Quinze Meses de Fintech com Agentes: A Curva de Qualidade ao Longo da História do Projeto

Alexander, um desenvolvedor remoto em uma startup de fintech, vem operando um produto fintech fechado com agentes de IA escrevendo o código desde maio de 2025, com um segundo projeto de pagamentos adicionado em fevereiro de 2026. Ele observou que os agentes de IA produzem uma classe distinta de erros, como mascaramento de erros, retornos de fallback e retornos de structs vazios, que os linters padrão não detectam. Ele escreveu 50 analisadores personalizados dentro do projeto e depois os consolidou em uma ferramenta de código aberto chamada glint, que agora tem 130 regras. A curva de qualidade do projeto mostra platôs e quedas, cada queda correspondendo a eventos específicos, como a limpeza de janeiro (removendo 140 mil linhas de código morto) e a análise god-object de abril. O desenvolvedor mediu a densidade de achados graves por mil linhas de código Go que não são de teste, e a curva caiu abaixo da qualidade do código escrito por ele mesmo em abril de 2026, tornando-se seis vezes mais limpa. Ele também executou um projeto de grupo de controle (sem o circuito de lint) que mostrou piora na qualidade, e um bot de criptomoedas de 2024 que ele escreveu sem agentes tinha 2,32 achados graves por mil linhas, incluindo asserções de tipo inseguras e dinheiro em contratos JSON float. O sistema funciona como um todo: as regras de lint detectam defeitos antes dos commits, e o primeiro a saber sobre um bug é o verificador, não o cliente. No entanto, o lint não pega tudo: um bug recente em que o dinheiro foi deduzido, mas exibido como não deduzido, passou por três camadas de proteção. O desenvolvedor conclui que a qualidade agora é uma propriedade do circuito no qual o código é escrito, não do escritor.