Padrões de Desenvolvimento Modernos para Equipas de Software Automotivo que Utilizam Ferramentas de IA

À medida que a complexidade do software automóvel continua a aumentar, as equipas de engenharia estão a recorrer a ferramentas assistidas por IA para melhorar a eficiência do programador, reduzir erros e manter a qualidade em sistemas críticos de segurança. Aqui na Sibros, adotamos ferramentas como Cursor IDE, Windsurf, Cline, Claude Code e outros modelos de linguagem grande (LLMs) para apoiar o desenvolvimento em toda a nossa plataforma de veículos conectados - desde atualizações OTA até registro de dados e diagnóstico.

Neste artigo, partilhamos padrões práticos, lições aprendidas e dicas para integrar assistentes de codificação de IA no seu fluxo de trabalho, particularmente para software automóvel incorporado e baseado na nuvem. Não são ideias teóricas mas métodos reais e aplicados que estamos a incorporar nos nossos fluxos de trabalho diários para construir sistemas de produção. Vocês também podem.

Começar com Estrutura: Planeamento e Arquitetura Assistidos por IA

Nos sistemas automóveis, os erros cometidos no início da fase de concepção são caros para corrigir mais tarde. Isto é especialmente verdadeiro em serviços fortemente acoplados, como orquestração de atualizações OTA ou transmissão de log. Com o Cursor IDE, começamos todas as novas funcionalidades com um planeamento extensivo usando IA para co-desenhar o nosso sistema.

Solicitamos ao LLM a definir responsabilidades de serviço, esboçar modelos de domínio e antecipar contratos de comunicação.

Estamos a construir um serviço de implementação para actualizações de software OTA. Por favor, descrevam-se:

1. Responsabilidades de serviço
2. Modelos e campos de Entidade
3. Pontos de comunicação serviço-para-serviço
4. Estrutura de pastas sugerida para monorepo baseado em GO

Exemplo de Prompt:‍

‍Este tipo de design inicial reduz a rotatividade posterior e mantém toda a equipa alinhada nas decisões de arquitectura.

Ensinar a IA sobre a sua base de código com .cursorrules

Fora da caixa, os LLMs não têm contexto sobre o seu repo específico. É aí que . regras do cursor os ficheiros entram. Pense neles como o documento de integração de IA do seu projeto.

Utilizamo-los para definir:

• A nossa arquitectura em camadas
• Convenções de nomenclatura
• Ficheiros-chave e respetivas funções

Exemplo de trecho:‍

Isso permite que a IA complete o código que corresponde ao nosso estilo e evita inconsistências internas.

Mudar para a esquerda em Segurança: Fluxos de trabalho de IA de teste em primeiro lugar

O código automóvel toca frequentemente em funções críticas - pense em atualizações de firmware, controladores de travão ou diagnósticos de telemetria. Isso significa que o código gerado por IA deve ser testável, previsível e verificável.

Usamos uma abordagem de prompt “test-first”: defina como é o sucesso antes de pedir à IA que escreva a lógica.

Solicitar a geração de testes:

Isso garante que a IA funcione dentro de restrições e evita comportamentos indesejados a jusante.

Depuração em Escala: Injecção de Mensagem de Erro

Já não lemos os rastreamentos completos da pilha manualmente. Em vez disso, colamo-los diretamente no Cursor e pedimos a análise da causa raiz. Isto é especialmente útil em Go, onde os pânicos muitas vezes caem em cascata.

Exemplo rápido:

Isso acontece ao tentar chamar `.Deploy () `dentro da lógica de rollout OTA. Ajude-me a depurar.

A IA devolve causas prováveis, sugere linhas de registo e até oferece correções. Isso substitui o que costumava ser 30 minutos de pavimentação de borracha e peneiramento de toras.

Evitando a deriva LLM com Git Hygiene

Uma armadilha comum ao trabalhar com LLMs é a tendência de empilhar correções em cima de código quebrado. Isso cria “cruft” - um termo que usamos para camadas de edições mal fundamentadas.

Para evitar isso:

• Comprometemo-nos após cada mudança bem sucedida gerada pela IA
• Reiniciamos liberalmente com git reset --hard
• Tratamos o Cursor como um engenheiro júnior: alto potencial, mas precisa de supervisão

Este hábito mantém o código limpo e minimiza o risco de enviar algo sutilmente quebrado.

Refactoração com um programador de pares de IA

Muitos utilizadores de IA subutilizam o Cursor para a refactoração. Usamo-lo de forma proativa para reduzir a dívida tecnológica. O cursor é ótimo para identificar funções longas, blocos repetidos ou padrões inconsistentes.

Prompt:

Isso ajuda-nos a modernizar o código legado mais rapidamente, mantendo a confiança na cobertura do teste.

Opções de pilha e arquitectura que funcionam melhor com a IA

Aprendemos que alguns frameworks e padrões são mais amigáveis à IA do que outros. O cursor funciona melhor quando o sistema é modular, digitado e documentado.

Favorecemos:

• Vá com uma arquitectura limpa em camadas
• TypeScript com Ganchos React
• Limites de serviço claramente definidos

Evitar DSL apenas internos e APIs não tipadas aumenta significativamente a eficácia da IA.

Documentação a Pedido

A IA não escreve apenas código, mas também escreve documentos. Utilizamos o Cursor para gerar documentação interna, especificações de API e até registos de decisão de arquitectura (ADRs).

Prompt:

Isto reduz a sobrecarga manual e mantém os nossos documentos internos atualizados à medida que as funcionalidades evoluem.

Pensamentos Finalistas

Estes padrões de desenvolvimento assistido por IA não vieram da teoria. Evoluíram de centenas de horas gastas a construir sistemas reais de nível automóvel. O nosso conselho: trate a IA como um colaborador, não um oráculo. Deixe-a lidar com repetições e sugestões, mas sempre em camadas de revisão humana, especialmente para a lógica crítica de segurança.

Para os programadores de veículos conectados que procuram mover-se mais rápido sem comprometer a fiabilidade, a adoção destes padrões oferece uma vantagem real.