ai-first-engineering
Ajuda equipes a usar IA para criar código. Define como os agentes de IA trabalham junto com humanos, garantindo que o código gerado seja de alta qualidade.
O que ela faz
Este guia ajuda equipes a organizar o trabalho quando a inteligência artificial (IA) escreve a maior parte do código. Ele foca em como planejar, revisar e testar o código gerado pela IA para garantir que tudo funcione bem.
Quando usar
- ✓Ao definir como sua equipe vai trabalhar com código gerado por IA.
- ✓Ao criar regras para revisar o código que a IA escreveu.
- ✓Ao decidir quem é responsável por qual parte do código feito por IA.
Exemplo do que pedir para a IA
“Como podemos organizar nosso time para que a IA nos ajude a escrever código de forma eficiente e segura?”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Ele sugere que o planejamento detalhado e os testes são mais importantes do que a velocidade de escrita. Também pede que as arquiteturas de software sejam claras e fáceis para a IA entender, com testes que verificam se tudo está funcionando como esperado.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add affaan-m/ECC --skill ai-first-engineeringOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/pi/core/skills/ai-first-engineering/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
AI-First Engineering
Use this skill when designing process, reviews, and architecture for teams shipping with AI-assisted code generation.
Process Shifts
- Planning quality matters more than typing speed.
- Eval coverage matters more than anecdotal confidence.
- Review focus shifts from syntax to system behavior.
Architecture Requirements
Prefer architectures that are agent-friendly:
- explicit boundaries
- stable contracts
- typed interfaces
- deterministic tests
Avoid implicit behavior spread across hidden conventions.
Code Review in AI-First Teams
Review for:
- behavior regressions
- security assumptions
- data integrity
- failure handling
- rollout safety
Minimize time spent on style issues already covered by automation.
Hiring and Evaluation Signals
Strong AI-first engineers:
- decompose ambiguous work cleanly
- define measurable acceptance criteria
- produce high-signal prompts and evals
- enforce risk controls under delivery pressure
Testing Standard
Raise testing bar for generated code:
- required regression coverage for touched domains
- explicit edge-case assertions
- integration checks for interface boundaries
Perguntas frequentes
Por que o planejamento é mais importante agora?
Com a IA escrevendo código, o mais importante é dar as instruções certas e garantir que o resultado final seja o esperado, o que vem de um bom planejamento.
O que devo focar na revisão do código feito por IA?
Concentre-se em garantir que o código se comporta como deveria, que é seguro, que lida bem com erros e que não vai causar problemas ao ser lançado. Deixe que ferramentas automáticas cuidem de coisas como formatação.
Que tipo de código a IA deve evitar gerar?
Evite códigos com comportamentos escondidos ou regras que não estão claras. Prefira códigos com partes bem definidas, que funcionam de forma previsível e têm testes claros.
Detalhes
Descrição original do autor
Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.
repo: affaan-m/ECC
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 280 mil
- Posição no ranking
- #9
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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