Introdução

Desenvolver software atualmente é uma tarefa cada vez mais desafiadora: as aplicações estão mais complexas e a pressão por entregas rápidas (e sem bugs!) só aumenta. É nesse cenário que entra o StackSpot.

O StackSpot funciona como um “hub” central onde você e seu time podem organizar, padronizar e compartilhar tudo o que precisam para criar aplicações modernas: desde componentes de código até automações e boas práticas. Ele acelera o desenvolvimento e garante qualidade do início ao fim — da primeira linha de código até o deploy em produção.

O que é hipercontextualização?

Um dos grandes diferenciais do StackSpot (especialmente do StackSpot AI) é a hipercontextualização. Mas o que isso significa na prática? Basicamente, a plataforma entende o contexto do seu projeto, do seu código e até das necessidades do seu time. Ou seja, ao usar o StackSpot AI para revisar um código, por exemplo, ele não traz apenas dicas genéricas. Ele considera o padrão do seu time, as tecnologias utilizadas e até as regras de negócio do seu projeto.

Assim, as sugestões e automações realmente fazem sentido para o seu cenário — nada de dicas fora de contexto! Isso torna o trabalho mais rápido, eficiente e com muito mais qualidade.

[Dica]
Vamos ver na prática como o StackSpot AI pode ajudar a elevar o nível do seu código? 🚀

Desafios de Qualidade de Software em Times de Alta Performance

Manter a qualidade de software em times grandes (ou mesmo em squads menores) é um grande desafio. Não basta apenas escrever código que funciona: é preciso garantir que todos sigam os mesmos padrões, que os testes automatizados cubram o que realmente importa e que o time evolua junto, sem tropeçar em bugs ou retrabalho.

Silo de Conhecimento: O Inimigo Invisível

Um dos maiores vilões é o silo de conhecimento. Sabe quando só uma ou duas pessoas do time sabem como funciona aquele teste automatizado mais complexo ou como rodar uma automação específica? Se essas pessoas saem de férias (ou mudam de empresa), o restante do time fica perdido. Isso trava a evolução e aumenta o risco de bugs passarem despercebidos.

Stack Diferente? Nem pensar!

Outro ponto: cada dev querer usar uma stack diferente pode até parecer interessante no início, mas rapidamente se torna um pesadelo. Imagine manter um projeto onde cada um usa uma linguagem, framework ou padrão de teste diferente. Fica impossível padronizar, automatizar e até mesmo dar manutenção. Por isso, alinhar a stack de desenvolvimento é fundamental para garantir qualidade e performance.

[Nota]
Essa padronização pode ser polêmica, mas a experiência reforça meu ponto de vista. Se você pensa diferente, deixe um comentário para debatermos!

Rotatividade e Falta de Capacitação

A rotatividade de profissionais e a falta de capacitação específica acabam prejudicando automações importantes. Quando o time muda muito, ou quando não há treinamentos adequados, as automações legadas ficam sem manutenção. O resultado? Testes quebrados, pipelines travados e mais bugs em produção.

[Informação]
Manter a qualidade de software é um trabalho de equipe — e depende de processos, ferramentas e, principalmente, colaboração e compartilhamento de conhecimento.

Como o StackSpot AI Pode Ajudar a Superar Esses Desafios

Diante desses obstáculos — silos de conhecimento, falta de padronização, rotatividade e automações legadas — fica claro que processos manuais não são suficientes. É aí que entra o StackSpot AI.

A plataforma foi criada para quebrar barreiras de conhecimento, padronizar práticas e automatizar tarefas repetitivas. Com recursos de IA, o StackSpot AI analisa o contexto do seu projeto, sugere melhorias de código, identifica falhas em testes automatizados e até gera documentação técnica de forma consistente.

Além disso, ao centralizar o conhecimento e as melhores práticas em um único lugar, o StackSpot AI facilita o onboarding de novos membros e reduz o impacto da rotatividade. Ou seja, mesmo que o time mude, a qualidade e a continuidade das automações permanecem garantidas.

Nos próximos tópicos, mostrarei na prática como o StackSpot AI pode transformar o dia a dia do seu time de qualidade — tornando os processos mais ágeis, seguros e colaborativos.

Como Criar uma Conta Gratuita no StackSpot AI (Trial)

Se você quer experimentar o StackSpot AI sem custo, siga os passos abaixo para criar sua conta Trial rapidamente:

Acesse o portal do StackSpot AI:

https://ai.stackspot.com/
Clique em "Sign in" para iniciar o processo de login.
Escolha uma das opções de autenticação:
- GitHub
- Microsoft
- Google

Autorize o acesso da StackSpot AI à sua conta escolhida.
Pronto! Sua conta Trial será criada automaticamente e você já pode começar a usar o StackSpot AI.

Durante o período de Trial, você terá acesso aos principais recursos da plataforma para testar e avaliar como o StackSpot AI pode ajudar seu time de qualidade.

Explorando a Home do StackSpot AI: Seu Ponto de Partida

Assim que você cria sua conta e acessa o StackSpot AI Portal, você já cai direto na página inicial da plataforma. O destaque é o chat genérico — seu assistente central, pronto para ajudar com dúvidas, sugestões de código, revisões, automações de tarefas e muito mais.

Esse chat é só o começo! O StackSpot AI oferece vários recursos avançados para tornar sua experiência ainda mais produtiva. Os principais atributos são:

Principais Atributos do StackSpot AI

1. Knowledge Source

O que é: Fontes de conhecimento que você pode adicionar ao StackSpot AI, como snippets de código, APIs, documentos técnicos, padrões internos, etc.
Para que serve: Permite que a IA gere respostas e códigos hipercontextualizados, seguindo exatamente o que seu projeto ou empresa precisa.

2. Quick Command

O que é: Comandos rápidos para automatizar tarefas comuns, como gerar código, rodar testes, fazer deploy e muito mais.
Para que serve: Economiza tempo, agiliza processos repetitivos e garante que tudo siga o padrão do time.

3. Agents

O que é: Assistentes especializados para diferentes etapas do desenvolvimento, como revisão de código, geração de user stories, identificação de vulnerabilidades, etc.
Para que serve: Trazem inteligência e automação para processos específicos, elevando a qualidade e a segurança do software.

Esses recursos podem ser acessados tanto pelo portal web quanto pelas extensões do StackSpot AI para IDEs, integrando-se facilmente ao seu fluxo de trabalho.

Criando Knowledge Sources: Hipercontextualizando sua API

No StackSpot AI, as Knowledge Sources são a base para respostas inteligentes e alinhadas ao seu contexto. Você pode adicionar documentos técnicos, snippets, padrões internos e, claro, contratos de API no formato OpenAPI.

Por que usar OpenAPI como Knowledge Source?

Ao adicionar o documento OpenAPI da sua API como fonte de conhecimento, o StackSpot AI passa a entender todos os endpoints, parâmetros, respostas e regras do seu serviço. Assim, qualquer dúvida ou geração de código será hipercontextualizada, seguindo exatamente o contrato da sua API.

Como usar a API do Serverest como Knowledge Source no StackSpot AI

Se você quer turbinar o StackSpot AI com o contrato da API do Serverest, siga este passo a passo. Assim, a IA entenderá todos os endpoints, parâmetros e respostas da API, facilitando a geração de exemplos de código ou esclarecimento de dúvidas.

1. Baixe o arquivo Swagger da API

Acesse: swagger.json
Salve o arquivo swagger.json no seu computador.

2. Crie uma Knowledge Source no StackSpot AI

Entre no portal: https://ai.stackspot.com/
Faça login com sua conta (GitHub, Microsoft ou Google).
No menu, vá em Criar Knowledge Sources.
Selecione o tipo API.
Dê um nome, por exemplo: API Serverest.
Salve.
Clique em Add file, escolha a opção Documento e faça upload do swagger.json que você baixou.
Após o upload, a mágica acontece!

3. Pronto! Agora a IA entende a API

No chat, selecione a Knowledge Source criada para que a IA utilize o contrato da API nas respostas.

Com a KS criada, o StackSpot AI já consegue responder perguntas e gerar exemplos de código usando o contrato da API. Por exemplo:

Pergunta: Como faço para cadastrar um novo usuário na API Serverest?

Resposta

Para cadastrar um novo usuário na API ServeRest, faça uma requisição HTTP POST para o endpoint `/usuarios` com um JSON contendo os dados do usuário. Exemplo:

Endpoint:

POST /usuarios
Content-Type: application/json

Corpo da requisição:

{
  "nome": "Fulano da Silva",
  "email": "fulano@qa.com",
  "password": "teste",
  "administrador": "true"
}

Exemplo usando curl:

curl -X POST http://localhost:3000/usuarios \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "nome": "Fulano da Silva",
    "email": "fulano@qa.com",
    "password": "teste",
    "administrador": "true"
  }'

Resposta esperada (201):

{
  "message": "Cadastro realizado com sucesso",
  "_id": "jogfODIlXsqxNFS2"
}

O campo `administrador` aceita "true" ou "false" (string). Não é permitido cadastrar usuário com email já utilizado.

Se precisar de exemplos em outra linguagem, me avise!

E sim, além de mostrar como cadastrar um novo usuário, a IA traz regras implícitas na documentação e exemplos de respostas do Swagger.

Já entendeu o potencial disso?

Como Criar um Agent de QA no StackSpot AI para Gerar Testes Automatizados e Cenários Gherkin

Veja o passo a passo para criar um Agent de QA que gera testes automatizados e cenários de teste em Gherkin (BDD) em português, usando o StackSpot AI:

1. Crie o Agent de QA

Acesse o Portal do StackSpot AI.
No menu lateral, clique em Contents > Agents.
Clique em Create Agents.

2. Configure o Agent

Agent name: QA Test Generator
System prompt:

Você é um especialista em qualidade de software e BDD. Gere testes automatizados (unitários ou de integração) para os endpoints da API, seguindo o contrato OpenAPI e as melhores práticas de QA. Além disso, gere cenários de teste em Gherkin (Português), utilizando a estrutura Dado, Quando, Então. Considere exemplos de payloads, cenários de sucesso e falha, e utilize frameworks populares como pytest, jest ou outros conforme a linguagem.
Suggested Prompts:
- Gere um teste automatizado para o endpoint de cadastro de usuário.
- Quais cenários negativos devo testar no endpoint de login?
- Gere cenários de teste Gherkin para o endpoint POST /usuarios.
- Crie um cenário Gherkin para o endpoint GET /produtos.
Conversational mode: Ative para permitir interações contínuas.

3. Adicione Knowledge Sources

Selecione o Swagger da sua API (já cadastrado como Knowledge Source).
Adicione também documentos internos de padrões de testes, exemplos de código ou guidelines de QA, se houver.

4. Salve e Teste o Agent

Clique em Save.
Use a seção Try para testar prompts, por exemplo: > Gere cenários de teste em Gherkin para o endpoint POST /usuarios da API Serverest, cobrindo casos de sucesso e erro.

5. Exemplo de Uso

Prompt:

Crie um cenário Gherkin para o endpoint GET /produtos.

Resposta esperada do Agent:

Funcionalidade: Listar produtos cadastrados

  Contexto:
    Dado que existem produtos cadastrados no sistema

  Cenário: Buscar todos os produtos com sucesso
    Quando o cliente realiza uma requisição GET para "/produtos"
    Então a resposta deve ter o status 200
    E o corpo da resposta deve conter uma lista de produtos
    E a propriedade "quantidade" deve indicar o número de produtos cadastrados

  Cenário: Buscar produtos com filtro de nome
    Dado que existe um produto cadastrado com nome "Logitech MX Vertical"
    Quando o cliente realiza uma requisição GET para "/produtos?nome=Logitech MX Vertical"
    Então a resposta deve ter o status 200
    E o corpo da resposta deve conter apenas os produtos com nome "Logitech MX Vertical"

  Cenário: Buscar produtos quando não há produtos cadastrados
    Dado que não existem produtos cadastrados no sistema
    Quando o cliente realiza uma requisição GET para "/produtos"
    Então a resposta deve ter o status 200
    E o corpo da resposta deve conter uma lista vazia de produtos
    E a propriedade "quantidade" deve ser igual a 0

Resumo do Agent

Ao configurar um prompt eficiente e integrá-lo a uma base de conhecimento hipercontextualizada — exclusiva da sua empresa — você transforma o Agent em um verdadeiro parceiro de trabalho. Essa abordagem potencializa a geração rápida e precisa de scripts automatizados, otimizando tarefas repetitivas e especializadas que, tradicionalmente, demandariam horas de trabalho manual. O resultado é um ganho significativo de produtividade e padronização nos processos de qualidade.

[Dica]
É possível usar uma, duas ou várias Knowledge Sources dentro de um Agent, e preparar até 4 prompts de sugestão de uso.

Quick Commands: Automatize Tarefas e Ganhe Tempo na Sua IDE

Os Quick Commands do StackSpot AI são atalhos inteligentes que ajudam a automatizar tarefas repetitivas direto na sua IDE, seja no IntelliJ ou no Visual Studio Code. Precisa gerar testes, documentar código, refatorar um trecho ou rodar um comando customizado? Com os Quick Commands, dá para fazer tudo isso rapidamente, sem sair do editor.

Como Criar um Quick Command

Acesse o Portal do StackSpot AI

No menu lateral, vá em Contents > Quick Command e clique em Create Custom Quick Command.
Escolha o tipo de comando

Selecione a opção IDE para criar comandos que rodarão direto na sua IDE.
Configure o comando

Dê um nome, slug, descrição e defina o prompt que será executado. É possível usar variáveis como para trabalhar com o código selecionado.

Componentes do Quick Command

Prompts

Instruções em linguagem natural enviadas para o StackSpot AI. Permitem automatizar tarefas como gerar código, documentar, traduzir ou sugerir melhorias. Podem utilizar variáveis como e inputs personalizados.

Web Requests

Permitem integrar o Quick Command com APIs externas. Você define o método HTTP, a URL (com variáveis Jinja), headers e o corpo da requisição. O resultado pode ser manipulado e apresentado ao usuário ou inserido no código.

Inputs

Perguntas feitas ao usuário antes da execução do comando. Podem ser obrigatórios ou opcionais, e seus valores podem ser usados em Prompts e Web Requests através de variáveis (ex: ).

Criando um Prompt para o Quick Command

Ao criar um Quick Command, um dos principais componentes é o Prompt, que permite, por meio de linguagem natural, criar instruções para serem realizadas.

No exemplo a seguir, solicitei que o código selecionado pelo usuário (uma feature escrita em Gherkin) seja convertido em steps implementados de acordo com o projeto.

[Nota]
O projeto está indexado pelo Plugin do StackSpot e funcionando como uma Knowledge Source da AI.

No prompt, utilizei o slug {create-behave-steps} e a seguinte descrição:

Ao receber a feature

Você deve gerar os steps da lib behave para implementação, seguindo os melhores padrões do mercado.
Apenas gere os steps e não precisa escrever nada anteriormente ou explicações.

O trecho corresponde ao código selecionado pelo usuário na IDE (exemplo: VS Code).

Com a flag Usar Projeto Indexado habilitada, a saída será hipercontextualizada.

Vamos testar?

Neste GIF, acionei meu QuickCommand através de uma / e selecionei para rodar o comando com a feature selecionada na IDE.

Em seguida, os steps são gerados de forma hipercontextualizada, pois estou usando minha KS (Knowledge Source) e meu projeto indexado.

Conclusão

A adoção do StackSpot AI transformou radicalmente minha rotina de trabalho. O uso combinado de Agents, Knowledge Sources e Quick Commands elevou minha produtividade a um novo patamar, permitindo enfrentar desafios de alta complexidade com muito mais agilidade e precisão.

Com os Agents, automatizo tarefas especializadas e garanto respostas contextualizadas para problemas específicos do meu domínio. As Knowledge Sources centralizam e padronizam o conhecimento do time, tornando a resolução de dúvidas e a implementação de boas práticas algo natural e acessível. Já os Quick Commands agilizam tarefas repetitivas, como geração de código e testes, liberando tempo para focar em atividades estratégicas.

O resultado é claro: processos mais rápidos, entregas com maior qualidade e uma automação sustentada por IA que realmente faz diferença no dia a dia. O StackSpot AI não só aumentou minha eficiência, mas também trouxe mais segurança e padronização para todo o ciclo de desenvolvimento. Estou colhendo frutos concretos dessa mudança — e recomendo fortemente para quem busca produtividade e inovação em times de tecnologia.

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Kamis, 01 Mei 2025

Mudando o Jogo com StackSpot AI & Testes Automatizados