Flow Coder

O que é Coder?

Coder é uma ferramenta de linha de comando (CLI) que transforma a maneira como desenvolvedores, não-desenvolvedores e entusiastas de IA criam e geram código. Coder otimiza o tempo, aumenta a eficiência e simplifica a complexidade do desenvolvimento de novos aplicativos gerando código com o poder da IA.

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Tech Talk sobre o Coder

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Instalação

Com o python instalado, basta instalar com pip

Windows

pip install https://storage.googleapis.com/flow-coder/flow_coder-1.3.1-py3-none-any.whl

Ubuntu / Mac

Nota

É necessário ter o pipx instalado

pipx install https://storage.googleapis.com/flow-coder/flow_coder-1.3.1-py3-none-any.whl

Nota

Não se esqueça de periodicamente verificar se há atualizaçoes no coder, ele vai te avisar na maioria do tempo, para atualizar basta rodar o comando coder update

Usando o coder

Atualmente o coder possui alguns comandos chave que servem para desenvolver o seu código, veja abaixo o passo-a-passo para usá-los com precisão

Autenticação - Coder Auth

Add: Adicionar uma autenticação ao coder. Os usuários do flow podem estar participando de diversos tenants, portanto é possível adicionar varias autenticações. Para adicionar uma autenticação é necessário primeiro gerar um client secret e um client id no flow. Para tanto faça login no flow em seu tenat desejado, clique na sigla de seu nome e depois em settings, na aba Your Profile clique em API Keys e em seguida em Create Api Key, de um nome para sua chave e salve. Um painel com os dados será exibido, copie e cole para um lugar seguro pois não poderá mais ver esses valores assim que clicar em fechar
```
coder auth add --tenant <seu tenant> --client <seu client id> --secret <seu client secret> 
```
Help do comando
```
Usage: coder auth add [OPTIONS]

Add a new tenant with its API key and set it as the active.

For generating API keys (client/secret), visit:
https://flow.ciandt.com/settings/api-keys

Example: coder auth add --tenant my_tenant --client my_client_id --secret
my_client_secret

Options:
--tenant TEXT  The tenant ID.  [required]
--client TEXT  The client ID.  [required]
--secret TEXT  The client secret.  [required]
```
List: Para listar todos os tenants que já realizou login rode esse comando
```
coder auth list 
```

Inicializar o Coder em uma pasta - Coder Init

Escolha uma pasta do projeto na qual vai trabalhar com o coder, pode ser na raiz do projecto, mas pode também ser em uma pasta mais interna do projeto para delimitar o escopo com o qual ele vai trabalhar e facilitar para ter uma janela de contexto menor

cd pasta_de_trabalho

coder init

Sessões - Coder new

Para começar a interagir com a IA é necessário iniciar uma nova sessão, esse comando é semelhante a iniciar um novo chat na interface gráfica, se iniciar uma sessão sem nome ele cria um nome aleatório para a sessão

coder new

Help do comando

Usage: coder new [OPTIONS] [SESSION_NAME]

  Create a new session.

Options:
  -i, --include TEXT  Folder to be included in context. Can be used multiple
                      times.
  -h, --help          Show this message and exit.

Quando uma sessão é criada, será criado uma pasta da sessão em .coder/sessions/nome_sessao e nela conterão arquivosdo tipo markdown que vão ser usados para a comunicação com a IA, os arquivos são constituidos por uma numeração seguido pelo papel, os arquivos que contém __user.md são os seus inputs e os que contém _assistant.md são a resposta da IA.

Abra sempre o ultimo arquivo __user.md e é nesse arquivo que vai digitar o seu prompt e solicitar algo a IA.

exemplo:

Enviar o pedido a IA - Coder Run

Uma vez que digitou o prompt no arquivo é memomento de envia-lo para a IA e receber sua solução. Basta rodar o comando run

coder run

Help do comando

Usage: coder run [OPTIONS] [PROMPT]

  Run user prompt in current session.

Options:
  -n, --name TEXT    Specify the session name.
  -a, --apply        Automatically apply the session after running it.
  -b, --bind TEXT    Bind key=value pairs to replace templates, with {{key}}
                     format, present in user prompt.
  -f, --from PATH    Specify a file path to use as the user prompt.
  --no-stdin         Do not read from stdin for the user prompt.
  -o, --output PATH  Write assistant output to PATH or STDOUT (if -o is passed
                     without a value; progress goes to STDERR).
  -h, --help         Show this message and exit.

A resposta da IA será entregue no arquivo _assistant.md prefixado com a mesma numeração do arquivo __user usado para o prompt

Aplicando as alterações - Coder Apply

Uma vez revisado a resposta entregue pela IA e estiver tudo correto, rodar o comando para aplicar as alterações direto na base de código

coder apply

Configuração e Janela de Contexto

Janela de Contexto

Cada modelo de IA possui uma determinada janela de contexto, que basicamente se refere a quantos tokens podem ser enviados em um prompt (um token normalmente representa uma palavra, mas nem sempre, portanto é dificil de calcular olhando apenas contando as palavras), o Coder trabalha de uma forma a enviar todo o código do projeto como parte do prompt, ele escaneia todos arquivos da pasta na qual ele está operando e envia o conteúdo dos arquivos a depender de como está configurado em .coder/config.yaml, se esse conteúdo ultrapassar o número máximo de tokens que o modelo aceita vai resultar em um erro quando rodar o coder run

Configuração

No arquivo de configuração, poderá escolher qual o modelo irá usar e como o coder vai manipular a janela de contexto, observe abaixo as possiveis opções

coder:
  persona: |
    Você é um especialista em codificação.
  model: flow-bedrock-claude-37-sonnet
  context:
    mode: compact
    scope: selected
    selection:
      model: flow-gemini-2.0-flash
      step: 10
      limit: 20

coder

persona: Descrição da persona para o assistente de IA.
- Padrão: "Você é um especialista em codificação."
model: O modelo de IA utilizado para geração de código e assistência.
- Opções:
  - flow-openai-gpt-4o
  - flow-openai-gpt-4o-mini
  - flow-bedrock-claude-37-sonnet
  - flow-bedrock-nova-lite
  - flow-gemini-2.5-pro
  - flow-gemini-2.0-flash
  - flow-foundry-deepseek-r1

context

mode: O nível de detalhe para o conteúdo dos arquivos.
- Opções:
  - full: Inclui o conteúdo completo do arquivo.
  - compact: Inclui uma versão reduzida do conteúdo do arquivo (experimental).
scope: O escopo dos arquivos a serem incluídos.
- Opções:
  - all: Inclui todos os arquivos.
  - selected: Inclui apenas arquivos selecionados (experimental).
selection:
- model: Modelo utilizado para selecionar arquivos para o contexto.
- step: Passo para a nova seleção de arquivos em cada execução da sessão.
- limit: Limite para o número de arquivos selecionados.

Combinações de Modo e Escopo

full/all: Inclui todos os arquivos com conteúdo completo. Ideal para repositórios menores. Suporta ~10k linhas de código no GPT-4o.
full/selected: Inclui arquivos selecionados com conteúdo completo.
compact/all: Inclui todos os arquivos com conteúdo reduzido.
compact/selected: Inclui arquivos selecionados com conteúdo reduzido. Suporta >200k linhas de código no GPT-4o/Gemini-Flash (experimental).

Escolha Baseada nas Necessidades do Projeto

Escolha a combinação de modo e escopo com base nas necessidades do seu projeto em termos de precisão e otimização.

Coder Ignore

para reduzir mais ainda a janela de contexto podemos usar o arquivo .coderignore que já é gerado pelo coder init, ele segue as mesmas regras e sintaxe do .gitignore.

Para esse projeto é importante adicionar os seguintes itens ao .coderignore

node_modules
site
docs
docx
*.zip
*.pdf
*.docx
*.log
cache
.cache