Desvendando os Mitos da Programação: O Que Realmente Importa para um Desenvolvedor

Uma Crise de Meia-Idade na Programação?

Recentemente, me deparei com uma realização que muitos desenvolvedores podem entender: grande parte da minha vida adulta foi dedicada a escrever código. E, para ser sincero, muito desse código nunca viu a luz de um servidor de produção, sendo abandonado, refatorado ou deixado para “apodrecer” no cemitério do GitHub. Essa constatação me levou a refletir sobre as "melhores práticas", os "frameworks revolucionários" e as "estruturas de pastas perfeitas" que, no final das contas, não fizeram diferença para o usuário final. Perdi incontáveis horas perseguindo "dragões da programação" que me faziam sentir produtivo, mas que, em última análise, não levavam a lugar nenhum. Hoje, vamos desmistificar sete ideias que frequentemente desperdiçam o tempo de programadores.

Mito 1: Você Precisa Usar a Tecnologia Mais Recente para se Manter Relevante

Existe uma ideia de que para se manter relevante no mercado de trabalho, um programador precisa estar sempre atualizado com as últimas tecnologias. No entanto, focar em tecnologias "antigas" pode te tornar ainda mais empregável. Tecnologias como WordPress e PHP ainda impulsionam a maior parte das aplicações web existentes. A Java domina o mundo corporativo, a maioria dos bancos de dados é baseada em SQL, e C++ roda a maioria dos sistemas de baixo nível.

É claro que existem novas e empolgantes alternativas, como Next.js, Kotlin, NoSQL e Rust. O medo de perder algo (FOMO) pode te levar a tentar dominar essas tecnologias "superiores". No entanto, é crucial entender que a maior parte do mundo real, onde os empregos realmente existem, não vai mudar suas pilhas de tecnologia "dinossauros" tão cedo. Sistemas bancários críticos, por exemplo, ainda rodam em COBOL. A verdade é que, se não está quebrado, não precisa ser consertado. Como a experiência da FaunaDB demonstra, adotar tecnologias muito cedo pode ser arriscado. A FaunaDB, um banco de dados lançado por engenheiros do Twitter, falhou, deixando seus usuários em uma situação complicada. Seria muito melhor ter usado um banco de dados SQL "chato", mas estável.

Mito 2: Busque a Pureza Teórica ou a Aderência Máxima a Padrões de Programação

Um problema comum na programação é que existem muitas maneiras de resolver o mesmo problema. No entanto, alguns programadores acreditam que existe apenas uma "verdadeira" maneira de escrever código. Existem "cultos" de programação, como os puristas de Programação Orientada a Objetos (POO) e os extremistas de Programação Funcional. Embora aprender com essas filosofias seja valioso, dedicar sua vida inteira a apenas uma delas é um desperdício de tempo.

Linguagens como JavaScript são multiparadigma e podem satisfazer a todos. Em 2018, a programação funcional estava em alta no desenvolvimento web, e muitos viam o uso de classes em JavaScript como um "pecado". Com o tempo, percebi que classes podem ser bastante úteis, e meu código hoje frequentemente combina o melhor de ambos os mundos. A chave é ser pragmático e usar a abordagem que melhor se adapta ao problema, em vez de se apegar a dogmas.

Mito 3: Você Deve Adherir às Regras de Código Limpo do Uncle Bob o Tempo Todo

Outro desperdício de tempo a ser observado é a obsessão por "Código Limpo", um conceito popularizado pelo livro "Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship" de Robert C. Martin, conhecido como Uncle Bob. A maioria dos conselhos do livro é excelente: usar nomes significativos, escrever funções pequenas e manter a formatação consistente. No entanto, algumas recomendações são mais sutis, como o princípio DRY (Don't Repeat Yourself – Não se repita).

Embora pareça uma boa ideia não duplicar código, tentar ser "limpo" demais pode levar a uma camada interminável de wrappers, interfaces e indireções inúteis. Isso pode causar "paralisia por análise", onde você passa mais tempo refatorando do que construindo funcionalidades úteis para os usuários. Uma abordagem melhor seria a RUG (Repeat Until Good – Repita até ficar bom): duplique o código inicialmente e, só então, o abstraia em uma única função ou módulo quando a repetição se tornar claramente dolorosa. Como a comunidade de desenvolvimento frequentemente debate, a flexibilidade muitas vezes supera a aderência rígida a princípios que podem complicar excessivamente soluções simples. Um estudo da ACM (Association for Computing Machinery) mostrou que a rigidez excessiva em padrões de código pode, na verdade, diminuir a produtividade a longo prazo.

Mito 4: 100% de Cobertura de Código é Algo que Importa

É um mito que 100% de cobertura de teste garante que seu código esteja bem protegido. Seu chefe, sem experiência em programação, provavelmente adora ferramentas de cobertura de código que mostram o percentual do seu código-fonte executado por testes. Embora seja interessante, otimizar para 100% de cobertura é frequentemente um enorme desperdício de tempo e pode ser enganoso, pois alta cobertura não é sinônimo de alta qualidade.

O foco na cobertura pode incentivar desenvolvedores a escrever testes superficiais que apenas "tocam" as linhas de código, mas não capturam bugs reais. Pior ainda, além de desperdiçar tempo, isso proporciona uma falsa sensação de segurança e torna suas builds de CI/CD mais lentas, custando mais dinheiro. Quando se trata de cobertura de teste, o que importa é a qualidade, não a quantidade. Um estudo da IEEE Spectrum apontou que equipes que priorizam testes de alta qualidade, mesmo com cobertura menor, tendem a ter menos bugs em produção.

Mito 5: Você Deve Sempre Otimizar o Desempenho

Outro desperdício de tempo é o benchmarking e a otimização de código que simplesmente não precisa rodar em escala. É muito mais importante garantir que seu código esteja correto e funcional. Somente depois disso, e quando se tornar dolorosamente óbvio que seu código está lento em produção, você deve otimizar o desempenho. Como a sabedoria popular na computação, frequentemente atribuída a Donald Knuth, diz: "A otimização prematura é a raiz de todo o mal."

Mito 6: Você Deve Sempre Otimizar para Escala Web

De forma semelhante, você também não precisa otimizar sua infraestrutura de nuvem como se fosse escalar igual ao Facebook. Costumava pensar que precisava de uma arquitetura complexa de microsserviços sem servidor, com sharding global e cache de borda. Mas a verdade é que um pequeno VPS (Virtual Private Server) é perfeitamente suficiente para a maioria dos projetos e seus poucos usuários. O foco inicial deve ser na entrega de valor e funcionalidade, não na otimização de infraestrutura para um cenário que talvez nunca se concretize. De acordo com a plataforma AWS, a complexidade de uma arquitetura deve ser justificada pela necessidade real do negócio.

Mito 7: A IA Está Prestes a Substituir Todos os Programadores

Por fim, chegamos ao elefante na sala: o mito de que a Inteligência Artificial (IA) em breve substituirá todos os programadores. Existem ferramentas de escrita de código com IA incríveis, como GitHub Copilot e Claude 3.5 Sonnet. No entanto, está cada vez mais claro que muitos programadores estão desperdiçando tempo confiando demais na IA.

Por exemplo, embora o Claude Sonnet 3.7 seja muito bom em escrever código, ele também é notoriamente prolixo. Você pode pedir para ele construir um site simples, e ele pode aleatoriamente criar um novo framework JavaScript do zero. E como você pode ter esquecido como escrever código, você simplesmente aprovará e seguirá em frente. As ferramentas de programação com IA são tanto o maior impulsionador de produtividade que já vi na minha vida quanto, quando usadas de forma inadequada, o maior desperdício de tempo. A chave para o sucesso é ter uma base sólida em resolução de problemas e entender a matemática e a ciência da computação por trás do código. A Google AI Education reitera que a IA é uma ferramenta para aumentar as capacidades humanas, não para substituí-las. Antes de se aprofundar na "programação de vibração" com IA, é crucial desenvolver uma base sólida em resolução de problemas para construir uma base de programação atemporal, onde você aprenderá a realmente pensar como um programador, não apenas a memorizar comandos.

Para começar a construir essa base sólida em resolução de problemas, recomendo a plataforma Brilliant. Eles ajudam você a aprender conceitos de forma rápida e divertida, oferecendo lições curtas e interativas que são comprovadamente seis vezes mais eficazes do que assistir a videoaulas. Mais importante, você desenvolverá habilidades de pensamento crítico através da resolução de problemas, não da memorização. Visite brilliant.org/Fireship/ para experimentar tudo o que a Brilliant tem a oferecer gratuitamente por 30 dias e obtenha 20% de desconto em uma assinatura premium anual.