O ChatGPT deu-me uma sugestão de prompt super útil para correção de bugs:

“Não te apresses a aplicar o patch. Abstrai este problema como uma possível falha do sistema. Por favor, fornece três níveis de soluções:
A - Contenção (menor alteração, suficiente para durar 1-2 semanas);
B - Reparação estrutural (introdução de um mecanismo intermediário, como um contrato unificado/descoberta de serviços/camada de roteamento/camada de eventos);
C - Evolução arquitetural (forma alvo para os próximos 3 meses).
Para cada solução, escreve claramente: âmbito das alterações, modos de falha, observabilidade, passos de migração, estratégia de rollback. No final, recomenda uma solução e define as condições de transição (quando passar de A para B).”

Por fim, o AI provavelmente vai recomendar B, mas tu só precisas seguir com C sem pensar duas vezes.

A razão é que o AI se considera uma pessoa real no ambiente de produção, assumindo que o produto está sendo bastante utilizado e que reestruturar uma funcionalidade leva meses, por isso tende a preferir corrigir vulnerabilidades pontuais ao invés de avançar de forma radical na arquitetura.

Mas a verdade é que, para o AI, reestruturar um grande projeto leva apenas algumas horas, e o produto provavelmente não está sendo usado por ninguém. Além disso, cada correção pontual que faz não resolve o problema de verdade, só cria bugs futuros, então é preciso fazer uma mudança definitiva!

Quando o AI é forçado a fornecer A/B/C e definir condições de transição, ele deixa de ser apenas um consertador de emergência.