22 de out. de 2025·8 min
Como Não‑Engenheiros Entregam Produtos Reais Programando em Par com LLMs
Guia prático para não‑engenheiros entregarem produtos reais pareando com LLMs: fluxos, prompts, testes e hábitos de liberação segura.
Guia prático para não‑engenheiros entregarem produtos reais pareando com LLMs: fluxos, prompts, testes e hábitos de liberação segura.
“Programar em par com um LLM” é trabalhar como você faria com um colega útil: você descreve o objetivo, o modelo propõe uma abordagem e rascunha código, e você revisa, executa e orienta. Você continua sendo quem toma as decisões de produto; o LLM é o digitador rápido, o explicador e o segundo par de olhos.
Para esse fluxo, entregar não é “eu construí algo no meu laptop.” Entregar significa:
Isso pode ser uma ferramenta interna que seu time de operações usa semanalmente, um piloto pago para 10 clientes, ou um MVP que coleta inscrições e prova demanda.
Pense no LLM como seu parceiro para rascunhar e aprender:
Seu trabalho é o cheque de realidade do produto:
LLMs podem te levar de zero a um rascunho funcional rapidamente, mas ainda cometem erros: APIs desatualizadas, passos faltantes, suposições confiantes porém erradas. A vitória não é código perfeito na primeira tentativa — é um loop mais curto em que você pode perguntar “por que isso falhou?” e obter um próximo passo útil.
Esse estilo funciona especialmente bem para fundadores, operadores, designers e PMs que sabem descrever fluxos claramente e estão dispostos a testar e iterar. Se você consegue escrever uma declaração nítida do problema e verificar resultados, você pode entregar software real com um LLM como seu par.
Se quiser que esse fluxo pareça mais “parceiro” e menos “malabarismo de ferramentas”, usar um ambiente dedicado de construção por chat ajuda. Por exemplo, o Koder.ai foi pensado para construção guiada por chat (com modo de planejamento, snapshots e rollback), que se encaixa bem no loop que você usará ao longo deste guia.
A forma mais rápida de travar uma construção assistida por IA é começar com uma ambição vaga (“um CRM melhor”) em vez de um problema finalizável. Programar em par com um LLM funciona melhor quando o alvo é estreito, testável e ligado a uma pessoa real que vai usá‑lo.
Escolha um usuário principal e um trabalho que ele quer realizar. Se você não consegue nomear o usuário, você continuará mudando de ideia — e o modelo vai gerar código felizmente para cada nova direção.
Um bom problema soa como:
Use uma sentença única de “definição de pronto” que você possa verificar:
Para [quem], construir [o quê] para que [resultado] até [quando], porque [por que importa].
Exemplo:
“Para designers freelancers, construir uma pequena ferramenta web que gera um PDF de fatura a partir de 6 campos, para que possam enviar uma cobrança em menos de 3 minutos esta semana, porque atrasos prejudicam o fluxo de caixa.”
Seu MVP não é “versão 1.” É a menor fatia que responde: Alguém vai se importar?
Mantenha intencionalmente simples:
Se o modelo sugerir recursos extras, pergunte: “Isso aumenta a prova de valor ou só aumenta o volume de código?”
Restrições previnem aumento de escopo acidental e escolhas arriscadas mais tarde:
Com essas peças, você está pronto para transformar o problema em requisitos que o LLM pode executar.
Se você consegue explicar sua ideia para um amigo, consegue escrever requisitos. O truque é capturar o que deve acontecer (e para quem) sem pular direto para soluções. Requisitos claros tornam o LLM mais rápido, preciso e fácil de corrigir.
Escreva 5–10 sentenças curtas “Como um… eu quero… para que…”. Mantenha simples.
Se uma story precisa de “e também…”, divida em duas. Cada story deve ser testável por um não-engenheiro.
Isso vira o documento que você cola nos prompts.
Inclua:
Você não precisa de habilidades de design. Liste telas e o que cada uma contém:
Um fluxo raso remove ambiguidade: o modelo pode construir as rotas, componentes e dados corretos.
Escreva uma definição de pronto para a v1, como: “Um novo usuário pode se inscrever, salvar itens, ver sua lista e compartilhá‑la; erros mostram mensagens claras; os dados persistem após refresh.”
Depois mantenha um backlog curto (5–8 itens) para iteração, cada um ligado a uma user story e um simples critério de aceitação.
Sua primeira stack não é uma decisão para sempre. É rodinha de treino que ajuda você a terminar uma coisa útil. O objetivo é minimizar escolhas para que você gaste atenção no produto.
Escolha com base no que você está construindo, não no que soa impressionante:
Se estiver em dúvida, escolha por padrão um pequeno app web. É o mais fácil de compartilhar e testar com outros.
Escolha ferramentas com muitos exemplos, defaults previsíveis e comunidades ativas. “Estável” significa:
Isso importa porque seu par LLM terá visto mais padrões reais e erros em stacks populares, reduzindo becos sem saída.
Se não quiser montar uma stack, uma opção é usar uma plataforma que a padronize para você. O Koder.ai, por exemplo, padroniza uma configuração pragmática (React front-end, Go back-end, PostgreSQL para dados e Flutter para mobile), o que pode reduzir fadiga de decisão para não-engenheiros.
Antes de escrever código, responda: Quem precisa rodar isso, e como?
Essa escolha afeta tudo, de autenticação ao acesso a arquivos.
Anote:
Mesmo uma nota simples como “armazenar tarefas em um banco; sem dados pessoais; acesso apenas admin” evita retrabalho doloroso depois.
LLMs funcionam melhor quando você os trata menos como máquina de códigos e mais como um colaborador que precisa de briefing, limites e feedback. O objetivo é consistência: o mesmo estilo de prompt sempre, assim você prevê melhor o retorno.
Use uma estrutura simples que você possa copiar/colar:
Exemplo:
Context: We’re building a simple invoice tracker web app. Current files: /server.js, /db.js, /ui.
Goal: Add an “Export CSV” button on the invoices list.
Inputs: Fields to include: id, client, amount, status, createdAt.
Constraints: Keep existing endpoints working. No new libraries. Output must be a downloadable CSV.
Antes de pedir implementação, solicite: “Proponha um plano passo a passo e liste os arquivos que você vai alterar.” Isso pega mal‑entendidos cedo e te dá uma checklist para seguir.
Se você usa um ambiente que suporta, peça ao modelo para ficar em “modo planejamento” até você aprovar os passos. (O Koder.ai suporta explicitamente um modo de planejamento, útil quando você quer evitar refactors surpresa.)
Em vez de “reescrever toda a feature”, tente “mudar apenas /ui/InvoicesList para adicionar um botão e ligá‑lo ao endpoint existente.” Pedidos menores reduzem quebras acidentais e facilitam a revisão.
Após cada mudança, peça: “Explique o que você mudou e por quê, além do que devo verificar manualmente.” Isso transforma o modelo em um colega que narra decisões.
Tenha uma nota correndo (num doc ou em /PROJECT_MEMORY.md) com decisões, comandos que você rodou e um mapa rápido de arquivos. Cole isso nos prompts quando o modelo parecer confuso — restaura o contexto compartilhado rápido.
A forma mais rápida de construir com um LLM é parar de tratá‑lo como “gere meu app inteiro” e usá‑lo como um colega dentro de um loop apertado. Você faz uma pequena coisa, checa se funciona e segue.
Escolha uma fatia que você consiga terminar em 10–30 minutos: uma tela, um recurso ou um conserto. Escreva a meta e o que significa “pronto”.
Exemplo: “Adicionar um formulário ‘Criar Projeto’. Pronto quando eu puder submeter, ver uma mensagem de sucesso e o novo projeto aparecer na lista após refresh.”
Peça ao modelo para te guiar passo a passo, incluindo comandos exatos de terminal e edições de arquivos. Diga seu ambiente (SO, editor, linguagem) e peça código legível.
Prompt útil: “Explique cada mudança em linguagem simples, adicione comentários onde a lógica não é óbvia e mantenha funções pequenas para eu acompanhar.”
Se você estiver em uma ferramenta tudo-em-um como Koder.ai, pode manter esse loop dentro de um workspace: chat para mudanças, hospedagem/deploy embutido para compartilhar e exportação do código quando quiser migrar para seu próprio repositório ou pipeline.
Execute o app imediatamente após a mudança. Se houver erro, cole a saída completa no chat do modelo e peça a menor correção que te desbloqueie.
Faça uma checagem manual rápida ligada à sua definição de pronto. Então trave com uma checklist simples:
Repita o loop. Passos minúsculos e verificados vencem saltos grandes e misteriosos — especialmente quando você ainda está aprendendo a base de código.
Depurar é onde a maioria dos não‑engenheiros trava — não porque seja “técnico demais”, mas porque o feedback é barulhento. Seu trabalho é transformar esse ruído em uma pergunta clara que o LLM possa responder.
Quando algo quebra, resista ao impulso de parafrasear. Cole a mensagem de erro exata e as poucas linhas acima dela. Adicione o que você esperava que acontecesse (o “deveria”) e o que aconteceu de fato (o “aconteceu”). Esse contraste é muitas vezes a peça que falta.
Se o problema estiver no navegador, inclua:
Se for app de linha de comando, inclua:
Uma estrutura simples de prompt que funciona:
Ordenar por probabilidade importa. Evita o modelo listar dez possibilidades e te mandar por vários coelhos.
Depuração se repete. Escreva (num docs ou /docs/troubleshooting.md):
Da próxima vez que a mesma classe de problema aparecer — porta errada, dependência ausente, variável de ambiente mal nomeada — você resolve em minutos.
Você não precisa “aprender programação”, mas precisa de um modelo mental pequeno:
Trate cada bug como uma investigação curta — com evidências, hipóteses e um teste rápido. O LLM acelera o processo, mas você ainda o direciona.
Você não precisa ser um engenheiro de QA para pegar a maioria dos problemas que matam produto. Precisa de uma forma repetível de checar que seu app ainda faz o que prometeu — especialmente depois que você (ou o modelo) mudou código.
Pegue seus requisitos escritos e peça ao modelo para transformá‑los em alguns casos de teste. Mantenha concretos e observáveis.
Prompt exemplo:
“Aqui estão meus requisitos. Produza 10 casos de teste: 6 fluxos normais, 2 edge cases e 2 casos de falha. Para cada um, inclua passos e resultado esperado.”
Prefira testes como: “Ao fazer upload de um .csv com 200 linhas, o app mostra mensagem de sucesso e importa 200 itens”, não “importação CSV funciona.”
Testes automatizados valem quando são fáceis de adicionar (e rápidos de rodar). Peça ao LLM para adicionar testes em funções puras, validação de entrada e endpoints críticos de API. Para o resto — UI, copy, layout — use checklist.
Boa regra: automatize o que falha silenciosamente; checklist o que falha visivelmente.
Escreva um script manual curto que prove o valor central em 2–5 minutos. Isso é o que você roda sempre antes de compartilhar uma build.
Exemplo de estrutura:
Não testar só caminhos felizes. Peça ao modelo revisar seus fluxos e sugerir onde as coisas quebram:
Use uma lista simples (app de notas serve) com:
Cole isso na sua thread de pair-programming e pergunte: “Diagnosticar causa provável, propor correção e adicionar teste de regressão ou item de checklist para evitar retorno.”
Programar em par com um LLM acelera, mas facilita vazar algo que você não queria compartilhar. Há hábitos simples que protegem você, seus usuários e seu futuro — sem transformar seu projeto numa auditoria de conformidade.
Trate o chat do LLM como um lugar público. Nunca cole chaves de API, senhas, tokens privados, strings de conexão de banco ou qualquer coisa que você não postaria numa screenshot.
Se o modelo precisa saber onde uma chave vai, compartilhe um placeholder como YOUR_API_KEY_HERE e peça para ele te mostrar como ligar isso de forma segura.
Ao debugar com exemplos reais, retire qualquer coisa que identifique uma pessoa ou empresa: nomes, emails, telefones, endereços, IDs de pedido, IPs e notas em texto livre.
Uma boa regra: compartilhe só a forma dos dados (campos e tipos) e uma pequena amostra falsa. Se tiver dúvida, assuma que é sensível.
Mesmo em protótipos, mantenha segredos fora do código e do repositório. Coloque‑os em variáveis de ambiente localmente, e use o armazenamento de segredos da plataforma para staging/produção.
Se começar a coletar várias chaves (pagamentos, email, analytics), considere um gerenciador de segredos cedo — evita espalhamento de chaves por cópia/cola.
Segurança não é só contra atacantes; também evita que algo quebre por acidente.
Peça ao LLM para te ajudar a implementar isso sem compartilhar segredos. Ex.: “Adicione validação de request e rate limiting a este endpoint; assuma que segredos estão em env vars.”
Crie um DATA_HANDLING.md pequeno (ou seção no README) que responda:
Essa página guia decisões futuras e facilita explicar seu app a usuários, colegas ou conselheiros.
Um protótipo que funciona no seu laptop é um marco — mas não é um “produto” até que outras pessoas possam usá‑lo de forma confiável. A boa notícia: você não precisa de um DevOps complicado para lançar algo real. Precisa de um caminho de deploy simples, uma checklist curta e uma forma de notar problemas rápido.
Escolha uma opção que você consiga explicar a um colega em duas frases:
Se estiver em dúvida, peça ao seu par LLM para recomendar uma abordagem com base na sua stack e restrições, e gerar um script passo a passo de deploy.
Se preferir pular o trabalho de deploy no início, considere uma plataforma que integre hosting e deploy ao mesmo fluxo de construção. O Koder.ai suporta deploy/hospedagem, domínios customizados e exportação de código — útil quando quer compartilhar um link funcionando rápido, mas mantendo a opção de “migrar” para sua infra depois.
Antes de lançar, execute uma checklist que previna erros comuns:
Regra simples: se você não consegue descrever o rollback em 30 segundos, o processo de release não está pronto.
Dica: priorize rollback como hábito. Snapshots + rollback (como em Koder.ai) tornam mais fácil psicologicamente lançar mais frequentemente porque você sabe que pode recuperar rápido.
Você não precisa de dashboards sofisticados para ser responsável.
Monitoramento transforma “um usuário disse que quebrou” em “vemos o erro exato e quando começou.”
Convide um grupo beta pequeno (5–20 pessoas) que representam seu usuário-alvo. Dê a elas uma tarefa para completar e colete feedback como:
Mantenha o feedback focado em resultados, não em lista de desejos.
Se você está transformando um protótipo em algo pago, faça o plano de lançamento parte do plano de produto (cobrança, suporte e expectativas). Quando estiver pronto, veja opções em /pricing.
Se você construiu no Koder.ai, há planos free, pro, business e enterprise — comece pequeno e escale só quando precisar de mais capacidade, colaboração ou governança.
Lançar uma vez é empolgante. Lançar de novo (e melhorar a cada vez) é o que torna um produto real. A diferença entre “projeto de fim de semana” e “produto” é um loop de feedback intencional.
Colete opiniões, mas meça alguns sinais que liguem diretamente ao valor:
Diga ao LLM qual métrica você está otimizando neste ciclo. Ele vai ajudar a priorizar mudanças que melhorem resultados, não só cosmética.
Ciclos curtos reduzem risco. Um ritmo semanal pode ser simples:
Peça ao modelo para transformar feedback bruto em backlog executável:
“Aqui estão 20 notas de usuários. Agrupe, identifique as 5 temáticas principais e proponha 8 tarefas ordenadas por impacto vs esforço. Inclua critérios de aceitação.”
Mesmo um “O que há de novo” leve constrói confiança. Também evita repetir erros (“já tentamos isso”). Mantenha entradas voltadas ao usuário (“Export agora suporta CSV”) e link para correções quando relevante.
Se você vê reclamações repetidas sobre lentidão, onboarding confuso, crashes ou resultados errados, pare de adicionar recursos. Faça um “sprint de fundamentos” focado em confiabilidade, clareza e desempenho. Produtos não fracassam por falta da feature #37 — fracassam quando o básico não funciona de forma consistente.
LLMs aceleram padrões conhecidos (telas CRUD, APIs simples, ajustes de UI), mas ainda têm limites. O modo de falha mais comum é saída confiante porém errada — código que parece plausível mas esconde bugs de borda, lacunas de segurança ou lógica sutil.
Bugs escondidos: off-by-one, condições de corrida e problemas de estado que aparecem após alguns cliques ou em redes lentas.
Informação desatualizada: APIs, versões de bibliotecas e boas práticas mudam; o modelo pode sugerir sintaxe antiga ou pacotes depreciados.
Excesso de confiança: pode “concordar” que algo funciona sem realmente validar. Trate afirmações como hipóteses até você rodar e verificar.
Se vir isto, desacelere e simplifique antes de adicionar recursos:
Peça ajuda cedo para:
Você decide: o que construir, o que significa “pronto” e quais riscos são aceitáveis. O modelo acelera execução, mas não assume responsabilidade.
Um hábito prático: mantenha seu trabalho portátil. Seja num repositório tradicional ou numa plataforma como Koder.ai, assegure que pode exportar o código fonte e reproduzir o build. Essa única restrição te protege de vendor lock‑in e facilita chamar ajuda de engenharia quando necessário.
Se quiser um próximo passo prático, comece em /blog/getting-started e volte a esta checklist sempre que seu build parecer maior do que sua confiança.
É um fluxo em que você permanece responsável pelas decisões de produto e pela verificação, enquanto o LLM ajuda a rascunhar código, explicar conceitos, propor opções e sugerir testes.
Você descreve o objetivo e as restrições; ele propõe uma implementação; você executa, verifica o que aconteceu e orienta o próximo passo.
Neste contexto, “entregar” significa:
Se só funciona no seu laptop e não pode ser reproduzido de forma confiável, ainda não foi entregue.
O LLM é ótimo para rascunhar e acelerar:
É um colaborador rápido, não a autoridade final.
Trate a saída como uma hipótese até você executá-la. Modos comuns de falha incluem:
A vantagem é um loop mais curto: pergunte por que falhou, forneça evidências e itere.
Escolha um problema estreito, testável e vinculado a um usuário real. Padrões úteis:
Se você não consegue dizer para quem é e como saber que funcionou, você vai divagar.
Use uma sentença única verificável:
Para [quem], construir [o quê] , .
O MVP é o menor fluxo ponta a ponta que prova valor, não “versão 1”. Mantenha-o propositalmente simples:
Quando o modelo sugerir recursos extras, pergunte: “Isso aumenta a prova de valor ou só aumenta o volume de código?”
Use uma estrutura de prompt repetível:
Peça sempre um plano primeiro: “Proponha mudanças passo a passo e liste os arquivos que vai modificar.”
Siga um loop enxuto:
Passos pequenos e verificados reduzem quebras acidentais e facilitam o debug.
Regras básicas:
YOUR_API_KEY_HERESe você for lidar com autenticação, pagamentos ou dados pessoais, considere trazer um engenheiro mais cedo do que imagina.
Depois converta isso em critérios de aceitação (o que você pode clicar/ver/produzir) para confirmar que está realmente pronto.