De um ciclo só pra um workflow profissional com várias ferramentas

O ciclo nunca foi o trabalho inteiro

"Ferramentas de IA: introdução (Cursor & Antigravity)" deu nome ao ciclo por baixo de toda ferramenta agêntica: ler um arquivo, escrever uma mudança, rodar um comando, ler o resultado, repetir. No exemplo dele, um agente acrescentava published? a um model Article: abria app/models/article.rb, escrevia o método e rodava a suíte de testes. "IA: Claude e Gemini", o curso anterior a este, desceu uma camada, até o modelo que raciocina dentro do ciclo. Nenhum dos dois tratou do que "profissional" acrescenta quando o ciclo e o modelo já estão resolvidos: um fluxo de trabalho montado em torno do contexto do projeto, revisão em etapas e mais de um agente rodando ao mesmo tempo.

O MEMORY.md deste app já fez uma aparição

"IA: contexto @Codebase", um curso do nível intern, usou o MEMORY.md deste projeto como exemplo e citou as seções Layer Contract, Service Object Pattern e Forms with Namespaced Models. Este curso não repete isso. O que aquele curso não abordou é o que acontece quando o arquivo que uma ferramenta agêntica deveria ler sozinha não tem o nome que nenhuma ferramenta procura. MEMORY.md não é CLAUDE.md, AGENTS.md nem GEMINI.md. A aula 2 volta a essa lacuna.

Duas ferramentas, por dois motivos diferentes

Este curso usa o Cursor, apresentado no nível intern, e o Gemini CLI, que estes cursos de IA ainda não tocaram. Eles não foram escolhidos para repetir a comparação entre Claude e Gemini, que tratava do modelo dentro do ciclo. Cursor e Gemini CLI diferem em outro ponto. O Cursor é uma IDE, um editor completo com diff visível e um fluxo de revisão na interface. O Gemini CLI, o agente de terminal open source do Google, roda o mesmo padrão de ler, escrever, rodar e repetir a partir de um prompt de shell. Ele pode ser usado em scripts e pipes, e pode rodar num job de CI sem janela para clicar. É o mesmo ciclo em dois contextos de trabalho diferentes.

O que "profissional" quer dizer no título deste curso

Não quer dizer prompts mais elaborados. Quer dizer três coisas específicas. Primeiro, dar a qualquer uma das ferramentas o contexto deste projeto do jeito certo, e não só ter um arquivo de regras em algum lugar (aulas 2, 3 e 5). Segundo, revisar um plano antes de qualquer arquivo mudar, em vez de só ler um rascunho pronto (aula 4). Terceiro, revisar trabalho que rodou sem você olhar, como a branch de um agente na nuvem (aula 6). Cada um é um recurso documentado, conferido na documentação atual do Cursor e do Google durante a escrita deste curso.

O que este curso cobre

A aula 2 vai além do mecanismo básico de regras do curso intern, até a lógica de decisão do Cursor sobre quais regras valem onde, e a lacuna em que o MEMORY.md deste projeto cai. A aula 3 apresenta o Gemini CLI, conferido na documentação e no repositório open source dele. A aula 4 trata do Plan Mode do Cursor, um fluxo de revisão em etapas para tarefas maiores que um arquivo. A aula 5 trabalha um exemplo tirado das convenções deste app. A aula 6 trata de agentes na nuvem e em paralelo, e de revisar trabalho que você não viu acontecer. A aula 7 junta tudo e fecha com um desafio que modela a lógica de correspondência de regras da aula 2.