próximo do esperado já na primeira execução.
Agentes possuem muito poder. Por isso mecanismos de proteção são essenciais.
Definem limites de comportamento.
Exemplo:
Nunca apagar banco de produção.
Controla o alcance das ações.
Exemplo:
Pode alterar apenas arquivos dentro de src/.
Exigem aprovação humana.
Exemplo:
Alteração em infraestrutura
→ requer aprovação
Políticas permitem controlar o que agentes podem ou não fazer.
Permissões explícitas.
Pode criar arquivos.
Pode executar testes.
Pode atualizar documentação.
Bloqueios explícitos.
Não pode apagar banco.
Não pode alterar secrets.
Não pode publicar em produção.
Projetos podem definir comportamento dos agentes através da pasta .agents.
Regras globais.
Exemplo:
Sempre seguir SOLID.
Sempre criar testes.
Capacidades reutilizáveis.
Exemplo:
Criar API REST
Criar Migration
Criar Testes
Fluxos completos.
Exemplo:
Nova Feature
1. Planejar
2. Implementar
3. Testar
4. Revisar
5. Gerar documentação
O futuro do desenvolvimento não será baseado em um único agente escrevendo código.
A tendência é a utilização de múltiplos agentes especializados trabalhando em conjunto, supervisionados por desenvolvedores humanos.
Ferramentas como Antigravity mostram um caminho onde a IA participa de todo o ciclo de desenvolvimento:
Nesse cenário, o diferencial deixa de ser apenas saber programar.
Passa a ser saber orquestrar agentes, definir processos, criar bons prompts e estabelecer controles de segurança capazes de garantir que a velocidade da IA não comprometa a qualidade do software.