Deixem que eu fique para trás
(androidessence.com)- O desenvolvimento Android começou em 2014 com um curso gratuito descoberto em uma aula de Java e com o primeiro app de lista de tarefas, e a experiência de ver um software na palma da mão tocar a realidade virou o grande motor
- A carreira de 10 anos foi um período para confirmar o propósito da tecnologia ao manter apps que traziam benefícios reais aos usuários, como app de namoro, acesso a medicamentos e suporte a viagens
- Ao passar por cursos, hackathons, o primeiro emprego e a Droidcon NYC, ficou claro que o que dura mais do que o resultado é a conexão com as pessoas e a transmissão de conhecimento aberto
- Os LLMs melhoraram a ponto de fornecer código compilável e até revisão, mas enfraquecem a compreensão que nasce da exploração ao estilo Stack Overflow, da contestação, dos votos e da tentativa e erro
- O desenvolvimento de software é uma arte e um ofício que não pode ser substituído apenas pela automação de tarefas repetitivas, e deve ser uma atividade em que pessoas constroem e compartilham juntas para outras pessoas
O que levou ao começo no desenvolvimento Android
- O desenvolvimento Android começou em 2014, durante uma aula de Java na faculdade, com um curso online gratuito compartilhado por um colega, e o primeiro objetivo era criar um app de lista de tarefas com armazenamento local
- O momento de executar o app concluído no celular e mostrá-lo aos pais ficou marcado como o “momento em que a lâmpada acendeu”, e o fato de ser um software real, que podia ser levado na mão e usado diretamente, deu um significado muito forte à experiência
- O app estava sempre no bolso, era uma ferramenta para ajudar na organização e na produtividade, e essa experiência fez perceber que o propósito da tecnologia era oferecer ferramentas capazes de ter impacto positivo na vida das pessoas
- Em 2018, veio o trabalho com um app de namoro no qual acabaria conhecendo a futura esposa, o que trouxe uma experiência ainda mais direta sobre o impacto do software no mundo real
- Ao longo dos 10 anos seguintes, as habilidades como desenvolvedor Android foram sendo refinadas enquanto se mantinham apps que beneficiavam usuários reais em áreas como encontrar uma pessoa especial, ampliar o acesso a medicamentos e apoiar viagens
As pessoas que moldaram a jornada de desenvolvimento
- O que permaneceu por mais tempo do que os próprios apps foram as conexões com as pessoas que os tornaram possíveis
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Cursos e conhecimento aberto
- No começo, o objetivo era absorver o máximo possível de informação, assistindo a aulas toda semana para aprender o conteúdo de Android ensinado pelo professor
- Também houve outro curso em que Googlers ensinavam a criar um app de clima, e o envolvimento era tanto que até os intervalos entre aulas e a hora do almoço eram usados para construir apps
- Causou forte impressão o conhecimento profundo das pessoas por trás da câmera e a disposição delas de compartilhá-lo publicamente
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Hackathons e formação de equipes
- Os anos seguintes foram um período de prática constante construindo coisas, com participação em mais de 10 hackathons e conexão com centenas de aspirantes a engenheiros de software
- Com amigos, viajavam de carro por 2 a 8 horas e passavam 3 dias quase sem dormir criando apps sociais, rastreadores de pets, jogos CTF com tags NFC e outras ideias
- Mesmo sobrevivendo à base de cafeína e discutindo sobre stack tecnológica, a principal recompensa era o orgulho de ter criado algo em equipe, junto com o riso e a amizade
- Não importava o que tinha sido construído nem se algum prêmio era conquistado; a própria experiência já era a recompensa
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O primeiro emprego e RxJava
- Depois da formatura, o primeiro dia como desenvolvedor Android profissional em uma empresa de marketing digital começou com um colega da mesa ao lado perguntando: “o que você sabe sobre RxJava?”
- Sem saber absolutamente nada sobre RxJava, veio o constrangimento, mas o colega não julgou: explicou programação reativa, o contexto do app em que trabalhariam juntos e como alcançar o ritmo rapidamente
- Os dois se tornaram colegas que levavam risadas ao escritório, enquanto mantinham uma paixão profunda pelo trabalho e pelo crescimento
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Droidcon NYC e a devolução do conhecimento
- Esse mesmo colega o levou à primeira conferência Android, a Droidcon NYC, e o ambiente com centenas de engenheiros e dezenas de palestrantes com o mesmo interesse específico teve grande impacto
- Ver palestrantes compartilhando conhecimento de forma voluntária foi o que despertou o desejo de dividir a própria especialidade com a próxima geração de engenheiros Android
- Buscar oportunidades para ajudar outros engenheiros e passar adiante a ajuda antes recebida virou um princípio importante da carreira
O modo de desenvolvimento prometido pelos LLMs e a experiência real
- Com a popularização dos LLMs, a promessa simplista de que “agora não é mais preciso aprender a programar; basta colocar em um prompt o que se quer e o código será gerado” passou a ameaçar a forma tradicional de desenvolver software
- No começo, houve entusiasmo com as possibilidades da nova tecnologia, mas no uso real ela sugeria métodos inexistentes, criava bugs óbvios ou, no pior caso, gerava código que nem compilava
- Quando voltou a usá-la depois da promessa de que ficaria melhor, de fato havia melhorado: escrevia código compilável, analisava stack traces, sugeria correções e até fazia revisão de código
- Mas essa melhora nas capacidades também empobrece a experiência humana
- Quando surgia algo desconhecido, passou-se a perguntar à IA e a depender da primeira resposta que funcionasse para alcançar o objetivo, reduzindo o aprendizado que antes vinha de seguir no Stack Overflow o processo de resolução compartilhado publicamente por alguém que enfrentou o mesmo problema
- No Stack Overflow não havia apenas ajuda simples, mas também feedback que contestava e desafiava premissas; ao pesquisar, revisar e observar aprovações e discordâncias nos votos da comunidade, era possível entender de forma fundamental o problema e a solução
Como a automação enfraquece o aprendizado e a colaboração
- Engenheiros adoram automação, mas a automação funciona melhor em tarefas triviais e repetitivas
- Quando chega a hora de construir algo, delegar à máquina em vez de usar habilidades lapidadas ao longo de 10 anos pode enfraquecer a capacidade de pensamento crítico necessária para criar software resiliente e duradouro
- Há quem argumente que, como os LLMs escrevem código rapidamente, isso permite pensar de forma mais crítica sobre o sistema, mas fica fácil perder a tentativa e erro, que é central no aprendizado de desenvolvimento de software
- Tentativa e erro não é apenas verificar se o app funciona ou trava, mas experimentar várias abordagens para encontrar a arquitetura, a biblioteca, o padrão e o estilo mais adequados para atingir o objetivo
- O feedback sobre soluções também desaparece quando, em vez de sentar com um colega para discutir escolhas de implementação e trade-offs, tudo é perguntado a uma caixa-preta, deixando de existir a conversa baseada no que funcionou ou não em projetos reais
- As discussões sobre trade-offs muitas vezes não se baseavam em teoria, mas na experiência direta de outra pessoa, e esse tipo de conversa tornava o julgamento de implementação mais profundo
Software para seres humanos
- LLMs são máquinas de previsão, definidos como geradores de texto e sistemas estatísticos treinados sobre anos de dedicação de engenheiros que escolheram aprender e construir em público
- Construir em público não era enclausurar a tecnologia, mas criar exemplos reais que engenheiros mais jovens pudessem explorar, entender e usar para aprender
- LLMs não riem junto quando o código não compila, nem cultivam uma compreensão de software profunda o bastante para explicar com entusiasmo quando alguém pergunta “como isso funciona?”
- Acima de tudo, não participam da alegria de virar para o lado, sorrir e dizer juntos “nós construímos isso”
- O hábito de se conectar com pessoas, mostrar vulnerabilidade, compartilhar dificuldades e, depois de receber ajuda, retribuir com posts de blog ou palestras foi enfraquecido pelo uso de IA, mas precisa ser recuperado
- O desenvolvimento de software é uma arte e um ofício que exigem dedicação, paciência e uma comunidade forte, e deve ser algo feito por seres humanos para seres humanos
- Se a experiência de construir com IA for realmente o futuro, então a conclusão é que não há problema em ficar para trás nesse futuro
1 comentários
Opiniões do Hacker News
Os comentários aqui que relatam experiências opostas de não pertencer à comunidade de programação foram bem abordados, mas há outro ponto em que vale pensar
Precisamos nos lembrar das pessoas que estão a jusante de todo esse software, com quem talvez nem conversemos diretamente. Não são necessariamente apenas “usuários”, já que há muito software feito para desenvolvedores, mas ainda assim os usuários precisam ser considerados
Entregar a qualidade do software a espremedores probabilísticos de código está derrubando rapidamente a qualidade do software que chega ao mundo. Já havia problemas antes dos LLMs, como erros humanos e incentivos financeiros distorcidos, e isso só se soma a eles. Quando se distribui software de baixa qualidade e hostil ao usuário, pessoas reais sofrem danos grandes e pequenos. Esse deslizamento “inevitável” para a IA generativa prejudica todos que ela alcança — desenvolvedores, usuários, investidores e outros. É só fácil ignorar porque os danos aparecem em momentos e formas diferentes, e avançam aos poucos, mas eles estão acontecendo de fato
“IA” é nociva. Pode me deixar para trás também
Como alguém que mantém alguns projetos pessoais, posso dizer que a qualidade melhorou objetivamente com IA, ao criar um pipeline de CI decente, ampliar a cobertura de testes e montar uma arquitetura melhor. Antes eu não tinha fôlego para investir nesse endurecimento, mas com IA isso passou a ser possível
Claro, você pode dizer que meu código é horrível e que meus testes são fracos, mas isso parece partir de uma conclusão já decidida. Com 25 anos de experiência no setor, posso dizer que esse julgamento está errado. Dito isso, ninguém sabe o que vai acontecer com a base de código mediana. Talvez eu seja particularmente diligente. Como a era da programação com agentes tem só uns 6–12 meses, ainda precisamos suspender o julgamento
Em alguns usos, até um software ruim pode ser melhor do que não ter software nenhum. No geral, é difícil prever se isso será algo bom ou ruim
O que essas coisas têm em comum é que são ferramentas que pessoas preguiçosas podem usar como bengala para entregar código mais ou menos funcional, mas problemático. A preguiça é uma escolha, e escolhas são feitas por humanos com vontade e responsabilidade
Se ferramentas de IA estão sendo usadas para criar software pior mais rápido, então é preciso repensar como elas estão sendo usadas. Se não estão servindo para entregar software melhor, então nem sei para que estão sendo usadas
Já vi ferramentas de revisão de código com IA serem extremamente eficazes em capturar defeitos que teriam ido para produção
Minha experiência com programação é tão diferente da do autor que fico me perguntando o que deixei passar. Sempre programei sozinho e não me lembro de ter tido conversas profundas sobre programação, nem online nem offline. Parece algo divertido e empolgante, mas infelizmente nunca tive essa oportunidade
Para mim, a IA foi a primeira coisa que me permitiu obter algo parecido com uma opinião sobre problemas ou situações concretas que enfrento. Posso perguntar de forma bem específica qual é a melhor abordagem para aquilo em que estou trabalhando agora, ler e revisar a resposta e depois decidir que caminho seguir. Ainda recebo respostas absurdas com frequência, mas mesmo nesses casos isso me ajuda a pensar mais profundamente sobre como abordar o problema, ao me perguntar “o que a IA disse é verdade?”
Infelizmente, o centro disso era o Twitter antes da aquisição, e desde então sinto que a comunidade já não é mais a mesma
Ferramentas como PostgreSQL, GCC, Git, HTTP e Emacs não “ganham” nada por serem usadas. Podem ficar populares e receber mais contribuições, mas é só isso. Quanto mais se usa Claude, mais rica a Anthropic fica, e mais fácil é para ela se colocar numa posição de poder capaz de dominar a programação do mundo. Por isso, por mais que a IA proprietária nos agrade, precisamos pensar de novo no que estamos entregando em troca. Não são apenas 200 dólares por mês
Há uma fala do Mario Savio da época em que a Revolução Industrial estava no auge
Chega um momento em que o funcionamento da máquina se torna tão repugnante, dói tanto no coração, que você não consegue participar e nem mesmo participar passivamente. Aí você precisa colocar seu corpo sobre as engrenagens, as rodas, as alavancas e todo o aparelho, e fazê-lo parar. E precisa dizer às pessoas que operam e são donas da máquina que, se não formos livres, então a máquina também não poderá funcionar de forma alguma
Naquela época também as máquinas passaram a fazer muito trabalho, mas nós continuamos funcionando bem. No fim, isso também parece ser um caso de uso de ferramentas que levará a inteligência humana a outro patamar
O conhecimento humano talvez esteja, mas a inteligência não. Coletivamente, somos tolos e estamos ficando mais tolos, e a tendência preguiçosa e irrefletida produzida pela IA vai acelerar esse fluxo
Eu também me considero relativamente “inteligente”, mas acho que esse conceito é supervalorizado. Quero viver de forma meio burra e sem preocupações. Quero andar de bicicleta, atirar flechas para o céu, comer escargot e, quando chegar a hora, morrer dormindo. Mas, na realidade, preciso trabalhar e pesquisar casas de repouso
De todo modo, substituição mecânica e substituição do pensamento não são comparáveis, mas os comentários pró-IA mais sem reflexão tendem a ir para o topo
Este texto me fez perceber muitas coisas. Acho que consigo entender a dor do autor, e isso ficou bem claro enquanto eu lia. Fiquei um pouco surpreso com o fato de que o que fazia a diferença eram as “pessoas”, e percebi que quase não ter tido esse tipo de experiência pode ter influenciado bastante a forma como vejo essa tecnologia
Para mim, criar software quase sempre foi um processo solitário, e algo com que eu era muito mais obcecado do que as pessoas ao meu redor. Eu também não moro em uma região centrada em tecnologia, nem estou em um ambiente onde possa conversar muito com gente que entende bem de programação, engenharia de software ou IA. Já tive, como o autor, momentos em que precisei aprender uma nova tecnologia ou uma nova linguagem, mas em vez de receber ajuda de um desenvolvedor muito mais experiente, aprendi sozinho em casa
Os LLMs nos deixaram numa situação em que várias coisas são verdade ao mesmo tempo, e para seguir em frente precisamos descobrir como ajustar e resolver isso. É possível aprender usando LLMs, e também é possível não aprender; isso depende da abordagem, do desejo e da força de vontade de quem usa. Como quase tudo, também existe nível de habilidade no uso de LLMs, e a habilidade do usuário afeta sua percepção da tecnologia e a forma como as pessoas ao redor a enxergam. Usuários inexperientes tendem a produzir sentimentos mais negativos
Algumas pessoas gostam de fazer com as próprias mãos coisas em que as máquinas são boas, então não querem que a máquina faça; outras odeiam esse tipo de trabalho e querem que a máquina faça por elas. Em algum momento deste ano, percebi que gosto muito mais de construir e projetar sistemas e resolver problemas do que da programação em si
Desenvolvimento de software é um monte de coisas agrupadas, e falar disso como se fosse uma coisa só só aumenta a confusão. Algumas pessoas querem pensar por conta própria na lógica da aplicação e deixar o LLM escrever o código; outras querem que o LLM pense na solução, implemente e teste. Esses dois grupos são pessoas muito diferentes, com objetivos e desejos diferentes. Quando alguém olha para Claude ou ChatGPT, talvez esteja vendo algo completamente diferente do que você vê
Na maior parte do tempo, eu tive que mergulhar em livros e textos online e construir meu próprio modelo mental de como as coisas funcionam, e esse processo foi bastante útil
Agora a IA virou uma ferramenta com a qual dá para aprender, uma ferramenta que mostra a forma correta, explica em detalhes o que foi feito. Dá para fazer perguntas, apontar erros, comparar implementações diferentes e, no fim, se tornar um programador melhor. Como muita gente já disse, IA significa algo diferente para cada pessoa. Para mim, foi uma ferramenta que fortalece, esclarece e torna humilde. Sempre havia coisa demais para aprender e tempo de menos, mas agora não parece mais necessariamente assim
O problema da IA proprietária é que empresas como Anthropic, Google e OpenAI ganham mais com o uso da IA do que os próprios usuários. Ferramentas como PostgreSQL, GCC, Git, HTTP e Emacs não “ganham” nada porque você as usa. Elas podem ganhar popularidade e receber mais contribuições, mas é só isso
Quanto mais você usa Claude, mais rica a Anthropic fica, e mais facilmente ela se coloca numa posição de poder para dominar a programação do mundo. Por isso, por mais que a IA proprietária agrade, precisamos pensar de novo no que estamos entregando em troca. Não são apenas 200 dólares por mês
Sou a favor de modelos abertos e agentes open source, mas não quero dar ainda mais poder às megacorporações. Dá medo imaginar como a engenharia de software pode mudar se, daqui a 5 anos, essas grandes empresas tiverem ainda mais poder sobre nós. Por exemplo, podem cobrar mais para você não ver anúncios entre os prompts do Claude Code, ou cobrar mais para o código gerado não enfiar anúncios no seu app. Você realmente quer que a experiência horrível que vivemos hoje na internet global fique enfiada no fundo do fluxo de trabalho da engenharia de software?
As pessoas estão fazendo todo tipo de previsão extrema olhando apenas para o estado atual dos LLMs, mas não sabemos como o mercado vai se desenvolver
A capacidade de programação e a cultura de vibe coding também se parecem com os estágios iniciais dos veículos elétricos. Havia papéis em que os veículos elétricos se encaixavam melhor do que os motores a combustão, mas ainda levou mais 10 anos para fazerem plenamente o mesmo trabalho. Nesse meio-tempo, também havia muita gente desdenhando os elétricos como brinquedos curiosos, impraticáveis, caros e perigosos por falta de infraestrutura e por a tecnologia ainda ser imatura
O verdadeiro fosso que se vê agora é basicamente a demanda por datacenters, mas isso também vai ganhar escala e virar commodity, e a produção de RAM vai alcançar a demanda
A maioria dos seres humanos encontra propósito e significado no trabalho. Sempre foi assim. O que você acha que acontece quando se remove o significado em massa da vida das pessoas? Não vai ser bonito de ver
O verdadeiro problema é que a coisa fica “interessante” quando se remove o salário necessário para todo o proletariado
Eu me identifico com este texto. Minha reação ao que está acontecendo agora também é “me deixem para trás”
Só que sentir falta da diversão do jeito antigo de evoluir como desenvolvedor não é apenas o motivo errado, como também, numa visão darwinista, é muito perigoso. No fim, o cliente não se importa com como foi feito, e sim com suporte de longo prazo, custo, previsibilidade etc.
Isso não quer dizer que eu consiga afirmar que a indústria de fato teve um avanço com efeito líquido positivo. É um grande caos. Em muitos casos, a IA só nos empurra na mesma direção em modo turbo, deixando tudo mais sujo, mais caro e também mais perigoso
Eu digo “me deixem em paz” porque vejo esse caos como uma oportunidade, se você pensar direito a partir de primeiros princípios
Este texto parece criar uma falsa dicotomia entre não usar IA nenhuma e delegar tudo à IA. Na prática, não funciona assim. Você pode escolher quanto do trabalho quer entregar à IA. Ainda existe um espaço enorme para especialização humana, comunidade e paixão pela técnica
Quando vejo o debate público em torno da IA, lembro das distorções cognitivas de que se fala na terapia cognitivo-comportamental. Em especial, pensamento preto no branco e catastrofização. Isso também costuma ser sintoma de ansiedade ou psicose, e às vezes me pergunto se uma sociedade inteira também pode passar por algo assim
https://en.wikipedia.org/wiki/Splitting_(psychology)
https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_distortion#Decatastr...
Quando a equipe começa a ser medida por throughput de PR e uso de tokens, posso acabar parecendo “pior” ao lado de alguém que faz vibe coding o tempo todo. Tenho medo de ficar para trás nas promoções se eu não fizer vibe coding
Os indicadores de que o vibe coding pode ser ruim são indicadores defasados. Os problemas do vibe coding, como problemas de desempenho, degradação do serviço e grandes migrações de dados, sempre aparecem depois
Mas eles são minoria, e a maioria vai encontrar um meio-termo
Sou desenvolvedor PHP sênior e recentemente fui movido para um projeto em Ruby on Rails. É um ambiente totalmente desconhecido. O cliente recomendou usar LLM o máximo possível
O problema é que, se você codifica com IA, fica quase impossível aprender a base de código. A menos que você vá fundo de propósito, quase nunca vê mais do que algumas linhas de código por vez, e por exigência de velocidade talvez nem haja tempo para isso. Como resultado, ninguém no time acaba conhecendo profundamente nenhuma área do código. É muito diferente da forma como programei nos últimos 25 anos, e também é menos divertido
Há 100 anos, só dava para comprar móveis feitos por artesãos. Artesãos de verdade. Hoje você pode escolher entre IKEA e feito à mão. A maioria não se importa com como foi feito e escolhe IKEA porque cumpre sua função. Ainda há quem prefira móveis artesanais, e essas pessoas pagam caro por isso
Parece que o software está indo nessa direção, e infelizmente eu concordo. Desenvolvimento de software vai virar hobby. Como marcenaria para muita gente no tempo livre. Talvez reste um número minúsculo de especialistas de verdade, trabalhando principalmente com consultoria. Talvez criando dados de treinamento, ou desenhando frameworks que a IA vai dominar. Não sei. Mas com certeza será diferente daqui para frente, e nem tudo será para melhor
Agora a IA está criando para humanos e, às vezes, para outras IAs. Muito em breve, a IA vai criar para outras IAs e ocasionalmente para humanos. Depois, a IA vai criar principalmente para IAs, e os casos voltados a humanos serão raros
Talvez valha a pena ver se não é assim no seu país também. As pessoas presumem automaticamente que a IKEA matou todas as lojas locais, mas, se procurar, ainda há muitas lojas de móveis locais
Este texto parece ter sido escrito por um LLM, ou então no estilo padrão de blog de hoje em dia. Esse estilo em si está ficando cada vez mais parecido com LLM
Sam Kriss apontou bem esse tipo de “marca” num texto recente: https://samkriss.substack.com/p/if-you-let-ai-do-your-writin...
Será que as pessoas não entendem que, por definição, a “marca” da IA vem de seres humanos? O texto do Sam Kriss critica uma escrita floreada, mas depois cita Salman Rushdie e Arundhati Roy como exemplos de uso dos mesmos “truques baratos” da IA, o que, com todo respeito, acho difícil de aceitar. Isso chega perigosamente perto de acusar qualquer texto com metáforas estranhas de ter sido feito por LLM. Seres humanos já escreviam coisas estranhas muito antes de existir LLM
E que “marca” exatamente existe neste texto? Ele soa bem direto, sem metáforas estranhas. Travessão em largura total também não é pista nenhuma; aliás, usar espaço-hífen-espaço, como neste texto, até parece bem humano. Acima de tudo, quero dar o benefício da dúvida a alguém que escreveu um texto dizendo que não quer programar com LLM
Esse negócio de “a máquina que bate em órfãos me enche de angústia existencial e terror, mas para transmitir isso ao leitor preciso deixar a máquina bater em alguns órfãos” é estranho