Construir um diálogo contínuo com sua máquina, onde o entendimento mútuo se aprofunda a cada interação, é a essência do Vibe Coding. Não se trata apenas de estética, mas de otimizar o funcionamento em conjunto. Pense em criar uma linguagem compartilhada com o computador, que vai além da sintaxe, abrangendo nuances de estilo de codificação, escolhas arquiteturais e as razões por trás da construção. O repositório, bem estruturado, torna-se a chave para essa linguagem.
O repositório não é um amontoado de documentos, mas sim os dados de treinamento de uma rede neural, a verdade fundamental. Vamos explorar exemplos concretos de como isso se desenrola, não como etapas de um processo, mas como momentos de uma conversa.
## Refatorando um Módulo Legado com Vibe Coding
Imagine-se diante de um código complexo e confuso. Em vez de mergulhar de cabeça, recorra a um assistente de LLM (Large Language Model). Não basta dizer “Refatore isso”. Seja específico:
“Analise este legacy_module.py. Considere as convenções de codificação descritas em ./rules/rules_of_coding.md, com atenção às seções sobre tratamento de erros e clareza do código. Compare a funcionalidade deste módulo com a arquitetura geral do sistema descrita em ./architecture_decision_records/adr_003.md (especificamente, as limitações da fila de mensagens).
Sugira uma estratégia de refatoração que priorize o tratamento de erros e reduza a dependência da fila de mensagens para esta função específica. Se a abordagem sugerida violar algum princípio em ./rules/, declare explicitamente a violação e proponha alternativas.”
Essa especificidade é crucial. Você não está apenas pedindo uma refatoração, mas orientando o LLM a considerar suas diretrizes e restrições preexistentes. A resposta não será apenas um código limpo, mas uma sugestão fundamentada, que reconhece seus princípios estabelecidos.
## Escolhendo uma Estrutura de Dados
Enfrentando um gargalo de desempenho, você suspeita da estrutura de dados atual. Em vez de seguir a intuição, envolva o LLM em uma análise comparativa:
“Com base nas características dos dados descritas em ./concepts/data_profile.md (especificamente, a distribuição dos tamanhos das chaves e a frequência das pesquisas), avalie o desempenho da abordagem atual baseada em dict em relação a estruturas de dados alternativas, como uma Trie ou um filtro de Bloom.
Considere as implicações da pegada de memória e o potencial de cache misses. Fundamente sua análise em métricas de desempenho estabelecidas e cite artigos de pesquisa relevantes resumidos em ./concepts/performance_optimizations.md. Proponha a estrutura de dados que oferece o melhor equilíbrio entre velocidade e uso de memória, justificando sua escolha com dados quantificáveis. Além disso, descreva o impacto na serialização e desserialização atuais usando o esquema atual em ./concepts/serialization.md.”
Nesse caso, o LLM não está apenas oferecendo opiniões, mas conduzindo uma pesquisa em seu nome, usando suas métricas predefinidas e base de conhecimento como guia. O resultado é uma recomendação baseada em dados que você pode implementar com confiança. A OpenAI lançou o SDK de Agentes e revoluciona a inteligência artificial nas empresas com essa nova ferramenta.
## Abordando um Relatório de Bug
Um usuário relata um erro inesperado. Em vez de procurar em logs obscuros, guie o LLM:
“Analise o stack trace e a mensagem de erro em bug_report.txt. Correlacione este erro com as limitações conhecidas descritas em ./architecture_decision_records/adr_005.md (especificamente, o tratamento de casos extremos na rotina de validação de entrada). Revise a user story relevante ./stories/user_story_456.md e identifique quaisquer discrepâncias entre o comportamento esperado e o resultado real.
Proponha uma correção que aborde a causa raiz do erro e evite que problemas semelhantes ocorram no futuro. Adicione um teste de unidade que tenha como alvo especificamente este caso extremo e garanta que a correção seja eficaz.”
O Agente atua como um detetive, conectando os pontos entre o relatório de bug, as limitações arquiteturais e a intenção original do usuário. A correção resultante não é apenas um remendo, mas uma solução direcionada que fortalece o sistema como um todo.
## O Princípio Subjacente do Vibe Coding
Em cada um desses cenários, a chave é o contexto. Você não está apenas jogando tarefas no Agente, mas fornecendo a ele o conhecimento e as restrições necessárias para produzir resultados significativos. À medida que o LLM aprende com seu feedback, esse contexto se torna mais rico e matizado, levando a uma parceria verdadeiramente colaborativa.
A estrutura deste projeto é intencionalmente projetada para alimentar a compreensão do projeto pela IA (e por você). Não se trata de organização arbitrária, mas de criar um contexto acessível.
* ./rules/: Não é apenas um guia de estilo, mas as leis codificadas deste projeto. Define o que é “bom”, desde o estilo de codificação até os padrões de teste. É o porquê por trás do como. Qualquer código que se desvie dessas regras precisa de uma boa razão (documentada, é claro).
* ./concepts/: Considere isso o laboratório de pesquisa interno do seu projeto. É onde vivem investigações aprofundadas – análises de algoritmos, resumos de artigos de pesquisa, explorações de padrões de design, perfis de dados detalhados ou considerações detalhadas sobre serialização/desserialização. É o “porque” por trás de decisões importantes, fornecendo a justificativa técnica para escolhas arquitetônicas. É aqui que o aprendizado duradouro e aprofundado persistirão.
* ./stories/: Este é o coração do projeto centrado no usuário. Cada user story detalha meticulosamente uma necessidade específica do usuário e os critérios de aceitação que validam seu cumprimento. É um lembrete constante de que estamos construindo para humanos, não apenas para máquinas. Cada história é um pequeno contrato.
* Backlog CSV (por exemplo, backlog.csv): Mais do que apenas uma lista de tarefas, este arquivo quantifica o valor relativo, o custo e o risco associados a cada recurso. Não se trata apenas do que precisa ser feito, mas por que precisa ser feito e o que vale a pena. Ajuda a orientar as decisões do projeto.
* ./architecture_decision_records/: Este é o registro histórico do projeto de escolhas arquitetônicas cruciais. Cada decisão é meticulosamente documentada, descrevendo o contexto, as alternativas consideradas, o caminho escolhido e suas consequências. É a memória do projeto, impedindo-nos de repetir erros passados ou esquecer as lições duramente conquistadas. Cada ADR deve conter o ‘porquê’.
Não se trata de automação pela automação. Trata-se de construir uma compreensão informada do seu projeto, juntos. Trata-se de construir um Vibe Coding.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via dev.to