TLDR;

O app rodou em produção com milhares de usuários e gerou receita enquanto a IA escreveu quase 100% do código. A stack foi Next.js no Vercel, Clerk para autenticação, Stripe para pagamentos e o SDK de agentes da OpenAI, usando modelos como Claude Code e Fable (com testes em CodeEx e Cursor). Preservei controle e qualidade fazendo o agente abrir PRs em branches que só eu mesclava, dando acesso a contas de teste e logs de servidor e incluindo regras explícitas no claude.md para impedir pushes automáticos.

Resumo

Nos últimos três meses, passei a deixar a IA escrever praticamente todo o meu código e meu processo evoluiu bastante: comecei do básico, sem ferramentas especiais, e desenvolvi um aplicativo real de planejamento de casamentos chamado Loava (Next.js, Vercel, Clerk, Stripe e SDK de agentes da OpenAI), usado por milhares de usuários e gerando receita. Inicialmente eu pedia ao Claude Code ou CodeX para implementar funcionalidades (por exemplo, um mapa de assentos), iniciava o servidor de desenvolvimento, testava manualmente e abria PRs — um fluxo lento e insustentável. Como primeiro avanço, automatizei a abertura de PRs pelo agente, mas adicionei uma regra firme no meu arquivo de configuração para nunca enviar nada ao remoto sem minha permissão, garantindo revisão antes do merge. O próximo gargalo foram os testes, então percebi que precisava dar à IA infraestrutura de desenvolvimento: contas de teste e CLIs (por exemplo, Clerk CLI), e acesso a logs do servidor (Vercel/AWS/GCP) para diagnosticar produção e dev. Também usei ferramentas como Fable e Cursor, e descrevo essa arquitetura e dicas de alto nível para permitir que agentes trabalhem com recursos reais, acelerando muito a produtividade sem perder controle humano.