Notas de engenharia de produto direto do campo.

Agentes de developer experience AI exigem novas ferramentas, testes e feedback loops. Aprenda como product engineers projetam DX quando agents fazem parte do time.

A maturidade de AI agents abrange quatro níveis, do copy-paste ao autônomo. Aprenda como product engineers mantém qualidade em cada estágio.

Como uma empresa AI-native realmente funciona em 2026. Times de 5 pessoas fazendo o que 50 faziam, construídas desde o dia um com agents como membros de primeira classe do time.

Collaborative AI engineering permite que um desenvolvedor coordene dezenas de agents sem desvio de alinhamento. Aprenda os padrões que o GitHub usa para lançar em escala.

Dados sobre ROI de AI em engenharia de software de múltiplas fontes. Aprenda a medir retornos reais de ferramentas de AI na sua org de engenharia.

O futuro de CI/CD e agent-driven. Aprenda como agentes de AI estão substituindo pipelines tradicionais para testes, deploy e monitoramento em sistemas de produção.

Software craft em 2026 é definido por gosto, não velocidade. Quando IA constrói qualquer coisa, product engineers com julgamento fazem a diferença.

Qualidade de código AI e vendida demais e entregue de menos. Dados sobre onde agentes falham é como product engineers mantém padrões.

Dados de produção revelam como a IA está mudando a engenharia de software. Dados reais sobre produtividade, qualidade e o que realmente mudou.

Um codebase agent-ready permite que ferramentas de AI lancem código confiável. Aprenda os padrões de documentação, testes e interfaces que fazem codebases funcionarem com agentes de AI.

Qualidade de software na era da AI exige gosto, craft e julgamento humano. Por que product engineers são a última linha de defesa contra slop.

Harness engineering constrói guardrails que permitem agentes de AI executarem com segurança em produção. Aprenda padrões que product engineers usam para lançar sistemas de agentes.