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Limpando código legado gerado por IA com arquivos de regras do Cursor

TuBrief 편집팀
2026년 8월 25일
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Computing/Software

원본 영상을 바탕으로 AI의 도움을 받아 작성했습니다. 원본 영상이 기준입니다.

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A IA tem um impacto enorme, no entanto13:34

A IA tem um impacto enorme, no entanto

Maximilian Schwarzmüller

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Limpando código legado gerado por IA com arquivos de regras do Cursor

1. Configurando regras personalizadas para prevenção de poluição de arquitetura

O código escrito por IA tende a se agrupar em scripts únicos. Padrões de objetos monolíticos gigantescos são criados, destruindo a estrutura existente. É por isso que desenvolvedores de 3 a 7 anos gastam 8 horas por semana apenas depurando. Eles continuam adicionando código sem pular a refatoração.

Crie um diretório .cursor/rules na raiz do projeto e insira arquivos de regras .mdc. Ative a opção alwaysApply: true no arquivo de diretrizes de arquitetura principal. Fixe a direção das dependências na ordem Presentation -> Application -> Domain -> Infrastructure. Limite o comprimento do arquivo para não exceder 150 linhas.

Ao corrigir componentes já emaranhados, insira três prompts em sequência. Primeiro, analise o código legado para extrair os tipos. Em seguida, remova a lógica de negócios com um hook personalizado de 100 linhas. Por fim, combine vitest e MSW para extrair o código de teste unitário. Passar por esse processo reduz o tempo de depuração para menos de 3 horas por semana.

2. Aplicando estabilidade de tipos com uma camada de validação em tempo de execução

O compilador TypeScript sozinho não consegue capturar todos os erros de resposta de API ou falhas de lógica condicional lançados pela IA. Você deve bloquear firmemente os tipos no limite de tempo de execução. Crie uma camada de schema com as bibliotecas Zod e Effect. O Zod cuida da validação de APIs externas, enquanto o Effect gerencia a lógica de domínio interna.

Você deve estruturar para que o schema do Zod seja declarado primeiro. Peça para a IA escrever primeiro um schema Zod para validação de valor de entrada da API de atualização de perfil de usuário. Em seguida, solicite a implementação de uma função de serviço que receba esse schema e tipos para atualizar o DB. Combine a lógica de análise que emite um erro 400 se a validação falhar.

Conecte o Dependency Cruiser ao pipeline de CI para bloquear a entrada de código incorreto no branch principal. Anote regras contra dependências circulares e violação de camadas no arquivo de configuração .dependency-cruiser.cjs. Insira o comando npx depcruise --config .dependency-cruiser.cjs src nas GitHub Actions. O código que viola a arquitetura é filtrado automaticamente na etapa de pull request.

3. Injetando contexto de guia de migração recente

Devido a limitações nos dados de treinamento, a IA mistura sintaxes de versões antigas ao usar frameworks recentes como Svelte 5 ou Next.js 14. Essa é a principal causa de erros de build. Você deve comprimir o guia de migração principal da documentação oficial e empurrá-lo para o contexto.

Você precisa criar um repositório de documentação separado para especificações de tecnologia recentes dentro do projeto. Crie uma pasta .docs na raiz do projeto e salve os guias de migração em Markdown. Limpe o ruído adicionando módulos node e pastas de build no arquivo .cursorignore. Use prompts que apontem diretamente para o documento @.docs/svelte5-migration.md para induzir código com sintaxe moderna. O tempo perdido vagando para corrigir erros de sintaxe de versões antigas desaparece.