Na Kiwop já levamos meses sem escrever uma única linha de código à mão. Nem uma. Cada função, cada componente, cada migração de base de dados, cada script de deploy — tudo é gerado através de inteligência artificial. E não estamos a falar de autocompletar ou sugestões no IDE: estamos a falar de um agente autónomo que escreve, executa, depura e faz deploy de código em produção real.
A ferramenta que usamos atualmente é o Claude Code, o CLI da Anthropic. Mas este artigo não é sobre a ferramenta em si — é sobre o que muda numa agência de desenvolvimento de software quando o custo de gerar código tende para zero. Porque o que muda não é apenas a velocidade: muda o papel do programador, muda a qualidade do produto final e muda fundamentalmente o que significa desenvolver software em 2026.
Porque é que na Kiwop já ninguém escreve código à mão
Não é um exagero nem um slogan de marketing. Na Kiwop, há meses que nenhum programador escreve código diretamente. Nem frontend, nem backend, nem scripts de automatização, nem queries de base de dados. Tudo passa pelo Claude Code.
O motivo não é capricho tecnológico. É uma decisão estratégica baseada numa observação simples: se a IA consegue gerar código funcional em segundos, o valor de um programador já não está em teclar. Está em pensar. Em desenhar a arquitetura, definir os fluxos, antecipar os casos limite, detetar falhas de segurança e garantir que a aplicação funciona corretamente em todos os cenários possíveis.
Antes, um programador dedicava 70 a 80% do seu tempo a escrever código e 20 a 30% a pensar em como devia funcionar. Agora essa proporção inverteu-se completamente. Dedicamos a maior parte do tempo a desenhar, validar e rever — e a geração de código acontece de forma quase instantânea.
O resultado não é necessariamente um produto mais barato. É um produto consideravelmente melhor. Mais robusto, com mais casuísticas contempladas, com menos falhas e entregue em menos tempo.
Arquitetos e pedreiros: a nova nomenclatura do desenvolvimento
Na Kiwop gostamos de usar uma metáfora que explica perfeitamente o que mudou: os nossos programadores deixaram de ser pedreiros para se tornarem arquitetos.
Um pedreiro executa. Coloca tijolos, segue plantas, trabalha com as mãos. É um trabalho valioso e imprescindível, mas é definido pela execução mecânica. Um arquiteto, por outro lado, projeta. Define a estrutura, escolhe os materiais, antecipa os problemas estruturais, toma decisões que afetam a integridade de toda a construção.
No desenvolvimento de software, Claude Code é o pedreiro. Escreve o código, implementa as funções, executa os comandos, faz deploy das alterações. É rápido, incansável e não comete erros de sintaxe. Mas não sabe o que construir nem porquê. Não entende o contexto de negócio, não consegue negociar com um cliente, não deteta que uma decisão arquitetónica de hoje vai criar um problema de manutenção daqui a seis meses.
Esse é o trabalho do arquiteto. Do programador sénior que guia a IA com prompts precisos, que sabe o que perguntar, que deteta quando o código gerado está sintaticamente correto mas conceptualmente errado. A IA é tão boa quanto a pessoa que a dirige. Verificámos isto vezes sem conta.
Como funciona o nosso fluxo de trabalho com Claude Code
Não usamos Claude Code como um chatbot ao qual se pedem coisas genéricas. Temo-lo integrado como uma peça central da nossa stack de desenvolvimento, ligado a ferramentas reais através de MCP servers e configurado com um ficheiro CLAUDE.md que funciona como a memória e as regras do projeto.
CLAUDE.md: o cérebro partilhado da equipa
Cada projeto na Kiwop tem um ficheiro CLAUDE.md na raiz do repositório. Este ficheiro contém toda a informação que qualquer programador (humano ou artificial) precisa para trabalhar no projeto: a arquitetura do sistema, as convenções de código, as URLs de produção, as credenciais de bases de dados, os comandos de deploy, as regras de SEO e as restrições de segurança.
Quando Claude Code abre um projeto, a primeira coisa que lê é este ficheiro. Assim compreende o contexto completo sem que tenhamos de o repetir em cada sessão. É como um onboarding automático que garante consistência, independentemente de quem inicia a sessão de trabalho.
MCP servers: ligação com ferramentas reais
Claude Code não trabalha isolado. Através de MCP (Model Context Protocol) servers, ligamo-lo diretamente às ferramentas que usamos em produção: Google Search Console para dados de SEO, a base de dados PostgreSQL do nosso CMS, a API do Google Ads, e muito mais.
Isto permite que Claude Code não só gere código, mas que também interaja com sistemas reais. Pode consultar métricas de indexação no Search Console, inserir artigos diretamente na base de dados do blog, ou analisar o desempenho de campanhas de publicidade — tudo a partir do terminal, sem sair do fluxo de trabalho.
Fluxos multi-agente para tarefas complexas
Uma das capacidades mais poderosas é lançar múltiplos agentes em paralelo. Um exemplo real: quando precisamos de criar um artigo de blog nos 7 idiomas do nosso site (espanhol, inglês, catalão, alemão, francês, neerlandês e português), lançamos agentes de tradução em simultâneo. Cada um trabalha de forma independente, adaptando o conteúdo ao idioma de destino com as suas próprias convenções de capitalização, expressões idiomáticas e estrutura natural.
O que antes exigia dias de trabalho manual — ou um investimento significativo em serviços de tradução — agora completa-se em minutos. E o resultado, supervisionado por um humano, mantém a qualidade que exigimos.
Segurança e deploy controlado
Um ponto crítico: Claude Code nunca tem acesso direto ao deploy de produção. No nosso CLAUDE.md está explicitamente proibido executar npm run build diretamente, porque estamos num servidor de produção onde um build falhado poderia derrubar o site em funcionamento.
Em vez disso, tudo passa por um script de deploy com rollback automático que faz build atómico, troca de diretórios, reload sem downtime e purga de cache em cascata. A IA pode sugerir alterações e executar código, mas o deploy é um processo controlado com múltiplas camadas de segurança.
Porque é que um sénior é imprescindível para guiar a IA
Esta é provavelmente a aprendizagem mais importante que tirámos após meses de trabalho com Claude Code: a qualidade do resultado depende diretamente da experiência de quem o guia.
Não é estritamente necessário ser programador para usar Claude Code. Qualquer pessoa pode escrever um prompt e obter código funcional. Mas a diferença entre código funcional e código bem desenhado é abismal. Um programador sénior sabe:
- O que perguntar. Não se limita a dizer "faz-me um formulário de contacto". Especifica a validação, a sanitização de inputs, o tratamento de erros, o rate limiting, a proteção CSRF, a experiência do utilizador em caso de falha e a arquitetura da API que receberá os dados.
- Quando o código gerado é mau. A IA pode produzir código que funciona mas que é um desastre estrutural. Um sénior deteta imediatamente quando está a ser gerado spaghetti code, quando há acoplamento excessivo, quando se estão a duplicar responsabilidades ou quando uma abstração prematura vai criar problemas de manutenção.
- O que não pedir. Por vezes a melhor decisão é não gerar código novo. Um sénior sabe quando a solução correta é reutilizar um módulo existente, simplificar um fluxo ou até eliminar funcionalidade desnecessária. A IA tende a gerar mais código do que o necessário se não for guiada com critério.
Vimos a diferença em primeira mão. O mesmo projeto, guiado por um perfil júnior e por um sénior, produz resultados radicalmente diferentes. Não em velocidade — a IA é igualmente rápida nos dois casos — mas em qualidade arquitetónica, manutenibilidade e robustez do resultado final.
O que aprendemos: iterações, erros e spaghetti code
Depois de meses a usar Claude Code em produção real, nem tudo foram rosas. Estas são as aprendizagens mais relevantes que acumulámos.
A chave está em iterar, não no prompt perfeito
Um dos mitos do AI coding é que existe um "prompt perfeito" que gera exatamente o código de que precisa à primeira. Não é assim. O processo real assemelha-se mais a uma conversa iterativa:
- Começa com um prompt inicial bem trabalhado, com contexto suficiente sobre o que precisa.
- Revê o resultado. Quase nunca é perfeito à primeira.
- Corrige, refina, pede ajustes específicos.
- Volta a rever.
- Repete até que o resultado cumpra os seus padrões de qualidade.
As iterações são a chave. Um bom prompt inicial reduz o número de ciclos, mas a ideia de que a IA gera código pronto para produção num único passo é, na nossa experiência, uma fantasia. O que de facto acontece é que cada iteração demora segundos em vez de minutos, o que acelera enormemente o ciclo completo.
O vibe coding gera spaghetti code
O termo "vibe coding" popularizou-se para descrever um estilo de programação onde simplesmente diz à IA o que quer sem muita especificação técnica e deixa que ela tome as decisões arquitetónicas. Na Kiwop testámo-lo e o resultado é consistente: funciona para protótipos rápidos, mas produz código que não queremos em produção.
Sem a orientação de um arquiteto, a IA tende a:
- Criar funções monolíticas de centenas de linhas em vez de código modular.
- Duplicar lógica em vez de a abstrair corretamente.
- Adicionar dependências desnecessárias para resolver problemas que se podem solucionar com código nativo.
- Ignorar edge cases e tratamento de erros porque ninguém o pediu explicitamente.
- Misturar responsabilidades: lógica de negócio com lógica de apresentação, acesso a dados com validação.
Por isso insistimos tanto na figura do arquiteto. O vibe coding tem o seu lugar (vamos explorá-lo num artigo futuro), mas para software de produção, a supervisão técnica especializada não é opcional.
É preciso aprender a ler código, não apenas a gerá-lo
Um efeito secundário interessante de trabalhar com IA: os nossos programadores leem muito mais código do que escrevem. Rever o que Claude Code gera, detetar problemas subtis, compreender decisões implícitas no código gerado — estas competências de leitura crítica tornaram-se mais importantes do que a capacidade de escrever código rapidamente.
É uma mudança de paradigma. A formação técnica continua a ser essencial, mas a competência mais valiosa já não é "escrever código limpo" mas sim "detetar código problemático e saber como corrigir a direção".
O custo de gerar código tende para zero
Esta é a implicação mais profunda de tudo o que estamos a viver. Se gerar código não custa praticamente nada — nem em tempo nem em esforço — o valor desloca-se completamente para outras atividades:
Desenho da arquitetura. Podemos dedicar horas a pensar como deve funcionar uma aplicação antes de gerar uma única linha. O que acontece se o utilizador fizer X? E se houver 10.000 pedidos simultâneos? O que acontece quando a base de dados cresce para milhões de registos? Antes, estas perguntas eram respondidas "pelo caminho" porque não havia tempo. Agora respondemo-las antes de começar.
Segurança. Podemos dedicar tempo real a verificar que não há falhas de segurança em vez de confiar no "vemos isso depois" (o "depois" que na prática nunca chegava).
Testes e validação. Podemos gerar testes exaustivos para cada funcionalidade, cobrir mais edge cases e fazer QA a sério, não QA cosmético.
Exploração de alternativas. Podemos pedir à IA que implemente a mesma funcionalidade de três formas diferentes, comparar os resultados e escolher a melhor. Antes, implementar uma alternativa era um luxo que o orçamento não permitia.
O resultado líquido: não fazemos software mais barato. Fazemos software consideravelmente melhor pelo mesmo custo. Mais robusto, com mais cenários contemplados, melhor documentado e entregue em menos tempo. É uma melhoria radical na proposta de valor, não uma redução de preço.
Para que usamos Claude Code na Kiwop
Não se trata de uma experiência nem de um uso pontual. Claude Code está integrado em todos os âmbitos de trabalho da agência.
No nosso próprio site. O site que está a ler — construído com Astro, com mais de 1.500 páginas indexadas em 7 idiomas — é gerido integralmente com Claude Code. Desde criar artigos de blog em 7 idiomas simultaneamente até configurar redirecionamentos nginx, auditar o SEO técnico ou otimizar Core Web Vitals. Tudo passa pela IA.
Em projetos de clientes. Cada projeto de desenvolvimento de software que fazemos para clientes — seja um ecommerce em Magento, uma aplicação em Laravel, um site em WordPress ou uma solução à medida — utiliza Claude Code como ferramenta de desenvolvimento. Os clientes não recebem "código gerado por IA": recebem software desenhado por arquitetos de software e implementado com as ferramentas mais eficientes disponíveis.
Em aplicações internas. Scripts de automatização, integrações com APIs de terceiros (Google Ads, Google Search Console, serviços de analytics), ferramentas de auditoria, pipelines de conteúdo multilingue — toda a nossa tooling interna é construída e mantida com a ajuda de Claude Code.
Ferramentas complementares na nossa stack
Claude Code não trabalha sozinho. Combinamo-lo com outras ferramentas que cobrem necessidades específicas:
- Figma para design de interfaces e prototipagem visual. O design continua a ser um processo humano e criativo que a IA complementa mas não substitui.
- Lovable para protótipos rápidos e validação de conceitos. Quando precisamos de uma primeira versão funcional para validar uma ideia com um cliente antes de investir em desenvolvimento completo.
- Pencil para geração de conceitos visuais e exploração de design.
- Google Search Console e Google Ads integrados via MCP servers para que Claude Code aceda a dados reais de SEO e publicidade diretamente a partir do terminal.
A filosofia é pragmática: usamos a melhor ferramenta para cada tarefa, sem dogmatismos.
Não é só Claude Code: abertura a novas ferramentas
É importante sermos honestos: Claude Code é a ferramenta que usamos hoje porque é, na nossa experiência, a que melhor funciona para o nosso workflow neste momento. Mas o mercado de ferramentas de programação com IA está a evoluir a uma velocidade sem precedentes.
Codex da OpenAI, Antigravity, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf — cada mês surgem novas opções e as existentes melhoram substancialmente. Na Kiwop mantemos uma atitude de abertura total: avaliamos constantemente novas ferramentas e estamos dispostos a mudar se encontrarmos algo que se adapte melhor às nossas necessidades.
O que não muda é a metodologia. Independentemente da ferramenta, os princípios que descobrimos que funcionam continuam a ser os mesmos: um arquiteto sénior a guiar a IA, iterações constantes, código revisto por humanos, segurança não negociável e um processo de deploy controlado.
A ferramenta é substituível. O método não.
Perguntas frequentes
O que é Claude Code e como se diferencia de outros assistentes de programação?
Claude Code é a interface de linha de comandos (CLI) oficial da Anthropic para programação assistida por IA. Ao contrário de assistentes integrados no IDE como GitHub Copilot ou Cursor, Claude Code funciona diretamente a partir do terminal e pode executar comandos, ler e modificar ficheiros, interagir com bases de dados e ligar-se a serviços externos através de MCP servers. Isto torna-o num agente autónomo capaz de completar tarefas complexas de forma independente, e não apenas sugerir fragmentos de código dentro de um editor.
É preciso saber programar para usar Claude Code?
Não é estritamente necessário para tarefas básicas, mas a qualidade do resultado melhora de forma radical quando quem guia a IA tem experiência em desenvolvimento de software. Um programador sénior sabe detetar código problemático, pedir as abstrações corretas e evitar os erros arquitetónicos que a IA comete quando não recebe direção técnica precisa. Na nossa experiência, a combinação de um sénior experiente com Claude Code produz resultados que nem o humano nem a IA conseguiriam separadamente.
Quanto aumentou a produtividade real na Kiwop?
A produtividade multiplicou-se significativamente, embora prefiramos não dar números exatos porque variam muito conforme o tipo de tarefa. O que podemos afirmar com certeza: tarefas que antes exigiam dias (como criar conteúdo multilingue para 7 locales, auditar centenas de URLs ou configurar integrações complexas com APIs) agora completam-se em horas ou minutos. O impacto mais relevante não é a velocidade, mas sim que podemos dedicar o tempo poupado a melhorar a qualidade do produto final.
Claude Code substitui os programadores?
Não. Muda o seu papel. Na Kiwop não reduzimos a equipa — transformámos o que cada pessoa faz. Os programadores dedicam mais tempo ao desenho de arquitetura, revisão de código, segurança e decisões estratégicas. Menos tempo a teclar e mais a pensar. O valor do programador não desapareceu; deslocou-se da execução mecânica para o critério técnico e a direção estratégica.
Não é preocupante que a IA gere código inseguro ou com erros?
É um risco real que gerimos com múltiplas camadas de segurança. Primeiro, o nosso ficheiro CLAUDE.md inclui regras de segurança explícitas que a IA segue em cada sessão. Segundo, todo o código gerado passa por revisão humana antes de chegar a produção. Terceiro, temos um processo de deploy com rollback automático que impede que um erro chegue ao servidor em funcionamento. E quarto, a IA nunca tem acesso direto ao deploy de produção. A segurança não é algo que delegamos na IA: é responsabilidade do arquiteto humano.
O que acontece se Claude Code deixar de existir ou alterar as suas condições?
É uma pergunta legítima que nos fazemos. Por isso mantemos abertura total a outras ferramentas do mercado e asseguramo-nos de que a nossa metodologia não depende de um fornecedor específico. Os princípios — um arquiteto a guiar a IA, iteração constante, revisão humana, segurança controlada — funcionam com qualquer ferramenta de AI coding. Se amanhã Codex, Cursor ou qualquer outra alternativa oferecer melhores resultados, migramos. A dependência é metodológica, não tecnológica.
