A solicitação pull deveria ser apenas algumas linhas para conectar uma API e um teste rápido, feito antes do jantar. Em vez disso, são 23h47 e a compilação está falhando por motivos ocultos em algum lugar de um módulo legado que ninguém toca há anos. O engenheiro mais novo está silenciosamente pesquisando no Google siglas que nunca lhe foram ensinadas durante o treinamento.
Esse trabalho repetitivo e o conhecimento tribal preso em repositórios antigos desgastam as equipes com frequência.
O Amazon Q Developer foi criado para resolver esses problemas. Ele entende sua base de código, seus serviços e seu contexto, de modo que escrever código parece uma continuação de uma conversa em que você já está envolvido.
Neste artigo, exploraremos como o Amazon Q ajuda na geração de código, os principais recursos nos quais os desenvolvedores de software confiam e as equipes para as quais ele funciona melhor.
Como bônus, também abordaremos o que acontece quando a geração de código por si só não é suficiente e por que algumas equipes recorrem a sistemas mais completos, como o ClickUp. 🤩
O que é o Amazon Q Developer?
O Amazon Q Developer é o assistente de IA generativa da AWS, criado para ajudar desenvolvedores e profissionais de TI a criar, operar, gerenciar e otimizar aplicativos na Amazon Web Services.
Ele traz assistência baseada em IA diretamente para ferramentas de desenvolvedores, como IDEs (VS Code, JetBrains, Visual Studio), linha de comando, AWS Console e até mesmo aplicativos de bate-papo como Slack e Microsoft Teams.
Em sua essência, é um colaborador impulsionado por IA que entende perguntas em linguagem natural sobre seu código, arquitetura, estrutura de projeto e melhores práticas, fornecendo respostas relevantes e acionáveis. Ele tem profundo conhecimento dos recursos da AWS e dos fluxos de trabalho reais de desenvolvimento, graças à sua base no Amazon Bedrock, a plataforma generativa da AWS impulsionada por IA.
🔍 Você sabia? A “crise do software ” da década de 1960 se refere à incapacidade do desenvolvimento de software de acompanhar os rápidos avanços do hardware, resultando em projetos caros, atrasados, pouco confiáveis e complexos. Cunhado na conferência da OTAN de 1968, o termo destacou o fracasso do OS/360 da IBM, por exemplo, levando ao nascimento da engenharia de software.
Como começar a usar o Amazon Q Developer
Aqui está uma explicação clara e passo a passo de como começar a usar o Amazon Q Developer sem alterar sua forma de trabalhar ou aprender um novo fluxo de trabalho. 👇
Passo 1: Escolha onde deseja usar o Amazon Q Developer
O Amazon Q Developer funciona em vários ambientes, para que você possa começar onde se sentir mais confortável.
Você pode usá-lo em:
- IDEs: JetBrains (IntelliJ IDEA e outros), VS Code, Visual Studio, Eclipse
- Linha de comando: macOS, Linux (AppImage/Ubuntu), Windows
- Console de gerenciamento da AWS: diretamente dentro da sua conta AWS
- GitLab Duo com Amazon Q: prévia para usuários autogerenciados do GitLab Ultimate
- Experiência na web do Amazon Q Developer: para tarefas de transformação e modernização
Se você já escreve código em um IDE ou terminal, esse é o lugar mais rápido para começar.
Etapa 2: Instale o Amazon Q Developer
A instalação leva apenas alguns minutos.
➡️ Para IDEs:
- Baixe o plug-in Amazon Q Developer para o seu editor.
- Os IDEs compatíveis incluem JetBrains, VS Code, Visual Studio e Eclipse.
➡️ Para a linha de comando:
- Baixe o Amazon Q Developer CLI para o seu sistema operacional.
- Funciona em macOS, Linux e Windows.
Depois de instalado, o Amazon Q passa a fazer parte do seu editor ou terminal, sem necessidade de um aplicativo separado.
🔍 Você sabia? O perfeccionismo é um fator significativo para o esgotamento no desenvolvimento de software, muitas vezes alimentado pela natureza binária do código: ele funciona ou não funciona. Essa realidade de “tudo ou nada”, combinada com a subjetividade, muitas vezes prende os desenvolvedores em um ciclo de refatoração interminável e insegurança.
Etapa 3: autentique sua conta
Após a instalação, você precisará fazer login para que o Amazon Q possa personalizar as respostas e acessar o contexto da AWS.
Você pode se autenticar usando:
- O AWS Builder ID, ideal para indivíduos e configuração rápida
- O IAM Identity Center é ideal para equipes e ambientes corporativos.
Esta etapa conecta o Amazon Q ao seu ambiente AWS de maneira segura.
Etapa 4: Comece a usar o Amazon Q Developer
Após a autenticação, você pode começar a trabalhar imediatamente.
Em IDEs, o Amazon Q Developer aparece diretamente na barra de atividades ou como uma janela de ferramenta dedicada, dependendo do editor que você estiver usando. Você pode conversar com ele enquanto trabalha, gerar novos códigos, refatorar a lógica existente ou fazer perguntas sobre seu projeto, erros específicos ou serviços da AWS.
Na linha de comando, o Amazon Q Developer está disponível diretamente no seu terminal. Você pode invocá-lo diretamente para gerar trechos de código, obter explicações ou solicitar sugestões durante revisões de código, tudo isso sem sair da CLI ou interromper seu fluxo de trabalho.
🔍 Você sabia? O ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), lançado em 1946, pesava mais de 27 toneladas e continha 18.000 válvulas de vácuo. Em vez de digitar código como fazemos hoje, os primeiros programadores precisavam conectar e desconectar cabos e ajustar interruptores para que ele fizesse cálculos, um mundo à parte dos IDEs modernos.
Etapa 5: use o Amazon Q Developer no console da AWS (opcional)
Se você passa mais tempo gerenciando infraestrutura do que escrevendo código, o console é um ótimo ponto de partida.
- Faça login no AWS Management Console (ou crie uma conta AWS gratuita)
- Selecione o ícone do Amazon Q na barra lateral inicial do console.
- Faça perguntas sobre os serviços, configurações ou práticas recomendadas da AWS.
Dentro do console, o Amazon Q também pode:
- Ajude a solucionar problemas de rede usando o VPC Reachability Analyzer.
- Recomende os tipos de instância Amazon EC2 adequados com base na sua carga de trabalho e contexto de uso.
Isso torna as decisões arquitetônicas e operacionais mais rápidas e fáceis.
Principais recursos do Amazon Q Developer para geração de código
O Amazon Q Developer se concentra em acelerar o trabalho diário de codificação, incorporando IA diretamente no processo de desenvolvimento. Aqui estão alguns recursos essenciais desse agente de IA para codificação:
Sugestões de código embutidas e preenchimento automático
O Amazon Q Developer fornece sugestões de código em tempo real enquanto você digita, ajudando você a escrever código mais rapidamente sem interromper seu processo de codificação. Depois de instalar a extensão Amazon Q, essas sugestões são ativadas por padrão – basta começar a escrever código ou comentários, e o Q começa a responder.
Conforme você digita, o Amazon Q analisa:
- Sua linha de código ou comentário atual
- Código escrito anteriormente no mesmo arquivo
- Nomes de arquivos, variáveis, constantes e funções já definidos
- Serviços da AWS, bases de código existentes, SDKs e bibliotecas que você está usando
Com base nesse contexto, ele fornece sugestões que podem variar entre:
- Uma única linha de código
- Uma instrução ou bloco completo
- Uma função completa com tratamento de erros e comentários
Você verá sugestões precisas em linha no seu editor e poderá aceitá-las instantaneamente usando o teclado. Se uma sugestão não for o que você deseja, continue digitando.
Com o tempo, essas sugestões podem ser personalizadas para corresponder às bibliotecas internas, à lógica proprietária e ao estilo de codificação preferido da sua equipe. O preenchimento automático parece menos genérico e mais alinhado com o funcionamento real da sua base de código, aumentando a produtividade dos desenvolvedores.
🧠 Curiosidade: Em 1953, John W. Backus e sua equipe na IBM desenvolveram o Speedcoding (ou Speedcode) para aliviar a imensa dificuldade de programar o computador IBM 701 usando código de máquina bruto. Essa tensão entre facilidade de desenvolvimento e eficiência é um dos primeiros impulsos documentados em direção à automação na codificação.
Tradução de linguagem natural para código
O Amazon Q Developer também permite que você escreva código usando inglês simples. Em vez de começar com um arquivo em branco ou procurar exemplos, você pode descrever o que deseja construir, e o Q traduz essa intenção em código funcional.
Você pode fazer coisas como:
- Descreva a funcionalidade em um comentário e obtenha uma função completa gerada.
- Peça ao Q para criar APIs, manipuladores Lambda ou lógica de configuração em linguagem simples.
- Explique o que você deseja que aconteça, não como escrever linha por linha.
Por exemplo, você pode escrever um comentário como “Crie um bucket S3 e armazene uploads do usuário”, e o Amazon Q pode gerar o código necessário, importações e chamadas AWS SDK com base nessa descrição.
Essa abordagem de linguagem natural também funciona para tarefas mais estruturadas:
- Traduzindo definições de infraestrutura entre formatos (como converter uma estrutura IaC para outra usando a CLI)
- Gerando código padrão para aplicativos sem servidor
- Produzindo lógica de configuração, permissões e definições de recursos com base em um prompt curto
Personalização de código para sua base de código
Por padrão, as ferramentas de IA oferecem sugestões genéricas. No entanto, o Amazon Q Developer vai além, permitindo que você personalize a geração de código e as respostas de chat usando sua própria base de código privada. Isso significa que o Q sabe como escrever código e aprende como sua equipe escreve código.
A personalização de código está disponível como parte do nível Amazon Q Developer Pro e é configurada por um administrador.
O processo segue um fluxo claro:
- Conecte seus repositórios de código: o administrador conecta com segurança repositórios do GitHub, GitLab, Bitbucket ou Amazon S3.
- Crie a personalização: o Amazon Q analisa o código e cria um modelo personalizado. Uma pontuação de avaliação mostra a eficácia provável da personalização.
- Ative e controle o acesso: a personalização é ativada e compartilhada com usuários ou equipes específicos.
- Use-o no IDE: os desenvolvedores selecionam o perfil personalizado em IDEs compatíveis, como VS Code ou JetBrains, e começam imediatamente a receber sugestões personalizadas e respostas por chat.
O modelo é atualizado periodicamente para refletir as alterações em sua base de código, de modo que as recomendações permaneçam atualizadas à medida que seu sistema evolui.
❗️ Observação: todo o código usado para personalização permanece privado para sua organização. Ele não é usado para treinar modelos básicos da AWS, e as sugestões personalizadas só são visíveis para desenvolvedores autorizados em sua conta.
Recursos de agência para tarefas complexas
O Amazon Q Developer não se limita a sugerir códigos ou responder perguntas. Ele também pode atuar como um agente, o que significa que pode planejar, raciocinar e executar tarefas complexas de várias etapas em seu nome, com o mínimo de interação.
Você descreve o objetivo em linguagem natural, e o Amazon Q descobre como chegar lá. Ele divide a solicitação em etapas lógicas, decide quais ferramentas usar, executa as ações e continua iterando até que a tarefa seja concluída.
Ele inclui agentes criados para fins específicos, cada um focado em uma parte específica do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Aqui estão alguns deles para ajudá-lo a usar a IA no desenvolvimento de software com eficiência:
1. Agente de desenvolvimento (/dev)
Quando você estiver pronto para criar um novo recurso ou corrigir um bug, este é o agente ao qual você deve recorrer primeiro. Ele ajuda a implementar recursos ou corrigir bugs em vários arquivos. Você descreve a alteração em linguagem simples, e o agente analisa sua base de código existente, cria um plano passo a passo e mostra o que pretende modificar.
Isso é especialmente útil para alterações que abrangem várias camadas, como atualização de APIs, lógica de negócios e configuração em conjunto.
🧠 Curiosidade: O icônico programa “Hello, World!” ficou famoso na década de 1970 como o primeiro programa padrão para iniciantes, consolidando seu lugar na cultura da programação por meio do trabalho de Brian Kernighan na Bell Laboratories.
2. Agente de teste (/test)
Depois que o código está pronto, o próximo passo óbvio é o teste, e o agente assume a partir daí, concentrando-se em melhorar a cobertura do teste. Ele identifica o que precisa ser testado, gera testes de unidade (incluindo casos extremos e cenários de falha), cria simulações quando necessário e executa os testes dentro do seu IDE.
3. Agente de revisão (/review)
Antes de qualquer fusão, é recomendável ter uma segunda opinião. É aí que entra o agente de revisão. Ele atua como um revisor de código automatizado, verificando seu código em busca de riscos de segurança, problemas de qualidade e violações das práticas recomendadas, como credenciais expostas, consultas inseguras ou tratamento de erros deficiente.
4. Agente de documentação (/doc)
E quando tudo está pronto para ser enviado, a documentação geralmente se torna o problema final. O agente de documentação lida com isso gerando ou atualizando a documentação do projeto por meio da análise da base de código.
Ele pode criar ou atualizar arquivos README, explicar APIs e documentar componentes-chave, para que você não precise escrever tudo manualmente.
Casos de uso do Amazon Q para equipes de desenvolvimento
Desde acelerar o desenvolvimento de recursos até simplificar fluxos de trabalho nativos da nuvem, o Amazon Q Developer foi projetado para equipes que criam e mantêm aplicativos na AWS.
Esses casos de uso mostram onde ele se encaixa melhor em fluxos de trabalho de engenharia reais, como as equipes o aplicam além das sugestões básicas de código e como o aproveitamento dessas práticas assistidas por IA pode ajudá-lo a se tornar um programador melhor.
Gere testes de unidade para projetos existentes
Com o Amazon Q Developer, escrever testes de unidade deixa de ser uma tarefa manual e demorada e passa a fazer parte do seu fluxo de trabalho diário. Em vez de criar casos de teste manualmente, você aciona o agente de teste de unidade com um simples prompt /test dentro do seu IDE.
📌 Como funciona na prática:
Você pode destacar uma função ou executar /test diretamente no chat do Amazon Q. O Q analisa sua base de código, entende o contexto ao redor e gera automaticamente testes de unidade relevantes. Isso inclui caminhos comuns, casos extremos e cenários de erro que são fáceis de passar despercebidos.
⚡️ O que o torna útil:
- Gera arquivos de teste ou acrescenta aos já existentes
- Cria simulações e lida com exceções
- Melhora a cobertura sem trabalho repetitivo
Antes de qualquer adição, o Amazon Q solicita sua aprovação. Você analisa as alterações, aceita o que deseja e mantém o controle total.
O resultado é uma cobertura de teste mais rápida, código mais confiável e mais tempo dedicado à criação de recursos, em vez de escrever testes repetitivos.
Refactorize e otimize o código legado
O código legado muitas vezes atrasa as equipes com lógica complexa, padrões desatualizados e alterações arriscadas. O Amazon Q Developer ajuda você a limpar isso com segurança, diretamente no seu IDE.
📌 Como refatorar com o Amazon Q:
Abra o arquivo, destaque o código que deseja melhorar e peça ao Amazon Q para refatorá-lo ou otimizá-lo usando um prompt simples como “simplifique essa lógica” ou “otimize para desempenho”.
O Amazon Q apresenta primeiro um plano claro e passo a passo explicando:
- O que mudará
- Por que a mudança é necessária
- Como isso melhora a legibilidade, o desempenho ou a manutenção?
Você pode fazer perguntas, refinar a abordagem ou interromper completamente. Depois de aprovado, o código atualizado pode ser inserido com um único clique. Em muitos casos, o Q também atualiza ou gera testes para que você possa validar as alterações imediatamente.
Acelere a integração de novos desenvolvedores
A integração geralmente significa vasculhar códigos desconhecidos, documentos desatualizados e muitas perguntas. O Amazon Q Developer acelera esse processo, agindo como um guia integrado dentro do IDE.
📌 Veja como isso ajuda:
- Entenda a base de código mais rapidamente: novos desenvolvedores podem pedir ao Amazon Q para explicar arquivos, funções ou fluxos de trabalho e obter respostas diretamente relacionadas ao código real.
- Preencha automaticamente as lacunas na documentação: usando o agente /doc, o Q pode gerar arquivos README ou documentação em nível de pasta analisando o repositório. Isso ajuda os novos contratados a entender rapidamente a arquitetura, o fluxo de dados e os principais componentes.
- Aprenda os padrões na prática: o Amazon Q gera código que segue padrões existentes e bibliotecas internas, ajudando novos desenvolvedores a escrever código correto desde o primeiro dia.
📖 Leia também: Modelos de desenvolvimento de software
Práticas recomendadas para geração de código para desenvolvedores do Amazon Q
O Amazon Q Developer funciona melhor quando você o trata como um programador inteligente. Aqui estão algumas práticas que ajudam você a obter resultados precisos e úteis, mantendo sua base de código sob controle.
- Comece com a estrutura existente: adicione importações, definições de classe ou esqueletos de função antes de solicitar ao Q que gere a lógica, para que ele compreenda o escopo e a intenção.
- Mantenha os arquivos focados: divida a lógica não relacionada em arquivos ou módulos separados para evitar confundir o modelo com contextos misturados.
- Use o chat para tarefas complexas: passe das sugestões em linha para o painel de chat quando a tarefa precisar de explicação, iteração ou raciocínio passo a passo.
- Seja específico e concreto: mencione a linguagem, a estrutura, a versão e o resultado esperado, em vez de fazer perguntas genéricas.
- Inclua entradas reais: cole trechos de código relevantes, mensagens de erro ou dados de amostra para que o Q possa raciocinar sobre o problema real.
- Leia antes de aceitar: verifique se o código gerado está correto, se não há problemas de segurança e se está alinhado com os objetivos do seu projeto.
Limitações do Amazon Q Developer
O Amazon Q Developer é poderoso, mas mesmo os melhores editores de código têm suas próprias limitações. Você deve estar ciente das cotas, limites técnicos e restrições operacionais da ferramenta para planejar o uso de forma realista e evitar surpresas à medida que a adoção aumenta.
- Limite mensal de transformações de código: restringe as transformações automatizadas de código a 4.000 linhas de código por mês no nível Pro, agregadas no nível da conta.
- Limite os fluxos de trabalho orientados por agentes: permite apenas 30 invocações de agentes por mês em IDEs e Amazon CodeCatalyst para agentes de desenvolvimento.
- Restringir resumos de solicitações de pull: gera até 20 resumos de solicitações de pull por mês no CodeCatalyst
- Reduza a capacidade nas camadas gratuitas: aplique cotas mais baixas para usuários do AWS Builder ID e IAM em comparação com usuários da camada Pro.
- Aplique limites de tamanho de prompt: aceita no máximo 4.000 caracteres por prompt de chat, o que pode limitar solicitações muito grandes ou complexas.
- Requer validação humana: ocasionalmente gera código incompleto ou incorreto, tornando obrigatória a revisão do desenvolvedor.
- Restringe fluxos de trabalho avançados: dificulta a automação de alto volume ou altamente especializada sem suporte de nível empresarial.
📮 ClickUp Insight: 12% dos entrevistados afirmam que os agentes de IA são difíceis de configurar ou conectar às suas ferramentas, e outros 13% afirmam que são necessários muitos passos apenas para realizar tarefas simples com os agentes.
Os dados precisam ser inseridos manualmente, as permissões precisam ser redefinidas e cada fluxo de trabalho depende de uma cadeia de integrações que pode quebrar ou se desviar com o tempo.
Boas notícias? Você não precisa “conectar” os Super Agentes do ClickUp às suas tarefas, documentos, chats ou reuniões. Eles estão incorporados nativamente ao seu espaço de trabalho, usando os mesmos objetos, permissões e fluxos de trabalho que qualquer outro colega de trabalho humano.
Como as integrações, os controles de acesso e o contexto são herdados do espaço de trabalho por padrão, os agentes podem agir imediatamente em todas as ferramentas sem configurações personalizadas. Esqueça a configuração de agentes do zero!
Alternativa ao Amazon Q Developer
O Amazon Q Developer funciona bem quando sua principal necessidade é assistência de código no nível IDE, especialmente dentro do ecossistema AWS. Mas, à medida que as equipes crescem, muitas se deparam com suas limitações e com a realidade de que o lançamento de software envolve muito mais do que apenas escrever código. O desenvolvimento de software moderno precisa de um sistema completo, sem forçar os desenvolvedores a unir cinco ferramentas diferentes.
É aqui que o ClickUp for Software Teams entra em cena como o primeiro espaço de trabalho de IA convergente do mundo que conecta planejamento, execução, documentação, colaboração e código em um só lugar. Ele abrange todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC), com IA incorporada diretamente em todas as camadas de trabalho, eliminando a dispersão do trabalho.
Isso significa que o ClickUp compreende todo o contexto do projeto: qual é a tarefa, por que ela é importante, quem é o responsável por ela, onde ela se encaixa no sprint e quais documentos já existem.
Vamos ver como a plataforma vai além da assistência no nível do IDE para se tornar uma verdadeira alternativa ao Amazon Q Developer! 💁
Responda a perguntas de trabalho com o ClickUp Brain.
Os LLMs são ótimos para compreender a linguagem. Mas, sem um contexto real, eles continuam apenas adivinhando.
O ClickUp Brain é uma ferramenta de IA sensível ao contexto que une tudo em seu espaço de trabalho. Ele reúne tarefas, documentos, conversas e histórico de projetos do ClickUp para que suas respostas reflitam o que realmente está acontecendo, e não apenas o que foi digitado em um prompt.
Veja o que as equipes podem fazer com essa IA para equipes de software:
- Resuma o progresso do sprint, os bloqueadores e as decisões usando dados do projeto em tempo real.
- Faça perguntas e obtenha respostas com base no histórico real de tarefas.
- Crie trechos de código dentro do Docs ou tarefas usando prompts de linguagem natural.
- Relacione as avaliações de produtos e o feedback dos usuários às necessidades e prioridades reais dos usuários.
Por exemplo, se você estiver explorando uma ideia para um aplicativo de bem-estar mental, pode pedir ao ClickUp Brain para ajudar a validar a adequação do produto ao mercado. Ele extrai informações de seus documentos, notas de pesquisa e conversas, baseando as respostas no contexto real do seu projeto.
🧠 Curiosidade: O Apollo Guidance Computer (AGC) de 1969 operava com apenas 72 kilobytes de memória (frequentemente citado como 64 KB+ na linguagem comum). Essa memória mínima de núcleo magnético tecida à mão era menor do que os dados necessários para armazenar uma única foto de alta resolução em um smartphone moderno.
Pesquise em todo o seu espaço de trabalho com o ClickUp Enterprise Search
O ClickUp Enterprise AI Search trabalha nos bastidores para tornar todos os arquivos, notas e integrações instantaneamente localizáveis. Ele conecta todas as suas ferramentas, como documentos, tarefas, bate-papos, reuniões e até mesmo aplicativos externos como Drive, Slack, Gmail e Notion, em uma única camada de pesquisa alimentada por IA.
Você pode fazer perguntas diretas e de alto nível, como “Quais são as principais questões dos nossos clientes neste mês?” ou “Quais recursos estão bloqueando este sprint?”, e obter respostas baseadas em dados do espaço de trabalho em tempo real.
🚀 Vantagem do ClickUp: Se você já parou no meio de uma depuração apenas para vasculhar tickets antigos, documentos, threads do GitHub ou notas de reuniões, sabe como a mudança de contexto mata rapidamente o ritmo.
O ClickUp Brain MAX resolve isso. Ele oferece um companheiro de IA para desktop que funciona em todo o seu espaço de trabalho ClickUp, ferramentas externas de orquestração de IA e na web. Você pode conversar com modelos de IA premium, como Brain, Claude, Gemini, OpenAI e muito mais, para raciocinar sobre bugs, revisar códigos, resumir requisitos ou gerar documentação.
Quando os bloqueadores vêm de “Onde isso foi discutido?” ou “Quais são as especificações mais recentes?”, a Pesquisa Universal do Brain MAX reúne o contexto de tarefas, documentos, GitHub, arquivos e conversas em um único lugar.
Execute fluxos de trabalho autônomos com os agentes ClickUp
Quer saber como usar a IA para automatizar tarefas? Você veio ao lugar certo.
Os Super Agentes do ClickUp são colegas de equipe com tecnologia de IA que operam dentro do seu espaço de trabalho; eles podem ser marcados, receber tarefas ou ser acionados automaticamente. Esses agentes também realizam raciocínios em várias etapas, em vez de fornecer respostas únicas.
Ao contrário dos assistentes de IA tradicionais ou bots baseados em regras, os ClickUp Agents têm:
- Memória: memória de curto prazo, longo prazo, episódica e de preferências, para que eles se lembrem de como sua equipe trabalha.
- Inteligência contextual: consciência contínua das atualizações, decisões e mudanças do projeto
- Autonomia: a capacidade de raciocinar, delegar a subagentes e concluir fluxos de trabalho de ponta a ponta.
- Governança humana: permissões explícitas, registros de auditoria e pontos de verificação de aprovação
- Consciência ambiental: eles podem revelar proativamente riscos, bloqueadores ou insights sem solicitações constantes.
Isso os torna fundamentalmente diferentes dos agentes vinculados a IDE ou scripts de automação.
Informações sobre os Super Agentes do ClickUp:
Crie seu próprio Super Agente ClickUp
📌 Opção 1: Crie um Super Agente usando o Natural-Language Builder
Essa é a maneira mais rápida de começar e é recomendada para a maioria das equipes. Veja como funciona:
- Abra AI na barra lateral de navegação global.
- Escolha uma das seguintes opções: Selecione um modelo do catálogo do agente Comece do zero com uma solicitação em inglês simples (por exemplo, Configure um assistente de fluxo de trabalho de conteúdo)
- Escolha um modelo no catálogo do Agente
- Comece do zero com uma solicitação em linguagem simples (por exemplo, Configurar um assistente de fluxo de trabalho de conteúdo).
- Responda às perguntas complementares do criador.
- Analise o perfil do agente na barra lateral.
- Ative o agente
- Escolha um modelo no catálogo do Agente
- Comece do zero com uma solicitação em linguagem simples (por exemplo, Configurar um assistente de fluxo de trabalho de conteúdo).
📌 Opção 2: Crie um Super Agente do zero
Essa opção oferece controle manual total. Tudo o que você precisa fazer é:
- Abra AI na Navegação Global e selecione Todos os Super Agentes.
- Configurar: Nome e descrição Permissões e visibilidade Instruções e objetivos Gatilhos (manuais, programados ou baseados em eventos)
- Nome e descrição
- Permissões e visibilidade
- Instruções e objetivos
- Gatilhos (manuais, programados ou baseados em eventos)
- Ative o agente
- Nome e descrição
- Permissões e visibilidade
- Instruções e objetivos
- Gatilhos (manuais, programados ou baseados em eventos)
❗️ Observação: antes de colocar um agente em fluxos de trabalho ativos, você pode testá-lo e aprimorá-lo. Você pode iniciar uma mensagem direta para fazer perguntas, dar feedback ou ajustar o comportamento, ou simplesmente acioná-lo manualmente para ver como ele se comporta em uma programação. Repita conforme necessário, ajustando prompts, permissões e ferramentas até que o agente se comporte exatamente como você deseja.
Corrija bugs e envie recursos com o ClickUp Codegen
O ClickUp Codegen é um agente de IA externo que conclui tarefas, cria recursos e responde a perguntas relacionadas a códigos usando linguagem natural. Ele foi projetado para ajudar equipes de software a lançar recursos mais rapidamente, reduzir erros e até mesmo criar pull requests prontas para produção.
Veja como o Codegen funciona no ClickUp:
- Atribua tarefas ao Codegen Agent ou @mencione-o nos comentários da tarefa para acionar suas funções.
- Automatize tarefas de desenvolvimento, responda a perguntas técnicas e auxilie na codificação diretamente do ClickUp.
- Integre-se ao seu espaço de trabalho, permitindo que ele leia e atualize tarefas, adicione comentários, atribua tarefas e interaja com o fluxo de trabalho da sua equipe.
Para usar o Codegen, um administrador ou proprietário do espaço de trabalho precisa conectá-lo a partir do App Center, e os usuários devem ter uma conta Codegen. Depois de configurado, qualquer membro do espaço de trabalho pode interagir com o Codegen Agent.
📌 Exemplo: Um bug de produção é relatado logo após um lançamento. Uma tarefa é criada no ClickUp com logs de erros, impacto no usuário e links para o trabalho relacionado ao recurso. Em vez de trocar de ferramenta, você pode atribuir a tarefa ao ClickUp Codegen Agent para iniciar a investigação.
O Codegen lê todo o contexto da tarefa, rastreia as partes relevantes da base de código e identifica o caso extremo que está causando a falha.
Depois que o problema é identificado, o Codegen gera uma correção que segue os padrões e normas do seu código existente. Ele pode atualizar ou adicionar testes de unidade para cobrir o cenário de falha e garantir que o bug não volte a ocorrer.
Veja o que Abraham Rojas, gerente da equipe de entrega da Pattern, tem a dizer sobre o uso do ClickUp:
Usamos o ClickUp para acompanhar nossos projetos de desenvolvimento de software internamente; gerenciar vários projetos e equipes facilita as coisas para mim, esta é uma das melhores ferramentas que usei até agora para lidar com meus projetos scrum e ágeis modernos.
Usamos o ClickUp para acompanhar nossos projetos de desenvolvimento de software internamente; gerenciar vários projetos e equipes facilita as coisas para mim, esta é uma das melhores ferramentas que já usei até agora para lidar com meus projetos scrum e ágeis modernos.
Transforme a assistência de código em execução com o ClickUp
O código gerado por IA funciona melhor quando está alinhado com a forma como os desenvolvedores já trabalham. E o Amazon Q Developer faz isso muito bem dentro do IDE, ajudando os engenheiros a entender o código existente, refatorar com segurança e entregar mais rapidamente, especialmente em pilhas focadas na AWS.
Mas seu escopo se limita ao código. Ele não pode ver as discussões de planejamento, o contexto de suporte ou a documentação que explicam por que algo existe.
Quando esse contexto está em outro lugar, os desenvolvedores ainda precisam juntar as peças da história.
O ClickUp aborda isso de maneira diferente. O ClickUp Brain entende tarefas, documentos e conversas, enquanto os ClickUp Super Agents agem nesse contexto à medida que o trabalho evolui. E o ClickUp Codegen vincula as alterações de código diretamente aos requisitos reais. Juntos, eles fornecem um espaço de trabalho unificado que mantém o contexto intacto, desde o planejamento até a entrega, sem interromper o fluxo. Inscreva-se gratuitamente no ClickUp hoje mesmo! ✅