Como o Archgate governa o desenvolvimento assistido por IA por meio de um loop contínuo de prevenção, detecção e aprendizado — transformando cada erro em uma regra permanente e automatizada.
Agentes de codificação por IA são rápidos, mas não são governados. Sem restrições explícitas, eles produzem código que funciona, mas não está em conformidade com sua arquitetura, suas políticas de segurança ou suas convenções — transformando cada arquivo gerado em um peso de revisão. O loop de governança é a resposta do Archgate: um ciclo contínuo que faz a correção acontecer por construção onde for possível, e por detecção em todo o resto.
Prevention
ADRs encode architectural decisions as executable rules that guide humans and AI agents before code is written.
Detection
Rules run in the editor, on pre-commit, and in CI — surfacing violations the moment they appear.
Learning
Lessons from reviews and incidents are codified back into ADRs, closing the loop and hardening the system.
Os três movimentos
Seção intitulada “Os três movimentos”O loop tem três movimentos. Cada um captura o que o anterior deixou passar, e o último realimenta o primeiro — de modo que o sistema fica mais forte ao longo do tempo, em vez de se desviar.
Prevenção
Seção intitulada “Prevenção”Architecture Decision Records (ADRs) codificam as decisões da sua equipe como documentos duráveis e versionados — e, onde a regra é mecanicamente verificável, como regras executáveis. Antes de um agente de IA escrever uma linha de código, ele lê os ADRs aplicáveis como contexto. As seções Decisão e Faça e Não Faça moldam o que o agente gera, de modo que boa parte da conformidade é alcançada antes da primeira tecla. Isto é correção por construção.
Os mesmos documentos servem aos humanos. Um ADR explica por que uma decisão foi tomada e quais compromissos ela carrega, de modo que a prevenção não é uma caixa-preta — é um registro de intenção compartilhado e auditável.
Detecção
Seção intitulada “Detecção”A prevenção nunca é perfeita. A camada de detecção valida a saída: as regras associadas a cada ADR são executadas automaticamente e relatam violações com caminhos de arquivo e números de linha. A detecção acontece em três lugares:
- No editor, depois que o agente de IA faz uma alteração, por meio dos plugins de editor.
- No pre-commit, como um portão local rápido antes de o código ser preparado.
- Na CI, como o portão rígido que bloqueia o merge de código não conforme.
A detecção é determinística, gratuita e roda em milissegundos. Ela captura cerca de 70–80% das regras de ADR sem gastar um único token. Para o restante subjetivo — adequação arquitetural, julgamentos que um linter não consegue fazer — a skill reviewer aplica revisão por IA contra os mesmos ADRs.
Aprendizado
Seção intitulada “Aprendizado”Cada violação que a detecção captura — e cada problema que um revisor humano sinaliza — é um sinal de que a base de governança tem uma lacuna. A skill lessons-learned lê a sessão, identifica o padrão e propõe um novo ADR ou uma extensão de um existente (sempre delegando a escrita propriamente dita à skill adr-author).
A nova regra realimenta a prevenção. O loop se fecha.
Duas camadas de aplicação
Seção intitulada “Duas camadas de aplicação”Sob o loop existem dois mecanismos de aplicação distintos. Eles diferem em custo, velocidade e no que conseguem avaliar:
| Camada | Mecanismo | Custo | Velocidade | Melhor para |
|---|---|---|---|---|
| Verificações automáticas | Regras de lint, asserções de arquivo, análise de imports | Grátis | Milissegundos | Os 70–80% das regras que uma máquina verifica |
| Revisão por IA | A skill reviewer confere o código contra os ADRs | Tokens | Segundos | Qualidade subjetiva, adequação arquitetural |
O objetivo estratégico é maximizar a primeira camada ao longo do tempo, reservando a revisão por IA para o que as máquinas genuinamente não conseguem avaliar. O movimento de aprendizado é o que faz essa migração acontecer — ele converte continuamente julgamentos em regras determinísticas.
Dois modos conduzem o loop
Seção intitulada “Dois modos conduzem o loop”O loop descreve o que acontece; dois modos de operação descrevem quem o conduz.
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Modo determinístico (CI e pre-commit). Nenhuma IA envolvida.
archgate checkroda em hooks de pre-commit e em pipelines de CI e bloqueia código não conforme. Este é o portão rígido — a mesma verificação roda de forma idêntica em cada máquina e em cada pipeline. -
Modo assistido por IA (plugins de editor). Os plugins de editor conectam o loop ao seu agente de codificação por IA. O agente developer orquestra o fluxo de trabalho — ler ADRs, escrever código, validar, capturar — invocando as skills em cada etapa.
A percepção crítica: os comandos da CLI e as ferramentas do plugin são capacidades passivas. O fluxo de trabalho — a ordenação, os portões, os papéis — vive no agente e nas skills do plugin. A CLI roda as verificações determinísticas em qualquer lugar, totalmente offline; os plugins adicionam, por cima, a metade assistida por IA do loop.