Regra de Ouro: A Especificação (Spec) vem antes do código.
Até agora, muitas pessoas usam ferramentas de IA no modo "tentativa e erro":
- Você digita um prompt rápido e vago
- A IA gera algo pela metade
- Você pede correções
- Ela quebra outra coisa
- Vira uma bagunça — loop infinito de correções
- Gasto excessivo de tokens (créditos da IA)
- Perda de contexto a cada iteração
- Ciclo vicioso de prompts de correção
- IA "alucina" e gera resultados inconsistentes
- Mais estresse, menos produtividade
O SDD inverte a lógica. Em vez de pedir para a IA sair programando do zero, primeiro documentamos de forma estruturada exatamente o que queremos.
1. Especificação do Projeto (PRD.md)
↓
2. Prompt (com a Spec como contexto)
↓
3. Aprovado?
├── NÃO → Editar com base na Spec
└── SIM → Design (PRD.md)
↓
4. Aprovado?
├── NÃO → Editar com base na Spec
└── SIM → ✅ Done! Menos stress, menos token, sem alucinação
É um documento de texto puro que se torna a "lei" do projeto. Deve conter:
| Elemento | Descrição |
|---|---|
| Objetivo | O que queremos construir |
| Regras | Regras de negócio e comportamento esperado |
| Restrições | Limitações técnicas, bibliotecas permitidas, performance |
| Entradas | O que entra no sistema (dados, formatos, fontes) |
| Saídas | O que sai do sistema (resultados, relatórios, arquivos) |
| Critérios de Aprovação | Quando sabemos que está pronto |
| Aspecto | Sem SDD | Com SDD |
|---|---|---|
| Prompt | Vago e genérico | Baseado na especificação |
| Iteração | Correções em loop infinito | Edição na spec antes de gerar |
| Tokens | Gasta muitos | Economia significativa |
| Resultado | IA "alucina" | Preciso e padronizado |
| Experiência | Estressante | Organizada e previsível |
Nunca peça para a IA programar sem antes ter uma especificação clara.
"Especifique melhor para ter um resultado melhor!"
Você não precisa ser programador para automatizar processos manuais, mas precisa saber especificar.
Quando a IA recebe a especificação como contexto, ela segue as regras de forma precisa e padronizada.
"Crie um script Python pra mim"
→ IA gera algo genérico → Você pede alterações → Loop infinito
Crie um PRD.md com:
# PRD - Script de Processamento de Dados
## Objetivo
Automatizar a leitura de arquivos CSV e gerar relatório consolidado.
## Entradas
- Arquivo CSV localizado em: `./dados/entrada.csv`
- Colunas: data, produto, quantidade, valor_unitario
## Processamento
1. Ler o CSV
2. Calcular valor_total = quantidade * valor_unitario
3. Agrupar por produto somando quantidade e valor_total
4. Ordenar por valor_total decrescente
## Saídas
- Arquivo CSV em: `./saida/relatorio.csv`
- Colunas: produto, quantidade_total, valor_total
## Restrições
- Usar apenas a biblioteca pandas
- Tratar linhas com valores nulos (ignorar)
- Performance: processar até 100k linhas em menos de 5 segundos→ IA lê a spec → Gera solução precisa de primeira ✅
O SDD funciona com qualquer agente de IA avançado:
- Claude Code
- Gemini
- Antigravity
- Qwen Code
- Cursor
- GitHub Copilot
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SEM SDD (Looping Infinito) │
│ │
│ Prompt → IA Gera Código → Aprovado? ──NÃO──→ Gera prompt │
│ ↑ correção → Volta │
│ └────────────────────────────────────────────────┘
│ │
│ Resultado: Gasto de tokens, perda de contexto, estresse │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ COM SDD (Fluxo Estruturado) │
│ │
│ Especificação (PRD.md) → Prompt → Aprovado? │
│ │ │
│ ┌───┴───┐ │
│ NÃO SIM │
│ │ ↓ │
│ Editar Spec Design (PRD.md) → Aprovado? │
│ │ │
│ ┌───┴───┐ │
│ NÃO SIM │
│ │ ↓ │
│ Editar Spec ✅ Done! │
│ │
│ Resultado: Menos stress, menos token, sem alucinação │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
- Objetivo do projeto está claro?
- Regras de negócio estão documentadas?
- Entradas e saídas estão definidas?
- Restrições técnicas estão listadas?
- Critérios de aprovação estão explícitos?
- O documento está em texto puro (markdown)?
- Discussão: "Pílula de IA"
- Contribuidores: Lucas Castro De Carvalho, Leonardo Taveira, Matheus Welber, Victor Eduardo dos Santos, Nadia Nara Da Silva Araujo
Lembre-se: A qualidade do resultado da IA é diretamente proporcional à qualidade da sua especificação.
Especifique melhor para ter um resultado melhor!