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E se você pudesse aposentar suas Stored Procedures, desligar o SSIS e reconstruir um pipeline de pagamentos inteiro com um AI Agent como par de programação?

Nesta talk, mostro como migrei 3 TB de dados de pagamentos — presos em SQL Server, SSIS packages e Stored Procedures — para uma arquitetura moderna com AWS Lambda, Databricks Lakeflow e Apache Parquet, usando Claude Code durante todo o ciclo de desenvolvimento.

O desafio: 4 formatos de arquivo proprietários de um processador de pagamentos, campos com encoding mainframe dos anos 80, PII de cartões de crédito com masking obrigatório e precisão financeira que não tolera arredondamento. Tudo isso sendo processado por Stored Procedures de milhares de linhas que ninguém queria manter.

O resultado em 3 meses com Agentic Coding:

  • 59 dataclasses modelando 57 tipos de registro
  • 1.225 colunas mapeadas em 58 schemas PyArrow
  • 845 testes automatizados com 95% de cobertura
  • 4 Lambda functions processando arquivos em streaming
  • 12 pipelines Medallion (Bronze/Silver/Gold) com validação de qualidade
  • 7 gates de validação automática antes de cada PR
  • Zero comentários no código — por decisão de design, não por preguiça

Vou mostrar na prática como Agentic Coding funciona num projeto de produção: como o AI Agent navega especificações de 200 páginas, gera parsers que decodificam encoding de mainframe, mantém coerência arquitetural ao longo de 90 commits e por que confiar num agente não significa abrir mão do controle.

Se você ainda mantém pipelines legados e acha que AI Coding é só autocomplete glorificado, esta talk vai mudar sua perspectiva.

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