Escrevi um parser de SQL 70x mais rápido quase sem olhar o código

Reescrever um parser de SQL não é algo que se faz por diversão. Normalmente exige especialistas, meses de trabalho e testes exaustivos. Mas em maio de 2026, uma engenheira do PostHog conseguiu fazer isso em dias usando apenas Claude Opus 4.7, rodando sessões paralelas com um ciclo fechado de feedback baseado em property-based testing (PBT). O novo parser, escrito em Rust, substituiu um gerado por ANTLR em C++ e ficou até 454 vezes mais rápido em produção.

O segredo não foi só o uso de IA. Foi a combinação com técnicas avançadas de teste: ela criou uma ferramenta para gerar automaticamente casos de teste a partir da gramática .g4 original, usou Hypothesis para encontrar divergências entre os parsers e até ativou agentes secundários só para 'pensar em casos malucos'. Tudo isso rodava em loop, com o PBT alimentando falhas, o Claude corrigindo e o sistema revalidando, quase sem intervenção humana.

Isso vai além de performance. Mostra que a manutenção de componentes críticos como parsers pode sair do domínio dos especialistas e virar algo acessível via IA + teste automatizado. ANTLR e outras ferramentas de geração podem começar a perder espaço para abordagens híbridas onde a IA escreve código otimizado sob medida, validado contra um oráculo legado. Também redefine o que é 'código escrito à mão', aqui, foi tudo gerado, mas com arquitetura clara, recursivo-descendente com Pratt para expressões, look-ahead controlado e backtracking localizado, típico de parsers de alto desempenho.

Para equipes que lidam com linguagens internas, transpiladores ou análise de código, o caminho está aberto: use um parser existente como oráculo, gere massa de teste com cobertura guiada e solte agentes de IA em loop até convergir. Pode soar radical, mas funcionou com milhões de queries reais em produção.