Muitos amigos que fazem transações na cadeia já enfrentaram essa armadilha: querem usar um robô de arbitragem automática para prever o mercado, a lógica está clara e bem estruturada, mas quando chega a hora de fazer a IA escrever o código, fica travada. Que estrutura usar? Como integrar os dados? Como impulsionar ordens com base em cotações em tempo real? Uma série de obstáculos.

Na verdade, o problema não está na ideia, mas nas limitações de uma única ferramenta de IA. Hoje quero compartilhar um fluxo de desenvolvimento combinado entre múltiplos modelos, que praticamente cobre toda a cadeia, desde o design da arquitetura até a execução das negociações.

A ideia central é bem simples: fazer diferentes IA desempenharem suas funções específicas. Uma para estruturar a arquitetura, outra para a lógica principal, e uma terceira para depuração e otimização — colaboração coordenada. Assim, não só a eficiência é dobrada, como a qualidade do código também melhora.

Mesmo sem experiência prévia, é possível começar, o segredo é encontrar o ritmo certo. Aqui organizei um fluxo completo de prática, incluindo a escolha do modelo, o design de prompts, a integração do código e toda a metodologia de testes.