"Ninguém aqui escreve mais código à mão": o relato da Intento sobre a adoção de coding agents
Aprofundamento CEVIU
Aprofundamento
O relato é de Grigory Sapunov, que atua na Intento, e descreve uma transição gradual. Em janeiro de 2025, ele fez um projeto de curso sobre interpretabilidade só com Gemini e Claude. Na primavera de 2025, escreveu um servidor MCP de tradução, primeiro local com transporte stdio, usando Cursor e algum Codex ou Claude. Em dezembro de 2025, reconstruiu o serviço sobre Streamable HTTP como serviço web de produção. A parte de produção (logging, monitoramento, segurança, carga, tratamento de erros, deploy) deu mais código que o transporte novo. Hoje o serviço evolui no Claude Code, com hábitos herdados do speckit: specs legíveis com decomposição, testes antes da implementação e ADRs.
O ponto central é o código legado. Ao longo de 2025, os modelos foram mal na plataforma da Intento, sem entender dependências entre serviços e repositórios. O autor culpava o brownfield, mas o problema era o contexto que vivia na cabeça das pessoas. A solução foi deixar tudo acessível: docs nos repositórios e via MCP para o Confluence, padrões e ADRs nos repos, tarefas no JIRA e depois no Linear, logs de produção via MCP e, quando preciso, o histórico do Slack. Segundo o relato, hoje ninguém digita código à mão na empresa. As pessoas distribuem tarefas e revisam specs, planos, testes e código. O gargalo virou leitura e revisão, com agentes fazendo a primeira passada e a leitura final humana.
Há também um experimento com Rust num serviço auxiliar, um emulador de APIs de provedores com seus comportamentos defeituosos. Num pod de 100 MiB, a versão em Rust segurou cerca de 8.900 conexões abertas contra 3.400 do Python original, e ficou ociosa em 1 MiB contra 33. Foram feitas implementações também em Go e Node, com teste de paridade entre as quatro. O Go ficou só 11% melhor que o Python, e só depois de trocar net/http por fasthttp. Os números vêm de um ambiente local, como o próprio autor avisa.
O que mudou
A cobertura anterior do CEVIU já vinha apontando o deslocamento do gargalo. Em 7 de maio de 2026, o CEVIU noticiou "O Gargalo do Desenvolvimento de Software Nunca Foi o Código", sobre o custo da escrita cair. Em 16 de junho de 2026, em "Code review com agentes de IA: da escrita para a confiança no código", o foco era decidir se o código é confiável. Em 24 de junho de 2026, "Construir na era do coding colaborativo" trazia a revisão humana como principal gargalo com vários agentes em paralelo. Em 21 de maio de 2026, "Tornando Nosso Monorepo Ergonômico para Agentes" tratava da necessidade de contexto. O relato da Intento traz um caso concreto: a mesma tese, com a empresa descrevendo quais artefatos teve de expor aos modelos.
Por que isso importa
Leitura editorial: para quem opera uma base de código antiga e já desistiu dos agentes, o relato sugere olhar primeiro para onde está o contexto, não para a idade do código. Docs, ADRs, tarefas e logs acessíveis parecem pré-requisito, e a revisão humana tende a ser o ponto de pressão do time.
Linha do tempo
CEVIU noticia que o gargalo do desenvolvimento nunca foi o código.
CEVIU publica sobre tornar o monorepo ergonômico para agentes.
CEVIU aborda code review com agentes de IA e confiança no código.
CEVIU noticia que a revisão humana vira o gargalo com agentes em paralelo.
CEVIU publica sobre revisão de código e o volume gerado por agentes.
Relato da Intento descreve time que delega todo o código aos agentes e revisa o resultado.
Perguntas frequentes
Por que os coding agents falharam no código legado da Intento?
Segundo o relato, os modelos não conheciam as dependências entre serviços e repositórios e erravam em correções e funcionalidades pequenas. O autor concluiu depois que o problema não era o brownfield em si. O contexto estava na cabeça das pessoas e não em lugar que o modelo alcançasse.
O que a Intento tornou acessível aos modelos?
Documentação nos repositórios e via MCP para o Confluence, padrões e ADRs nos repos, tarefas no JIRA e depois no Linear, logs de produção via MCP e, quando necessário, o histórico do Slack. O autor compara a lista ao que um desenvolvedor humano novo precisa ao entrar num projeto.
Onde está o gargalo agora?
Na leitura e na revisão. Agentes fazem a primeira passada, mas a leitura final ainda é humana. Como cada pessoa roda várias sessões de agente ao mesmo tempo, é essa revisão que está sob pressão.
Que resultado o teste com Rust trouxe?
Num pod de 100 MiB, o emulador em Rust sustentou cerca de 8.900 conexões abertas contra 3.400 do Python original e ficou ocioso em 1 MiB contra 33. O Go ficou 11% melhor que o Python, só após trocar net/http por fasthttp. Os números vêm de um ambiente local.
Fontes
- gonzoml.substack.comfonte original
- Categoria
- CEVIU Web Dev
- Publicado
- 05 de novembro de 2026
- Editoria
- CEVIU Web Dev

