🪜 A escada, em 2 perguntas
Construir um loop dá trabalho. Antes de investir esse trabalho, passe a tarefa por uma escada de decisão de dois degraus. Só quando a resposta é SIM nos dois é que vale a pena construir um loop. Senão, você gasta engenharia onde um prompt simples já bastava.
O que ver: são dois degraus, não uma rampa. A tarefa só "sobe" se passar pelos dois. Se tropeçar em qualquer um, ela cai para o caminho mais barato — e isso é uma vitória, não uma derrota.
Leia o diagrama: a tarefa só caminha para a direita enquanto a resposta é SIM. Um único NÃO desvia para baixo — para o prompt simples ou para o trabalho manual. Construir o loop é o caso raro, lá no fim.
🧩 A escada, em uma frase
"Só construa um loop se a tarefa repete ou tem muitos passos desconhecidos E a IA consegue checar 'pronto' sozinha." Guarde isso: as duas perguntas dos próximos tópicos são exatamente esses dois degraus, abertos.
❓ Pergunta 1: repete / muitos passos?
O primeiro degrau pergunta: a tarefa repete (você faria de novo e de novo) ou tem muitos passos desconhecidos (você não sabe a sequência exata de antemão)? Se for um único passo previsível, só prompte — um prompt único é mais rápido e mais barato.
✓ Sobe o degrau (repete / muitos passos)
- •"Conserte cada teste que está falhando" — repete por teste.
- •"Migre 40 arquivos para a nova API" — muitos passos.
- •"Refatore até o lint passar" — você não sabe quantas voltas.
✗ Não sobe (um passo previsível)
- •"Reescreva este parágrafo num tom mais formal."
- •"Traduza esta frase para o inglês."
- •"Resuma este e-mail em 3 linhas." → só prompte.
💡 O atalho mental
Pergunte: "Se eu fizesse isso na mão, faria uma vez ou muitas vezes seguidas?" Se é uma vez só, o loop é overhead. Loop existe para terceirizar a repetição — não para enfeitar uma tarefa de um passo.
❓ Pergunta 2: a IA checa "pronto" sozinha?
O segundo degrau é o decisivo: a IA consegue verificar sozinha que terminou? Rodar os testes, contar as palavras, conferir que o arquivo compila — coisas que a própria máquina lê. Se ela não tem como saber que está pronta, faça você mesmo (ou conserte o objetivo antes).
✓ A IA checa sozinha
Existe um sinal que a máquina lê:
- • Rodar a suíte → "0 falhando".
- • Contar palavras → "≤ 500".
- • Build → "compilou sem erro".
✗ Só você sabe
Não há sinal automático:
- • "Ficou elegante o suficiente?" — gosto.
- • "Está pronto para enviar ao cliente?" — julgamento.
- • "Soou natural?" — depende de você ler.
→ Faça você, ou torne o "pronto" objetivo primeiro (Trilha 2, módulo 2.3).
🎯 Por que esse degrau é o coração
Um loop só converge se conseguir responder "já chegou?" a cada volta. Sem essa checagem, ele para cedo demais (entrega quebrado) ou nunca para. É a mesma verdade da Trilha 1: observar é o que faz o loop funcionar — aqui ela vira o filtro de "vale ou não vale".
📉 A maioria das tarefas NÃO precisa de loop
É contraintuitivo num curso sobre loops, mas precisa ser dito: a maioria das tarefas não precisa de loop. Quem constrói loops bons constrói poucos — e sempre pela verificação, não pela arquitetura bonita.
🗣️ O que diz a prática
Nate Herk: "a maioria das tarefas não precisa de loop." Quando ele faz um loop, é pela verificação — não porque loop é mais sofisticado.
E não precisa de arquitetura gigante: muitas vezes basta uma sessão de terminal + um bom prompt. O loop é uma decisão, não um troféu.
O que ver: o funil entra largo e sai estreito. O loop é a saída fina lá embaixo — o destino de uma minoria de tarefas, não o padrão.
Loop é custo
Mais tokens, mais latência, mais lugares para dar errado. Pague esse custo só quando ele se paga.
A razão é a verificação
Você só vira loop quando precisa de muitas voltas verificadas até "pronto" — esse é o ganho real.
Comece pequeno
Um terminal + um prompt bom resolve muito. Arquitetura grande é a exceção, não o ponto de partida.
🎯 Repetitivo, revisável, alto valor
A escada filtra pelo SIM/SIM, mas a prática refina: loops rendem mais em tarefas repetitivas, revisáveis e de alto valor — não em tudo. A Firecrawl resume assim: bom candidato é quem combina os três; quem não combina, deixa de fora.
✓ Bom candidato a loop
✔ Repetitivo — a mesma operação em muitos itens.
✔ Revisável — dá para checar cada resultado.
✔ Alto valor — acertar compensa o custo das voltas.
✗ Mau candidato a loop
✘ Único — acontece uma vez só.
✘ Não-revisável — só você sabe se ficou bom.
✘ Baixo valor — o resultado não justifica o esforço.
| Tarefa | Repetitivo | Revisável | Valor | Loop? |
|---|---|---|---|---|
| Consertar 12 testes | ✓ | ✓ | alto | SIM |
| Migrar 40 arquivos | ✓ | ✓ | alto | SIM |
| Reescrever 1 e-mail | ✗ | — | baixo | NÃO |
| "Deixe bonito" | — | ✗ | ? | NÃO |
🧪 Aplicando a escada
Fechando: vamos passar três tarefas reais pela escada e ver o veredito. Repare que o resultado nem sempre é "loop" — e que depende de poder checar 'pronto' mais do que de qualquer outra coisa.
Conserto de teste
Q1: repete (por teste) ✓. Q2: a IA roda a suíte e lê "0 falhando" ✓. SIM/SIM → construa um loop.
Reescrever 1 e-mail
Q1: um passo previsível, não repete ✗. Já caiu no primeiro degrau. Só prompte (one-shot).
Pesquisa exploratória ampla
Q1: muitos passos ✓. Q2: depende — dá para checar "pronto"? Se você definir um critério ("cobriu N fontes confirmadas"), sobe; se for "até parecer suficiente", não sobe. Conserte o objetivo primeiro.
Você precisa "reescrever um único parágrafo num tom mais formal". O que a escada diz?
🧾 Resumo do Módulo
Próximo:
2.2 — As 3 formas de loop (Solo, Maker→Checker, Manager→Helpers)