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Contexto
Um agente rende conforme o que sabe. Ensinamos a dar a ele regras, exemplos e os arquivos relevantes em vez de prompts soltos.
Atom
Atom
Para a equipe humana
Os agentes escrevem o código. Sua equipe decide o que chega à produção.
Treinamos seus desenvolvedores para delegar a agentes de IA com método: o que pedir, como revisar o resultado e quando não confiar nele.
O que sua equipe aprende
Delegar tarefas a agentes
Revisar mudanças geradas
Verificar antes de integrar
Proteger código e dados
Um novo ofício
Programar com agentes é outro ofício.
Com agentes, quase toda a digitação desaparece. O que sobra é mais difícil: explicar bem a tarefa, dividi-la em passos verificáveis e julgar se o resultado está certo. Uma equipe que não treina isso escreve mais código sem fazer software melhor.
O que muda para sua equipe
O valor passa de escrever código para decidir qual código merece existir.
O método issance
Quatro hábitos para trabalhar bem com agentes.
As ferramentas são metade do trabalho. A outra metade é como sua equipe as usa, e isso também se treina.
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Delegação
Quais tarefas passar a um agente, de que tamanho e com que critério de pronto, para que ele volte com algo útil.
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Revisão
Como ler uma mudança gerada, identificar o que sobra e pedir correções concretas.
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Verificação
Nenhuma mudança é dada como pronta até os testes passarem no produto real. O que o agente diz que fez não é prova.
Human-in-the-loop
O agente executa. Uma pessoa responde pelo resultado.
Cada tarefa tem um dono humano. O agente avança rápido dentro dos limites que esse dono define e devolve a decisão quando algo não está claro.
- Permissões por ferramenta e repositório
- Revisão humana antes de cada merge
- Registro do que cada agente fez
- Limites de custo por equipe
Mais mãos não significam menos critério. Cada mudança continua tendo uma pessoa por trás.
Método
Da primeira sessão a uma equipe autônoma.
01
Diagnosticar
Vemos como sua equipe trabalha hoje e onde um agente economizaria mais tempo.
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Instalar
Deixamos ferramentas, modelos e regras configurados em cada máquina.
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Praticar
Sessões práticas com tarefas reais dos seus repositórios.
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Revisar
Analisamos juntos as primeiras mudanças feitas com agentes e ajustamos o método.
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Acompanhar
Atualizamos o stack e as práticas quando surge algo melhor.
O que muda
Mais trabalho feito, com o mesmo controle.
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Tarefas delegadas
Sua equipe sabe quais partes do trabalho pode passar a um agente.
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Revisão com critério
As mudanças geradas são lidas e corrigidas antes de chegar à produção.
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Conhecimento compartilhado
Regras e fluxos ficam escritos no repositório, para toda a equipe.
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Confiança
Some a dúvida de se vocês estão aproveitando a IA ou ficando para trás.
Diagnóstico
Descubra quanto sua equipe pode delegar a agentes.
Revisamos seu stack, seus repositórios e como vocês usam IA hoje, e propomos o próximo passo concreto.
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