IA acelera o desenvolvimento. Boas decisões de engenharia sustentam a entrega.

Recentemente, participei da construção de uma funcionalidade Front-end e tive a oportunidade de aplicar algumas práticas que considero fundamentais para equilibrar velocidade, qualidade e previsibilidade.

Mais do que falar sobre o que foi entregue, quero compartilhar um pouco de como essa entrega foi construída.

1. Arquitetura e isolamento com Nx

• Organizamos a funcionalidade em um pacote isolado dentro do monorepo, utilizando Nx para apoiar a estruturação e a gestão das dependências.
• Essa abordagem favoreceu a separação de responsabilidades e facilitou a evolução da solução dentro de um ecossistema maior.

2. Ambiente de homologação por branch

• Cada feature branch contava com um ambiente próprio de publicação, permitindo homologar a funcionalidade de forma independente antes da integração.
• Isso possibilitou validações incrementais, feedback antecipado e maior segurança durante o desenvolvimento.

3. IA como primeira camada de Code Review

• Incorporamos a inteligência artificial ao fluxo inicial de revisão de código, ajudando a identificar possíveis inconsistências, melhorias e pontos de atenção mais rapidamente.
• A IA atuou como apoio para acelerar as validações, sem substituir a análise crítica e a responsabilidade dos desenvolvedores.

4. Gestão de dados com TanStack Query (React Query)

• Utilizamos React Query para gerenciar o estado dos dados recebidos da API, evitando a criação de Contexts desnecessários para compartilhar informações entre componentes.
• Configuramos a atualização dos dados ao acessar novamente determinadas abas, buscando informações recentes sem abrir mão das estratégias de cache.
• A combinação de cache e revalidação permitiu preservar informações previamente carregadas enquanto novas consultas eram realizadas, equilibrando consistência dos dados e experiência do usuário.

5. Entregas incrementais e validação contínua

• Estruturamos o desenvolvimento em etapas menores, permitindo validar comportamentos e ajustar a implementação ao longo do processo.
• Com ambientes independentes e revisões antecipadas, conseguimos manter um ciclo de feedback mais próximo da implementação.

O principal aprendizado?

Velocidade não vem apenas de escrever código mais rápido. Vem de reduzir incertezas durante o desenvolvimento.

IA, arquitetura modular, estratégias de cache e ambientes independentes são ferramentas para atingir esse objetivo.

No fim, o papel da engenharia continua sendo tomar boas decisões, compreender os trade-offs e construir soluções que possam evoluir com segurança.