Eu Codei Mais em Fevereiro do Que em Todo 2024

Os números não fazem sentido.

Semana passada eu construí um dashboard de analytics pro meu brag book — uma forma de acompanhar commits, pull requests, features entregues e linhas tocadas em todos os meus projetos. O tipo de coisa que você constrói num domingo por curiosidade, e depois fica encarando por uma hora porque os dados dizem algo que você não esperava.

Fevereiro de 2026 — um mês — produziu mais do que todo o ano de 2024. Vinte e oito dias venceram doze meses. Não por pouco. Por uma margem que me fez rodar a query de novo porque achei que o filtro de data tava quebrado.

Não tava.

E fevereiro chegou perto de empatar com 2025 inteiro.

Fiquei digerindo isso por um tempo. A explicação óbvia é "ferramentas de IA." E tá parcialmente certo. Mas não é a história toda, e a história toda é mais interessante — e mais pessoal — do que um post de produtividade sobre engenharia de prompt.

O Dashboard Que Começou Essa Conversa

O brag book nasceu como uma ferramenta pessoal de acompanhamento dentro do Helsky Vault. Nada sofisticado — um dashboard que agrega minha atividade entre repos no GitHub, milestones de projetos e features entregues. Construí porque sou péssimo pra lembrar o que fiz na terça passada, imagina no trimestre passado.

A linha de tendência não é gradual. Não é uma subida constante de 2024 passando por 2025 até 2026. Tem um ponto de inflexão visível lá por final de 2025, quando comecei a usar o Claude Code todo dia. E aí fevereiro de 2026 dispara.

Mas correlação é fácil. Causalidade é a parte interessante.

O Multiplicador da IA — Mas Não do Jeito Que Você Pensa

Sim, eu uso ferramentas de IA pra programar todo dia. O Claude Code cuida de uma parte grande do trabalho que costumava comer minhas noites — boilerplate, refactors repetitivos, configs de build, scaffolding de testes. Já escrevi sobre isso antes.

Mas o que o discurso de produtividade não percebe é o seguinte: a IA não faz o pensamento. Ela faz a digitação.

O gargalo no meu trabalho nunca foi tecla por minuto. Nunca foi "eu sei exatamente o que construir mas meus dedos são lentos demais." O gargalo era o espaço entre as decisões. Entre "preciso de um endpoint de API pra X" e esse endpoint existir. Entre "esse componente precisa tratar o edge case Y" e esse tratamento estar implementado e testado.

A IA comprimiu esse espaço de horas pra minutos. E quando você comprime o intervalo entre decisões, algo inesperado acontece — as próprias decisões ficam mais rápidas. Porque você não perde contexto. Você decide, existe, avalia, decide de novo. O loop de feedback aperta até o ponto onde o flow vira o padrão, não a exceção.

Esse é o multiplicador de verdade. Não é "a IA escreve código pra mim." É "a IA mantém meu cérebro na zona onde as boas decisões acontecem."

A Parte Que Ninguém Fala

Eu sou duas vezes excepcional.

Se você não conhece o termo — 2e descreve pessoas que são tanto intelectualmente superdotadas quanto neurodivergentes. O "duas vezes" é literal: capacidade excepcional em algumas áreas, deficiência genuína em outras. No meu caso, TDAH. O tipo clínico, com laudo, não o "me distraio com TikTok às vezes."

O lado superdotado: um cérebro que processa informação rápido, segura grandes quantidades de contexto ao mesmo tempo e troca entre eles com tempo de aquecimento quase zero. Eu consigo olhar pra uma arquitetura de sistema e enxergar os pontos de falha antes de alguém terminar o desenho no quadro. Consigo manter seis conversas paralelas e acompanhar o estado de todas.

O lado TDAH: eu também consigo ficar quarenta e cinco minutos encarando um editor vazio porque a tarefa não é estimulante o bastante pra ativar meu cérebro. Consigo saber exatamente o que precisa ser feito — ter a solução inteira mapeada na cabeça — e fisicamente não começar. Procrastinação que não é preguiça. É uma comporta de dopamina que não abre sob comando.

E aí tem o combo. Perfeccionismo que paralisa — porque o lado superdotado enxerga a solução ideal e o lado TDAH não aguenta os passos chatos entre aqui e lá. Ansiedade que se acumula — porque você sabe que é capaz de mais, consegue ver a distância entre seu potencial e sua entrega, e essa distância parece um fracasso pessoal todo santo dia. A síndrome do impostor bate diferente quando você genuinamente não consegue explicar por que ontem você arquitetou um sistema inteiro em três horas e hoje não consegue escrever uma única função.

A maior parte da minha carreira, essas características foram tanto um peso quanto uma vantagem.

O processamento rápido fazia eu chegar nas soluções antes de conseguir articulá-las — o que me fazia parecer impulsivo em code reviews. A retenção de contexto fazia eu acompanhar seis conversas ao mesmo tempo parecendo desatento em todas. A troca de contexto fazia eu começar três features numa manhã e terminar zero até a tarde — não porque perdi o interesse, mas porque cada uma acendia uma ideia melhor que meu cérebro saía perseguindo sem pedir licença.

A procrastinação era a pior parte. Dias inteiros perdidos pro tipo errado de atrito. Não problemas difíceis — problemas difíceis são estimulantes, nesses eu hiperfocava doze horas direto. O assassino eram os problemas médios. Chatos o bastante pra não engajar o sistema de dopamina, importantes o bastante pra não dar pra ignorar. Então eles ficavam lá. E eu ficava lá. E a ansiedade crescia porque eu sabia que tava desperdiçando tempo e não conseguia parar de desperdiçar.

Se você nunca experimentou disfunção executiva, eu honestamente não sei como explicar. Imagina saber exatamente o que digitar, ter o teclado na sua frente, querer digitar, e suas mãos simplesmente... não vão. Não é um problema de motivação. É um problema de neuroquímica vestindo fantasia de motivação.

Desenvolvimento tradicional não recompensava esse perfil cognitivo. Você senta na frente de um arquivo. Digita. Espera o build. Digita mais. Uma coisa de cada vez, sequencialmente, como uma linha de montagem bem-comportada. O cérebro rápido não ajuda quando o gargalo é o compilador. E o cérebro com TDAH ativamente sofre quando o trabalho é sequencial, lento e não oferece feedback até o final.

Aí os agentes apareceram.

Orquestrando em Vez de Digitando

Hoje uma sessão de desenvolvimento funciona assim.

Eu posso ter vários agentes do Claude Code rodando em paralelo. Um tá montando o scaffolding de uma migration de banco. Outro tá escrevendo testes pra um componente que terminei uma hora atrás. Um terceiro tá refatorando um endpoint de API enquanto eu reviso a saída do primeiro. Leio os resultados de um, corrijo o rumo de outro, e enfileiro trabalho pro quarto.

Isso não é multitasking. Multitasking é um mito — pra maioria das pessoas.

O que isso é — e essa é a conexão com o 2e — é orquestração paralela. Eu não estou fazendo três coisas ao mesmo tempo. Estou dirigindo três coisas ao mesmo tempo. Cada agente precisa de contexto, decisões, direção arquitetural, correções de rota. Meu cérebro processa os resultados que chegam rápido o suficiente pra manter todos se movendo sem perder o fio de nenhum.

O mesmo traço que me fazia parecer disperso em reuniões — segurar contextos demais, pular entre ideias, processar mais rápido do que conseguia comunicar — acabou sendo exatamente o perfil cognitivo pra gerenciar múltiplos agentes de IA.

Pensa no que um orquestrador de agentes realmente precisa: capacidade de manter a visão geral de vários workstreams paralelos, alternar entre eles sem perda de contexto, processar informação nova rápido o suficiente pra dar direção em tempo real, e manter um modelo mental de como as peças se encaixam.

Isso não é uma descrição de cargo. É como meu cérebro sempre funcionou. Só nunca teve mãos suficientes.

Agora tem.

Eu finalmente consigo "fazer multitask." Não porque eu mudei. Porque as ferramentas finalmente alcançaram o jeito que meu cérebro já funcionava.

Isso não é pouca coisa.

O Ofício Ainda Importa — Mais do Que Nunca

Aqui é onde eu me recuso a escrever o parágrafo de "IA vai substituir os devs."

Tô relendo o The Pragmatic Programmer. Não por nostalgia — porque os princípios batem mais forte agora do que na primeira vez. DRY, ortogonalidade, tracer bullets, o poder do texto puro — esses conceitos são sobre pensar, não digitar. IA cuida da digitação. Não cuida do pensamento.

Conseguir resultados excepcionais com ferramentas de IA pra código exige ser excepcional nas coisas que a IA não consegue fazer:

Arquitetura. IA vai gerar qualquer arquitetura que você descrever. Não tem opinião sobre se aquela arquitetura é a certa pro seu problema. Vai alegremente construir um microsserviço pra um app de todo. Vai com o maior prazer adicionar Redux num site de três páginas. O humano decide o que construir. A IA decide como expressar em código.

Design. Não pixels — sistemas. Quais abstrações servem o problema? Quais camadas precisam existir? Onde ficam as fronteiras? IA gera código dentro de fronteiras. Não sabe onde as fronteiras devem estar.

Senso de produto. Saber qual feature construir primeiro, qual canto cortar, qual "seria bom ter" na verdade é "entrega sem." Isso é julgamento de negócio, não habilidade técnica. IA não tem nada disso.

Gosto. O mais difícil de articular. Saber quando o código tá "certo" — não apenas funcional, mas elegante, manutenível, apropriadamente complexo pro problema em questão. IA gera código que funciona. Um dev sênior sabe quando código que funciona ainda tá errado.

Os desenvolvedores que vão prosperar com ferramentas de IA são os que já eram bons nas partes que a IA não faz. Experiência não ficou menos valiosa. Virou o único diferencial.

Se você tá usando o Claude Code pra escrever um componente React, vai conseguir um componente React. Se tá usando enquanto entende arquitetura de componentes, padrões de acessibilidade, implicações de performance e restrições do design system — vai conseguir um componente que pertence a um codebase de produção.

Mesma ferramenta. Operador diferente. Resultados absurdamente diferentes.

Finalmente Sou um Dev Full-Stack

Em janeiro eu escrevi um post sobre minha jornada de onze anos de frontend pra full-stack. A versão honesta daquele post era: "tô quase lá, mas o backend ainda me faz hesitar às vezes."

Fevereiro resolveu.

Só nesse mês eu entreguei migrations de banco, endpoints de API, fluxos de autenticação, configs de infra, um dashboard completo de analytics, e o frontend pra amarrar tudo. Em vários projetos. Em várias linguagens.

Não porque eu de repente dominei backend em quatro semanas. Mas porque a IA comprimiu a curva de aprendizado de um jeito que eu não achava possível. Quando eu não sabia o índice certo do Postgres pra um padrão de query, descrevi o padrão de acesso e recebi uma explicação com a solução. Quando precisei de um fluxo de auth que nunca tinha implementado do zero, esbocei a arquitetura e a implementação apareceu — e eu conseguia ler, avaliar e saber se tava certo, porque eu entendia os princípios mesmo sem ter decorado a sintaxe.

A distância entre "eu sei conceitualmente como isso funciona" e "consigo entregar isso em produção" — costumava ser medida em meses de ramp-up. Agora são horas.

Onze anos de frontend me fizeram um especialista. IA tornou a especialização portátil. Eu entendo como aplicações web funcionam do banco de dados ao navegador. Sempre entendi. Só não conseguia digitar rápido o suficiente em cada camada.

Agora consigo.

A Parte Vulnerável

Falar sobre 2e não é algo que eu faço casualmente.

Na cultura brasileira — e na cultura tech de forma mais ampla — neurodivergência é ou romantizada ou patologizada. "Seu TDAH é um superpoder!" de um lado. "Você já tentou só focar?" do outro. Nenhum dos dois serve. É um perfil cognitivo. Vem com trade-offs que são reais e às vezes brutais.

Alguns meses o processamento rápido significa que eu entrego mais em quatro semanas do que entreguei num ano. Outros meses significa que eu começo quatorze coisas, termino uma, e passo a última semana me perguntando o que aconteceu com as outras treze.

A razão de eu tá compartilhando isso aqui é porque a narrativa em torno da produtividade com IA deixa algo de fora. Os hot takes são todos "as ferramentas melhoraram, todo mundo tá mais produtivo agora." Não tá errado, mas tá incompleto. As ferramentas melhoraram de formas que combinam com certos perfis cognitivos mais do que com outros.

Meu cérebro 2e não ficou mais produtivo porque IA é um multiplicador universal. Ficou mais produtivo porque agentes de IA são um multiplicador específico — pra pessoas que pensam em paralelo, seguram múltiplos contextos sem esforço, e tomam decisões mais rápido do que conseguem implementá-las.

Isso não é todo mundo. E tudo bem. Cérebros diferentes vão encontrar pontos de alavancagem diferentes nessas ferramentas. Mas se algo nesse post soou familiar — o processamento rápido, o malabarismo de contextos, a frustração de chegar na resposta três passos antes das suas mãos alcançarem — você pode estar prestes a ter uns anos muito bons.

O Que Fevereiro Realmente Significa

Fevereiro não venceu 2024 porque eu trabalhei mais. Não trabalhei mais horas. Provavelmente trabalhei menos.

Venceu 2024 porque a fricção entre pensamento e implementação caiu pra quase zero. Porque as ferramentas combinaram com meu perfil cognitivo de um jeito que nada mais jamais combinou. Porque onze anos de julgamento acumulado — arquitetura, design, senso de produto, gosto — finalmente tiveram um motor de execução que conseguia acompanhar o ritmo.

Os números do dashboard são só a superfície. O que eles medem — commits, PRs, features entregues — é output. O que eles não medem é a qualidade das decisões por trás desse output, a profundidade do entendimento, a satisfação de finalmente trabalhar do jeito que meu cérebro sempre quis.

Passei anos me sentindo como quem dirige um carro esportivo numa zona escolar.

A estrada abriu.