Refatoração de 10.000 linhas com IA: como fiz em 2 semanas o trabalho de 1 mês

No início de outubro, recebi um projeto urgente: um sistema de gerenciamento de pedidos em Vue 2.x, com 10.000 linhas de lógica central de negócio, cobertura de testes inferior a 10% e um gerenciamento de estado tão confuso que era praticamente impossível entender o fluxo dos dados. Ninguém se atrevia a mexer nele havia três anos. O líder da equipe me deu duas semanas para refatorar tudo e colocar no ar.

O prazo dado pelo líder foi claro: refatorar e implantar em duas semanas.

Na hora, pensei: isso não é exigir demais? Pelo método tradicional, só para entender a lógica de negócio eu levaria uma semana. Depois ainda teria de alterar o código com cuidado, escrever testes e validar tudo. Nem 30 ou 40 dias seriam garantia de conclusão. Mas a área de negócios não podia esperar: o sistema já estava tão lento que os usuários começaram a reclamar.

Foi então que me lembrei de um amigo que havia recomendado o Claude Code algum tempo antes, dizendo que a ferramenta conseguia lidar com refatorações de grande porte. Para ser sincero, eu também estava inseguro: refatorar código com IA era mesmo confiável? E se ela quebrasse tudo?

Mas eu não tinha outra opção. Resolvi tentar.

Duas semanas depois, quando apertei o botão de implantação e vi todos os indicadores verdes no painel de monitoramento, foi impossível não me emocionar. Toda a refatoração levou apenas 14 dias, sem nenhum incidente em produção. O tempo de resposta das APIs ainda melhorou 20%, e a taxa de bugs caiu 40%.

Neste artigo, quero contar como foram esses 14 dias, quais armadilhas encontrei e o que aprendi que você pode aplicar diretamente. Se você também tem uma dívida técnica parecida para resolver ou se interessa por refatoração assistida por IA, este relato pode ajudar.

Contexto do projeto: quão desorganizado ele realmente estava

Primeiro, vale explicar o tamanho da bagunça.

Era um sistema central de gerenciamento de pedidos da empresa, responsável por cerca de 5.000 pedidos por dia e por mais de dez fluxos de negócio, incluindo criação de pedidos, pagamentos, rastreamento logístico e atendimento pós-venda. O código havia sido escrito em Vue 2.x no início de 2022. O desenvolvedor frontend responsável saiu logo depois de terminar, e outras quatro pessoas fizeram manutenção ao longo do tempo. Cada uma aplicou seus próprios remendos, com estilos totalmente inconsistentes.

Quão ruim estava? Passei dois dias inteiros fazendo o diagnóstico e encontrei problemas assustadores:

1. 10.000 linhas de código central de negócio: o maior arquivo tinha 1.800 linhas, e o inchado OrderService.js continha 47 métodos
2. Cobertura de testes inferior a 10%: havia apenas alguns testes unitários simples, sem cobertura alguma da lógica crítica de negócio
3. Gerenciamento de estado caótico: Vuex, LocalStorage, SessionStorage e um barramento global de eventos eram usados ao mesmo tempo, tornando o fluxo de dados impossível de acompanhar
4. Código duplicado por toda parte: encontrei a mesma lógica de verificação do status do pedido copiada e colada em 23 lugares
5. Problemas de desempenho: a página com a lista de pedidos levava de três a quatro segundos para carregar, o que gerava muitas reclamações dos usuários

O pior era que, apesar da bagunça, o sistema continuava em produção e atendia milhares de usuários todos os dias. Não dava para fazer mudanças radicais sem cuidado: qualquer problema poderia paralisar a operação.

Quanto tempo levaria uma refatoração tradicional?

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Listei no quadro branco as etapas necessárias pelo método tradicional:

1. Entender a lógica de negócio (estimativa de 5 a 7 dias)
2. Complementar os casos de teste (estimativa de 7 a 10 dias)
3. Dividir os módulos para a refatoração (estimativa de 10 a 15 dias)
4. Refatorar e validar cada módulo (estimativa de 8 a 12 dias)
5. Fazer testes de integração e implantação gradual (estimativa de 5 dias)

Somando tudo, seriam pelo menos 35 dias, sem contar o retrabalho causado por imprevistos.

Mas eu só tinha 14 dias.

Por que escolhi o Claude Code

Na verdade, eu também não tinha certeza antes de decidir usar IA.

Existem muitas ferramentas de programação com IA. Eu já usava o GitHub Copilot e tinha ouvido vários elogios ao Cursor, enquanto o Claude Code ainda era novidade. Você talvez se pergunte por que acabei escolhendo o Claude Code.

Fiz um pequeno experimento

Passei meio dia selecionando uma das funções mais complexas do projeto: a lógica de atualização do status do pedido, com mais de 200 linhas e várias verificações de limites, chamadas assíncronas e tratamentos de erro. Em seguida, pedi que as três ferramentas me ajudassem a refatorá-la.

Os resultados foram interessantes:

• GitHub Copilot: as sugestões eram muito fragmentadas, mais parecidas com as de uma ferramenta de preenchimento de código. Eu precisava guiá-lo linha por linha. Para uma refatoração dessa escala, ele tinha limitações.
• Cursor: teve um bom desempenho, entendeu minha intenção e propôs mudanças razoáveis. Porém, ao lidar com uma lógica de negócio complexa, às vezes interpretava o contexto de forma incorreta e exigia explicações repetidas.
• Claude Code: foi o que mais me surpreendeu. Além de refatorar o código, identificou proativamente três bugs em potencial, recomendou escrever testes antes da refatoração e apresentou uma explicação detalhada das etapas.

O mais importante foi a capacidade de compreender o contexto. O Claude Code oferece uma janela de contexto de 200K tokens. Na prática, eu conseguia fornecer de uma só vez todo o código central do projeto, e a ferramenta entendia as relações entre os módulos em vez de analisar apenas um arquivo isolado.

"A janela de contexto de 200K tokens do Claude Code comporta cerca de 150 mil palavras de código, o suficiente para compreender a lógica central de negócio e as relações entre os módulos de um projeto de médio porte."

Refatoração na prática: como foram os 14 dias

Esta é a parte mais prática. Vou detalhar as etapas desses 14 dias e as armadilhas que encontrei.

Preparação: criação da rede de segurança (dias 1 e 2)

O maior risco de uma refatoração é quebrar algo. Por isso, a primeira etapa não foi alterar o código às pressas, e sim criar uma rede de segurança.

Tarefa 1: complementar os casos de teste

A primeira tarefa que dei ao Claude Code foi gerar casos de teste.

Eu: Este é o código central do nosso módulo de pedidos (colei 3.000 linhas de código).
Analise os principais fluxos de negócio e gere um conjunto completo de casos de teste,
com foco em cenários como criação de pedidos, pagamentos, reembolsos e transições de status.

Sinceramente, o desempenho do Claude superou minhas expectativas. Ele não apenas gerou testes unitários, mas também os organizou por cenário de negócio e escreveu comentários claros para cada um. Fiz pequenos ajustes nas condições de limite e, em dois dias, aumentei a cobertura de testes de 10% para 45%.

Pelo método tradicional, esse trabalho levaria pelo menos uma semana.

Tarefa 2: diagnóstico do código

Com os testes funcionando como proteção, a etapa seguinte foi fazer um diagnóstico completo dos problemas. Pedi ao Claude Code que fizesse um verdadeiro check-up:

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Eu: Analise os problemas de qualidade deste projeto,
com foco em code smells, lógica duplicada, gargalos de desempenho e possíveis bugs.
Entregue um relatório detalhado de diagnóstico.

Depois da análise, ele produziu um relatório de 20 páginas — de verdade, imprimi o documento e eram 20 páginas — que listava:

• 87 code smells, como funções longas demais, aninhamento excessivo e nomes fora do padrão
• 23 ocorrências de lógica duplicada
• 14 possíveis problemas de desempenho
• 5 possíveis bugs, dos quais 2 foram confirmados depois

Esse relatório virou diretamente o meu roadmap de refatoração.

Execução da refatoração: a arte da colaboração entre pessoas e IA (dias 3 a 10)

Quando comecei a refatoração de fato, aos poucos encontrei um ritmo eficiente de colaboração com o Claude Code.

Ritmo 1: começar pelo ponto mais problemático

O primeiro alvo foi a função processOrder, com 800 linhas. Ela reunia toda a lógica de criação de pedidos: validação de parâmetros, verificação de estoque, cálculo de descontos, chamada de pagamento, envio de notificações e muito mais. Estava tudo junto, o que tornava a manutenção um pesadelo.

Conversei com o Claude assim:

Eu: A função processOrder está inchada demais. Ajude a refatorá-la com estes requisitos:
1. Divida-a em funções pequenas e com responsabilidade única
2. Cada função deve ter no máximo 50 linhas
3. Extraia a lógica comum para uma classe utilitária
4. Preserve 100% da compatibilidade com o comportamento atual
5. Gere os casos de teste correspondentes para cada nova função

O Claude apresentou um plano de refatoração muito detalhado e dividiu as 800 linhas em seis funções independentes:

• validateOrderParams() - validação de parâmetros
• checkInventory() - verificação de estoque
• calculateDiscount() - cálculo de descontos
• processPayment() - processamento do pagamento
• sendNotifications() - envio de notificações
• createOrder() - orquestração do fluxo principal

Cada função passou a ter uma responsabilidade clara e ficou muito mais fácil de testar. Pelo método tradicional, eu levaria três dias para refatorar apenas essa função. Com o Claude Code, terminei em meio dia.

Garantia de qualidade: a validação que não pode ser ignorada (dias 11 a 13)

Terminar as alterações não é o ponto final; validar é essencial. Durante esses três dias, fiz uma única coisa: todos os tipos de teste.

Camada 1: testes automatizados
Primeiro, executei toda a suíte de testes:

• Testes unitários: 187 casos, todos aprovados
• Testes de integração: 34 cenários, com 100% de aprovação
• Testes E2E: execução completa dos principais fluxos de negócio

O Claude Code ajudou muito nessa etapa, porque os casos de teste gerados anteriormente finalmente entraram em ação.

Camada 2: revisão de código
Pedi ao Claude que fizesse uma revisão automatizada. Ele realmente encontrou dois problemas: um nome de variável fora do padrão e uma chamada assíncrona sem tratamento de exceção.

Implantação e monitoramento: o momento de maior tensão (dia 14)

25 de outubro, sexta-feira, 15h, período de menor movimento para a operação.

Escolhi uma estratégia de implantação gradual:

• 15h: liberei para 5% do tráfego e acompanhei o monitoramento por meia hora
• 15h30: como não houve problemas, ampliei para 10%
• 16h: aumentei para 30%
• 17h: liberei para 100%

Passei todo o processo olhando fixamente para o painel de monitoramento, com as mãos suando. A equipe também ficou de prontidão, preparada para fazer rollback a qualquer momento.

Quando vi todos os indicadores verdes e percebi que o tempo médio de resposta das APIs havia caído de 450 ms para 360 ms, finalmente respirei aliviado.

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Resultado final:

• Nenhum incidente em produção
• Melhoria de 20% no tempo de resposta das APIs
• Redução de 40% na taxa de bugs
• Evolução da nota de qualidade do código no SonarQube de C para A
• Aumento da cobertura de testes de 10% para 75%

Biblioteca de templates de prompts eficientes

Estes são os quatro tipos de templates de prompts que reuni a partir da experiência prática. Você pode copiá-los e adaptá-los diretamente.

Template 1: diagnóstico de código

Tenho um projeto de [tipo de projeto], desenvolvido com [stack tecnológica].
Este é o código central de negócio: [cole o código]

Faça um diagnóstico completo, com foco em:
1. Code smells, como funções longas demais, aninhamento excessivo e nomes fora do padrão
2. Lógica duplicada e código comum que pode ser extraído
3. Possíveis gargalos de desempenho
4. Possíveis bugs e vulnerabilidades de segurança

Entregue um relatório detalhado e organize os itens por prioridade.

Template 2: execução da refatoração

Ajude a refatorar o código a seguir: [cole o código]

Requisitos da refatoração:
1. Divida-o em funções pequenas e com responsabilidade única, cada uma com no máximo [50] linhas
2. Extraia a lógica duplicada para uma classe utilitária
3. Melhore os nomes de acordo com [padrão da equipe]
4. Preserve 100% da compatibilidade com o comportamento atual
5. Gere os casos de teste correspondentes para cada nova função

Restrições importantes:
- Não altere a lógica de negócio; mude apenas a estrutura do código
- Não adicione novos pacotes de dependência, a menos que isso seja explicado explicitamente
- Não exclua nenhum código cuja finalidade não esteja clara; sinalize-o para que eu confirme
- Siga o estilo de código atual do projeto: [descreva o estilo]

Contexto relacionado:
[Cole o código dos chamadores, as definições das estruturas de dados e outras informações relevantes]

Template 3: geração de testes

Este é o código central do meu [nome do módulo]: [cole o código]

Gere um conjunto completo de casos de teste com estes requisitos:
1. Use [nome do framework de testes, como Jest/Vitest]
2. Cubra os principais cenários de negócio: [liste os cenários essenciais]
3. Inclua testes de condições de limite, como valores vazios, entradas inválidas e valores extremos
4. Inclua testes de cenários de exceção, como timeout de rede e erros de API
5. Adicione a cada caso de teste um comentário claro que explique seu objetivo

Meta de cobertura de testes: >70%

Template 4: revisão de código

Acabei de concluir uma refatoração. Ajude a revisar o resultado:

Código original: [cole]
Código refatorado: [cole]

Verifique principalmente:
1. Se foram introduzidos novos bugs ou erros de lógica
2. Se há problemas de desempenho, como loops redundantes ou cálculos desnecessários
3. Se o código segue [padrão da equipe]
4. Se há vulnerabilidades de segurança, como SQL injection ou XSS
5. Se os nomes e comentários são claros e fáceis de entender
6. Se a cobertura de testes é suficiente

Entregue uma análise detalhada e sugestões de melhoria.

Considerações finais

Quando me lembro da ansiedade que senti ao receber essa tarefa no início de outubro e comparo com o código depois da refatoração, a sensação é realmente a de ter sobrevivido a uma crise.

Foram 14 dias e 10.000 linhas de código, desde assumir uma base caótica até colocá-la no ar com sucesso. Esse processo transformou completamente a minha visão sobre o desenvolvimento assistido por IA.

A IA não é uma solução mágica. Ela não pode tomar decisões por você, entender o negócio em seu lugar nem assumir os riscos. Mas é uma assistente extremamente poderosa, como ter um engenheiro sênior experiente ao seu lado, sempre pronto para revisar código, gerar testes e apontar problemas.

O verdadeiro ganho de eficiência vem da colaboração entre pessoas e IA. Você oferece a compreensão do negócio e o julgamento; a IA oferece velocidade de execução e boas práticas. Essa combinação permite que uma pessoa faça o trabalho de três, com qualidade ainda maior.

Se você também enfrenta um desafio parecido, estas são as minhas recomendações:

1. Não tenha medo de experimentar: as ferramentas de IA já amadureceram o suficiente
2. Avance em pequenos passos: comece por um módulo pequeno e se familiarize gradualmente com a forma de trabalhar da IA
3. Mantenha a atenção: a IA é poderosa, mas não é perfeita; a revisão humana nunca pode ser dispensada
4. Prepare-se bem: testes, monitoramento e mecanismos de rollback são indispensáveis

Não adianta adiar a dívida técnica: quanto antes você a quitar, mais cedo terá tranquilidade. Com ferramentas como o Claude Code, esse processo não precisa ser tão doloroso e pode até trazer uma boa sensação de conquista.