Antes de descobrir como trabalhar bem com ferramentas de IA para codificação, eu era aquele desenvolvedor que jogava um prompt vago e cruzava os dedos para que o resultado funcionasse. A consequência? Passei mais tempo corrigindo código gerado por IA do que escrevendo código de fato.

Hoje, a ferramenta se tornou uma verdadeira parceira de programação. Isso não aconteceu apenas porque a tecnologia evoluiu, mas porque aprendi a trabalhar com ela de forma estratégica, e não apenas “pedir e esperar”.

Se você quer ir além de resultados inconsistentes e realmente construir código útil com inteligência artificial, aqui estão as práticas que realmente funcionam.

1. Comece com o arquivo .claude: o centro do contexto

O segredo para obter bons resultados está em como você ensina a IA sobre o seu projeto.

O Claude Code lê informações de arquivos chamados CLAUDE.md em ordem hierárquica: primeiro os do diretório pessoal, depois o da raiz do projeto e, por fim, os de subpastas.

Esses arquivos funcionam como um verdadeiro “manual” de instruções para o projeto — e quanto mais específico você for, melhor será o resultado. Inclua informações como:

• Convenções de estilo (indentação, nomenclatura de variáveis)
• Padrões arquiteturais adotados
• Regras específicas do projeto
• Práticas que devem ser evitadas

Esse contexto ajuda a IA a entender o porquê das decisões, não apenas o o quê.

2. Planeje antes de codificar: pare de “pedir e esperar”

Muita gente usa IA como se fosse apenas um autocomplete avançado. Esse é um erro comum.

A mudança de mentalidade mais importante é: planejar antes de gerar código.

Quando você pede para a IA estruturar um plano antes de executar, ela consegue:

• Analisar a base de código existente
• Identificar dependências
• Mapear impactos de mudanças
• Organizar a lógica da solução

Esse processo reduz erros e aumenta a qualidade técnica da entrega.

3. Use níveis de raciocínio de forma estratégica

Nem todo problema exige o mesmo nível de profundidade.

Você pode orientar a IA a “pensar” com diferentes níveis de complexidade:

• think — tarefas simples
• think hard — problemas moderados
• think harder — desafios complexos
• ultrathink — situações críticas ou altamente técnicas

Escolher o nível adequado ajuda a equilibrar qualidade, profundidade e eficiência.

4. Ensine a IA a fazer perguntas

Uma das práticas mais eficazes é pedir que a IA faça perguntas antes de começar a planejar ou codificar.

Ao invés de simplesmente dar uma instrução, experimente algo como:

“Antes de planejar a solução, faça perguntas para esclarecer requisitos.”

Isso reduz suposições incorretas e evita retrabalho.

Quando a IA entende melhor o contexto, o resultado final tende a ser muito mais alinhado com o objetivo real.

5. Transforme planos em arquivos persistentes

Não deixe decisões importantes apenas na conversa.

Crie arquivos dentro do projeto para registrar informações estratégicas:

• plan.md — planejamento principal
• architecture.md — visão arquitetural
• todo.md — lista de tarefas
• decisions.md — registro de decisões técnicas

Esses documentos funcionam como memória estruturada do projeto, melhorando a continuidade e a consistência ao longo do tempo.

6. Trate a IA como colaboradora, não como executora

A principal mudança não é técnica — é mental.

Quando você passa a tratar a IA como uma colaboradora, o fluxo muda:

• Revise planos antes da execução
• Divida tarefas complexas em etapas menores
• Valide resultados intermediários
• Interrompa e ajuste quando necessário

Esse modelo de colaboração ativa gera entregas mais confiáveis e reduz significativamente o retrabalho.

7. Estruture prompts como briefing estratégico (não como pedido solto)

Se você trabalha com publicidade, já sabe: briefing mal feito gera campanha ruim.

Com IA é a mesma lógica.

Em vez de escrever:

“Crie uma API para cadastro de usuários.”

Experimente algo mais estratégico:

• Contexto do projeto
• Stack tecnológica
• Requisitos funcionais
• Restrições técnicas
• Padrões já adotados
• Critérios de validação

Exemplo mais eficaz:

“Estou usando Node.js com TypeScript. O projeto segue arquitetura limpa. Preciso de uma API REST para cadastro de usuários com validação via Zod, persistência em PostgreSQL e autenticação JWT. Antes de escrever o código, elabore um plano técnico.”

Percebe a diferença?

Quanto mais próximo de um briefing técnico estruturado, melhores serão as respostas.

8. Divida problemas complexos em microetapas

Um erro comum ao usar IA para programação é pedir soluções gigantescas de uma vez.

Projetos complexos funcionam melhor quando divididos em:

• Definição de escopo
• Planejamento técnico
• Implementação de camada por camada
• Validação
• Refatoração

Essa abordagem reduz:

• Código inconsistente
• Dependências mal resolvidas
• Acúmulo de erros estruturais

É a mesma lógica de um funil de conversão no marketing: cada etapa tem sua função e precisa ser validada antes da próxima.

9. Sempre peça revisão e análise crítica

Não trate o primeiro código gerado como versão final.

Peça para a IA revisar o próprio trabalho:

• “Revise esse código buscando vulnerabilidades.”
• “Identifique possíveis problemas de performance.”
• “Sugira melhorias seguindo princípios SOLID.”
• “Avalie riscos de escalabilidade.”

Essa prática transforma a ferramenta em:

• Desenvolvedor
• Revisor
• Arquiteto

Tudo no mesmo fluxo.

10. Use IA como ferramenta de aprendizado contínuo

Outro benefício pouco explorado é usar a IA para aprender arquitetura e boas práticas.

Você pode pedir:

• Explicação detalhada de decisões técnicas
• Comparação entre abordagens
• Análise de trade-offs
• Simulações de cenários

Exemplo:

“Explique por que essa abordagem é melhor que usar um service monolítico.”

Isso acelera o crescimento técnico e fortalece sua capacidade de tomar decisões estratégicas.

11. Aplicações além da programação: impacto em marketing e tecnologia

Se você atua com publicidade, produto digital ou tecnologia, essas práticas vão além do código.

Elas podem ser aplicadas para:

• Planejamento de campanhas
• Estruturação de landing pages
• Criação de fluxos de automação
• Modelagem de funis de vendas
• Análise de dados
• Estruturação de conteúdo SEO

O conceito central é o mesmo:

Quanto mais contexto e estratégia você fornece, melhor a IA performa.

Isso vale para desenvolvimento, mídia paga, copywriting e análise de dados.

O verdadeiro segredo: IA não substitui estratégia

O maior erro ao usar ferramentas de IA é tratá-las como substitutas de pensamento.

Elas amplificam decisões — não criam direção estratégica sozinhas.

Se a estratégia for fraca, o resultado será fraco.
Se o contexto for superficial, o código será superficial.

Mas quando combinadas com:

• Planejamento claro
• Documentação estruturada
• Revisão constante
• Mentalidade colaborativa

A IA deixa de ser uma aposta e passa a ser uma vantagem competitiva real.

Conclusão Final: IA como diferencial competitivo no desenvolvimento moderno

Dominar ferramentas como Claude Code não é sobre aprender comandos específicos.

É sobre:

• Criar contexto estruturado
• Pensar antes de executar
• Documentar decisões
• Trabalhar em colaboração contínua

Quem aprende a operar dessa forma ganha:

• Mais produtividade
• Menos retrabalho
• Melhor qualidade técnica
• Decisões mais conscientes

Em um cenário onde inteligência artificial está cada vez mais presente na publicidade, no marketing digital e no desenvolvimento de produtos, saber utilizá-la estrategicamente é o que separa profissionais comuns de profissionais preparados para o futuro.