Como usamos IA para reduzir o ciclo de QA em 50%

Resumo:

Em um projeto de migração de uma das aplicações do cliente, a Programmers colaborou com o time do cliente no desenvolvimento de skills no Devin (code assistant) e no Windsurf (IDE) para mapear arquiteturas complexas, alimentar a wiki do cliente com documentação técnica padronizada e gerar guias de teste consistentes. O resultado: o ciclo de QA da atualização completa da aplicação caiu de 3 sprints para 1,5 sprint (-50%), além de acelerar o planejamento da migração para o Azure.

Contexto

Em projetos de engenharia de software com aplicações distribuídas, múltiplos serviços de mensageria e ciclos contínuos de evolução, a documentação técnica viva é um ativo estratégico, especialmente quando o time precisa planejar grandes movimentos, como uma migração para o Microsoft Azure.

Esse foi o cenário que um cliente enfrentava ao planejar a migração de uma de suas aplicações para o Azure. Para apoiar essa jornada, a Programmers trabalhou em conjunto com o time do cliente para desenvolver skills customizadas no Devin e no Windsurf capazes de mapear arquiteturas, descrever fluxos entre serviços e padronizar guias de teste de QA, alimentando a wiki do cliente com documentação técnica consistente e atualizada.

Mais do que um projeto de migração, a iniciativa se tornou uma referência de como a Programmers aplica IA generativa para acelerar entregas, reduzir riscos e fortalecer a engenharia de software dos nossos clientes.

Quais desafios o time enfrentava antes da iniciativa?

O time responsável por uma das aplicações do cliente enfrentava três desafios técnicos simultâneos:

Fortalecer a documentação institucional: Boa parte do conhecimento sobre a arquitetura da aplicação vivia de forma distribuída entre os engenheiros, sem uma referência única e consultável. Consolidar esse conhecimento em uma fonte estruturada se tornou prioridade para garantir continuidade, escalabilidade e onboarding ágil.

Preparar a migração para o Azure: Sem uma visão clara de como os serviços internos se conectavam, dimensionar o escopo da migração, e principalmente dos testes, era impreciso.

Padronizar testes dos serviços de mensageria: Vários serviços não possuíam guias de teste formais. Então cada nova rodada de QA exigia que o time redescobrisse, do zero, como testá-los e quais mensagens enviar.

Em resumo: o time precisava de uma forma rápida, escalável e consistente de transformar conhecimento técnico em documentação acionável.

Qual foi a abordagem da Programmers?

A Programmers impulsionou a iniciativa com ideias e estrutura, acelerando o processo. Construímos, em paralelo, dois artefatos integrados: conteúdo arquitetural para a wiki do cliente e um conjunto de Testing Guides padronizados, ambos gerados com apoio de IA.

1. Conteúdo arquitetural — documentação para a wiki do cliente com Devin

Para cada área da aplicação, o time criou um repositório dedicado. No Devin, desenvolvemos skills apoiadas por duas bases de conhecimento distintas:

• Uma para gerar a documentação arquitetural do zero.
• Outra para mantê-la atualizada conforme os serviços evoluem.

Cada repositório recebeu um prompt de contexto específico daquela área. Então a partir daí, o Devin lia os documentos descritivos dos repositórios e produzia automaticamente:

• Diagramas de arquitetura em Mermaid;
• Mapeamento de fluxos entre serviços;
• Links cruzados entre as páginas da wiki e os Testing Guides.

Todo esse conteúdo era então publicado na wiki do cliente, fortalecendo uma base de conhecimento que já existia, mas que carecia de profundidade arquitetural.

2. QA Testing Guides — geração com skill customizada no Windsurf

Para a documentação de testes, o time desenvolveu uma skill customizada no Windsurf, também compatível com outras ferramentas de IA. Dessa maneira, para cada serviço de mensageria (NServiceBus), o guia gerado cobre:

• O que o serviço faz;
• Como testá-lo end-to-end;
• Quais mensagens enviar e em que ordem.

Todos os guias seguem um formato consistente, o que acelera drasticamente a curva de aprendizado do time de QA em qualquer novo serviço.

Stack técnica utilizada

Componente	Tecnologia / Ferramenta
Geração da documentação arquitetural	Devin com skills customizadas
Geração dos Testing Guides	Windsurf com skill customizada
Diagramas de arquitetura	Mermaid
Scripts de apoio	Python
Estratégia de repositórios	Um repositório por área da aplicação

Integração entre os dois artefatos

O diferencial foi conectar a documentação arquitetural publicada na wiki e os Testing Guides como um único sistema de conhecimento. Da página de arquitetura de um serviço, o engenheiro acessa em um clique o guia de teste correspondente, eliminando a fricção entre “entender” e “testar”.

As skills foram desenhadas para o Devin e o Windsurf, mas a lógica é replicável em qualquer LLM com nível de acesso equivalente ao repositório.

Quais foram os resultados da iniciativa?

Os ganhos foram mensuráveis e replicáveis, como por exemplo:

• Redução de 50% no ciclo de testes: a atualização completa da aplicação passou de uma estimativa de 3 sprints para 1,5 sprint.
• Fonte única de verdade arquitetural: o time tem agora um local confiável na wiki do cliente para consultar como os serviços estão estruturados e como se conectam.
• Onboarding de QA acelerado: novos engenheiros de QA conseguem subir em novos serviços rapidamente, usando os Testing Guides como ponto de partida.
• Migração para o Azure mais previsível: a documentação arquitetural publicada na wiki ajudou o time a estimar e planejar o escopo de testes da migração com muito mais precisão.
• Abordagem reaplicável: o modelo está pronto para ser estendido a outras áreas da aplicação, escalando o impacto sem aumentar proporcionalmente o esforço.

Próximos passos

A iniciativa segue evoluindo. Entre as frentes em aberto:

• Expandir a abordagem para outras áreas da aplicação, ampliando o conteúdo arquitetural disponível na wiki do cliente.
• Explorar formas de automatizar atualizações sempre que os repositórios mudarem.
• Compartilhar a skill de Testing Guide do Windsurf com outros times da Programmers, replicando o modelo em novos clientes.

FAQ

O que foi entregue neste case? Em resumo, um conjunto de skills customizadas no Devin e no Windsurf que, juntas, produzem documentação arquitetural padronizada, publicada na wiki técnica do cliente, e guias de teste de QA consistentes para os serviços de mensageria da aplicação.

Quais ferramentas de IA usamos no case? Devin (code assistant) para a gerar a documentação arquitetural e Windsurf (IDE, com uma skill customizada) para os guias de teste de QA. Os diagramas são gerados em Mermaid.

É necessário usar o Devin e o Windsurf? Não. As skills foram desenvolvidas nessas ferramentas, mas a lógica é replicável em qualquer LLM ou code assistant com nível de acesso equivalente ao repositório. A ferramenta não é o diferencial, o que importa é a estrutura de prompts, bases de conhecimento e a conexão entre os artefatos.

Quanto a iniciativa reduziu o tempo de QA? O ciclo de testes de uma atualização completa da aplicação caiu de 3 sprints para 1,5 sprint, uma redução de 50%.

A solução pode ser aplicada em outros contextos? Sim. A abordagem foi desenhada para ser reaplicável a qualquer aplicação ou cliente, bastando criar um repositório dedicado e ajustar o prompt de contexto para a realidade arquitetural daquele ambiente.

Conclusão

Este case mostra como aplicamos IA generativa de forma estratégica em parceria com o time do cliente: não como vitrine, mas como alavanca real de produtividade da engenharia. Ao combinar skills customizadas no Devin, no Windsurf e uma estratégia inteligente de repositórios, o time transformou documentação técnica, historicamente um gargalo, em um ativo vivo, escalável e mensurável dentro da wiki do cliente.

Portanto, mais do que economizar sprints, a iniciativa eleva o padrão de engenharia que a Programmers entrega aos seus clientes e prepara o terreno para movimentos maiores, como migrações para o Azure e a expansão da abordagem para novas áreas de produto.

Este é só um exemplo de como aplicamos IA para resolver desafios reais de engenharia, com método, escala e resultados mensuráveis. Se a sua empresa quer:

• Transformar conhecimento técnico em ativo estratégico;
• Acelerar ciclos de QA e entrega;
• Planejar migrações para o Azure com mais previsibilidade;
• Incorporar IA generativa na rotina dos times de tecnologia.

Então fale com a Programmers e vamos desenhar juntos a próxima evolução da sua engenharia.