Sentei com um agente de IA para planejar uma série sobre agentes de IA.

O resultado foi um arquivo de planejamento de 500 linhas com 22 posts agrupados em 6 lotes temáticos, com categorias atribuídas, datas agendadas, briefings de imagem escritos e uma política de segurança de conteúdo anexada. Mas o plano em si não foi o que me surpreendeu. O que me surpreendeu é o quanto a sessão de planejamento me ensinou sobre como trabalhar com essas ferramentas — e o quanto disso agora aparece no resto do meu fluxo de trabalho.

Este post é sobre isso. Não sobre o plano, mas sobre o planejamento.

Plan mode é o lugar certo para pensar

A maioria das ferramentas de IA para código tem algo que chamam de plan mode, ask mode ou algum equivalente. Somente leitura. Sem edições de arquivo. Geralmente roda num modelo menor e mais barato. O agente pode navegar pelo codebase, ler arquivos, fazer perguntas, propor mudanças — mas fisicamente não consegue escrever nada no disco.

Por muito tempo eu tratei o plan mode como uma versão pior do modo “real” de agente. Menos poder, menos throughput, menos satisfatório. Então eu pulava. Abria o agent mode direto, despejava minha ideia e ficava vendo o agente começar a editar arquivos em segundos. Às vezes isso funciona. Para qualquer coisa maior que uma mudança de uma linha, é um pequeno desastre.

Olha o que eu não tinha percebido: no agent mode, o modelo quer fazer alguma coisa. Ele é enviesado a produzir diffs. Faça uma pergunta vaga e ele vai começar a “corrigir” coisas. Quando você percebe que não queria aquilo, já tem um design meio implementado grudado no código.

O plan mode remove essa pressão. O agente não pode agir, então tudo que ele pode fazer é pensar em voz alta com você. Modelo mais barato, menos em jogo, sem diffs para limpar. Você separa o pensar do fazer, e o pensar melhora porque ninguém está correndo para um commit.

Comecei esta série de posts no plan mode. Deveria ter feito isso para tudo que fosse maior que “renomeia essa variável” desde o início.

Múltipla escolha funciona melhor que “o que você acha?”

A outra coisa que mudei no meio da sessão foi como eu fazia perguntas.

Quando você diz “o que você acha sobre como organizar as categorias?”, o modelo te dá um parágrafo ponderado. Você lê, concorda em grande parte, acena, e avança exatamente um centímetro. Aí ele te faz uma pergunta de volta, você devolve um parágrafo, e depois de trinta minutos disso você percebe que teve uma conversa agradável e tomou três decisões reais.

O que funcionou melhor — pra mim, nesse tipo de tarefa — foi pedir ao agente que me desse opções estruturadas. Três ou quatro alternativas, cada uma com uma justificativa de uma linha, e uma recomendação. Aí eu escolhia. Às vezes pedia uma segunda rodada quando ele tinha mais contexto.

Esse estilo faz algo que eu não esperava. Força o agente a se comprometer com alternativas em vez de ficar em cima do muro. E me força a decidir de verdade em vez de concordar com qualquer enquadramento que saiu primeiro. Um loop de “o que você acha” é enviesado para a primeira resposta plausível. Um loop de múltipla escolha é enviesado para escolher. Escolher é o gargalo, então qualquer coisa que acelere isso acelera a sessão inteira.

No final eu já estava pedindo listas de opções quase por reflexo. “Me dá quatro formas de lidar com datas nessa série, nomeia os tradeoffs, recomenda uma.” O plano andou muito mais rápido depois disso.

O plano foi reescrito umas dez vezes

Bom, aqui vai a parte um pouco constrangedora. Achei que ia fazer um brainstorm por uma hora e sair com um plano limpo. O que realmente aconteceu é que escrevi uma primeira versão, reli, odiei metade, pedi ao agente para refatorar uma seção, odiei outra coisa, pedi de novo. O arquivo do plano passou por umas dez reescritas substanciais antes de estabilizar.

O que mudava a cada vez não era a quantidade de conteúdo — essa cresceu de forma estável — mas as restrições em torno dele. Cada passada adicionou uma restrição que eu não tinha pensado quando comecei:

• Segurança de conteúdo: os arquivos de rules que eu estaria escrevendo para o blog seriam commitados num repositório público. Então não podem conter nomes de projetos internos do meu trabalho, nomes de clientes, nomes de colegas, nenhum dado. Isso adicionou uma seção inteira à rule de convenções de escrita e mudou como eu escrevi os próprios tópicos dos posts.
• Neutralidade de vendor: eu quase intitulei metade da série “Cursor Skills”, “subagents do Cursor”, etc. Aí notei que estava efetivamente escrevendo material de marketing para um produto. A série é sobre agentes de IA para código como categoria — Cursor, Claude Code, Copilot, o que vier depois. Fiz o agente voltar e reescrever cada título para refletir isso. (Uma exceção: um post especificamente sobre portabilidade entre ferramentas.)
• Convenções de imagem: no começo os posts tinham uma mistura de “precisa de um diagrama”, “talvez uma imagem aqui” e nada. Deixei explícito: cada post recebe pelo menos três imagens, cada bloco <figure> tem um alt bom o suficiente para ser um prompt de geração de imagem, cada figcaption adiciona algo que o alt não tem.
• Datas e cronologia: posts no blog são listados por data. Se eu simplesmente desse a todos a data de hoje, a ordem se dissolveria em ruído. Então recuamos as datas — um por dia, terminando hoje, começando três semanas atrás — para dar a cada post uma URL limpa e uma posição legível no arquivo.
• Categorias: comecei com cinco categorias e uma regra de bolso vaga. No final eram seis (a nova é “developer-tooling”) e uma árvore de decisão real sobre qual post cai onde.

Nada disso era visível no início. Cada restrição surgiu porque eu tentei aplicar o plano a um post específico e algo não encaixou.

O agente percebeu coisas que eu teria deixado passar

Olha, aqui vai a parte em que quero ser honesto: essa não é uma história em que a IA escreveu por mim. Nem é uma história em que a IA organizou meus pensamentos pré-existentes. O agente percebeu pontos cegos reais — perguntas que eu ainda não tinha feito a mim mesmo — e fazer essas perguntas mais cedo me salvou de publicar coisas das quais me arrependeria.

Dois exemplos.

Quando descrevi um dos posts sobre uma skill de debug que construí, comecei a digitar o nome real do projeto. O agente parou nele e perguntou, em essência: “esse nome é seguro para publicar?” Não era. O projeto fica dentro de um repositório privado, o nome tem significado para pessoas dentro do time com quem trabalho, e soltar isso num post público seria um pequeno vazamento. Não percebi até ser perguntado. Essa conversa se tornou a seção de segurança de conteúdo na rule de convenções de escrita.

O segundo é menor. Eu estava prestes a intitular um post “Cursor skills são incríveis” ou algo equivalentemente efusivo, e o agente apontou que o resto da série estava falando sobre “agentes de IA para código” como categoria genérica. A inconsistência ficaria evidente. Mudamos o título e adicionamos a rule de enquadramento tool-agnostic. Essa mesma rule me manteve honesto nos vinte e dois títulos seguintes.

Nenhum desses movimentos foi escrita criativa. Foi o agente fazendo o que humanos fazem uns pelos outros quando revisam trabalho: notar a coisa que o autor parou de enxergar.

Planeje tudo, depois escreva em lotes

A outra coisa que eu não esperava era quanto dinheiro e tempo eu economizaria planejando todos os 22 posts de antemão em vez de escrever um, depois planejar o próximo, e assim por diante.

Quando você planeja em lotes, o agente consegue ver o formato da série inteira. Ele pode sugerir referências cruzadas — “este post deveria linkar para aquele como leitura complementar” — que seriam impossíveis se os posts futuros ainda não existissem. Ele pode equilibrar a distribuição de tópicos para que a série não colapse numa única categoria. Pode identificar quando dois posts se sobrepõem e fundi-los, ou quando um post está fazendo demais e dividi-lo.

Isso também permite que você entre no agent mode para a escrita real com um prompt muito mais direcionado. Em vez de “escreva um post de blog sobre journaling”, vira “escreva o post de visão geral de journaling, lote 5, aqui está a spec, aqui está o tom, aqui estão os links de leitura complementar, aqui estão os posts existentes para combinar a voz.” Esse tipo de prompt produz saída que dá pra usar. O outro tipo produz um ensaio genérico.

Então: planeje uma vez, planeje tudo, depois execute em lotes temáticos. Mais barato, mais coerente, menos retrabalho.

O que eu faria diferente da próxima vez

Algumas coisas teriam me economizado tempo se eu soubesse desde o início: decidir as categorias antes de qualquer coisa, escrever a política de segurança primeiro, escolher um registro de voz por post explicitamente, e deixar títulos por último.

Sinceramente, a maior lição é essa: a sessão de planejamento é o trabalho. Uma vez que o plano existe, a escrita é em grande parte transcrição com notas de estilo. A parte difícil — o que dizer, em que ordem, com que omissões — acontece antes de qualquer post ser escrito. Isso é verdade para escrita normal também, mas com uma IA no loop o gargalo se move tão para cima que dá quase para ver acontecendo.