#Harness

Caminho real de 13 semanas para dev backend experiente virar AI engineer aplicada. Tool use, harness próprio, RAG, memória, evals e um projeto fim-a-fim que cabe no portfólio. Sem refazer fundamentos, sem detour por framework da moda. Entregáveis por semana e foco no que recrutador olha de verdade.

Recrutador chama as duas de "vaga de IA". CTO que confunde uma com a outra paga seis meses de retrabalho. Põe lado a lado data science e engenharia de IA em sete eixos: foco, métrica, stack, output, tempo de feedback, quem migra mais rápido e por que essa confusão atrasa carreira.

Vibe coding deixou o dev no volante. SDD desenhou o mapa. Agentic Code tira o dev do carro e dá a chave pro agente, com freio de mão na mão. Cunhagem do termo em PT-BR, taxonomia de 4 níveis de autonomia, anatomia do ciclo plan/act/observe/reflect, demo comparativa de CRUD em três paradigmas, modos de falha reais e o que o harness precisa garantir pra rodar agente em produção sem quebrar tudo.

Em 2024 era cargo inventado pelo LinkedIn. Em 2026 é o sênior mais disputado dos EUA. O que faz um Engenheiro de IA na prática: as 5 entregas em qualquer JD sênior, o stack típico (LLM API, harness, vector store, evals, observability) e por que a maioria veio de backend, não de Data Science.

Karpathy e Lütke dispararam em 2025: o nome certo não é prompt engineering, é engenharia de contexto. Três experimentos lado a lado da mesma tarefa mostram, com tokens, dólar e testes passando, por que o que você NÃO coloca no prompt importa mais que o que coloca.

Para de discutir "qual é melhor" e comece a discutir "qual cabe no seu contexto". Matriz de decisão com quatro eixos que mapeia SDD, BMAD e Vibe Coding ao quadrante onde performam.

Claude Code não é só um modelo, é um harness com três pontos de extensão (hooks, slash commands e MCPs). Cada um resolve um problema diferente. Esse post disseca peça por peça, com exemplos reais de configuração que rodam todo dia em projetos Laravel.

Tripé Git + spec + ADR (Architecture Decision Records) que mantém doc viva ao lado do código, com hooks de pré-commit que travam o drift. Estrutura mínima, scripts de validação e configuração pre-commit prontos para colar — sem precisar contratar engenheiro de documentação.

Padrão pesquisador, executor e validador na prática. Por que três Claudes especializados batem um agente gigante em qualidade e travam menos no limite de contexto. Com números reais publicados pela Anthropic.

SDD nasceu pensando em greenfield. A maioria dos tutoriais começa em mkdir projeto-novo e ignora quem está em projeto maduro. Reverse-spec resolve isso: o agente lê o código existente, gera a specification, humano revisa, e a partir daí o ciclo SDD clássico roda. Vou mostrar 4 passos práticos pra aplicar a técnica num módulo legado real, sem reescrever do zero e sem precisar esperar comando oficial em ferramenta nenhuma.

BMAD promete um time agil de IA com personas para cada papel. Em termos de SDD, e Spec-Driven com mais cerimonia. Mapeio onde isso vale o overhead e onde so vira cerimonia que atrasa entrega.

Funciona no happy path, mas e quando o usuário manda emoji, idioma misto e SQL injection? Em vez de rezar, monte um dataset com cinquenta casos adversariais, rode evals automatizadas e meça pass rate, custo e latência a cada iteração. É assim que prompt vira engenharia.