# Melhores Práticas para Desenvolvimento com IA: Da Minha Experiência

Embora eu ainda não tenha concluído um grande projeto com IA, gostaria de compartilhar minhas experiências até agora no desenvolvimento com IA.

## Abordagem Básica de Desenvolvimento

Ao trabalhar com IA, tentar implementar todas as funcionalidades de uma vez pode levar a problemas inesperados e estagnação do projeto. Portanto, é mais eficaz começar com a funcionalidade principal e construir cada recurso individualmente, garantindo uma implementação sólida antes de prosseguir.

### O Poder do Código Existente

Essa abordagem é eficaz porque a implementação da funcionalidade principal permite materializar seu design ideal e estilo de codificação através de código real. A maneira mais eficaz de comunicar sua visão do projeto é através de código que reflita seus padrões e preferências.

Começando com funcionalidades principais e garantindo que cada componente funcione corretamente antes de avançar, o projeto inteiro mantém sua consistência, tornando mais fácil para a IA gerar código mais apropriado.

## Abordagem Modular

Dividir o código em módulos menores é crucial. Com base em minha experiência, limitar os arquivos a cerca de 250 linhas de código torna mais fácil dar instruções claras à IA e tornar o processo de tentativa e erro mais eficiente. Embora a contagem de tokens seria uma medida mais precisa, a contagem de linhas é mais prática para desenvolvedores humanos, então usamos isso como diretriz.

Essa modularização não se limita apenas à separação de componentes frontend, backend e banco de dados - trata-se de dividir a funcionalidade em um nível muito mais fino. Por exemplo, dentro de uma única função, você pode separar a validação, tratamento de erros e outras funcionalidades específicas em módulos separados.

## Garantia de Qualidade através de Testes

Considero os testes cruciais no desenvolvimento assistido por IA. Os testes servem não apenas como medidas de garantia de qualidade, mas também como documentação que demonstra claramente as intenções do código. Quando você pede à IA para implementar novos recursos, o código de teste existente serve efetivamente como um documento de especificação.

Os testes também são uma excelente ferramenta para validar a correção do código gerado pela IA. Por exemplo, se você fizer a IA implementar nova funcionalidade para um módulo, escrever casos de teste antecipadamente permite uma avaliação objetiva se o código gerado funciona conforme esperado.

## Equilíbrio entre Planejamento e Implementação

Antes de implementar recursos extensos, recomendo discutir primeiro o plano com a IA. Organizar os requisitos e considerar a arquitetura leva a uma implementação mais suave. Uma boa prática é primeiro compilar os requisitos e depois mudar para uma sessão de chat separada para o trabalho de implementação.

## Conclusão

Seguindo essas práticas, você pode aproveitar os pontos fortes da IA enquanto mantém uma base de código consistente e de alta qualidade. Mesmo à medida que seu projeto cresce, cada componente permanece bem definido e gerenciável.
