TLDR;

Usar "plan mode" com contexto e iterações quando os requisitos são bem-definidos, e usar prototipagem interativa via prompts (pair-programming com UX/produto) quando os requisitos são incertos. No modo de plano, abasteça o agente com todo o contexto, execute de 1 a 5 iterações, faça perguntas para descobrir edge cases e adicione testes/guardrails para capturar os 5–20% de falhas restantes. Para requisitos incertos, faça protótipos rápidos com prompts continuados em sessões com a equipe (UX/product), testando, ajustando e re-promptando em vez de escrever planos longos.

Resumo

O autor explica duas estratégias principais de agent coding conforme o nível de definição dos requisitos: bem-definidos e incertos. Quando os requisitos são conhecidos — por exemplo, sistemas de seguros com histórias de usuário claras ou restrições de carga e volume de dados — recomenda usar um modo de planejamento, injetando o máximo de contexto, iterando o plano (1–5 vezes dependendo do tamanho), fazendo perguntas para cobrir casos de borda e somente então implementar; ainda é normal que 5–20% falhem, exigindo ajustes, testes automatizados e guardrails (TDD, testes end-to-end). No outro extremo, para requisitos incertos — protótipos, jogos, interfaces experimentais ou produtos inéditos — a abordagem é mais exploratória: não gastar horas criando planos extensos, mas iterar rapidamente com prompts, testar, reprovar ou ajustar features, e trabalhar em pares com UX ou product owners via sessões ao vivo para refinar experiências. Em ambos os casos, quanto mais conhecimento de domínio e contexto você fornecer, melhores serão as respostas dos LLMs; a escolha da estratégia depende da complexidade, escopo e grau de incerteza do projeto. Ele dá exemplos como jogo multiplayer e web (decisões de UI), sessões no Zoom para prompting ao vivo e atenção a requisitos técnicos como usuários por segundo e tamanho de dados.