Como Escrever Specs para Agentes de IA

Agentes de IA sao poderosos, mas sem uma boa spec, eles sao como estagiarios brilhantes sem direcao. O problema nao e a capacidade do modelo. E a qualidade da especificacao que voce fornece.

“A especificacao se torna a fonte da verdade. Codigo se torna apenas sua expressao em uma linguagem especifica.” — GitHub Spec Kit

O Desafio Central

Tres problemas comuns degradam a qualidade do output:

Specs vagas: “Construa algo legal” nao da nenhuma ancoragem para o agente trabalhar.

Contexto excessivo: Despejar documentacao sem hierarquia causa perda de foco e degradacao de performance.

Falta de limites: Sem dizer o que NAO fazer, o agente pode adicionar autenticacao onde nao precisa.

A Maldicao das Instrucoes

Pesquisas demonstram que a performance de LLMs degrada significativamente quando recebem muitos requisitos simultaneamente.

Sobrecarga cognitiva: muitas diretivas fazem o modelo seguir nenhuma delas bem
Degradacao de 20% quando informacao esta no meio de 70-80% do contexto

A solucao e modularidade: equipes mantem specs separados por dominio (SPEC_backend.md, SPEC_frontend.md, SPEC_database.md). Cada agente referencia apenas a spec relevante para sua tarefa.

Isso imita o que desenvolvedores fazem: compartimentalizar mentalmente uma spec grande em chunks relevantes.

Os 5 Principios para Specs Eficazes

Principio 1: Comece Alto Nivel, Deixe a IA Expandir

Em vez de engenharia exaustiva upfront, comece com uma declaracao clara de objetivo e deixe o agente elaborar.

O fluxo recomendado:

Forneca descricao high-level do projeto
Agente elabora spec estruturada (objetivos, features, constraints)
Revise e refine antes da execucao
Salve como documento persistente (SPEC.md)

Use “Plan Mode” (operacoes read-only) para o agente analisar codigo existente antes de gerar qualquer coisa.

Principio 2: Estruture como Documentos PRD Profissionais

Analise do GitHub de 2.500+ arquivos de configuracao de agentes identificou 6 areas criticas:

Comandos: Comandos executaveis completos com flags
Testes: Framework, localizacao de arquivos, expectativas de cobertura
Estrutura: Mapeamento explicito de diretorios
Estilo de codigo: Snippets reais demonstrando convencoes
Workflow Git: Branch naming, formato de commits, requisitos de PR
Limites: O que o agente NUNCA deve tocar

Sistema de 3 Camadas de Permissoes

SEMPRE FACA (acoes sem aprovacao):

Rodar testes automatizados
Formatar codigo com linter
Criar branches feature/*
Adicionar logs de debug
Atualizar documentacao inline

PERGUNTE ANTES (mudancas de alto impacto):

Modificar schemas de banco
Alterar APIs publicas
Adicionar dependencias
Mudar configuracoes de CI/CD
Refatorar codigo compartilhado

NUNCA FACA (proibicoes categoricas):

Commitar segredos/chaves
Push direto para main
Deletar dados de producao
Expor endpoints sem auth
Ignorar testes falhando

IA nao pode inferir por omissao. Se voce nao disser explicitamente “nao implemente autenticacao nesta fase”, o agente pode adicionar porque a maioria das aplicacoes precisa.

Principio 3: Divida em Prompts Modulares

A “maldicao das instrucoes” mostra que muitos requisitos resultam em baixa performance.

Estrategias modulares:

Divida specs em componentes focados
Use sub-agentes para dominios diferentes
Rode agentes paralelos em trabalho nao-sobreposto
Refresque contexto para cada tarefa major

Exemplo de agentes paralelos: Agente 1 recebe SPEC_backend.md e implementa API. Agente 2 recebe SPEC_frontend.md e cria componentes. Agente 3 recebe SPEC_testing.md e escreve testes E2E. Rodam em paralelo porque nao pisam uns nos outros.

Principio 4: Inclua Auto-verificacoes e Expertise

Specs devem funcionar como guias de coaching E guardioes de qualidade.

Auto-verificacao: Instrua a IA a comparar output com requisitos da spec. Adicione checklists: todos endpoints tem auth? Erros retornam JSON valido? Logs nao expoem PII?

LLM-as-Judge: Use um segundo agente para avaliar criterios subjetivos como legibilidade do codigo, aderencia a padroes, cobertura de edge cases.

Testes de conformidade: Crie suites de teste derivadas das specs. Testes language-independent que servem como contratos de implementacao.

Injecao de conhecimento: Inclua avisos sobre quirks de bibliotecas e edge cases. Ex: “O Prisma tem issues com conexoes em serverless, use connection pooling.”

Principio 5: Teste, Itere e Evolua

Specs sao documentos vivos que requerem refinamento continuo baseado em feedback de execucao.

Praticas de iteracao:

Rode testes apos cada milestone, nao so no final
Atualize specs quando gaps emergirem
Use version control para rastrear evolucao
Mantenha logs de decisoes do agente

Fluxo de refinamento:

Execute o agente com a spec atual
Observe onde o agente errou
Analise se a spec foi ambigua ou incompleta
Refine a spec e reexecute

GitHub Spec Kit: O Framework Open-Source

O Spec Kit define um workflow de 4 fases:

Fase 1 - SPECIFY: Descreva objetivos e jornadas de usuario. O que, por que, experiencia do usuario.

Fase 2 - PLAN: Declare arquitetura, stack e constraints. Decisoes tecnicas, modelos de dados, contratos de API.

Fase 3 - TASKS: Decomponha em unidades testaveis. Tarefas pequenas, marcacao [P] para paralelas, tasks.md gerado.

Fase 4 - IMPLEMENT: Execucao com checkpoints de validacao. Agente executa, voce verifica, itera conforme necessario.

Impacto no workflow: Abordagem tradicional leva ~12 horas de documentacao sequencial. Com SDD, ~15 minutos produzem specs completas, planos e task lists com integracao de version control.

Template Minimo de Spec

# Project Spec: [Nome]

## Objetivo
[Declaracao clara do objetivo]

## Tech Stack
- Runtime: Node.js 20
- Framework: Next.js 14
- Database: PostgreSQL 15
- ORM: Prisma

## Comandos
- Build: `npm run build`
- Test: `npm test`
- Lint: `npm run lint`

## Estrutura do Projeto
src/ - Codigo fonte
tests/ - Testes
docs/ - Documentacao

## Limites

### Sempre faca
- Rodar testes antes de commit
- Usar TypeScript strict mode
- Seguir ESLint rules

### Pergunte antes
- Adicionar dependencias
- Modificar schema do DB
- Alterar APIs publicas

### Nunca faca
- Commitar .env
- Push direto para main
- Ignorar erros de type

## Nao-Objetivos
- Auth (fase futura)
- i18n (nao necessario)
- Mobile (apenas web)

Anti-patterns a Evitar

Prompts vagos: “Construa algo legal” nao da ancoragem
Contexto sem hierarquia: Despejar documentacao excessiva causa perda de foco
Pular revisao humana: Testes passando nao garantem correcao ou seguranca
Confundir prototipo com producao: “Vibe coding” requer disciplina para uso em producao
Specs sem as 6 areas criticas: Omitir comandos, testes, estrutura, estilo, git ou limites deixa o agente sem guia
Nao declarar nao-objetivos: IA nao infere por omissao

Dicas Avancadas

Otimizacao de custo: Use modelos baratos para rascunhos; reserve modelos caros para decisoes criticas. Pattern Plan-and-Execute pode reduzir custos em 90%.

Agentes paralelos: Rode 2-3 agentes simultaneamente em tarefas independentes.

Suites de conformidade: Testes language-independent servindo como contratos de implementacao.

Spec personas: Para dominios especializados, crie agents.md definindo areas de expertise especificas.

RAG e MCP: Use retrieval-augmented generation ou Model Context Protocol para gerenciamento dinamico de contexto.

Metricas de Adocao

84% dos devs usam ou planejam usar ferramentas de IA
90% das Fortune 100 adotaram coding agentico
40% das apps enterprise terao agentes task-specific em 2026

O Takeaway

“Specs eficazes para agentes de IA requerem equilibrio entre abrangencia e carga cognitiva. Sucesso emerge de estrutura clara, organizacao modular, verificacoes de qualidade embutidas e refinamento continuo.” — Addy Osmani

Trate specs como artefatos executaveis que evoluem com projetos — nao como documentacao estatica descartada apos o inicio do coding.

Na Victorino Group, ajudamos empresas a criar specs eficazes para seus agentes de IA. Se voce precisa de sistemas agenticos que funcionam em producao, vamos conversar.