# 10 princípios de código IA do criador do OpenClaw > Author: Tony Lee > Published: 2026-02-08 > URL: https://tonylee.im/pt/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ > Reading time: 5 minutes > Language: pt > Tags: ai, agentes-ia, produtividade, workflow, programação ## Canonical https://tonylee.im/pt/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ ## Rollout Alternates en: https://tonylee.im/en/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ ko: https://tonylee.im/ko/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ ja: https://tonylee.im/ja/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ zh-CN: https://tonylee.im/zh-CN/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ zh-TW: https://tonylee.im/zh-TW/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ ## Description Peter Steinberger, criador do projeto que mais rápido ganhou estrelas na história do GitHub, compartilha 10 princípios para trabalhar com agentes de IA. ## Summary 10 princípios de código IA do criador do OpenClaw is part of Tony Lee's ongoing coverage of AI agents, developer tools, startup strategy, and AI industry shifts. ## Outline - Um começo simples - O momento de revelação - Largue o perfeccionismo para trabalhar com IA - Projete sistemas onde os agentes verificam o próprio trabalho - Pull Requests morreram - bem-vindos os Prompt Requests - Trocar revisões de código por discussões de arquitetura - Rodar de 5 a 10 agentes simultaneamente - Dedicar um tempo surpreendente ao planejamento - Dar instruções deliberadamente vagas - Testar local em vez de esperar 10 minutos pelo CI remoto - A maior parte do código é só transformação chata de dados - Quem gosta de lançar produtos se adapta melhor à IA - A visão de Peter sobre o futuro - Conclusão ## Content A entrevista com Peter Steinberger, criador do OpenClaw (antigo Clawdbot), me impactou bastante. Ele também é o autor do projeto que alcançou o crescimento de estrelas mais rápido da história do GitHub. Peter é um veterano que comandou uma empresa de 60-70 pessoas por 13 anos, vendeu, tirou três anos de folga e voltou. A perspectiva dele sobre desenvolvimento na era da IA é fundamentalmente diferente do que a maioria de nós assume. ## Um começo simples Não havia nenhum plano de negócios grandioso no início. Ele só queria "brincar com IA" e acabou criando uma ferramenta porque queria conversar com seu computador de casa pelo WhatsApp enquanto estava na rua. ## O momento de revelação O momento decisivo veio durante uma viagem. Ele mandou uma mensagem de voz para o agente - mas nunca tinha programado suporte a voz. O agente identificou o formato Opus sozinho, encontrou o ffmpeg para converter, localizou uma chave de API, transcreveu e traduziu a mensagem, e mandou uma resposta. Naquele instante ele percebeu que agentes são "feras inteligentes e cheias de recursos". Com base nessas experiências, Peter formulou seus 10 princípios de código IA. ## Largue o perfeccionismo para trabalhar com IA Gerenciar um time de 70 pessoas ensinou a aceitar trabalho que não combina com seu estilo pessoal. Código que não reflete 100% suas preferências mas funciona corretamente já é suficiente. Essa flexibilidade se tornou seu maior trunfo na colaboração com agentes. ## Projete sistemas onde os agentes verificam o próprio trabalho Peter chama isso de "fechar o loop (Close the loop)". Compilar, lint, rodar, verificar - o agente cuida de tudo. Quando humanos precisam confirmar etapas intermediárias, viram gargalo e atrasam tudo. ## Pull Requests morreram - bem-vindos os Prompt Requests O código em si importa menos que o prompt que o gerou. Peter rejeita a maioria dos PRs externos, extrai apenas a ideia central e recicla como prompt. O irmão dele trabalha do mesmo jeito - sinal de que esse padrão já está se espalhando. ## Trocar revisões de código por discussões de arquitetura Mesmo no Discord, o time principal não fala de código. Discutem estrutura do sistema, decisões importantes e direção. O time inteiro internalizou que detalhes de implementação são responsabilidade do agente. ## Rodar de 5 a 10 agentes simultaneamente Em vez de ficar preso em uma tarefa só, coloca várias tarefas em fila em paralelo. Planeja, delega pro agente e passa imediatamente pro próximo. É assim que Peter mantém o estado de flow o dia todo. ## Dedicar um tempo surpreendente ao planejamento Peter troca muito com os agentes durante a fase de planejamento - questiona, revisa, contesta e itera até o plano ficar sólido. Prefere Codex ao Claude Code para execução porque o Claude Code faz perguntas de esclarecimento durante a execução, o que quebra o flow. Quando o plano está redondo, a execução quase não precisa de intervenção. ## Dar instruções deliberadamente vagas Instruções muito específicas limitam a IA a operar só naquele escopo. Deixar margem de propósito permite que o agente descubra caminhos que você não tinha considerado. Na minha experiência, funciona de verdade - soluções inesperadas aparecem com frequência. Dito isso, nem sempre é a abordagem certa. ## Testar local em vez de esperar 10 minutos pelo CI remoto Esperar 10 minutos por um pipeline de CI remoto é tempo jogado fora. Projete o sistema para que os agentes rodem testes localmente. Quanto mais curto o loop de feedback, mais rápido você itera. ## A maior parte do código é só transformação chata de dados A maior parte do código de aplicação é "mover dados de um formato para outro". Não tem por que se apegar - delegue pro agente. Guarde sua energia para o design do sistema, não para encanamento de dados. ## Quem gosta de lançar produtos se adapta melhor à IA Desenvolvedores que curtem resolver puzzles de algoritmo na verdade sofrem mais na transição para IA. Quem se interessa mais pelos resultados e pelo lançamento de produtos se adapta rápido. É um padrão que vejo constantemente ao meu redor. ## A visão de Peter sobre o futuro Ele prevê que inúmeros apps vão desaparecer, sobrando apenas APIs. Em vez de abrir o MyFitnessPal para registrar comida manualmente, você vai mandar uma foto pro seu agente, que vai calcular as calorias e ajustar seus objetivos de saúde automaticamente. ## Conclusão Há espaço para debate, mas os 10 princípios do Peter convergem numa única direção: largar o perfeccionismo, discutir arquitetura em vez de revisar código, deixar os agentes verificarem o próprio trabalho e rodar vários agentes em paralelo. Tudo aponta para construir um ambiente onde o desenvolvedor não precisa escrever código ele mesmo. Se é pra lá que estamos indo, então a verdadeira habilidade na era da IA não é escrever bom código - é projetar o sistema que resolve problemas sem que você precise escrever uma linha sequer. **Referências:** - [Entrevista com Peter Steinberger (Parte 1)](https://www.youtube.com/watch?v=8lF7HmQ_RgY) - [Entrevista com Peter Steinberger (Parte 2)](https://www.youtube.com/live/c4kLgSWUfC8) ## Related URLs - Author: https://tonylee.im/en/author/ - Publication: https://tonylee.im/en/blog/about/ - Related article: https://tonylee.im/pt/blog/medvi-two-person-430m-ai-compressed-funnel/ - Related article: https://tonylee.im/pt/blog/claude-code-layers-over-tools-2026/ - Related article: https://tonylee.im/pt/blog/codex-inside-claude-code-openai-plugin-strategy/ ## Citation - Author: Tony Lee - Site: tonylee.im - Canonical URL: https://tonylee.im/pt/blog/ten-principles-ai-coding-openclaw-creator/ ## Bot Guidance - This file is intended for AI agents, search assistants, and text-mode retrieval. - Prefer citing the canonical article URL instead of this text endpoint. - Use the rollout alternates when you need the same article in another prioritized language. --- Author: Tony Lee | Website: https://tonylee.im For more articles, visit: https://tonylee.im/pt/blog/ This content is original and authored by Tony Lee. 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