A maior mudança que senti no último ano ou dois foi, *a quantidade de solicitações pull aumentou de forma anormal.
Eu era gerente de engenharia. Eu cuidava de uma equipe de mais de uma dúzia de pessoas, Mais da metade delas eram contratadas (engenheiros secundários).
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Eles operam à noite e nos finais de semana, após o expediente. E de sexta à noite a domingo à noite, Um grande número de puxões é feito simultaneamente.
Um prestador de serviços pode trabalhar em vários repositórios ao mesmo tempo, No final da semana, eles estão em um estado de "por onde eu começo?". Dezenas de pull requests acumuladas somente no fim de semana são comuns.
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Só porque um produto é uma configuração de microsserviço, nem mesmo o processo de fusão é micro.
Na prática, a lógica comercial é complexa e se estende por cada serviço, Se for mesclada sem entender o contexto, A integridade de todo o sistema é destruída instantaneamente.
À primeira vista, a produtividade parece estar aumentando. Mas, no agregado, o produto se torna mais instável.
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É difícil descansar nessa situação. Se você deixar os puxões de sábado e domingo sem controle, Na segunda-feira, algo pode estar quebrado em algum lugar.
Afinal de contas, gerentes e desenvolvedores, "estrutura que não pode descansar".
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Superficialmente, isso pode ser descrito como "ganhos de produtividade". Mas, essencialmente, há uma crescente "perda de contexto ". A produtividade é, Não se trata de escrever código mais rápido, *depende da capacidade das pessoas que entendem o contexto de tomar as decisões certas e fazer a fusão corretamente.
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No entanto, a IA pode ajudar nessa área em alguns aspectos, as limitações também são claras. Principalmente em UX e front-end, onde são necessários "olhos" e "ouvidos", a IA ainda não pode complementar os sentidos humanos.
No entanto, a IA pode prosseguir apenas com a lógica de back-end, a interface do usuário e o design da experiência não podem.
Quanto mais a IA é usada, mais a produtividade cai, *Quanto mais a IA é usada, menos produtividade é alcançada, e é fácil cair na "armadilha da produtividade reversa ".
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Esse é um problema que se torna evidente quando você vai além de uma organização de desenvolvimento com cerca de uma dúzia de pessoas. Não estou falando de coisas como "01 protótipo no Claude Code". *É uma realidade que surge quando se chega ao estágio de manutenção de um produto que funciona em escala de produção.
Tanto a IA quanto os seres humanos já estão trabalhando até seus limites. Ainda assim, não há como garantir que os produtos não irão quebrar.
