TLDR;

A IA gera código a partir de bases como GitHub e Stack Overflow, que contêm bugs e vulnerabilidades, exigindo validação humana, execução em contêineres com rollback e guardrails para evitar riscos de segurança.. Os prompts evoluem como nova linguagem de programação natural para LLMs, sofisticando-se com estruturas específicas para controle de profundidade, velocidade e contexto detalhado, impulsionados pela arquitetura das IAs e experiência dos prompteiros.. Multiagentes envolvem criar vários agentes com papéis distintos (conservador, inovador, validador, usuário) em um prompt para expandir ideias em rodadas iterativas, limitando a 5-7 rodadas e agentes para otimizar resultados.

Resumo

A conversa discute os riscos e cuidados no uso de inteligência artificial (IA) para gerar software no "nível três" de sofisticação, destacando que a IA aprende de fontes como GitHub e Stack Overflow, cheias de bugs e vulnerabilidades de segurança. Recomenda-se validação humana ("human in the loop"), execução em contêineres com rollback, guardrails e prompts de proteção, especialmente em processos críticos, adaptando estruturas de compliance empresariais. Compara com desenvolvedores antigos que copiavam códigos sem entender, aplicando lições a áreas como direito, saúde e contabilidade, onde erros podem ser graves, como no caso de uma viagem cancelada por conselho errado de IA. Enfatiza que, em contextos de baixa consequência, como startups, pode-se acelerar, mas sempre com salvaguardas. Aborda a evolução dos prompts como nova "linguagem de programação" natural, sofisticando-se com arquiteturas de LLMs (ex.: GPT-5 exige refatoração) e expertise de engenheiros, que adicionam contexto via documentos de visão e requisitos. Dicas práticas incluem pedir à IA para refinar prompts vagos e usar multiagentes: por exemplo, agentes conservador, inovador, validador e usuário para brainstorm em rodadas limitadas (até 5-7), otimizando ideias como estratégias de mercado. (198 palavras)