Rush
A partida de Dohmke ocorre em meio a uma feroz corrida de ouro”codificação da vibração”, um fluxo de trabalho em que os desenvolvedores usam linguagem natural para gerar código em alta velocidade, ignorando frequentemente verificações críticas de qualidade. A faísca do Github é um excelente exemplo dessa tendência, mas a corrida para definir o futuro do desenvolvimento da IA está lotada e expôs riscos significativos ao lado de suas recompensas. A indústria foi abalada por falhas recentes e de alto nível que servem como avisos de Stark. Em um incidente perturbador, um gerente de produto assistiu como Gemini CLI do Google excluiu seus arquivos após alucinar os comandos, com o próprio agente confessando sua própria”incompetência bruta”e admitindo:”Eu perdi seus dados. Este é um falha não aceitável e replicando que o falha não foi replicado para o falhador de saason, que foi replicado por uma semana, depois de um falha de saason, que foi replicando o falha de saason, que foi replicando o falhador de saason, que se reportava apenas por uma semana após uma semana, depois de um fase de Saastric, que foi replicando o falhador de saason. Evento catastrófico que o CEO da Replit chamou”inaceitável e nunca deve ser possível”. De um lado, plataformas como o Spark do Github e o Opal recentemente revelado do Google estão se inclinando para a velocidade e a acessibilidade da codificação da vibração. O Opal, por exemplo, usa um editor de fluxo de trabalho visual para segmentar um público mais amplo e menos técnico, priorizando prototipagem rápida. Do outro lado do espectro, os concorrentes estão construindo ferramentas projetadas especificamente para impor a ordem ao caos. Em vez de gerar código imediatamente, a Kiro emprega um modelo de”baseado em especificações”que primeiro cria planos de projeto e documentos de design, uma estratégia CEO da Amazon, Andy Jassy, acredita que”tem uma chance de transformar como os desenvolvedores criam software”. A Anysphere, a empresa por trás do popular editor de cursor, lançou recentemente a Bugbot, uma ferramenta automatizada que se integra ao Github para revisar solicitações de puxar e encontrar falhas antes de chegarem à produção. Isso representa uma rede de segurança crítica, com um gerente de engenharia da Discord observando:”Tivemos o PRS aprovado pelos seres humanos e, em seguida, o bugbot entra e encontra bugs reais depois.
que constrói muita confiança”. Essa abordagem reconhece que, embora a IA acelere a criação de código, também exige uma nova classe de controle de qualidade movido a IA. Isso se alinha com a visão do CEO antrópico Dario Amodei, que observou:”Estamos indo para um mundo onde um desenvolvedor humano pode gerenciar uma frota de agentes, mas acho que o envolvimento humano contínuo será importante para o controle de qualidade…”
um novo capítulo em Microsoft da Microsoft’s coroi
Visto pelos analistas como uma grande consolidação estratégica dos ativos da AI da empresa. Esse movimento, confirmado no anúncio de despedida de Dohmke, sugere um futuro em que os vastos dados e ecossistemas de desenvolvedores do Github se tornam ainda mais centrais para as ambições gerais da IA da Microsoft. Ele atualiza o GitHub não apenas como uma subsidiária, mas como um pilar central do mecanismo de IA da Microsoft, uma estratégia sublinhada, criando novas ferramentas como Spark Comks exclusivo para os assinantes Premium Copilot Pro+ para criar uma plataforma adesiva e all-in-one. Todo o ecossistema foi construído com padrões abertos como o Model Context Protocol (MCP), que foi projetado para ser um conector universal para agentes de IA e foi integrado ao código VS 1.101 para alimentar fluxos de trabalho mais autônomos. No entanto, essa rápida adoção expôs vulnerabilidades arquitetônicas profundas. Em maio de 2025, os laboratórios invariantes da empresa de segurança revelaram uma exploração crítica de”fluxo de agente tóxico”, demonstrando como uma questão maliciosa do Github poderia enganar um agente de IA a acessar e vazar dados de repositório privado. O analista Simon Willison descreveu o problema como uma”trifecta letal”para injeção imediata, onde o acesso do agente a dados privados, exposição a instruções maliciosas e capacidade de exfiltrar as informações criam uma tempestade perfeita. A falha destaca que o treinamento atual de segurança da IA é insuficiente para impedir essa manipulação, representando um desafio significativo para a nova divisão integrada.
Apesar desses obstáculos, a visão para o desenvolvimento de IA permanece incrivelmente ambicioso. Os líderes da indústria estão apostando em um futuro em que a IA lida com uma parcela significativa do trabalho de desenvolvimento. O CEO da Anysphere, Michael Truell, previu:”Espero que os agentes de codificação de IA lidem com pelo menos 20% do trabalho de um engenheiro de software até 2026″. Esse sentimento é ecoado pelo próprio Dohmke, que deixa o Github com uma visão semelhante para avançar,
