Destaques
- CertSign construiu uma CLI interna (empacotada com UV/Python, distribuída via Bitbucket) que faz o scaffold do Cursor com Spec Kit e um conjunto de skills validadas: arquitetura, tech lead, QA, troubleshooting com Dynatrace e GCP, e setup de uma biblioteca própria de logs para projetos Java/Kotlin.
- Guardrails de governança: uma rule no Cursor obriga a existência de uma especificação (mesmo mínima) antes de qualquer código ser gerado, ADRs versionados registram toda decisão de arquitetura, e o padrão de branches do Spec Kit foi adaptado ao Git Flow interno; MCP conecta o processo ao Jira e ao Confluence para alimentar histórias e documentação automaticamente.
- Métricas combinam DORA (deploy frequency, lead time for changes, MTTR, change failure rate) com dados extraídos das APIs de analytics do Cursor — uso de skills, modelo utilizado, taxa de aceite de sugestões, tipo de uso (código, documentação, troubleshooting) por desenvolvedor, anonimizados por questão de governança.
- Case real: refatoração de um gateway de integração biométrica (liveness com FaceTec, OCR interno, score via Serpro) para desacoplar fornecedores e incluir dois novos parceiros — estimativa inicial de três sprints, entregue em 18 horas (12h de planejamento e desenho em grupo, cerca de 1h30 de geração de código pela IA, o restante em testes e revisão).
- Estrutura organizacional com duas frentes de engenharia e quatro produtos na CertSign, cada squad com "champions" de IA responsáveis por disseminar conhecimento, treinar o time e alimentar cerimônias de coleta de aprendizados sobre o que deve virar padrão da empresa.
- Comparação entre frameworks de spec-driven development: Spec Kit foi escolhido para o time de desenvolvimento por ser mais fechado e direto; BMad, com múltiplas personas (Scrum Master, PM, etc.), ficou com o time de produto para ideação; a equipe também testou o Reversa, que gera especificação a partir de codebase legado para apoiar modernização.
- Gestão de custo no Cursor Enterprise: assento com crédito mensal fixo e teto de consumo definido pela empresa, com orientação para usar modelos mais fortes na fase de especificação e planejamento e modelos mais baratos na execução das tasks já quebradas.
- Debate sobre cultura e adoção: resistência de devs por medo de substituição, o uso da IA como desculpa para layoffs que já estavam previstos, e a virada de chave de que a próxima onda de demissões deve mirar quem não adotou IA — com o exemplo de Francis, que passou a usar Claude Code em projetos pessoais e foi aprovado para ser Staff Engineer de IA Generativa no Banco Neon.
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