Método 2026

Spec-Driven AI Coding

Escreva a spec uma vez. O agente executa, te entrega um diff, fecha o ticket. Prompts pontuais são coisa do ano passado.

AgentsRoom conecta um agente Claude Code, Codex ou Gemini a cada ticket do seu backlog Kanban. A spec se torna a unidade de trabalho.

O que é spec-driven AI coding?

Uma spec é um ticket bem escrito: um objetivo, restrições, critérios de aceitação. Spec-driven AI coding entrega esse ticket para um agente IA que codifica, testa e entrega uma PR. Você para de escrever prompts na hora. Você escreve uma spec que um humano ou um agente pode executar, e então a entrega ao agente.

O contraste com o vibe-coding: vibe-coding é conversacional, você dirige o agente em tempo real. Spec-driven coding é assíncrono disciplinado. Você escreve, lança, volta quando está pronto. Com um agente, é disciplina limpa. Com dez agentes em paralelo, é a única forma de manter a cabeça acima da água.

Uma boa spec economiza dez prompts.

Regra de ouro

Os 4 pilares de um loop spec-driven

Sem essas quatro etapas, você está fazendo prompt-driven coding disfarçado. Com elas, você industrializa.

1

Spec legível

Um ticket curto com contexto, objetivo, restrições, critérios de aceitação. Não um romance. Não um memorando vago. O formato que um novo dev humano leria sem precisar perguntar.

2

Tarefa isolada

Uma spec, uma branch, um agente. Não duas specs no mesmo agente. Não um agente tocando três áreas do código de uma vez. O escopo limpo vem do backlog, não do chat.

3

Agente autônomo

O agente lê a spec, planeja, codifica, roda os testes, abre a PR. Você só intervém quando algo bloqueia. Sem babysitting. Push notifications quando termina ou quando precisa de você.

4

Review humano

Você lê o diff isolado por agente, não um amontoado emaranhado. Você aceita, ajusta, faz o merge. A spec fecha o ticket. O loop recomeça.

Por que AgentsRoom encaixa em spec-driven coding

Backlog, ticket e agente vivem no mesmo app. Isso é raro.

Backlog Kanban nativo

Arraste e solte um ticket numa coluna, um agente o pega. Sem precisar de Jira ou Linear para começar: o backlog do AgentsRoom basta, e ele é versionado no seu repo.

Backlog público opcional

Você pode expor seu backlog para clientes via URL. Eles enviam specs pela extensão Chrome. Você triagia, lança o agente. Desenvolvimento client-driven sem pipeline customizado.

Multi-provider por ticket

Um ticket no Claude Code, o próximo no Codex, outro no Gemini CLI. Você escolhe o modelo que combina com a spec. Todos coexistem no mesmo dashboard.

Review por agente

O diff de cada agente é isolado. Você lê o que um agente fez, não uma mistura de cinco sessões. A spec só fecha o ticket se o review passar.

Spec-driven AI coding FAQ

Como isso é diferente de prompt engineering?+
Prompt engineering otimiza uma mensagem enviada a um LLM. Uma spec vive fora do chat: é um ticket com objetivo, restrições e critérios de aceitação. Você pode armazená-la, versioná-la, entregá-la a um humano ou um agente. Prompts são efêmeros. Specs são ativos.
Preciso de uma ferramenta externa de ticketing (Jira, Linear)?+
Não. O backlog Kanban do AgentsRoom é embutido e armazenado no seu repo. Se você já usa Jira ou Linear, pode conectar um MCP e deixar o agente ler tickets de lá. Para começar, o backlog nativo basta.
Quantas specs um agente pode lidar em paralelo?+
Um agente roda uma spec por vez. Você paraleliza lançando vários agentes em várias specs. Com AgentsRoom, usuários rodam rotineiramente de 5 a 10 agentes simultâneos, cada um no seu ticket, cada um na sua branch.
Como é uma boa spec para um agente IA?+
Três seções: contexto (onde vive, por que importa), objetivo (o que queremos), critérios de aceitação (como sabemos que está pronto). Bônus: um link para o arquivo ou função envolvida. Evite specs vagas: se um humano hesitaria, o agente sai dos trilhos.
Spec-driven coding funciona em legacy code?+
Sim, e é onde brilha. Legacy significa mil pequenos tickets de limpeza. Escreva-os de uma vez, espalhe um agente por lote durante a noite, revise as PRs de manhã. Mais produtivo do que um humano triturando o mesmo refactoring por duas semanas.

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