Como aprimorar a experiência de desenvolvimento com IA e coding agents 

A inteligência artificial está remodelando o modo como desenvolvedores interagem com suas tarefas do dia a dia. O conceito de coding agents, agentes que utilizam IA para escrever, revisar e sugerir código, não é mais uma promessa distante.

Na prática, ferramentas como o Bitbucket, Jira e Confluence têm permitido avanços significativos nesse modelo e, consequentemente, com impacto direto na experiência de desenvolvimento e na produtividade dos times técnicos. 

Por isso, neste artigo, vamos explorar como aprimorar a experiência dos agentes de codificação (Coding Agent Experience), com base em boas práticas, indicadores de sucesso e insights de testes internos da Atlassian.

Além disso, veremos como uma abordagem bem estruturada, combinando contexto técnico e ferramentas conectadas, pode liberar todo o potencial da IA no desenvolvimento de software.

Continue a leitura para saber mais!

Por que a experiência do agente de codificação importa 

Times de desenvolvimento estão sempre buscando maneiras de acelerar entregas sem abrir mão da qualidade. Nesse cenário, coding agents aparecem como aliados estratégicos, automatizando partes do fluxo de trabalho, reduzindo tarefas repetitivas e potencializando a colaboração entre humanos e IA. 

Mas para que esses agentes funcionem de forma eficiente, é essencial que as tarefas sejam bem definidas e contextualizadas. Afinal, uma IA só consegue atuar de forma precisa se tiver acesso às informações corretas no momento certo.

Isso nos leva a um ponto-chave: a experiência dos agentes de codificação começa muito antes da execução do código,  começa na criação e estruturação dos work items no Jira. 

Itens de trabalho bem definidos: o segredo por trás de uma boa experiência com IA 

Quando falamos em aprimorar a experiência de desenvolvimento com IA, não podemos ignorar um ponto essencial: a qualidade dos itens de trabalho (work items). Afinal, a performance dos coding agents depende diretamente da clareza e do contexto dessas tarefas. 

Segundo a Atlassian, um agente inteligente precisa mais do que uma simples descrição para entregar valor; portanto, ele depende de uma base bem estruturada de informações que oriente suas ações com precisão. 

E é aqui que muitas equipes falham. 

Em análises feitas internamente, a Atlassian observou que, na média, mais de 30% dos tickets abertos por desenvolvedores eram vagos, mal descritos ou com instruções desconexas. Isso resultava em menor aproveitamento das sugestões automatizadas, retrabalho e, por fim, baixa confiança na IA. 

O que torna um item “pronto para IA”? 

Para entender quais características impactam a experiência dos agentes, a Atlassian conduziu um estudo com mais de 2000 tickets de tarefas reais. Assim, o objetivo era medir o sucesso da IA ao executar essas tarefas e, além disso, identificar padrões. A metodologia seguiu três etapas principais: 

1. Análise dos elementos presentes no ticket, como código, caminho de arquivos, contexto técnico, links externos e trechos explicativos; 

2. Execução das tarefas por agentes de IA, como modelos generativos e copilotos; 

3. Avaliação do resultado: código gerado, relevância das sugestões, tempo de execução e necessidade de intervenção humana. 

A partir desse estudo, foi possível definir cinco atributos essenciais para aumentar a eficácia da IA no ciclo de desenvolvimento: 

• Contexto técnico bem descrito 

• Clareza na intenção do ticket 

• Código de exemplo ou referência 

• Indicação do impacto esperado 

• Estrutura padronizada dos campos 

Com esses elementos, a taxa de sucesso da IA aumentou em até 60%. Ou seja, a qualidade do input determina a qualidade do output, um princípio clássico da computação, mas que se torna ainda mais crítico quando falamos em agentes autônomos. 

Como identificar tarefas ideais para agentes de codificação 

A maioria das equipes cria centenas de tickets no Jira por semana. No entanto, muitos desses tickets são vagos, mal estruturados ou contêm links externos que dificultam a compreensão do escopo pela IA. 

Com base nos testes e estudos conduzidos pela Atlassian, alguns indicadores foram definidos como essenciais para que um item de trabalho seja considerado “pronto para IA”. 

1. Tamanho da descrição da tarefa 

Work items compostos apenas por um título ou sumário, sem uma descrição detalhada, oferecem pouco ou nenhum contexto. Para uma IA, isso limita a capacidade de tomar decisões ou gerar código com precisão. O ideal é sempre incluir descrições completas, claras e, quando possível, com exemplos. 

2. Uso excessivo de links externos 

Quando a maior parte da descrição é apenas um link (para Slack, Confluence ou Drive, por exemplo), o agente perde acesso ao conteúdo real da tarefa. Isso compromete a automação e força o desenvolvedor a intervir manualmente. Por isso, mesmo que links sejam úteis, eles devem complementar, e não substituir, as informações principais. 

3. Inclusão de caminhos de arquivos 

Incluir caminhos de arquivos no ticket é uma maneira eficiente de indicar à IA onde ela deve atuar. Isso não só direciona o agente, como também ajuda outros desenvolvedores a entenderem rapidamente o impacto da tarefa. 

4. Presença de trechos de código 

Tickets que incluem trechos de código (snippets) tornam a experiência da IA muito mais rica. Por exemplo, a IA pode usar esses exemplos como referência para sugerir correções, refatorações ou até mesmo novos módulos. 

5. Termos técnicos e instruções específicas 

Descrever variáveis, funções, bibliotecas ou estruturas específicas dá clareza à tarefa. Além disso, quanto mais técnico o vocabulário, mais direcionada será a ação do coding agent. Essa prática também reduz ambiguidades e retrabalho. 

Como o Jira pode ajudar a escopar melhor suas tarefas 

Ferramentas como o Jira desempenham um papel essencial no aprimoramento da experiência com coding agents. Usando machine learning, o Jira pode sugerir melhorias na descrição dos tickets e até apontar itens mal estruturados. Isso não apenas acelera a criação de tarefas mais úteis, como também educa o time a adotar boas práticas. 

Além disso, o Jira pode ser configurado para capturar indicadores como links excessivos, ausência de descrição ou falta de contexto técnico, enviando alertas ou sugestões de correção em tempo real. Essa camada de inteligência transforma a ferramenta em um verdadeiro co-piloto do desenvolvedor. 

💡 Leia também: DevEx: como melhorar a experiência de desenvolvimento com Jira, Compass e Bitbucket 

Boas práticas para melhorar a Coding Agent Experience 

Se você deseja explorar todo o potencial dos agentes de codificação com IA, é importante adotar práticas que reforcem a clareza, o contexto e a padronização das tarefas. Veja algumas recomendações: 

Crie templates de tickets no Jira 

Definir modelos com campos obrigatórios, como "Objetivo", "Arquivos afetados", "Trecho de código de exemplo" e "Referências úteis", ajuda a padronizar o input para os agentes de codificação. 

Valide a linguagem usada nas descrições 

Evite termos genéricos ou ambíguos. Prefira instruções objetivas, utilizando termos técnicos sempre que necessário. 

Integre IA ao fluxo de revisão 

Ao usar IA para revisar descrições e sugerir melhorias, você torna o processo de escopo mais inteligente e iterativo. Isso também fortalece a cultura de melhoria contínua no time. 

Exemplo prático: um ticket bem estruturado

Vamos comparar dois tickets criados para a mesma tarefa. 

Exemplo ruim: 

"Corrigir bug no botão de login" 

Esse ticket não fornece contexto, localização do problema ou exemplo de erro. Um agente de IA não conseguirá agir com base apenas nisso. 

Exemplo ideal: 

"Corrigir erro no botão de login na tela de autenticação. O bug impede a navegação após o clique. A falha está na função handleLoginClick() localizada em src/pages/login.js. Segue abaixo o trecho de código onde ocorre o erro: [...]. Referência: [link para ticket anterior ou commit]." 

Esse segundo exemplo traz todos os elementos que a IA precisa: contexto, localização, trecho de código e referências. 

Desafios e oportunidades para as organizações 

Adotar coding agents exige mais do que integrar uma nova tecnologia. Para que o recurso gere valor real no dia a dia das equipes, é necessário um trabalho de base que inclui padronização de processos, integração entre ferramentas e adaptação da cultura organizacional. 

Entre os principais desafios estão: 

• Falta de padronização nos tickets e tarefas, dificultando a leitura da IA; 

• Resistência à mudança por parte da equipe, especialmente em tarefas repetitivas; 

• Fragmentação das ferramentas que concentram conhecimento técnico, como Jira, Git e Confluence. 

Contudo, organizações que estruturam seus processos e definem uma estratégia clara começam a observar ganhos tangíveis. No estudo conduzido pela Atlassian com um subconjunto de dados internos (dogfooding), observou-se que o uso do recurso de itens de trabalho semelhantes gerou um ganho de qualidade estimado em 22,5% nos tickets com características similares, como tarefas de infraestrutura e pequenas alterações em funcionalidades. 

Esses ganhos foram especialmente notáveis em dois tipos de tarefas: 

1. Itens de atualização de infraestrutura, como alterações em bancos de dados, nomes de filas e limites de alarme. 

2. Alterações em recursos existentes, que envolvem pequenas melhorias incrementais. 

Esses casos demonstram que, quando a organização mapeia bem os padrões de tarefa e utiliza recursos como tickets semelhantes com contexto de pull requests (RP), a IA consegue atuar com muito mais eficiência e, assim reduzindo erros e acelerando entregas. 

Conclusão: a IA como parceira estratégica no desenvolvimento 

A experiência dos agentes de codificação não se resume à IA que escreve código. Em vez disso, trata-se de criar um ambiente onde a informação está acessível, o escopo é claro e o fluxo de trabalho é conectado. 

Investir na estruturação dos work items, na clareza das instruções e na integração entre as ferramentas é o primeiro passo para liberar todo o potencial dos agentes inteligentes. 

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