Agentes de código que aceleram o time sem baixar a qualidade: specs antes do código, quality gates antes do merge. Para líderes de engenharia.
Conversa inicial gratuita · Resposta em até 1 dia útil
The Hackett Group:
12agentes, 25 skills e hooks de quality gate (Claude Code, OpenCode)
~50tarefas entregues por semana (406 tarefas) com Spec-Driven Development
Zorbit (produto próprio):
Orquestra agentes de código, do worktree ao pull request
39ADRs, 45 specs e 14 RFCs: cada decisão escrita antes do código
The Hackett Group: 12 agentes, 25 skills e hooks de quality gate (Claude Code, OpenCode)
~50 tarefas entregues por semana (406 tarefas) com Spec-Driven Development
Zorbit (produto próprio): orquestra agentes de código, do worktree ao pull request
39 ADRs, 45 specs e 14 RFCs: cada decisão escrita antes do código
Cada pessoa usa um agente de código do seu jeito, e o erro corrigido ontem volta hoje, porque regras e contexto não ficam no repositório.
O volume de pull requests aumentou, mas a revisão virou gargalo e os bugs em produção não diminuíram.
Segurança e jurídico perguntam que código e que dados saem para os provedores de IA, e ninguém tem a resposta.
A diretoria espera ganho de produtividade com IA, e a engenharia não tem métrica para mostrar o que mudou.
Leitura dos repositórios, do pipeline e do uso atual de agentes, com linha de base de testes e tempo de ciclo e os pontos em que agentes ajudam ou atrapalham.
O agente implementa o que foi decidido: modelos de spec, ADR e critérios de aceite, com rastreabilidade entre requisito, tarefa e código.
O loop de execução, agentes por papel, permissões, regras em AGENTS.md e CLAUDE.md e hooks que rodam os checks, versionados para que um erro corrigido não volte.
O agente recebe só o que a tarefa precisa: memória de curto e de longo prazo, compactação de sessões longas, orçamento de tokens e handoffs entre agentes e sessões.
Skills para as tarefas recorrentes do time, carregadas sob demanda (progressive disclosure), com gatilhos claros, testes e versionamento, como qualquer outro código.
MCP servers dão ao agente acesso controlado a repositório, tickets e documentação; subagentes com contexto isolado pesquisam, testam e revisam partes de um plano aprovado.
Código gerado por agente só entra testado: suíte de testes unitários, de integração e E2E ampliada com agentes, metas de cobertura e merge bloqueado quando o gate falha.
Revisão automatizada antes da humana, CodeQL, Trivy e gitleaks no pipeline, releases automatizadas e traces de cada execução do agente, com tokens, custo e tempo.
Uma resposta pronta para segurança e jurídico: regras de dados, permissões e ferramentas aprovadas, sessões práticas no código do próprio time e métricas para acompanhar a adoção.
Veja também: desenvolvimento de agentes de IA, modernização de sistemas legados e consultoria em arquitetura de software.
Modelo operacional de Spec-Driven Development com agentes de código (Claude Code, OpenCode) nas plataformas DIAL e Mirador.
Upgrade de aplicações de missão crítica de PHP 5.6 para 8.4, com refatoração assistida por Claude Code.
Testes e gates em uma plataforma legada em PHP (~160 mil linhas) e React/TypeScript (~88 mil linhas), compartilhada por ~18 engenheiros.
Automação da entrega no marketplace de tabelas de taxas de hipoteca da Bankrate: pipelines de CI/CD e infraestrutura como código na AWS.
Tem um desafio parecido? Conte o problema e o prazo.
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Automação de software com IA é o uso de agentes de código, como Claude Code, Codex, Cursor, Copilot e OpenCode, para implementar, testar e revisar software a partir de especificações aprovadas, dentro de um harness com regras, permissões e quality gates no CI/CD. Contrate quando o time já usa IA sem padrão e precisa de um fluxo governado e medido.
Lemos os repositórios, o pipeline e o uso atual de agentes e medimos a linha de base: cobertura, tempo de ciclo, retrabalho. Você recebe o relatório com os riscos, o plano de rollout e a estimativa.
Definimos a política de uso de IA, as regras do harness (AGENTS.md, CLAUDE.md, permissões, hooks), os modelos de spec e ADR e os quality gates. Você aprova o que o agente faz sozinho e o que exige revisão humana.
Um squad trabalha no backlog real com harness, skills e MCP servers configurados no repositório. Você recebe a configuração versionada, os traces e as métricas contra a linha de base e a recomendação de expandir, ajustar ou parar.
Levamos o padrão aos demais times e repositórios: gates no CI/CD, testes, code review automatizado e treinamento prático. Você recebe o fluxo em operação e o painel de métricas de entrega e de custo.
Documentamos o modelo operacional e preparamos as pessoas do time que vão mantê-lo. A evolução do harness, das skills e dos gates pode seguir em retainer mensal.
| Escopo | Prazo típico | Modelo de contratação |
|---|---|---|
| Diagnóstico de engenhariaRepositórios, pipeline, linha de base, riscos e plano de rollout | 1–2 semanas | Projeto de escopo fechado |
| Prova de conceito com um squadHarness, skills, MCP servers e hooks no repositório, medidos contra a linha de base | 2–4 semanas | Projeto de escopo fechado |
| RolloutPadrões, quality gates no CI/CD, testes, code review automatizado e treinamento dos times | 6–12 semanas | Escopo fechado ou time & materials com teto |
| Evolução contínuaManutenção do harness, das skills e dos gates por um arquiteto em tempo parcial (fracionado) | Contínuo | Retainer mensal fracionado |
Prazos são faixas típicas. O diagnóstico define o escopo e a estimativa de cada projeto; o contrato pode ser em reais (BRL) ou dólares (USD).
Quer saber qual formato se aplica ao seu projeto?
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Neste serviço a IA escreve código, e por isso o harness vem primeiro: o agente implementa o que foi especificado, os gates conferem o resultado e uma pessoa aprova cada merge.
Onde a IA entraAgentes de código (Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, OpenCode) planejam, implementam, escrevem testes e fazem a primeira revisão a partir de specs aprovadas.
O que o humano revisaArquitetura, ADRs, critérios de aceite e cada merge; o agente não aprova o próprio trabalho.
Quality gatesHooks locais e o CI bloqueiam o merge sem testes verdes, cobertura mínima e análise estática com CodeQL.
Context engineeringA cada passo entra na janela de contexto só o que a tarefa precisa, com compactação, prompt caching e orçamento de tokens por time e por tarefa.
Traces e métricasCada execução do agente gera traces (OpenTelemetry, LangSmith ou Langfuse) com tokens, custo, tempo e o resultado dos gates.
Permissões e dadosO agente opera com acesso mínimo, sem segredos de produção, sem deploy direto e com comandos liberados por lista; os dados do cliente nunca treinam modelos, e trabalhamos sob NDA.
| Critério | Uso avulso de assistentes de IA | Fluxo agêntico governado |
|---|---|---|
| Ponto de partida | Prompt livre de cada pessoa, direto no editor | Spec e critérios de aceite aprovados antes do código |
| Qualidade | Depende de quem revisa e do tempo disponível | Testes, cobertura e análise estática bloqueiam o merge automaticamente |
| Segurança e dados | Cada pessoa decide o que envia ao provedor de IA | Política única: ferramentas aprovadas, permissões mínimas e varredura de segredos |
| Regras e contexto | Cada sessão começa do zero, e o que funcionou fica no chat | Harness e context engineering: AGENTS.md, skills, specs e ADRs versionados no repositório |
| Medição | Percepção individual de ganho | Traces por execução: tarefas entregues, tempo de ciclo, cobertura e custo de tokens |
Em quatro passos: diagnóstico (1 a 2 semanas), regras antes das ferramentas, prova de conceito com um squad (2 a 4 semanas) e rollout (6 a 12 semanas). As regras formam o harness: o que o agente pode ler e executar, o que exige revisão humana e quais gates bloqueiam o merge. A prova de conceito roda no backlog real e é medida contra a linha de base. O prazo depende sobretudo da cobertura de testes, do CI e do número de repositórios e times.
É o trabalho em volta do modelo que torna um agente de código confiável: ferramentas, permissões, regras em AGENTS.md e CLAUDE.md e checks. Importa porque o modelo é o mesmo para todos; o harness decide se um erro corrigido uma vez volta na próxima tarefa. O termo, e a diferença para loop engineering, está no nosso guia “Harness engineering: o que é e quando importa”.
Depende das políticas de segurança, dos provedores de modelo aprovados e de onde o time trabalha (terminal, IDE ou pull request), e por isso a escolha sai do diagnóstico, não de um ranking. Trabalhamos com os cinco e mantemos o harness no repositório (AGENTS.md, CLAUDE.md, skills e MCP servers), e não na máquina de cada pessoa. Quando o time precisa de um agente próprio, por exemplo para triagem de issues ou revisão, Deep Agents (LangChain) é uma das opções.
Ficam sob controle quando existe política: quais ferramentas e planos são aprovados, que repositórios, arquivos e MCP servers o agente acessa e o que nunca sai do ambiente, como segredos e dados de clientes. Configuramos essas regras no repositório e no pipeline, com varredura de segredos (gitleaks). As condições de cada provedor sobre retenção e uso de dados são revisadas com o seu time de segurança no diagnóstico. Trabalhamos sob NDA.
Depende do código, dos testes e do método, e por isso não prometemos percentual. O que fazemos é medir: linha de base antes, prova de conceito depois, com tarefas entregues, tempo de ciclo, cobertura, defeitos e os traces de cada execução do agente. Como referência de um fluxo governado: no programa em que atuamos para a The Hackett Group, foram cerca de 50 tarefas entregues por semana, 406 no total, com gates de 95% de cobertura.
O recomendado é a sua empresa contratar as ferramentas e pagar o uso dos modelos em contas próprias, para que licenças, configurações e histórico fiquem com você. O arranjo final é definido na proposta. No diagnóstico estimamos o consumo por pessoa e por tipo de tarefa; no rollout, o custo de tokens é acompanhado por time, com limites definidos, e context engineering e prompt caching evitam pagar duas vezes pelo mesmo contexto.
Sim, com uma condição: o que a IA produz passa pelos mesmos gates que o código escrito por pessoas. Agentes escrevem testes unitários, de integração e E2E a partir de specs e fazem a primeira revisão de cada pull request; a revisão humana decide o merge. No programa da The Hackett Group, esse modelo sustenta cerca de 4.000 testes com gates de 95% de cobertura e cerca de 380 casos E2E em Playwright.
Funcionam, desde que a rede de testes venha primeiro. Em legado, o agente começa lendo e documentando o código e escrevendo testes que fixam o comportamento atual; só depois altera alguma coisa. Na Regal Rexnord, usamos Claude Code para fazer engenharia reversa de código legado sem documentação no upgrade de PHP 5.6 para 8.4. Um programa completo de modernização é tratado no serviço de modernização de sistemas legados.
Consultoria de TI especializada em IA
Engenharia sênior do diagnóstico à entrega: quem desenha a arquitetura também escreve e revisa o código.
Master Timm · Atualizado em
Na conversa inicial, olhamos como o time usa IA hoje, os testes e o pipeline, e dizemos por onde começar: uma prova de conceito com um squad ou a base de testes.
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