AI coding com processo, não com sorte
Aprenda a transformar prompts soltos em ciclos de trabalho para agentes de IA: com gatilho, prova, memória, limite e parada.
Atualize meu README.
Você pede uma coisa. A IA responde. Você testa. Algo quebra. Você cola o erro de volta. Depois de algumas rodadas, você já nem sabe se está construindo o produto ou gerenciando retrabalho.
Um loop transforma repetição em processo: quando começa, o que repete, como prova, o que lembra, quanto pode gastar e quando deve parar.
A escada do AI coding
Uma instrução única. Rápido, mas fraco para trabalho com várias tentativas.
Preferência persistente em AGENTS.md, regras do Cursor ou CLAUDE.md.
Tarefa reutilizável. Se você faz mais de uma vez, pode virar skill.
Tarefa disparada por horário, evento, PR, release ou rotina.
Automation com repetição, prova, memória, limite e parada.
Vários agentes com worktrees, revisão e cuidado especial com merge.
Primeiro loop em 10 minutos
Preencha três campos e gere uma versão pronta para colar no seu agente. Tudo roda localmente no navegador.
Anatomia
Quando o agente começa.
O que ele repete.
Como prova que funcionou.
O que lembra entre tentativas.
Quando termina ou desiste honestamente.
Limite de tempo, custo ou iterações.
Biblioteca
Crie o seu
[LOOP: NOME]
TRIGGER: Quando este loop deve começar?
ACTION: O que o agente deve repetir?
PROOF: Como ele prova que deu certo?
MEMORY: O que deve guardar entre tentativas?
STOPPING CONDITION: Quando deve parar?
BUDGET: Qual limite de tempo, custo ou iterações?
ESCALATION: Quando deve chamar um humano?
HANDOFF: O que deve entregar no final?FAQ
Não. Loop substitui repetição manual mal especificada. Julgamento, critério, revisão e responsabilidade continuam humanos.
Sim, se começar com loops seguros: Fresh-clone, Docs sweep, Ticket-to-PR-ready e Quality streak simples.
Não necessariamente. Você precisa de uma ferramenta com agente capaz de editar arquivos, rodar comandos e ler resultados.
Não. Eles ajudam em paralelismo e isolamento. Local é mais rápido e dá mais controle. Para vários agentes, use worktrees ou ambientes isolados.
Prova fraca, falta de limite, escopo aberto demais, ambiente mal configurado, dados sensíveis em logs e agentes mexendo nos mesmos arquivos sem isolamento.