Agente de código no Apex sem perder o controle: o que quebrou e os três que eu uso

Agentes de código já escrevem boa parte do Apex em muitos times. Eles escrevem rápido, mas não sabem quem vai executar o código, com quais permissões nem com quanto volume. O resultado é um tipo novo de erro: código que compila, passa no teste e vaza dado em produção, ou que funciona com um registro e cai com duzentos.

Esta palestra mostra um método que construí e testei num laboratório público (repositório apex-agent-gates, licença Apache-2.0) e numa org Developer Edition pessoal, sem código nem dado de cliente. Os exemplos usam Claude Code; o método vale para Agentforce Vibes, Cursor ou qualquer outro agente com acesso ao terminal.

Roteiro (45 minutos, com perguntas):

1. Seu código rodou. Está bom? (3 min) Abro com a pergunta e com as três coisas que o agente não sabe sobre o seu código: quem executa, com quais permissões e com quanto volume.
2. O que quebrou (10 min) Três casos reais do laboratório, cada um com o código que o agente escreveu, o print do que aconteceu e o código que passou na revisão: uma consulta em system mode que devolveu notas internas a um usuário sem permissão; um rollup com SOQL dentro do laço que funcionou com um registro e caiu com 200; e um teste com 90% de cobertura cujo único assert era "retornou alguma coisa".
3. Por que ninguém solta um agente em qualquer org (3 min) Seis riscos para o gestor na sala: credenciais herdadas, dados que saem da org, ações irreversíveis, prompt injection, fadiga de aprovação e falta de trilha de auditoria. E o que contém cada um.
4. Portão 1, antes de escrever (5 min) O arquivo de regras que o agente lê em toda sessão, com as sete regras de Apex que uso. Como o agente aprende o padrão da sua base, bom ou ruim, e por que regra sozinha não basta.
5. Portão 2, durante a sessão (9 min) Hooks que rodam antes de cada ferramenta do agente: um bloqueia deploy em produção, delete em massa e comandos destrutivos; outro, logo após cada edição, devolve ao agente consulta sem user mode, DML sem "as user", classe sem sharing e teste sem assert; um terceiro registra cada chamada. Demo gravada em vídeo, narrada ao vivo, com o agente tentando, sendo bloqueado e corrigindo.
6. Portão 3, antes do merge (8 min) O pipeline com Salesforce Code Analyzer v5, validação em scratch org e testes com System.runAs em persona restrita, e o checklist das cinco perguntas que uso na revisão humana.
7. O que medi (3 min) Seis tarefas dadas ao agente com o mesmo texto, em duas rodadas, sem e com portões: erros por categoria, qual portão pegou o quê e os falsos positivos. Mais os números de uma pesquisa anônima com a comunidade sobre como estamos usando IA no código Salesforce.