Construindo um Esquema com um Agente de IA Sem Nomear Uma Única Coluna

Peça a um agente de IA um esquema de fórum de discussão e você receberá um em cerca de quatro segundos. Aqui está a parte que ninguém menciona: você também receberá is_deleted nesta tabela e del_yn na próxima, porque o modelo está fazendo correspondência de padrões com todos os esquemas no GitHub, e esses esquemas discordam entre si e de você.

A solução não é um prompt melhor. É dar ao agente a mesma coisa que você daria a um novo contratado — a lista de palavras que sua equipe realmente usa — e tornar impossível ignorá-la.

Eu fiz isso com um fórum de discussão em threads. Eu nunca digitei um nome de coluna. Todo o processo se encaixa em três minutos e meio:

A configuração, em uma chamada

O agente começa vinculando um novo projeto ao nosso padrão de equipe:

create_erd {
  name: "Fórum de Discussão em Threads",
  workspaceId: "…",
  target: { server: true }
}

get_erd_overview
// → { glossaryLinked: true, dictionaryEntryCount: 28, domainCount: 15 }

Vinte e oito palavras e quinze domínios chegam com o projeto. Esse é todo o truque. A partir daqui, o agente não está escolhendo nomes — está resolvendo eles.

Descrevendo o trabalho

Então eu conversei com ele da maneira que falaria com um colega: membros postam artigos, um post pode responder a outro post, membros comentam em posts.

O agente chamou as ferramentas com nomes lógicos — termos de negócios, não nomes de colunas:

upsert_entity    { logicalName: "Postagem" }              // → POST
upsert_attribute { logicalName: "Conteúdo da Postagem",
                   domain: "Conteúdo" }                // → POST_CNTS
upsert_attribute { logicalName: "Flag de Exclusão",
                   domain: "Flag" }                   // → DELETE_YN

Conteúdo → CNTS e Flag → YN não são do gosto do modelo. Eles são as abreviações da nossa lista de palavras, aplicadas exatamente como foram aplicadas em todas as tabelas que construímos antes. O domínio carrega o tipo, então Conteúdo é varchar(1000) em todos os lugares — ninguém decide larguras de coluna por tabela mais.

Note o que não aconteceu: eu não revisei um nome e o corrigi. Não havia nada a corrigir.

A parte que a maioria das ferramentas erra

Então o fórum precisava de threading — uma postagem que responde a outra postagem. Uma chave estrangeira autorreferente.

É aqui que as ferramentas de diagrama caem silenciosamente. A coluna filha não pode reutilizar o nome do pai (POST_NO referenciando POST_NO na mesma tabela), então algo tem que dar a ela um papel. A maioria das ferramentas ou se recusa, ou permite que você digite o que quiser, que é como você acaba com parent_id em uma tabela e prnt_post_no em outra.

Aqui o prefixo de papel é ele mesmo uma regra de nomenclatura, resolvida através da mesma lista de palavras que tudo o mais:

`PARENT_POST_NO` varchar(20) COMMENT 'Número do Post Pai'

Registre Pai → PRNT na lista de palavras e ele se torna PRNT_POST_NO em vez disso — em toda a equipe, em cada relacionamento autorreferente que alguém já desenhou. O prefixo é uma decisão tomada uma vez, pelo proprietário do padrão, não por tabela por quem quer que esteja digitando.

O que acontece quando uma palavra está faltando

A modelagem real atinge palavras que ninguém registrou. A nossa não tinha "Excluir", que é o motivo pelo qual DELETE_YN saiu sem abreviação. O lint disse isso:

lint_erd
// → { code: "unknown-word", severity: "warning", objectName: "Flag de Exclusão" }

A movimentação do agente aqui é a parte interessante. Ele não inventa DEL. Ele apresenta uma proposta:

propose_dictionary_word {
  logicalWord: "Excluir", physicalWord: "DELETE", abbreviation: "DEL",
  note: "Encontrado enquanto modelava o fórum de discussão"
}
// → { status: "pending" }

Um humano aprova e a abreviação se propaga para todos os projetos conectados. O agente é um proponente, não uma autoridade. Essa distinção é toda a diferença entre um assistente e uma responsabilidade — e é a coisa que um chatbot sem estado compartilhado não pode fazer, não importa quão bom o modelo se torne.

Verificando o trabalho que já existe

A mesma computação roda para trás. Dê a ele um nome que alguém já escreveu e ele te diz o que o padrão teria produzido: