IA como mentora técnica: como analisar uma demanda Salesforce sem terceirizar o seu raciocínio (guia grátis)

E aí, dev! Seja bem-vindo(a).

Chegou uma demanda nova. Pode ser uma especificação funcional, um chamado, uma user story, um requisito, uma correção de bug, tanto faz o nome que o seu time usa. Você lê, entende metade, cola tudo na IA, recebe um código bonito, sobe. Aí no code review alguém pergunta: "por que você fez assim?". E trava.

Se isso já aconteceu com você, relaxa. Acontece com muita gente, e o problema quase nunca é a IA. O problema é a ordem em que a gente usa ela.

Eu montei um guia completo e gratuito pra mudar essa ordem. Ele ensina a usar a IA como mentora: alguém que te faz perguntas, explica tim-tim por tim-tim e te manda olhar o ambiente, em vez de te entregar uma resposta pronta que você nem sabe se está certa. Aqui no artigo eu te mostro o essencial do método. O guia inteiro você baixa no final, ou agora mesmo:

IA como mentora técnica: guia de campo para devs júnior

40 páginas, gratuito, sem cadastro. Método completo, 14 prompts prontos, checklists e um exemplo de demanda OmniStudio do começo ao fim.

Baixar o guia em PDF

Bora?

A regra que muda tudo

Antes de qualquer prompt, guarda essa frase:

Regra de conclusão

Se você não consegue explicar o que a solução faz, por que ela foi escolhida, o que ela impacta e como foi validada, a demanda ainda não terminou. Mesmo que o código funcione.

Todo o resto do método existe pra você chegar no final da demanda conseguindo responder essas quatro perguntas sem abrir a conversa com a IA.

Primeiro você, depois a IA

A primeira leitura da demanda tem que ser sua. Quem joga o texto direto na IA pula justamente a etapa que mais desenvolve o raciocínio. Faz assim:

Primeira passada: lê do começo ao fim sem tentar resolver nada. Só descobre qual problema de negócio está sendo descrito.
Segunda passada: marca atores, entradas, saídas, regras, exceções, telas, integrações, critérios de aceite e todas as palavras que você não entendeu.
Terceira passada: escreve com as suas palavras o que você acha que precisa mudar e lista tudo que ainda não sabe.

E antes de abrir a IA, completa essas cinco linhas:

O problema é...
Hoje parece funcionar assim...
A mudança pedida parece ser...
Eu ainda não entendi...
Pra confirmar, preciso olhar...

Parece bobo, mas essas cinco linhas viram o contexto que você vai entregar pra IA depois. Contexto bom, resposta boa. Contexto nenhum, a IA preenche o buraco com suposição.

Nem toda dúvida é pra IA

Essa é a parte que mais gente erra. Antes de perguntar, classifica a dúvida:

Tipo	Exemplo	Quem responde
Negócio	"A regra também vale pra contrato cancelado?"	Analista, PO, quem abriu o chamado
Técnica	"Como um Integration Procedure trata esse input?"	Documentação oficial, código existente e a IA como apoio
Ambiente	"Já existe algum Flow ou Apex atualizando esse campo?"	A sua org: metadata, repositório, logs, buscas

Dúvida de negócio quem responde é gente. Se você perguntar pra IA se a regra vale pra contrato cancelado, ela vai te dar uma resposta. Convincente, bem escrita, e inventada. Ela não conhece a regra do seu cliente.

Fato, hipótese ou chute?

Durante a demanda inteira, mantém uma tabelinha separando o nível de certeza de cada informação:

FATO está escrito na demanda ou foi confirmado por quem é responsável.
EVIDÊNCIA você viu no ambiente: query, metadata, log, payload, teste.
HIPÓTESE explicação possível, ainda não confirmada.
DÚVIDA informação que falta.
DECISÃO escolha técnica tomada depois das evidências, com o motivo registrado.

E o pulo do gato: pede pra IA usar essas mesmas etiquetas nas respostas dela. Quando ela é obrigada a separar o que você mostrou do que ela está supondo, a alucinação perde espaço.

A IA não conhece a sua org

Ela conhece Salesforce. Mas ela não sabe quais customizações existem na sua org, como os campos se chamam, qual pacote está instalado, nem aquele Flow antigo que ninguém lembra que está ativo. Então a investigação do ambiente é sua.

Troca a pergunta.

Em vez de perguntar pra IA "onde essa regra está na minha org?", pergunta "como eu provo onde essa regra está?". A resposta vira uma busca no projeto, uma SOQL, uma metadata pra recuperar, um log ou um payload pra inspecionar.

O ciclo fica assim:

Você formula uma pergunta verificável: "de onde vem esse valor?", "quem atualiza esse campo?".
A IA te sugere o caminho de investigação, não a conclusão.
Você executa, na sandbox, e lê o resultado.
Volta pra IA com a evidência real, dizendo o que ela prova e o que ainda não prova.
Atualiza as hipóteses e só então faz a próxima pergunta.

Antes de mexer em qualquer coisa, segue o dado ponta a ponta: onde o usuário informa, qual componente recebe (OmniScript, LWC, Flow), quem orquestra (Integration Procedure, Apex), onde o valor é gravado e quem lê ele depois. Cada elo dessa cadeia precisa de evidência. Se você sabe que um OmniScript chama "alguma coisa", descobre o nome real dessa coisa.

E um aviso que vale ouro: "não encontrei" não significa "não existe". Pode estar num pacote gerenciado, numa metadata que você não recuperou ou numa integração externa. Registra a limitação.

Quando a IA disser "precisa validar"

Ela vai dizer isso bastante, e tudo bem. O problema é quando a conversa para aí. Responde com quatro perguntas:

Validar exatamente o quê?
Onde eu consigo validar isso, no Salesforce ou no projeto?
Qual evidência eu devo trazer de volta?
Que resultado fecha a dúvida e que resultado abre uma nova investigação?

Assim, "precisa validar" deixa de ser um estacionamento de perguntas vagas e vira um passo concreto.

Um prompt pra começar hoje

Cola isso no começo da conversa, antes de mandar a demanda:

Atue como meu mentor técnico Salesforce. Sou dev júnior e quero
aprender enquanto resolvo a demanda.

Regras obrigatórias:
1. Não invente objetos, campos, classes, componentes ou requisitos
   que eu não tenha informado.
2. Separe: FATO DO CONTEXTO, CONHECIMENTO GERAL, HIPÓTESE,
   PRECISA VALIDAR e PERGUNTA.
3. Se faltar contexto, me faça perguntas antes de concluir.
4. Antes de sugerir código, me ajude a entender o fluxo atual,
   o impacto e como investigar.
5. Quando sugerir query, comando ou código, explique linha por linha.
6. Faça perguntas pra testar o meu entendimento. Não faça tudo por mim.
7. Sempre diga o que eu preciso validar no ambiente e na
   documentação oficial.
8. Se você não souber, diga que não sabe.

Meu objetivo é conseguir explicar a solução sozinho no final.

No guia tem mais 14 prompts prontos pra situações do dia a dia: montar o plano de investigação, gerar SOQL com explicação, analisar payload de OmniStudio, revisar Apex, criar casos de teste, destravar quando você empacou, e por aí vai.

Duvide da IA. Sempre.

IA não é verdade absoluta. Ela erra com a mesma confiança com que acerta, e isso é justamente o que torna o erro perigoso. Alguns sinais de que ela pode estar inventando:

Um campo, objeto ou classe que você nunca viu. Procura no Object Manager ou no projeto. Não achou? Foi inventado.
Um método Apex que não aparece no autocompletar. Confere na referência oficial.
Uma propriedade de OmniStudio "que resolve tudo". Abre a documentação e a tela de configuração do componente.
A resposta muda quando você pergunta de novo. Ela não tem certeza.
Muita segurança sobre regra de negócio. Isso só o analista ou o cliente confirma.

Regra do commit

Nunca faça commit de um trecho gerado por IA que você não consiga explicar. Se tem uma linha que você não entende, para nela e estuda antes de seguir.

Com o tempo, você vai precisar menos da IA pra entender as coisas e vai usar ela mais pra ganhar velocidade. Esse é o sinal de que você está evoluindo.

Baixe o guia completo

O que eu te mostrei aqui é o esqueleto. O guia completo tem:

O fluxo inteiro, da leitura da demanda à entrega, em 10 etapas.
Um roteiro de análise em rodadas, pra limpar a lista de pendências e não sair perguntando o que já está respondido.
Mapa de investigação por camada: interface, orquestração, dados, regra de negócio, integração, segurança.
14 prompts prontos pra adaptar.
Checklist de Definition of Done e checklist de bolso pra imprimir.
Cuidados de segurança: o que nunca colar na IA.
Quando e como pedir ajuda pra alguém mais experiente.
Um exemplo completo de demanda OmniStudio, do começo ao fim.
Uma trilha de evolução, do dev orientado ao autônomo.

Baixe grátis e use na sua próxima demanda

Deixa ele aberto do lado na próxima vez que chegar um chamado ou uma user story nova. E se você conhece alguém que está começando e travando, manda pra essa pessoa também.