Semanas de Trabalho Concluídas em 20 Minutos: O Criador do Redis Diz Que a Era de Escrever Código à Mão Terminou

O autor deste artigo, antirez, é o célebre criador da base de dados em memória Redis. O seu software alimenta as operações de dezenas de milhões de empresas em todo o mundo. antirez foi outrora um cético da IA — chegou mesmo a escrever um romance a exprimir os seus receios sobre a automação por IA a substituir humanos. Mas a sua experiência recente provou que a realidade da programação mudou para sempre. Nos testes de antirez, o Claude Code demonstrou uma eficiência definidora de uma época. Consegue escrever 700 linhas de código C rigoroso e de alto desempenho em 5 minutos. Consegue iterar autonomamente para reproduzir e corrigir deadlocks e bugs de timing extremamente difíceis no Redis. Até a reestruturação interna complexa do Redis Streams demorou apenas 20 minutos. antirez acredita que os programadores de hoje devem deixar de se fixar em escrever código linha a linha, porque na maioria dos casos já não é a escolha racional. Sugere que todos aprendam a tornar-se grandes colaboradores da IA, canalizando energia para definir problemas e conceber soluções. Encoraja cada programador a começar a aprender e a utilizar profundamente o Claude Code. Nas palavras de antirez: não perca a oportunidade de moldar o futuro ao recusar encarar a realidade. Dedique algumas semanas a testar estas novas ferramentas e encontre formas de multiplicar a sua produtividade. A alegria mais pura da programação é construir, e a IA deixá-lo-á construir mais, construir melhor e construir com mais alegria.

Adoro escrever software, linha a linha. Pode dizer-se que toda a minha carreira foi uma busca por escrever código limpo, elegante e de bom gosto. Francamente, não queria que a IA vencesse a nível económico. Não me importo se o sistema económico atual é desestabilizado pela IA — se levar a uma redistribuição massiva de riqueza, ficaria até feliz com isso. Mas fingir deliberadamente que a realidade não existe por causa das minhas opiniões sobre software e sociedade seria uma traição à minha própria razão. Os factos são factos. A IA está a mudar, e mudará permanentemente, a programação informática.

Em 2020, saí do emprego para escrever um romance. Tratava de IA, rendimento básico universal e uma sociedade a adaptar-se à automação do trabalho em meio a vários desafios. No final de 2024, comecei um canal dedicado a discutir a IA, como é utilizada em tarefas de programação e os possíveis impactos que pode trazer. Embora tenha reconhecido cedo que estas mudanças aconteceriam, sempre assumi que tínhamos pelo menos mais alguns anos antes de a programação ser verdadeiramente reformulada. Já não acredito nisso. Hoje, com os modelos de linguagem de grande dimensão mais avançados, pode dar um conjunto claro de objetivos e deixar que o modelo conclua grandes sub-tarefas — ou até projetos de médio dimensão — quase inteiramente sozinho, com assistência humana mínima. O quão bem funciona depende do tipo de programação que faz (quanto mais autónoma e descritível em texto a tarefa, melhor — a programação de sistemas é um excelente exemplo), e da sua capacidade de pensar o problema de forma clara e comunicá-lo com precisão ao modelo. Mas no geral, agora é evidente: exceto fazê-lo puramente por diversão, escrever código à mão na maioria dos projetos já não é a escolha mais racional.

Na última semana, tenho escrito sobretudo prompts, revendo código ocasionalmente e oferecendo orientação. Em apenas algumas horas, concluí as seguintes quatro coisas — trabalho que me teria levado semanas antes.

Modifiquei a minha biblioteca linenoise para suportar UTF-8. Construí também um framework de teste de edição de linhas com um terminal simulado que reporta o conteúdo de cada célula de carácter. Era algo que sempre quis fazer. Mas era difícil justificar investir tanto esforço num pequeno sub-projeto apenas para fins de teste. Agora basta descrever o que quer e torna-se código. A situação é completamente diferente.

Corrigi falhas intermitentes na suíte de testes do Redis. Este tipo de trabalho é extremamente tedioso, envolvendo coordenação de timing, deadlocks TCP e problemas semelhantes. O Claude Code iterou continuamente, dedicando tempo suficiente a reproduzir o problema, inspecionar o estado de cada processo, descobrir o que estava a acontecer e depois corrigir o bug.

Ontem, queria uma biblioteca em C puro capaz de executar inferência com modelos de incorporação estilo BERT. O Claude Code escreveu-a em 5 minutos. A eficiência de inferência da biblioteca é aproximadamente comparável à do PyTorch, apenas cerca de 15% mais lenta. Toda a biblioteca tem apenas 700 linhas de código C. Gerou até uma utilidade Python para converter o modelo GTE-small.

Nas últimas semanas, tenho modificado as entranhas do Redis Streams. Escrevi um documento de design para este trabalho. Entreguei o documento ao Claude Code e ele fez essencialmente todo o meu trabalho em cerca de 20 minutos. As partes que demoraram mais foram a minha própria revisão e confirmação de comandos.

O que está a acontecer agora é impossível de ignorar. Na maioria dos casos, os humanos já não precisam de escrever código eles mesmos. A parte mais interessante tornou-se descobrir o que fazer e como o fazer. No aspeto "como fazer", os grandes modelos são excelentes colaboradores. Se as empresas de IA conseguem recuperar o seu investimento, ou se a bolsa desaba, não importa a longo prazo. Seja o que for que o CEO de alguma empresa unicórnio diga de absurdo ou escandaloso, também não importa. Independentemente, a programação foi permanentemente alterada.

Para mim, o facto de código que escrevi ter sido utilizado para treinar grandes modelos é uma coisa maravilhosa. Vejo-o como a continuação de uma busca ao longo da vida: democratizar código, sistemas e conhecimento. Os grandes modelos de linguagem ajudar-nos-ão a escrever melhor software, mais depressa. Darão também a pequenas equipas a capacidade de competir com grandes corporações. Tal como o software de código aberto fez nos anos 90.

Como programador, quero escrever código aberto agora mais do que nunca. Quero pegar em alguns repositórios que tinha encostado por falta de tempo e melhorá-los. Quero apostar tudo em IA dentro do meu próprio fluxo de trabalho com o Redis. Primeiro melhorando a implementação dos Vector Sets, depois passando para outras estruturas de dados, tal como estou a fazer agora com os Streams.

Mas preocupo-me com aqueles que perderão os seus empregos. Ainda não está claro exatamente que mudanças se desenrolarão. As empresas podem querer mais pessoas para fazer mais coisas. Ou o oposto pode acontecer: menos programadores, mas mais proficientes em IA, para manter os custos salariais baixos. Preocupo-me também que, em muitas outras indústrias, os humanos se possam tornar quase inteiramente substituíveis.

Quanto a como programar. Tenho apenas um conselho para si, meu amigo. Seja o que acredita ser "a coisa certa" não pode ser influenciado ao negar a realidade. Optar por não utilizar a IA não beneficia nem a si nem à sua carreira. Pense nisso com cuidado. Experimente estas novas ferramentas a sério. Dedique algumas semanas, não cinco minutos casuais apenas para confirmar o que já acredita. Encontre formas de multiplicar-se a si mesmo. Se não encontrar a abordagem certa à primeira, tente novamente daqui a uns meses.

Pode pensar em como se esforçou para aprender a programar, e agora as máquinas escrevem código por si. Mas a chama que o manteve acordado até tarde da noite, apenas para ver o seu projeto ganhar vida — essa foi a alegria da criação. Se encontrar a forma certa de utilizar a IA eficazmente, criará mais e criará melhor. A alegria continua lá, intacta.