Planejamento de Sprints com Salesforce Unlocked Packages e Gen AI

No desenvolvimento de software moderno, o planejamento de sprints é um passo importante para garantir que a entrega seja realizada no escopo e no prazo esperados. Por isso, essa etapa precisa ser feita com precisão e assertividade. Neste artigo vamos aprender como fazer um planejamento de Sprints com Salesforce Unlocked Packages e Gen AI e assim redefinir a eficiência das equipes de TI. 

O gargalo no planejamento de sprints 

A cada sprint, minha equipe enfrentava o mesmo problema: histórias de negócio superdimensionadas, critérios de aceitação vagos e dependências entre pacotes que se confundiam. Apesar de termos um pipeline de CI/CD maduro usando Salesforce Unlocked Packages e GitHub Actions, nossas sessões de planejamento eram lentas e propensas a erros.  

As histórias de negócio chegavam a um nível muito alto. Era responsabilidade do nosso time de desenvolvimento transformar essas demandas em subtarefas técnicas, considerando os limites dos pacotes, a ordem de implantação e as dependências entre as tarefas. Esse processo dependia do conhecimento das pessoas desenvolvedoras mais experientes, o que acabava levando tempo e gerando gargalo no fluxo de trabalho.

Para acelerar e padronizar a divisão das tarefas, sem abrir mão da qualidade, começamos a usar a StackSpot AI, uma plataforma de orquestração de agentes de IA, nas nossas reuniões de planejamento de sprints.

O problema em detalhes  

Confira como era o planejamento de sprints antes da StackSpot AI:  

• A divisão de histórias levava de 30 a 45 minutos por história.  
• As pessoas desenvolvedoras sêniores precisavam explicar as dependências entre pacotes repetidamente.  
• Dependências eram ocasionalmente esquecidas, causando falhas de build no meio do sprint.  
• As pessoas desenvolvedoras juniores não conseguiam dividir tarefas com confiança.  
• A velocidade e previsibilidade do sprint sofriam como resultado.  

Não estávamos falhando na entrega, mas estávamos desperdiçando energia na parte errada do processo.  

Contexto: Nosso Ambiente  

Trabalho como desenvolvedor Salesforce na Zup, e nossa configuração segue uma arquitetura modular:  

• Salesforce Unlocked Packages para separar domínios e realizar implantações independentes.  
• GitHub Actions para orquestração de CI/CD.  
• Múltiplas squads de desenvolvimento trabalhando em paralelo em diferentes pacotes.  
• Sessões de planejamento onde histórias de negócio são transformadas em tarefas técnicas.  

Além disso, configurei um agente de IA contextualizado da StackSpot AI treinado com nossa stack específica:  

• Uma lista estruturada de todos os pacotes na organização.  
• Inventário de metadados: classes Apex, Flows, Layouts, Permission Sets, etc.  
• Convenções de nomenclatura, estrutura de pastas, ordem de dependências e regras de sequência de CI/CD.  

A ideia era simples: fazer com que a IA “conhecesse” nossa organização tão bem quanto um profissional de desenvolvimento sênior — para que ela pudesse propor divisões de tarefas precisas em tempo real.  

A chegada da StackSpot  AI  

Em vez de usar a StackSpot AI só como mais um assistente de código, utilizamos-a como aceleradora do nosso planejamento.

Durante o planejamento técnico das sprints, começamos a enviar as histórias de negócio para o Agente da StackSpot AI. Como ele já conhecia nossa estrutura de pacotes e metadados, podíamos pedir, por exemplo:

• “Divida esta história em subtarefas de desenvolvimento nos pacotes certos.”
• “Liste as dependências entre essas tarefas conforme a ordem dos pacotes.”
• Sugira a melhor sequência de execução para garantir a estabilidade do CI/CD.”

Em segundos, recebíamos uma divisão inicial das tarefas, algo que antes levaria meia hora para fazer manualmente.

Passo a Passo — Como Usamos 

Confira  o fluxo simplificado que seguimos em cada sessão de planejamento:  

1. Inserir a história de negócio

Adicionamos a história do usuário e os critérios de aceitação na StackSpot  AI.  

(Exemplo: “Como usuário, quero atualizar minhas informações de perfil para que…”)

2. Gerar subtarefas técnicas (Formato JSON)

Não recebemos apenas texto simples. O agente retorna um JSON estruturado que se encaixa perfeitamente no nosso fluxo de trabalho:  

[
  {
    "id": "T1",
    "title": "Atualizar UserProfileService para lidar com novos campos",
    "description": "Estender a classe Apex existente para suportar alterações
de e-mail e endereço com validação.",
    "dependencies": [],
    "assignedPackage": "core_pkg"
  },
  {
    "id": "T2",
    "title": "Atualizar Permission Set",
    "description": "Adicionar novos campos ao permission set Standard_User.",
    "dependencies": ["T1"],
    "assignedPackage": "security_pkg"
  },
  {
    "id": "T3",
    "title": "Atualizar LWC ProfileEdit",
    "description": "Ajustar a interface para incluir novos campos e mensagens
de validação.",
    "dependencies": ["T1", "T2"],
    "assignedPackage": "ui_pkg"
  }
]

Essa estrutura mostra uma visão clara das subtarefas, dependências e alocação de pacotes, além de ser fácil de integrar ao Jira ou alimentar scripts de automação.  

3. Ordenar e gerenciar dependências

Pedimos à Agente para propor a ordem de execução, respeitando as dependências dos pacotes e as regras de CI/CD. Por exemplo:  

1. Tarefas do core_pkg

2. Atualizações do security_pkg  

3. Alterações no ui_pkg 

Essa sequência ajuda a evitar falhas de build ao implantar via GitHub Actions.  

4. Revisar e ajustar  

Uma pessoa desenvolvedora sênior revisa a saída da IA. Normalmente, fazemos apenas pequenos ajustes, pois o Agente já entende bem a arquitetura.  

5. Exportar para o rastreador  

Transferimos as tarefas geradas para o Jira e as distribuímos entre as pessoas desenvolvedoras. Assim, finalizamos tudo em 5 a 10 minutos, em vez de gastar meia hora.

Resultados do planejamento de Sprints com Salesforce Unlocked Packages e Gen AI

Após alguns sprints usando essa abordagem, os resultados ficaram claros:  

Mais do que a redução do tempo foi a mentalidade da equipe que mudou. Em vez de gastar as sessões de planejamento decifrando a arquitetura, focamos em decisões estratégicas: prioridades, riscos e melhorias.  

Lições Aprendidas  

Se você quiser testar algo parecido, confira algumas dicas:  

• Melhore o Agente da StackSpot AI de forma contínua: dados ruins geram resultados ruins. Invista tempo listando seus pacotes, metadados e convenções de forma clara.  
• A revisão humana continua essencial: a resposta da IA acerta na estrutura, mas detalhes do negócio exigem atenção de pessoas experientes.  
• Os benefícios se acumulam: à medida que o Agente tem mais contexto do seu projeto, as sugestões ficam melhores a cada sprint.  
• Comece pequeno: mesmo que você use a IA para apenas uma ou duas histórias por sprint no início, a economia de tempo já é perceptível.  

Planejamento de Sprints com Salesforce Unlocked Packages e Gen AI: um outro nível de eficiência

A StackSpot AI não substitui nosso planejamento de sprints, mas foi usada para aprimorá-lo. Ao colocar a  IA como parte da conversa de planejamento, transformamos um processo manual e propenso a erros em um fluxo rápido, padronizado e confiável.  

Se sua equipe trabalha com Salesforce Unlocked Packages, GitHub Actions ou qualquer ambiente com dependências complexas entre pacotes, experimente envolver a IA no planejamento. Você irá perceber um salto de produtividade e organização.

O que achou de usar Inteligência Artificial Generativa em um planejamento de sprint? Deixe um comentário.