KB-001: Automação de Front-end com CDD e IA Generativa
Visão Geral
Este documento estabelece a estratégia para escalar o desenvolvimento de interfaces front-end através da combinação de Component-Driven Development (CDD) e IA Assistiva (Copilot, Cursor, etc.). O objetivo principal é atingir um alto nível de automação em tarefas repetitivas, mantendo a fidelidade visual e a qualidade do código.
1. Pilares Metodológicos
Component-Driven Development (CDD)
A interface deve ser tratada como um conjunto de componentes isolados.
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Foco: Criar peças reutilizáveis e granulares.
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Vantagem para IA: Facilita a compreensão do contexto pelo modelo de linguagem (LLM), pois as responsabilidades são bem definidas e as interfaces de entrada/saída (props) são claras.
Storybook como Fonte da Verdade
O Storybook deixa de ser apenas uma documentação visual e passa a ser o índice de referência para a IA.
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Ele define o catálogo de componentes disponíveis.
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Serve como base para que o assistente de código saiba “o que já existe” antes de tentar criar algo do zero.
2. Implementação Técnica: “AI Instructions” via Markdown
Para garantir que a IA siga os padrões do projeto sem intervenção manual constante, utiliza-se a técnica de System Prompting Local:
| Artefato | Localização | Função |
|---|---|---|
Arquivos .md | Pasta de configuração (ex: .ai-rules/) | Contêm as diretrizes de código, padrões de estilização e exemplos de uso de componentes. |
| Indexação de Código | Repositório | O assistente (ex: Copilot) indexa o diretório de componentes para sugerir implementações baseadas no código real. |
Nota: O desenvolvedor não deve “pedir” o componente manualmente toda vez. As instruções no Markdown devem guiar o assistente para que, ao identificar a necessidade de um botão ou tabela, ele utilize a implementação padrão automaticamente.
3. Fluxo de Trabalho e Qualidade
O ciclo de desenvolvimento segue o fluxo: Instrução → Geração → Validação.
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Desenvolvimento: Uso de componentes do catálogo via Storybook.
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Geração: IA sugere o código baseada nas regras do Markdown local.
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Revisão de Código (Code Review):
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SonarQube: Validação de segurança, bugs e cobertura de testes.
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AI Code Review (ex: Code Rabbit): Revisão semântica do PR para garantir aderência aos padrões de arquitetura.
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4. Diferenciação de Fidelidade (UI Fidelity)
As estratégias de automação variam conforme a complexidade da interface:
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Baixa/Média Fidelidade: Alta automação via CDD e IA. Ideal para aplicações administrativas e fluxos padrão.
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Alta Fidelidade (High Fidelity): Interfaces altamente customizadas que exigem ferramentas especializadas de design-to-code (ex: Integração avançada com Figma) e maior intervenção humana.
5. Manutenção e Distribuição de Padrões
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Centralização via Git: As instruções de automação (arquivos Markdown) devem ser versionadas no repositório.
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Sincronização: Alterações no padrão visual feitas pelo “Dono dos Componentes” são distribuídas via push/pull nos repositórios dos projetos transversais.
Deseja que eu elabore um exemplo prático de como seria o conteúdo desse arquivo Markdown de instruções para a IA?
Esta reunião focou na convergência entre Component-Driven Development (CDD) e o uso de Assistentes de IA (como GitHub Copilot) para acelerar a criação de interfaces front-end, garantindo consistência técnica e visual.
Aqui está o resumo dos pontos principais:
1. Componentização e Storybook como “Fonte da Verdade”
A discussão central foi como utilizar o Storybook não apenas como documentação, mas como a referência base para a IA.
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CDD (Component-Driven Development): O foco é criar componentes isolados e repetitivos para facilitar a automação.
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Storybook: Atua como o catálogo de componentes. A ideia é que a IA consulte essas definições para evitar a criação de “código sujo” ou interfaces fora do padrão.
2. Instruções de IA via Markdown (.md)
Para garantir que a IA (Copilot/Cursor) siga os padrões do projeto, sugeriu-se o uso de arquivos Markdown com instruções específicas:
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Catálogo de Instruções: Em vez de dar comandos genéricos, o desenvolvedor usa arquivos
.mdque explicam como os componentes (botões, tabelas, etc.) devem ser implementados. -
Contexto de Sistema: Esses arquivos ficam no repositório (ex: em uma pasta oculta ou pasta de configuração) e guiam a IA sobre quais bibliotecas e estilos usar.
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Distribuição: Discutiu-se como manter esses padrões transversais entre diferentes projetos via Git (push/pull), garantindo que todos os times “bebam da mesma fonte”.
3. Fidelidade de Interface e Ferramentas
Houve uma diferenciação importante sobre o nível de complexidade das telas:
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Low/Mid Fidelity: Onde o Storybook e as instruções de Markdown funcionam muito bem para gerar código estruturado.
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High Fidelity (Design complexo): Para interfaces muito elaboradas, mencionou-se o uso do Figma e ferramentas de inspeção ou plugins que integram o design diretamente ao código (como o “Locofy” ou similares).
4. Qualidade e Revisão de Código
A automação não para na geração do código. O fluxo de trabalho discutido inclui:
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SonarQube: Para análise de qualidade e cobertura.
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Code Rabbit / GitHub Copilot Reviews: Ferramentas de IA para revisar o PR (Pull Request), garantindo que o que foi gerado está correto e segue os padrões de arquitetura definidos.
Encaminhamentos e Próximos Passos
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Guia Prático: Será enviado um e-mail com o “passo a passo” da implementação desse fluxo.
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Exemplo de Boilerplate: Será compartilhado um modelo (“relevo”) de aplicação com a estrutura de Markdown e Storybook configurada.
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Prazo: O material deve ser enviado entre o final do dia de hoje e o início da próxima semana.
Gostaria que eu analisasse como essa estratégia de “instruções via Markdown” se conecta especificamente com a sua pesquisa sobre o impacto da IA Generativa no desenvolvimento de produtos?