Respostas para a pergunta que você buscou, com os números junto.
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Deep dive
Conciliar o que foi vendido com o que foi ao ar
O Comercial pediu uma tela de ocupação. Por baixo, três motores discordavam e os dois sistemas só compartilhavam id em parte dos casos. Como refiz o motor, casei pedidos com programação e validei por máquina-dia e contra o financeiro.
medido ▸ 460.691 máquinas-dia comparadas com a origem, 18 diferenças · valores bateram com o financeiro em 1.277 de 1.277 e 382 de 382
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Nota
Pegando o agente no erro: falhas de um refactor de verdade
Nove dias, uns 110 commits, um agente de IA digitando a maior parte. Estes são os erros dele que chegaram a um commit ou a uma tela, como cada um foi pego e as proteções que nasceram deles.
medido ▸ um teto de 15.000 linhas recusou um pedido de 17.394 · validador dizia 97,76%, número honesto 95,82% · 263 campos sem prova
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Nota
Candidatura feita pelo meu agente
A Shovels contrata engenheiros com uma candidatura que só um agente consegue rodar. Ele entrevista você, sai de cena enquanto você esboça um desenho, gasta um orçamento na API deles ao vivo e escreve sua carta de referência. Como foi do lado do candidato, e o que outras empresas podem aproveitar disso.
medido ▸ 30 de 250 chamadas de teste na API, 0 erros · 3 afirmações nossas derrubadas na revisão · resposta 40 dias depois
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Nota
Arquitetura de memória para times que adotaram IA
Quando os agentes escrevem código mais rápido do que o time absorve, o conhecimento vira a entrega de verdade. Como eu organizo arquivos de contexto e memória para que uma sessão nova, de gente ou de modelo, continue o trabalho.