Post anterior: descobri que o gargalo do meu sistema de agentes sou eu. Produzem mais rápido do que eu reviso.
Goldratt diz que quando você acha o gargalo, não acelera tudo. Subordina o sistema inteiro ao recurso mais lento.
🧵
Eu tinha agente de milestone e agente de QA empurrando PRs pra uma fila que só eu processo.
Fábrica onde a máquina mais lenta tá no meio da linha. As outras podem rodar a 10x. Throughput é o da máquina lenta. Botar mais agente é acelerar as máquinas rápidas.
Primeira mudança: categorizar o que sai dos agentes.
Correção de lint, fix de tipo, refatoração que não muda comportamento. Direto. O agente testou, pipeline passou, SonarQube limpou.
O que precisa de mim: lógica de negócio, feature nova, qualquer coisa que toca dinheiro ou dado de cliente.
Segunda mudança: o agente roda E2E com MCP devtools, printa cada tela e joga num bucket. No PR vem o resumo e os screenshots.
Tem PR que eu rejeito sem logar no sistema. Olho o print: layout quebrou, copy estranha, fluxo não faz sentido. Rejeitado em 2 minutos.
Às vezes eu rabisco no próprio print. Circulo o que tá errado, aponto o que falta, mando de volta. O agente entende o contexto visual e corrige.
Review que gastava de 20 a 30 minutos caiu pra uns 8 em média. Eu sei visualmente o que mudou e tenho contexto claro do porquê.
Goldratt chama isso de explorar o gargalo. Não é trabalhar mais. É garantir que cada minuto do recurso escasso vai pro que só ele pode fazer.
Eu não devia estar lendo fix de lint. Eu devia estar decidindo se a lógica de cobrança tá certa.
A fila de staging parou de crescer. Não porque eu revisei mais rápido. Porque 60% do que tava ali não precisava de mim.
Throughput subiu sem eu trabalhar mais uma hora sequer.
Isso roda porque cada PR tem ambiente isolado, staging com domínio real, pipeline que o agente triggera sozinho. Tudo Kubernetes. Configurei uma vez, roda sozinho desde então.
Turma 5 do workshop de Kubernetes abre dia 14/03. É essa infra que eu ensino.
Amanhã: o que acontece quando o gargalo muda de lugar. Porque ele sempre muda. Salva esse.
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Goldratt diz que quando você acha o gargalo, não acelera tudo. Subordina o sistema inteiro ao recurso mais lento.
🧵Eu tinha agente de milestone e agente de QA empurrando PRs pra uma fila que só eu processo.
Fábrica onde a máquina mais lenta tá no meio da linha. As outras podem rodar a 10x. Throughput é o da máquina lenta. Botar mais agente é acelerar as máquinas rápidas.Primeira mudança: categorizar o que sai dos agentes.
Correção de lint, fix de tipo, refatoração que não muda comportamento. Direto. O agente testou, pipeline passou, SonarQube limpou.
O que precisa de mim: lógica de negócio, feature nova, qualquer coisa que toca dinheiro ou dado de cliente.Segunda mudança: o agente roda E2E com MCP devtools, printa cada tela e joga num bucket. No PR vem o resumo e os screenshots.
Tem PR que eu rejeito sem logar no sistema. Olho o print: layout quebrou, copy estranha, fluxo não faz sentido. Rejeitado em 2 minutos.
Às vezes eu rabisco no próprio print. Circulo o que tá errado, aponto o que falta, mando de volta. O agente entende o contexto visual e corrige.
Review que gastava de 20 a 30 minutos caiu pra uns 8 em média. Eu sei visualmente o que mudou e tenho contexto claro do porquê.Goldratt chama isso de explorar o gargalo. Não é trabalhar mais. É garantir que cada minuto do recurso escasso vai pro que só ele pode fazer.
Eu não devia estar lendo fix de lint. Eu devia estar decidindo se a lógica de cobrança tá certa.A fila de staging parou de crescer. Não porque eu revisei mais rápido. Porque 60% do que tava ali não precisava de mim.
Throughput subiu sem eu trabalhar mais uma hora sequer.
Isso roda porque cada PR tem ambiente isolado, staging com domínio real, pipeline que o agente triggera sozinho. Tudo Kubernetes. Configurei uma vez, roda sozinho desde então.
Turma 5 do workshop de Kubernetes abre dia 14/03. É essa infra que eu ensino.
Amanhã: o que acontece quando o gargalo muda de lugar. Porque ele sempre muda. Salva esse.
Post anterior: descobri que o gargalo do meu sistema de agentes sou eu. Produzem mais rápido do que eu reviso.
Goldratt diz que quando você acha o gargalo, não acelera tudo. Subordina o sistema inteiro ao recurso mais lento.
🧵 ... Eu tinha agente de milestone e agente de QA empurrando PRs pra uma fila que só eu processo.
Fábrica onde a máquina mais lenta tá no meio da linha. As outras podem rodar a 10x. Throughput é o da máquina lenta. Botar mais agente é acelerar as máquinas rápidas. ... Primeira mudança: categorizar o que sai dos agentes.
Correção de lint, fix de tipo, refatoração que não muda comportamento. Direto. O agente testou, pipeline passou, SonarQube limpou.
O que precisa de mim: lógica de negócio, feature nova, qualquer coisa que toca dinheiro ou dado de cliente. ... Segunda mudança: o agente roda E2E com MCP devtools, printa cada tela e joga num bucket. No PR vem o resumo e os screenshots.
Tem PR que eu rejeito sem logar no sistema. Olho o print: layout quebrou, copy estranha, fluxo não faz sentido. Rejeitado em 2 minutos.
Às vezes eu rabisco no próprio print. Circulo o que tá errado, aponto o que falta, mando de volta. O agente entende o contexto visual e corrige.
Review que gastava de 20 a 30 minutos caiu pra uns 8 em média. Eu sei visualmente o que mudou e tenho contexto claro do porquê. ... Goldratt chama isso de explorar o gargalo. Não é trabalhar mais. É garantir que cada minuto do recurso escasso vai pro que só ele pode fazer.
Eu não devia estar lendo fix de lint. Eu devia estar decidindo se a lógica de cobrança tá certa. ... A fila de staging parou de crescer. Não porque eu revisei mais rápido. Porque 60% do que tava ali não precisava de mim.
Throughput subiu sem eu trabalhar mais uma hora sequer.
Isso roda porque cada PR tem ambiente isolado, staging com domínio real, pipeline que o agente triggera sozinho. Tudo Kubernetes. Configurei uma vez, roda sozinho desde então.
Turma 5 do workshop de Kubernetes abre dia 14/03. É essa infra que eu ensino.
Amanhã: o que acontece quando o gargalo muda de lugar. Porque ele sempre muda. Salva esse.
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