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Entrar em um novo projeto pode ser desafiador. Onde estão os arquivos principais? Qual é a arquitetura? Como funciona o fluxo de autenticação? Esta receita mostra como usar o ChatCLI para acelerar drasticamente seu processo de onboarding.

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O Problema

Você clonou um repositório com centenas de arquivos e precisa se tornar produtivo o mais rápido possível. Ler tudo é inviável, e a documentação pode estar desatualizada.

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Ingredientes

  • Um repositório de código clonado em sua máquina local.

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Passo a Passo

Este fluxo de trabalho usa uma abordagem “de cima para baixo”: primeiro obtemos uma visão geral da arquitetura e depois mergulhamos em detalhes específicos.
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A Visão Panorâmica com @file --mode=summary

O primeiro passo é obter um mapa do território. O modo summary é perfeito para isso, pois ele lista a estrutura de arquivos e diretórios sem enviar o conteúdo do código.
@file --mode=summary . > Descreva a arquitetura geral deste projeto com base na estrutura de arquivos. Quais parecém ser os componentes mais importantes?
O que esperar da IA:A IA retornará uma análise de alto nível, como:
Este parece ser um projeto de backend em Go.
O diretorio /cmd sugere que ha multiplos binarios.

A pasta /internal/api provavelmente contem os handlers das rotas HTTP,
enquanto /internal/database gerencia a logica de acesso ao banco de dados.

O arquivo docker-compose.yml indica que o projeto usa Docker para o
ambiente de desenvolvimento.
Com isso, você já tem um mapa mental de onde procurar as coisas.
2

Investigação Específica com @file --mode=smart

Agora que você tem uma visão geral, pode fazer perguntas específicas. O modo smart é ideal aqui, pois você não precisa saber quais arquivos contêm a resposta. A IA irá encontrá-los para você.Vamos investigar o fluxo de autenticação.
@file --mode=smart ./internal/ > Explique o fluxo de autenticação de ponta a ponta, desde a rota da API até a validação do token.
Como funciona:
  1. O ChatCLI envia a lista de todos os arquivos dentro de ./internal/ para a IA.
  2. A IA, com base na pergunta “fluxo de autenticação”, identifica que arquivos como auth_handler.go, jwt_service.go e user_repository.go são provavelmente os mais relevantes.
  3. O ChatCLI então envia o conteúdo apenas desses arquivos selecionados.
  4. A IA responde à sua pergunta com base no código real dos arquivos mais importantes.
3

Mergulho Profundo em um Arquivo com @file --mode=full

Durante sua investigação, você pode querer entender um arquivo específico em detalhes. Agora, use o modo full (ou simplesmente omita o modo, pois é o padrão).
@file ./internal/api/middleware/auth.go > Refatore este middleware para seguir as melhores práticas de Go, adicionando tratamento de erros mais robusto e logging.
A IA agora tem o conteúdo completo do arquivo e pode realizar tarefas complexas como refatoração, documentação ou geração de testes.
Resultado: Em menos de 15 minutos, você passou de uma visão zero do projeto para:
  1. Entender a arquitetura de alto nível.
  2. Mapear um fluxo de negócio crítico (autenticação).
  3. Analisar e até mesmo refatorar um componente de código específico.
Este fluxo de trabalho transforma horas ou dias de exploração manual em uma sessão de perguntas e respostas focada e eficiente.