Como a Stripe lançou uma experiência consistente com o Cursor para 3.000 engenheiros
Scott MacVicar, Head of Developer Infrastructure na Stripe, tem uma grande recomendação para líderes de engenharia que estão implementando IA com seus times: acelerem.
"Meu conselho para qualquer pessoa pensando em experimentar IA para código é: avancem mais rápido nisso", ele disse.
A própria Stripe adotou o Cursor de forma rápida, mas cuidadosa. A empresa é conhecida por 99,9999% de uptime de API e por produtos que definem o padrão de experiência do desenvolvedor. Eles não podiam sacrificar nenhum dos dois.
A chave foi colocar todos os mais de 3.000 engenheiros da Stripe para começar a usar a ferramenta com os limites certos. A Stripe pré-instalou o Cursor em todas as máquinas, usou Cursor Rules para fornecer contexto da base de código e adaptou as práticas de revisão de código para manter a qualidade em uma velocidade maior. Ao longo do caminho, eles também descobriram algo inesperado sobre quem estava tirando mais proveito da IA.
Preparando engenheiros para o sucesso
A Stripe teve, desde cedo, grande convicção de que a IA mudaria fundamentalmente a forma como seus engenheiros trabalham. A questão era como gerenciar essa mudança em mais de 3.000 desenvolvedores. A abordagem que adotaram: fazer o Cursor funcionar bem para todos desde o primeiro dia.
"Quando as pessoas começam, elas têm VS Code, IntelliJ e Cursor instalados em suas máquinas e passam por um lab que ensina como usar o ambiente de desenvolvimento da Stripe", disse MacVicar.
Tudo vem pré-configurado. A Stripe usa Cursor Rules para dar ao Cursor contexto sobre a codebase da Stripe e seus padrões de código. Eles também deram autonomia para que as equipes adicionem suas próprias regras, enquanto se alinham, como organização, sobre quão abrangentes elas devem ser. Essa abordagem permitiu que os desenvolvedores da Stripe se tornassem produtivos com ferramentas de IA para programação já no primeiro dia e depois fossem ainda mais longe a partir daí.
Uma das coisas das quais nos orgulhamos é a capacidade de engenheiros, em seu primeiro dia, abrirem uma PR. Quando as pessoas começam a usar o Cursor, elas têm uma experiência ideal, pois reduzimos as barreiras de entrada e de adoção.
A adoção do Cursor se espalhou por meio de um sistema de influência interna. Usuários avançados compartilhavam seus fluxos de trabalho em sessões de “lunch-and-learn”, mostrando aos colegas como executar vários agentes em paralelo ou escrever prompts melhores.
Adaptando o code review à programação com IA
A IA permitiu que os engenheiros escrevessem mais código. Mas esse não era o objetivo. A Stripe não queria que mais velocidade significasse menos qualidade. A solução encontrada foi adaptar o code review para acompanhar o ritmo.
Hoje, a Stripe usa LLMs para ajudar revisores a trabalhar com mais eficiência. A IA sinaliza métodos complexos ou arquivos de risco, direcionando a atenção dos revisores para onde ela é mais necessária. Os engenheiros também ficaram mais à vontade para rejeitar código que não está pronto, tenha ele vindo de uma pessoa ou de um agente.
Os engenheiros da Stripe abraçaram essa nova forma de trabalhar: em uma pesquisa interna, a satisfação dos desenvolvedores recentemente atingiu o maior nível dos últimos cinco anos. MacVicar disse: "As pessoas estão realmente empolgadas com as ferramentas que estão recebendo."
A vantagem da senioridade
A Stripe está agora focada em ajudar engenheiros a extrair o máximo valor possível do Cursor. As descobertas iniciais surpreenderam MacVicar. Ele esperava que engenheiros juniores se beneficiassem mais, usando IA para compensar a experiência limitada. Em vez disso, ele viu os engenheiros com mais tempo de casa terem os maiores ganhos de produtividade.
As pessoas que estão na Stripe há muito tempo têm o contexto na cabeça. Elas conseguem ver claramente o que querem alcançar e direcionar os agentes para fazer isso.
Em resposta, MacVicar está avaliando se novas contratações devem passar as primeiras semanas aprendendo a base de código antes de terem acesso ao Cursor. Elas poderiam usar esse tempo para construir o contexto necessário para tirar o máximo proveito das ferramentas de IA.
Esse é um exemplo de por que MacVicar aconselha outros líderes de engenharia a não esperar até ter tudo definido em relação à IA. Muitas das perguntas mais importantes que eles precisarão responder só surgem quando os engenheiros estão realmente usando as ferramentas. Para ele, começar agora é a melhor forma de otimizar tanto para as possibilidades presentes quanto para o futuro da engenharia de software.
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