AI-NativeSoftware Engineering
Código deixou de ser o gargalo. A engenharia mudou de natureza: o trabalho agora é definir, orquestrar, confirmar e observar agentes de IA que escrevem o software.
v2.0
DOCOD o ciclo da engenharia AI-native.
Usar IA em etapas isoladas dá um ganho marginal. Reorganizar o ciclo inteiro ao redor de agentes muda a ordem de grandeza. Cinco letras que se leem em linha e se executam em loop: o método não termina, ele dá a volta.
- 01
Definir
Definir objetivos, arquitetura e estratégia antes de acionar qualquer agente. Um agente sem direção clara toma decisões defensáveis e erradas.
- 02
Orquestrar
Coordenar agentes, ferramentas e fluxos de trabalho em paralelo — levando o contexto certo a cada um.
- 03
Confirmar
Testar, revisar e garantir qualidade com IA. O checkpoint que aprova o artefato antes de a execução seguir.
- 04
Observar
Monitorar, aprender e evoluir continuamente em produção: custo, modos de falha e comportamento real do sistema.
- 05
[re]Definir
Incorporar o aprendizado e reespecificar o próximo ciclo. O mesmo D do início — agora com evidência em vez de aposta.
AI-Native Software Engineering
Um manual operacional para desenvolvedores que constroem com agentes. Do levantamento de requisitos à execução, validação e operação em produção — o método completo, não um apanhado de dicas.
- O que éUma metodologia, não uma ferramenta. Vale para qualquer modelo, IDE ou agente.
- Pra quemDevs plenos e sêniores, tech leads, arquitetos. Não é livro de prompts.
- FormatoDigital + impresso · 26 capítulos, 7 partes.
- AutorFabio Valencio.
Um desafio de engenharia AI-native por dia.
Exercícios curtos que treinam o que importa agora — dos fundamentos que te tornam capaz de comandar agentes até a orquestração propriamente dita. Direto no seu e-mail, toda manhã.
- Dos fundamentos (lógica, modelagem, arquitetura) à camada AI-native (especificar, decompor, confirmar).
- Solução comentada e mais de uma abordagem, com a comunidade.
- Você acompanha sua evolução por trilha.
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Grátis · sem spam · cancele quando quiser.
Próximo desafio em breve
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Da definição à observabilidade, na prática.
A metodologia do livro virando treino aplicado, em trilhas que vão do fundamento à produção.
- Fundamentos
Modelagem e arquitetura para a era dos agentes
A base que o método pressupõe: decompor domínios, definir contratos e fronteiras. Quem não tem isso não governa agente nenhum.
Trilha 01WAITLIST - Método
O workflow DOCOD ponta a ponta
Definir, Orquestrar, Confirmar, Observar, [re]Definir. O ciclo operacional completo, aplicado a uma feature real.
Trilha 02WAITLIST - Produção
Sistemas agênticos em operação
Observabilidade, engenharia de custo, modos de falha e segurança. Como manter agentes em produção sem perder o controle.
Trilha 03WAITLIST
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Data aberta no lançamento · prioridade para a base do livro.
O que move a engenharia AI-native.
Em breve, conteúdo novo
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AI-augmented usa IA.AI-native reorganiza o trabalho ao redor dela.
Incorpora IA aos processos que já existem: autocomplete, geração de testes, sugestão de refactor. O processo não muda; ganha um turbo. Ganho típico: 20 a 50%.
Redesenha o ciclo partindo do princípio de que a execução será feita por agentes. Outro code review, outra definição de pronto, outras métricas. Times menores entregando mais escopo que times três vezes maiores.