Construindo uma Plataforma de IA de Produção com o Claude Code em 30 Dias: A História Real
Eram 2 da manhã de uma terça-feira quando percebi que o sistema de billing estava cobrando os usuários em dobro. O bug estava em produção há seis horas. O Claude Code havia gerado a lógica de reconciliação de pagamentos naquela tarde, e eu a revisei, testei e publiquei. O código parecia perfeito. Passou em todos os testes. E estava fundamentalmente quebrado.
Esta é a história da construção da LemonData — 274 rotas de API, 46 modelos de database, mais de 100.000 linhas de código — com um assistente de coding por IA. Não é a história polida de "veja como a IA torna você produtivo". É a real, com as falhas, as sessões de depuração às 3 da manhã e os momentos em que questionei se o desenvolvimento assistido por IA era realmente uma boa ideia.
O Pitch vs. A Realidade do Desenvolvimento Assistido por IA
O pitch para assistentes de coding por IA é sedutor: você descreve o que quer, a IA escreve, você revisa e publica. Em teoria, um único desenvolvedor pode agora fazer o trabalho de uma equipe inteira.
Na prática? As duas primeiras semanas foram incríveis. O Claude Code entendeu minha base de código, gerou features completas, fez refactor em vários arquivos. Eu estava entregando mais rápido do que nunca em minha carreira. O pico de dopamina ao fechar issues tão rapidamente era inebriante.
Então as rachaduras começaram a aparecer.
A mesma função aparecia em três arquivos diferentes com implementações ligeiramente distintas. Valores de configuração estavam hardcoded em lugares aleatórios. Definições de tipos se contradiziam entre os pacotes. A base de código estava crescendo rápido, mas também estava se tornando um labirinto de código que "funciona, mas não sei por quê".
E aquele bug de billing? O Claude havia gerado uma função de reconciliação com aparência perfeitamente razoável. Mas ela não levava em conta uma race condition em nosso fluxo async de confirmação de pagamento. A IA não tinha como saber sobre esse edge case porque eu não havia dito explicitamente, e a test suite — também parcialmente gerada por IA — também não o cobria.
Os Sete Padrões que Continuavam Quebrando
Após um mês construindo com o Claude Code, comecei a manter uma lista. Não de bugs, exatamente, mas de padrões. Os mesmos tipos de falhas continuavam acontecendo, e não eram culpa do Claude — ou pelo menos, não inteiramente. Eram o resultado previsível de uma IA otimizando para "código que funciona agora" em vez de "código que funciona amanhã".
1. O Problema da Consistência
O Claude implementava a mesma lógica de forma diferente dependendo do arquivo em que estava trabalhando, de quais exemplos tinha visto recentemente ou, aparentemente, apenas por variação aleatória. Um endpoint de API retornava { data: users }, outro retornava { users }. Ambos funcionavam. Nenhum correspondia ao outro. Depurar tornou-se arqueologia.
2. O Problema do Copia e Cola
Por que uma IA criaria um utilitário compartilhado quando duplicar o código é mais rápido e não corre o risco de quebrar a funcionalidade existente? Toda vez que eu pedia uma nova feature que se assemelhava a uma existente, eu recebia uma implementação nova em vez de uma solução compartilhada refatorada. Após três semanas, eu tinha cinco funções diferentes de "formatar moeda" espalhadas pela base de código.
3. O Problema do Type Drift
Um novo valor de status era adicionado a um arquivo, mas não à definição do enum. Um campo era opcional na resposta da API, mas obrigatório no tipo do frontend. O TypeScript pegava alguns desses, mas não as incompatibilidades semânticas — os casos em que os tipos estavam tecnicamente corretos, mas logicamente inconsistentes.
4. O Problema da Dispersão de Configuração
URLs de database, chaves de API, feature flags, rate limits — o Claude os colocava onde fosse conveniente para a tarefa atual. Às vezes em variáveis de ambiente, às vezes em um arquivo de config, às vezes hardcoded. Encontrar todos os lugares onde um valor foi definido tornou-se uma caça ao tesouro.
5. A Ilusão da Cobertura de Testes
Testes gerados por IA tendem a testar o happy path minuciosamente e ignorar completamente os edge cases. O bug de billing foi um exemplo perfeito: a test suite cobria fluxos normais de pagamento lindamente. Nunca testou o que acontece quando duas confirmações de pagamento chegam no mesmo milissegundo.
6. O Problema da Falha Silenciosa
O Claude adicionava blocos catch (error) { console.log(error) } que engoliam as exceções. No desenvolvimento, isso parecia bom — os erros apareciam no console. Em produção, falhas críticas eram registradas silenciosamente e esquecidas.
7. A Lacuna de Documentação
O Claude escreve excelentes comentários de código. Ele escreve uma documentação arquitetural terrível. Ele pode explicar o que uma função faz, mas não pode explicar por que o sistema está estruturado daquela forma, ou quais restrições levaram a uma decisão de design específica.
A Solução CLAUDE.md
O ponto de virada veio na terceira semana, quando criei o CLAUDE.md — um arquivo que vive no root do projeto e contém todas as convenções, restrições e decisões arquiteturais que o Claude precisa saber.
Não é documentação para humanos. É documentação para a IA.
## API Response Format
Always use: { success: true, data: T } or { success: false, error: string }
Never return raw data without the wrapper.
## Currency
Internal storage: USD. Display: formatCurrency(amount, currency, rate).
Never hardcode exchange rates. Never store CNY directly.
## Error Handling
Never use catch(e) { console.log(e) }.
Always use the logger: logger.error('context', { error }).
O efeito foi imediato. O Claude começou a seguir as convenções de forma consistente. Quando ele gerava um código que violava uma regra, eu podia apontar para a linha específica no CLAUDE.md e ele se corrigia sozinho.
Mas o CLAUDE.md sozinho não era suficiente. Eu precisava de imposição automatizada.
Construindo a Rede de Segurança: Portões de CI para Código Gerado por IA
Construímos um pipeline de CI com portões que pareceriam paranoicos em uma base de código tradicional — porque eles existem para capturar bugs gerados por IA antes que os usuários o façam:
- Verificação de tipos em todo o monorepo (captura o type drift)
- Auditoria de SSOT que verifica se não existem implementações duplicadas
- Sync check de Enum que garante que os enums do database correspondam aos enums do TypeScript
- Validação do formato de resposta da API (resolve o problema da consistência)
- Security gates para código de billing, permissões e autenticação
O insight principal: O Claude é um amplificador, não um substituto. Ele amplia sua produtividade, mas também amplia seus erros. Se você não tiver convenções fortes, o Claude inventará as dele — e elas não serão consistentes. Se você não tiver verificações automatizadas, os bugs do Claude chegarão à produção mais rápido do que os bugs humanos jamais chegariam.
O bug de billing não poderia mais acontecer. Não porque o Claude se tornou mais inteligente, mas porque o pipeline agora exigia o tratamento explícito de race conditions async, verificado por um portão que checava o locking adequado nos fluxos de pagamento.
O que "AI Native Development" Realmente Significa
Quando digo que a LemonData é uma "AI Native Infrastructure", não quero dizer que adicionamos recursos de IA a um produto existente. Quero dizer que todo o processo de desenvolvimento foi moldado pela realidade de trabalhar com um parceiro de coding por IA.
Nossa documentação é mais detalhada do que seria de outra forma — porque o Claude precisa de contexto explícito que um colega de equipe humano poderia inferir. Nosso sistema de tipos é mais rigoroso do que o necessário — porque o Claude explorará qualquer ambiguidade. Nosso pipeline de CI tem portões que pareceriam paranoicos em uma base de código tradicional — porque eles existem para capturar bugs gerados por IA antes que os usuários o façam.
O resultado é uma base de código que é, na verdade, mais fácil de manter do que a maioria em que já trabalhei. Não porque a IA escreva um código melhor que os humanos, mas porque construir para o desenvolvimento assistido por IA me forçou a tornar explícitas todas as convenções e verificações que geralmente vivem apenas na cabeça dos desenvolvedores sêniores.
Para saber mais sobre o que AI Native significa como filosofia, veja O Que é AI Native?
Lições para Desenvolvedores que Constroem com Assistentes de Coding por IA
Se você está começando um projeto com Claude Code, Cursor ou qualquer assistente de coding por IA:
- Crie seu CLAUDE.md no primeiro dia — não na terceira semana como eu fiz
- Automatize a imposição de convenções — não confie na IA para lembrar das regras
- Revise o código da IA como se um desenvolvedor júnior o tivesse escrito — ele é rápido e capaz, mas carece de contexto
- Teste edge cases manualmente — testes gerados por IA cobrem happy paths, não race conditions
- Centralize a configuração desde o início — o problema da dispersão se agrava rapidamente
- Use TypeScript estrito — é sua melhor defesa contra o type drift
- Construa portões de CI cedo — eles se pagam logo na primeira semana
Eu Faria Isso de Novo?
Com certeza. Mas eu começaria com o CLAUDE.md no primeiro dia em vez da terceira semana. E eu lembraria que o multiplicador de produtividade de 10x inclui um multiplicador de 10x nas consequências dos erros.
A plataforma que construímos — mais de 300 modelos de IA, API unificada, billing multimoeda, internacionalização em 13 idiomas — teria levado meses para uma equipe tradicional. Nós a lançamos em 30 dias. Os bugs foram reais, mas a velocidade também foi.
O desenvolvimento assistido por IA não é mágica. É um novo tipo de disciplina de engenharia. E, como todas as disciplinas, recompensa aqueles que respeitam suas restrições.
FAQ
Um único desenvolvedor pode realmente construir uma plataforma de produção com o Claude Code?
Sim, mas com ressalvas. A IA lida com a geração de código e refatoração em uma velocidade incrível, mas você ainda precisa de um forte julgamento arquitetural, portões de qualidade automatizados e a disciplina para revisar tudo cuidadosamente. A velocidade de 10x inclui bugs 10x mais rápidos se você não for cuidadoso.
O que é CLAUDE.md?
CLAUDE.md é um arquivo de instruções em nível de projeto que os assistentes de coding por IA leem para obter contexto. Ele contém convenções de codificação, decisões arquiteturais e restrições que a IA deve seguir. Pense nele como uma documentação de onboarding para seu colega de equipe de IA.
Como evitar bugs gerados por IA em produção?
Portões de CI automatizados são essenciais: verificação de tipos, auditorias de SSOT, verificação de sincronização de enum e portões de segurança específicos do domínio. O insight principal é que a IA amplia tanto a produtividade quanto os erros — você precisa de verificações automatizadas para capturar os erros ampliados.
O desenvolvimento assistido por IA é adequado para sistemas de billing e pagamento?
Sim, mas com cautela extra. O código de pagamento precisa de tratamento explícito de race conditions, locking adequado e testes minuciosos de edge cases. Testes gerados por IA tendem a cobrir happy paths — você deve testar manualmente cenários de falha e operações simultâneas.
LemonData oferece acesso a mais de 300 modelos de IA por meio de uma única API. Nós a construímos com IA, para servir à IA. Comece gratuitamente — novos usuários ganham US$ 1 em créditos.
