Dizem que, usando principalmente o Claude, é possível criar vários agentes e configurar workflows para automatizar design, desenvolvimento e testes. Há muitos textos sobre esse método, mas tenho curiosidade sobre como isso funciona na prática. Também há muitos textos sobre usar modelos diferentes para design, desenvolvimento, testes etc., e sobre qual modelo é mais adequado para cada tipo de tarefa.
Atualmente uso o Cursor, e nele o modelo configura automaticamente todas as tarefas mencionadas e faz tudo com essa única ferramenta, mas ainda preciso acompanhar o processo, conversar com ele e dar direcionamento. Gostaria de saber se, usando o Claude da forma mencionada acima, isso se torna totalmente automático. Pela minha experiência, quanto maior o projeto, mais é preciso continuar dando direção; caso contrário, o resultado acaba ficando estranho ou insuficiente. Existem textos ou vídeos que expliquem em detalhes um método de "totalmente automático"? Quando vejo esse tipo de conteúdo, não encontro instruções detalhadas que realmente deem para seguir.
4 comentários
Em vez de buscar um estado de automação total e completa, acho que uma estratégia mais realista é decompor o trabalho e definir a responsabilidade de cada parte. Por exemplo, deixar para o LLM tarefas como reconhecimento de padrões, extração de significado e conexão com conhecimento geral, enquanto o ser humano cuida de atribuir significado, adicionar contexto e tomar decisões. Aplicando esse exemplo ao contexto de programação, a geração de código repetitivo e a escrita de casos de teste podem ser delegadas ao LLM, enquanto decisões de arquitetura e modelagem de domínio ficam com a pessoa. Assim, a questão acaba se restringindo a até que ponto a tomada de decisão pode ser automatizada, e acredito que isso facilite encontrar casos mais concretos.
Obrigado pela resposta. Como mencionei na postagem original, esses tipos de textos chamaram minha atenção, mas como não discutiam métodos concretos, fiquei curioso para saber se havia alguma documentação ou informação bem conhecida sobre isso.
Não sei se é por causa da economia, mas ultimamente há muitos textos e cursos dizendo como se fosse possível resolver tudo com agentes de IA. Porém, na prática, ainda é difícil fazer tudo 100% apenas com IA. Dependendo da área, eu vejo o máximo em algo como 70% a 80%, e para ir além disso considero indispensável ter um especialista da área.
Ainda não vi até agora um texto ou vídeo explicando a metodologia do “totalmente automático”,
mas parece que discussões e experimentos relacionados a isso estão acontecendo de forma localizada.
Acredito que os artigos abaixo possam servir de pista para a sua pergunta!
https://anthropic.com/engineering/…
https://openai.com/ko-KR/index/harness-engineering/
https://github.com/karpathy/autoresearch
https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en