O que \u00e9 a Ada<\/b><\/h3>\n
Desde o in\u00edcio do ano, o time de engenharia n\u00e3o escreve mais c\u00f3digo \u00e0 m\u00e3o: descreve o que precisa, revisa e decide, e quem escreve o c\u00f3digo \u00e9 o Claude Code. A Ada \u00e9 um plugin do Claude Code, no marketplace privado da Alice, que distribui para o time um conjunto de fluxos de trabalho versionados. Todos os desenvolvedores instalam com um comando, rodam os mesmos comandos sobre as mesmas regras, e recebem atualiza\u00e7\u00f5es de forma centralizada.<\/p>\n
A Ada cobre o ciclo de desenvolvimento de ponta a ponta, onde uma feature passa por uma sequ\u00eancia de etapas bem definidas. H\u00e1 fluxos paralelos para investiga\u00e7\u00e3o de bugs com an\u00e1lise de causa raiz, revis\u00e3o de Pull Request e corre\u00e7\u00f5es pequenas que n\u00e3o justificam a cerim\u00f4nia completa.<\/p>\n
O que importa aqui \u00e9 menos em cada comando isolado e mais o fato de que todo o time roda os mesmos. Quando refinamos o fluxo de review, ele melhora para todo mundo na pr\u00f3xima atualiza\u00e7\u00e3o do plugin. Quando um padr\u00e3o de teste se firma, ele entra no \/execute<\/strong> e deixa de depender de quem est\u00e1 codando. \u00c9 isso que transforma um conjunto de prompts num produto: a melhoria fica centralizada e a distribui\u00e7\u00e3o acontece de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n A Ada organiza o trabalho em comandos. Cada um cobre uma etapa, e \/feature costura o caminho completo de ponta a ponta. Por baixo, os comandos acionam subagentes especialistas (mapeamento de m\u00f3dulo, revisores por dimens\u00e3o, detec\u00e7\u00e3o de squad), mas o dev interage s\u00f3 com os comandos abaixo.<\/p>\n \u00c9 mais dif\u00edcil decidir onde cada regra deve viver do que escolher o que automatizar. Uma instru\u00e7\u00e3o escrita no lugar errado ou vira ru\u00eddo (aparece em contextos onde n\u00e3o se aplica) ou vira lixo (ningu\u00e9m a encontra quando precisa).<\/p>\n A Ada resolve isso por meio de duas perguntas:<\/p>\n Essa separa\u00e7\u00e3o \u00e9 o que mant\u00e9m a Ada enxuta. O plugin carrega o que \u00e9 genuinamente transversal, como revisar um PR ou estruturar uma spec, e delega ao reposit\u00f3rio tudo que \u00e9 local \u00e0quele c\u00f3digo. Cada repo continua dono das suas pr\u00f3prias regras, e a Ada n\u00e3o tenta saber tudo sobre todos.<\/p>\n H\u00e1 uma consequ\u00eancia de design importante aqui: a Ada \u00e9 stack-aware. A Alice tem backend em Kotlin e v\u00e1rios frontends em Vue e React. O mesmo comando \/spec<\/strong> ou \/verify<\/strong> funciona nos dois mundos porque a Ada resolve a stack ativa a partir de um registro e aplica os comandos de verifica\u00e7\u00e3o certos pra cada uma. O dev n\u00e3o precisa saber qual mecanismo roda por baixo. Ele roda \/verify<\/strong> e a Ada sabe se chama o build do backend, frontend, mobile ou outras stacks.<\/p>\n Em vez de adotar um framework fechado, combinamos o que funcionava melhor de seis refer\u00eancias do mercado numa abordagem pr\u00f3pria, desenhada pro nosso contexto.<\/p>\n A Ada n\u00e3o tem uma squad dedicada. Ela \u00e9 constru\u00edda por um grupo transversal de staff engineers e engineering managers que n\u00e3o saem das pr\u00f3prias squads, e isso funcionou melhor do que concentrar tudo num time s\u00f3 pra isso. Quem desenha os fluxos \u00e9 quem sente a dor deles entregando produto todo dia.<\/p>\n A Ada captura fric\u00e7\u00e3o do pr\u00f3prio uso, com um feedback loop embutido<\/strong>. Quando um fluxo falha ou frustra, isso vira um registro estruturado via github issue que alimenta a pr\u00f3xima itera\u00e7\u00e3o do plugin. O produto melhora a partir de como ele \u00e9 usado de verdade.<\/p>\n Acompanhamos a ado\u00e7\u00e3o por tr\u00eas indicadores.<\/p>\n Chegar a 100% de uso de IA \u00e9 relativamente f\u00e1cil quando a ferramenta est\u00e1 dispon\u00edvel. Chegar a 90% de uso de um produto de plataforma, com fluxos versionados e compartilhados, \u00e9 o sinal de um ganho organizacional, que circula pelo time inteiro em vez de ficar concentrado em alguns devs.<\/p>\n Al\u00e9m disso, constru\u00edmos agentes que atuam diretamente no fluxo de pull requests e bug report. Um revisa cada PR automaticamente. O outro avalia se a mudan\u00e7a est\u00e1 apta a ir pro ar. Outro investiga e resolve bugs reportados.<\/p>\n Assim que um PR \u00e9 aberto, a Ada l\u00ea o c\u00f3digo inteiro e devolve uma revis\u00e3o estruturada em cerca de quatro minutos. Classifica a complexidade da mudan\u00e7a, sinaliza o que \u00e9 cr\u00edtico e sugere melhorias, com o c\u00f3digo pronto para corrigir em cada ponto. S\u00e3o recomenda\u00e7\u00f5es, e o autor decide o que aplicar. O ganho est\u00e1 em toda PR receber esse olhar, sempre. Hoje o auto review roda em 100% dos PRs de backend, frontend e mobile.<\/p>\n O auto-merge \u00e9 uma camada mais r\u00edgida, voltada para a seguran\u00e7a. Ele roda uma checklist de doze crit\u00e9rios antes de dizer se a PR pode ser mergeado: n\u00e3o ser rascunho, apontar pra main, n\u00e3o ter migra\u00e7\u00e3o de banco, mudan\u00e7as restritas a um \u00fanico dom\u00ednio, revis\u00e3o aprovada, autor \u00e9 codeowner, e assim por diante. O sinal verde s\u00f3 aparece quando todos passam e o PR \u00e9 mergeado. Estamos sendo bem conservadores nesse primeiro momento, a maioria das nossas mudan\u00e7as ainda pedem o olhar de uma pessoa antes do merge.<\/p>\n O bug-triage \u00e9 o primeiro a olhar um ticket de suporte. Ele l\u00ea o que foi reportado, identifica qual squad \u00e9 respons\u00e1vel e consulta a base de conhecimento daquela squad pra entender se aquilo j\u00e1 apareceu antes. No fim, classifica o ticket em uma de cinco categorias: bug conhecido, bug novo, d\u00favida, n\u00e3o pertinente ou inconclusivo. \u00c9 essa decis\u00e3o que define o que acontece a seguir. O resultado da triagem s\u00e3o dois coment\u00e1rios no pr\u00f3prio ticket: um t\u00e9cnico, escrito para a squad respons\u00e1vel, e outro em portugu\u00eas claro para a pessoa que reportou com a explica\u00e7\u00e3o que ela precisa. Se for um bug j\u00e1 conhecido, o usu\u00e1rio recebe o workaround na mesma hora. Se for algo que precisa de mais contexto, o agente pergunta. O ganho \u00e9 que o ticket deixa de esperar dias at\u00e9 algu\u00e9m de engenharia ter tempo de olhar \u2014 a primeira resposta sai em minutos.<\/p>\n O bug-solver entra s\u00f3 quando o bug-triage diz que \u00e9 um bug novo. A ideia \u00e9 simples: se o bug \u00e9 genu\u00edno, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio esperar um agente humano come\u00e7ar a investigar. Ele clona o reposit\u00f3rio certo, l\u00ea as conven\u00e7\u00f5es daquele c\u00f3digo e investiga a causa do bug vasculhando arquivos, procurando padr\u00f5es, montando uma hip\u00f3tese. Quando chega a uma conclus\u00e3o, prop\u00f5e a corre\u00e7\u00e3o em forma de pull request, com a explica\u00e7\u00e3o do que mudou e por qu\u00ea. Antes de o PR ir pro ar, passa pelo review autom\u00e1tico da Ada e por uma checagem de dados sens\u00edveis. S\u00f3 depois disso o PR aparece no GitHub, pronto para o squad revisar, testar e decidir o que fazer.<\/p>\n Ada como remote agent.<\/strong> Esses agentes rodam como remote agents: o pr\u00f3prio evento de abertura do PR dispara a Ada remotamente, sem ningu\u00e9m precisar iniciar nada. Alertas no Datadog e tickets de report de bugs no JIRA disparam os agentes de bug. Al\u00e9m de viver como plugin no terminal de cada dev, a Ada opera de forma aut\u00f4noma dentro do fluxo de c\u00f3digo, no momento exato em que o trabalho acontece. \u00c9 o tipo de automa\u00e7\u00e3o de IA em produ\u00e7\u00e3o que aumenta drasticamente a capacidade de entrega do time de engenharia da Alice.<\/p>\n Os n\u00fameros de ado\u00e7\u00e3o v\u00eam de tr\u00eas fontes: os commits e PRs no GitHub, incluindo os trailers que marcam quando o Claude Code ou a Ada participaram de cada mudan\u00e7a; e o volume por dev. Isso d\u00e1 uma leitura confi\u00e1vel, mas depende de coleta manual e de juntar as fontes a cada rodada.<\/p>\n O pr\u00f3ximo passo \u00e9 tornar essa medi\u00e7\u00e3o cont\u00ednua. Estamos construindo o ada-mcp, um servidor interno de Developer Experience que funciona como ponto \u00fanico de entrada para m\u00e9tricas geradas por qualquer coding agent. Ele cobre duas frentes:<\/p>\n Tem um detalhe que fecha o ciclo: o ada-mcp est\u00e1 sendo constru\u00eddo com a pr\u00f3pria Ada, passando por \/spec<\/strong>, \/plan<\/strong>, \/execute<\/strong>, \/verify<\/strong> e \/ship<\/strong>. Ada constr\u00f3i Ada.<\/p>\n Tratar IA como produto de engenharia significa assumir que o trabalho n\u00e3o acaba quando a ferramenta est\u00e1 dispon\u00edvel. Ele apenas come\u00e7a. As decis\u00f5es de onde cada regra mora, de quem constr\u00f3i, e de como medimos uso real s\u00e3o o que separa “ter IA” de “fazer engenharia com IA”. \u00c9 isso que a Ada \u00e9 pra Alice, e seguimos construindo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A Alice trata IA na engenharia como um produto que o time inteiro usa. 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<\/figure><\/p>\nCiclo de desenvolvimento de uma feature<\/h4>\n
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Gates opcionais, quando a feature ainda tem incerteza<\/strong><\/h4>\n
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Bugs e suporte<\/strong><\/h4>\n
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Review de PR<\/strong><\/h4>\n
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Atalho e apoio<\/strong><\/h4>\n
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Onde mora cada regra<\/h3>\n
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Como constru\u00edmos<\/h3>\n
Onde estamos<\/h3>\n
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Remote Agents<\/h3>\n
Auto Review<\/h4>\n
Auto-merge<\/h4>\n
Bug-triage<\/h4>\n
Bug-solver<\/h4>\n
Como medimos o uso<\/h3>\n
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O que isso significa<\/h3>\n