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O Método DARE — Visão Geral

DARE — Metodologia detalhada

Documento canônico da metodologia. Implementações específicas (Cursor, Antigravity) seguem este documento como contrato. Mudanças aqui são breaking changes do método.

🧭 Princípios fundadores

DARE não foi inventado em vazio — é uma resposta a 3 problemas observados no desenvolvimento com IA em 2024-2025:

Problema 1: Vibe Coding escala mal

Quando você pede "me dá um código que faça X" pra IA e aceita o que vier, funciona pra protótipo. Mas em codebase real:

Problema 2: Especificação tradicional desperdiça IA

Se você escreve specs detalhadas como antes (com humano fazendo todo o pensamento), a IA vira só auto-complete sofisticado. Não aproveita capacidade real de geração.

Problema 3: Falta de checkpoints custa caro

IA + autonomia total + tarefa complexa = 30 minutos de tokens queimados produzindo código que vai contra o que você queria. Sem checkpoints, descobre tarde.

DARE resolve os 3 separando estratégia (humano) de tática (IA) com checkpoints obrigatórios.

📐 Os 4 estágios em profundidade

1. Design — o que e por quê

Quem: humano dirige, IA assiste com perguntas

Saída: DARE/DESIGN.md

Conteúdo esperado:

Anti-padrão: Design já contendo arquitetura ou implementação. Se você está escrevendo nomes de classe ou estrutura de pasta, isso é Architect, não Design.

Detalhes da fase 1 →

2. Architect — como

Quem: IA propõe, humano valida

Saída: DARE/BLUEPRINT.md

Conteúdo esperado:

Anti-padrão: Blueprint sem trade-offs explícitos. Toda escolha exclui alternativas — quais foram e por quê?

Detalhes da fase 2 →

3. Review — aprovação humana explícita

Quem: humano (decisão), IA não participa

Saída: ✓ aprovação ou rejeição com feedback

O que fazer:

Anti-padrão: "Skim review" — passar o olho rápido e aprovar. Cada bug arquitetural não pego aqui custa 10x mais nas próximas fases.

Detalhes da fase 3 →

4. Execute — implementação com Ralph Loop

Quem: IA implementa, humano monitora

Saída: Código + testes verdes

Como funciona:

  1. IA lê uma task-NNN.md (extraída do BLUEPRINT.md)
  2. Implementa o código
  3. Roda os Validation Gates (testes + linter + type checker)
  4. Se falhar: lê o erro, corrige, tenta de novo (Ralph Loop)
  5. Quando todos os gates passarem: ✓ task concluída
  6. Próxima task

Anti-padrão: Tarefas sem Validation Gates. Sem gates, "concluído" vira opinião, não fato.

Detalhes da fase 4 →
Ralph Loop em profundidade →

🔁 Quando voltar atrás

Situação Para qual fase voltar
Ralph Loop entra em loop infinito (mesmo erro 3+ vezes) Architect — provavelmente o BLUEPRINT está errado
BLUEPRINT.md fica enorme e confuso Design — escopo está mal definido
Aprovou Review mas a primeira task já mostra problema Architect — Review foi superficial
Stakeholder mudou requisito Design — não tente "patchear" — refaça

Não é fracasso voltar atrás. É o método funcionando — você descobriu cedo, não tarde.

🚫 O que DARE NÃO é

📊 Quando usar

Cenário DARE faz sentido?
Feature nova em produto sério ✅ sempre
Bug fix complexo (>1h estimado) ✅ use /generate-bugfix-design
Refactor arquitetural ✅ Design + Architect explícitos
POC descartável ⚠️ overkill — Vibe Coding serve
Hello world / spike de aprendizado ❌ não use
Script one-shot (<50 linhas) ❌ não use

🎯 Princípio resumo

Humanos pensam. IAs executam. Checkpoints validam.

Toda tentativa de violar isso degrada a qualidade do output.

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