Uma fábrica de software, na definição utilizada pelo Ivy Tendril, é uma sequência estruturada de fases com pontos de controle que transforma tarefas e ideias em pull requests prontos para produção. Uma demanda ou problema é inserido. Um agente de IA elabora um plano. Um desenvolvedor revisa e aprova o plano. Agentes executam as alterações em árvores de trabalho isoladas (Git worktrees). Um processo automatizado executa testes, linter e inspeção de diff. O desenvolvedor avalia o diff gerado. Um pull request é aberto no GitHub. O ciclo de execução é padronizado para qualquer tarefa, enquanto agentes e modelos de LLM podem ser alternados dinamicamente. Existem exatamente dois pontos de controle humano — no plano e no diff — garantindo que nenhum código seja integrado sem aprovação expressa.
As etapas do pipeline
Criar plano (Create plan)
A entrada pode ser uma descrição digitada no Tendril, uma issue do GitHub ou relatório do jam.dev recebido via webhook, uma mensagem de voz transcrita pelo Whisper ou arquivos anexados ao prompt. O promptware CreatePlan analisa a base de código e constrói o plano: o que modificar, onde atuar e como validar.
Rascunho (Draft)
O plano é registrado em Rascunhos. Nenhuma linha de código foi alterada até este momento. Ele aguarda a leitura de um responsável.
Revisão do plano (Plan review)
Este é o primeiro ponto de controle. O revisor examina o plano e seleciona uma entre cinco ações: aprovar, acionar o ExpandPlan para detalhamento adicional, executar o SplitPlan para dividir tarefas complexas, acionar o UpdatePlan para correções ou inserir comentários no rascunho para reescrita automática. Planos fora de escopo são arquivados no Icebox.
Execução em worktrees (Execute in worktrees)
Após a aprovação, o promptware ExecutePlan inicializa o agente designado — Claude Code, Codex CLI, Copilot CLI, Gemini CLI, OpenCode ou qualquer outro agente CLI — em um git worktree próprio em uma branch exclusiva. O guia Git worktrees para agentes paralelos de IA demonstra como esse isolamento permite a execução simultânea de múltiplos planos sem conflitos. Múltiplos agentes trabalham em paralelo enquanto a visão Jobs transmite os logs em tempo real. A branch principal nunca é afetada diretamente.
Verificação automatizada (Verify)
Testes unitários, validações de linter e inspeção de alterações rodam no worktree e seus relatórios são integrados ao plano. Trata-se de integração contínua por plano em vez de por branch. As boas práticas de verificação são aprofundadas no artigo portões de verificação para código gerado por IA. Em planos Pro e Enterprise, os relatórios podem ser sincronizados a partir de workflows do GitHub Actions ou outras ferramentas de CI.
Revisão do diff (Diff review)
O segundo ponto de controle. A interface de Review exibe as alterações de código lado a lado com os testes automatizados. O engenheiro aprova o resultado ou atualiza o plano para uma nova iteração.
Pull request
O promptware CreatePr cria a pull request no GitHub com sumário técnico detalhado. A mesclagem ocorre na plataforma do GitHub como habitual. Métricas de consumo de tokens e custos operacionais são consolidadas no painel de controle.
Por que dois pontos de controle humanos e não zero ou dez
Zero pontos de controle significa conceder a agentes permissão para comitar na branch principal sem supervisão. Bugs só são detectados quando atingem usuários ou travam outros membros da equipe, e desfazer um commit mesclado custa mais caro do que uma revisão prévia.
Dez pontos de controle significa aprovar cada linha modificada ou comando de terminal individualmente. O desenvolvedor vira gargalo, agentes perdem eficiência esperando cliques e a exaustão cognitiva leva a aprovações automáticas sem critério.
Dois pontos de controle posicionam o discernimento humano onde ele é insubstituível: No plano, o alinhamento de expectativas tem custo mínimo — nenhum código foi gerado ainda. No diff, a conformidade é atestada — com testes executados, alteração completa e chancela do engenheiro. Todo o restante é automatizado. Consulte a documentação do ciclo de vida para detalhes técnicos.
O impacto na produtividade do time
Velocidade e escala. Como os planos rodam em paralelo e o engenheiro só atua em dois momentos, o teto de entrega da equipe passa a ser a capacidade de revisão, e não a digitação de código. O time de engenharia da Ivy multiplicou sua capacidade, passando de cerca de 10 para mais de 100 pull requests por dia após adotar essa esteira.
Previsibilidade. Todas as demandas seguem o mesmo ciclo de vida, conferindo transparência absoluta ao status das tarefas. O Dashboard informa em tempo real o volume de tarefas por etapa, os custos acumulados e o histórico Git.
Memória técnica cumulativa. Cada fase é orquestrada por uma unidade de promptware: um arquivo Program.md de diretrizes, pasta Memory/ para registrar lições aprendidas, Tools/ com permissões controladas e Logs/ de auditoria. Ao término da tarefa, os agentes enriquecem a memória interna sobre a arquitetura do projeto. Saiba mais em promptware: agentes que aprimoram suas próprias instruções.
O que uma fábrica de software não é
- Não é autocompletar código. O autocomplete sugere o próximo token; a fábrica absorve um ticket de ponta a ponta e entrega uma PR revisada.
- Não é uma janela de chat sem controle de fila, isolamento de processos ou validação de testes.
- Não é um agente desgovernado comitando em produção.
- Não substitui a revisão de código humana; ela a otimiza.
- Não é um serviço cloud que retém seu código proprietário. O Tendril opera localmente na sua máquina.
- Não tem lock-in com fornecedores específicos de IA.
Os 8 níveis de desenvolvimento com IA
Os "8 Níveis de Desenvolvimento Assistido por IA" propostos por Steve Yegge (2025) representam um excelente modelo de maturidade. A grande maioria dos times opera nos níveis 2 e 3. A orquestração com agentes paralelos em worktrees e memória persistente materializa o nível 8.
| Nível | Realidade prática da equipe |
|---|---|
| 1 | Sem ferramentas de IA. Código e revisão 100% manuais. |
| 2 | Autocomplete no editor. Aceitação linha por linha. |
| 3 | Chat no editor. Interação individual para funções pontuais. |
| 4 | Agente no editor editando múltiplos arquivos sob supervisão visual direta. |
| 5 | Agente CLI no terminal executando uma tarefa por vez. |
| 6 | Múltiplos agentes CLI em terminais separados, coordenados manualmente. |
| 7 | Agentes com fluxo estruturado e portões de validação em ferramentas customizadas. |
| 8 | Orquestração: agentes simultâneos em worktrees isolados, memória persistente e fila estruturada. Esta é a entrega do Ivy Tendril. |
Como instalar e começar
No macOS ou Linux:
curl -sSf https://cdn.ivy.app/install-tendril.sh | sh
No Windows:
irm https://cdn.ivy.app/install-tendril.ps1 | iex
Conecte seu repositório GitHub, informe as chaves de API dos modelos desejados e inicie o primeiro plano. Avalie o rascunho, aprove a execução e valide o diff final. O manual de instalação traz o passo a passo completo.
Perguntas frequentes
A fábrica de software dispensa a revisão de código?
Não. Ela posiciona a revisão humana nos dois momentos críticos (plano e diff), munindo o revisor com relatórios automatizados de teste e conformidade.
Quais agentes são compatíveis?
Claude Code, OpenAI Codex CLI, GitHub Copilot CLI, Google Gemini CLI, OpenCode e ferramentas CLI equivalentes.
O Ivy Tendril é gratuito?
Sim. A versão base é gratuita com código aberto sob licença FSL-1.1-ALv2. O plano Pro (US$ 59/usuário/mês) inclui recursos colaborativos, SSO e integração de CI. Consulte nossa tabela de preços.
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- Analise o código: Acesse o repositório do Ivy Tendril no GitHub (open source).
- Consulte a documentação: Explore nossos manuais técnicos em tendril.ivy.app.
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