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Sobre o DOCOD

A engenharia muda quando quem executa o trabalho deixa de ser apenas humano.

Agentes conseguem escrever, modificar e revisar software numa escala que muda a economia da implementação.

Mas velocidade não remove responsabilidade. Ela aumenta a importância de tornar intenção, decisões, contexto, limites e evidência explícitos o bastante para sobreviver à próxima execução.

DOCOD existe para investigar e operacionalizar essa mudança.

Por que o DOCOD existe

A execução mudou. A disciplina precisa acompanhar.

Durante décadas, engenharia de software desenvolveu práticas para lidar com sistemas que crescem, equipes que mudam e decisões que precisam sobreviver ao tempo.

Requisitos. Design. ADRs. Testes. Revisões. Runbooks. Postmortems.

Nada disso perdeu valor porque agentes começaram a escrever código. O contrário aconteceu. Quando mais da implementação pode ser delegada, aquilo que orienta e confirma essa implementação precisa se tornar mais explícito.

A premissa
O futuro da engenharia de software não é produzir código mais rápido. É conseguir delegar mais execução sem delegar junto a responsabilidade pelo sistema.
AI-Native Software Engineering

IA não deveria ser uma camada colocada sobre o processo antigo.

Se agentes participam da engenharia, o processo precisa ser desenhado considerando agentes desde o início. Isso muda onde o trabalho humano se concentra.

Menos esforço na tradução manual de cada decisão para código.

Mais esforço em:

  • definir o que precisa ser verdade
  • preservar contexto
  • explicitar decisões e restrições
  • coordenar execução
  • confirmar resultados com evidência
  • observar o sistema em operação
  • aprender sem perder o histórico que levou até ali

É isso que chamamos de AI-Native Software Engineering. Não é um nome novo para escrever código com ajuda de IA. É uma forma de pensar engenharia quando a IA deixa de ser apenas ferramenta e passa a participar da execução.

O projeto

DOCOD não é uma única ferramenta.

É um projeto para transformar essa disciplina em conhecimento, prática e software. Ele começou como uma investigação sobre como construir software quando agentes fazem parte do processo de engenharia, e hoje essa investigação aparece de formas diferentes.
O livro
Desenvolve a disciplina, os princípios e o modelo mental.
O método
Organiza o trabalho em cinco movimentos: DEFINIR, ORQUESTRAR, CONFIRMAR, OBSERVAR e [re]DEFINIR.
O runtime
Explora o que acontece quando partes dessa disciplina deixam de depender apenas de convenção e passam a ter contratos, estado derivado, portões e verificações executáveis.
Os desafios
Transformam os fundamentos e os problemas da engenharia AI-native em prática recorrente.
Os artigos
Registram ideias, problemas, decisões e aprendizados que merecem ser desenvolvidos publicamente.

Essas partes não existem para formar um catálogo de produtos. São maneiras diferentes de investigar, ensinar, praticar e aplicar a mesma disciplina.

Construído em aberto

Uma disciplina sobre verificabilidade também precisa poder ser questionada.

O método é público. O runtime é open source. As decisões importantes podem ser confrontadas com aquilo que realmente foi implementado.

Isso é deliberado. O DOCOD não precisa estar certo porque a documentação dele diz que está. O projeto precisa poder ser lido, testado, criticado e melhorado.

A mesma ideia que aparece no runtime vale para o próprio projeto: afirmações são o começo, e evidência é o que permite confiar nelas.

Codenroll Technologies

O DOCOD é criado e desenvolvido pela Codenroll Technologies.

A Codenroll Technologies é uma empresa de engenharia de software AI-first. O DOCOD nasceu do trabalho dela sobre como engenharia, agentes e sistemas de IA podem operar juntos sem transformar velocidade em perda de controle.

O DOCOD é a expressão pública dessa investigação. Método, livro, runtime e recursos podem evoluir.

A pergunta que os conecta
Como construímos software com agentes sem abrir mão da disciplina que torna software engenharia?
O que não muda

Modelos mudam. Ferramentas mudam. Harnesses mudam.

O projeto não foi criado para depender do modelo vencedor deste ano, nem de uma IDE, nem de um único harness de agentes. A aposta é em algo mais durável.
  • Intenção precisa sobreviver à execução.
  • Decisões precisam sobreviver à troca de agente.
  • Evidência precisa sobreviver à afirmação de quem produziu o trabalho.

As implementações podem mudar. Essa responsabilidade permanece.