01Método
Como eu construo
O pato nada, corre e voa, e não é o melhor em nenhum dos três.
Era a piada sobre gente como eu, e era justa: tecnologia, produto, desenvolvimento, design, negócio, muito terreno coberto e nunca o especialista que alguém chamava. A piada parou de funcionar quando a amplitude virou a qualificação. É ela que me deixa levar um problema de pergunta de negócio a sistema rodando sem depender de outras cinco pessoas estarem livres.
Escrever a implementação deixou de ser o gargalo. O que entrou no lugar é mais difícil de fingir: dominar o domínio, saber pesquisá-lo, planejar antes de construir e registrar isso numa estrutura pela qual o modelo possa ser cobrado.
02Brinquedo ou ferramenta
IA sem dados organizados, estruturados e padronizados não é nada. Sem governança, processo, convenções e um time capacitado para usá-la, IA é um brinquedo na mão de quem por acaso está criativo, não uma ferramenta de trabalho. O trabalho é esse: o chão embaixo do modelo, não o modelo.
Vi um time pequeno entregar em semanas o que levaria meses: APIs, aplicações, servidores MCP, ferramentas de linha de comando. A restrição deixou de ser quantos especialistas havia para contratar.
E o ganho tem teto. Simulei o mesmo aplicativo construído por times de tamanhos crescentes, e a curva vira: passado um ponto, somar gente deixa de acelerar o trabalho e passa a atrasá-lo. Produzir código nunca foi o gargalo. Absorvê-lo é, porque revisar, integrar e testar seguem presos ao número de pessoas, e o tamanho de time que funciona é o número de domínios independentes do sistema.
03Quatro disciplinas
- Dominar o domínio
- O domínio entra no repositório como doutrina legível, não na cabeça de quem está promptando. Uma rule que o modelo consegue ler é uma rule pela qual ele pode ser cobrado.
- Pesquisar
- A decisão é registrada junto com a alternativa que ela venceu. Preferência não é motivo, e seis meses depois ninguém lembra qual era.
- Planejar
- Uma design spec emparelhada com um plano de execução, escritos antes do código. O plano é onde discordar ainda é barato.
- Documentar e verificar
- Rules imperativas, contracts de schema, hooks e gates que falham o build. Um harness não pede que o modelo se comporte. Ele torna o desvio detectável.
04O metamodelo
Escrevi o DDC Framework para parar de reconstruir essa estrutura à mão em cada projeto. Ele é embasado em Domain-Driven Design e nos padrões que eu já usava, e separa o que um agente sabe de como um agente age: quatro camadas de doutrina (negócio, produto, engenharia, operações) lidas antes de qualquer linha ser escrita. Cobre dados e machine learning tanto quanto código de produto, porque um pipeline precisa de convenções no mínimo tanto quanto uma interface.
05Medido, não afirmado
Isso é uma afirmação, então aqui está o que a sustenta. Contagens feitas em 25 de agosto de 2026 sobre 26 repositórios.
26
Repositórios em um ano
24
Com harness
14
Com árvore de doutrina
236
Decision records
770
Design specs e planos
74
Hooks de enforcement
06O número que eu não estou publicando
A doutrina viaja. Nesses repositórios existem 279 arquivos de rule, mas são 66 rules distintas, replicadas projeto após projeto. Publicar o número maior seria aritmeticamente defensável e mentira. A replicação é a parte interessante: doutrina que entra inalterada em um repositório novo é ativo, não hábito.
| Artefato | Arquivos | Distintos |
|---|---|---|
| Rules | 279 | 66 |
| Skills | 694 | 203 |
| Subagents | 216 | 107 |
| Documentos de contexto | 1.244 | 582 |
07Dois que provam melhor que os totais
Um desses repositórios não tem código de produto nenhum: 29 decision records, diagramas de sequência e o portal que os renderiza, uma arquitetura documentada antes de existir uma linha do sistema.
Outro entrega uma suíte de testes executável escrita por três agentes em sequência (planner, architect, implementer) a partir da descrição da feature. Nenhum dos dois se explica por saber programar.
08O que foi contado
Os números acima são contagem, feita no disco, repositório por repositório. 13 dos 26 carregam histórico de git que qualquer ferramenta consegue ler, e é sobre esse conjunto que qualquer número de commits meu é somado.
Um modelo vale o chão em que ele pisa. Construir esse chão é o trabalho.