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"Como saber que a IA entrou em loop (antes do terceiro \"tenta de novo\")"

"Você só descobre o loop depois de pagar por ele. Um placar de três colunas, preenchido a cada tentativa, que mostra o loop na segunda rodada."

"Sabe quanto token foi usado nessas três tentativas de correção? 211 mil tokens. Para não consertar nada."

Quem escreveu foi um dev brasileiro no TabNews, um fórum brasileiro de tecnologia, no começo de 2026, testando o mesmo app em três plataformas. Um bug (defeito), três pedidos de correção, a plataforma dizendo que tinha resolvido, e o bug lá. E a frase que vem logo depois é a que importa: "você só descobre o problema depois de gastar o crédito."

Token é a unidade em que a IA mede texto lido e escrito. É por ela que o crédito sai. Duzentos e onze mil é muito texto pra nenhum resultado.

Por que você não percebe na hora

Não é distração. É que cada tentativa parece a última: a IA responde confiante, "agora sim", e você quer acreditar. Parar parece desistir a um passo do fim.

E tem um motivo técnico pra rodada três ser pior que a um. A documentação da Anthropic, que faz o Claude, diz que conforme a conversa cresce, a precisão e a memória do modelo caem, e dá nome a isso: context rot, apodrecimento do contexto. Contexto é tudo que a IA está enxergando naquela conversa, inclusive as tentativas erradas. Um leitor do TabNews descreveu o mesmo sem jargão:

"o contexto ('memoria do llm') as vezes fica 'contaminado' e nao consegue avancar."

O próprio botão de conserto ajuda a esconder o custo. No Lovable, pelo FAQ deles, você tem 10 "Try to fix" (tentar consertar) grátis, somados entre todos os projetos, e cada um só volta 24 horas depois de usado. Passou disso, cada clique consome crédito como qualquer pedido. O botão parece igual na primeira e na décima primeira vez.

A regra, e o que faltava nela

Eu já escrevi a regra das duas tentativas: falhou duas vezes no mesmo problema, não mande a terceira. Ela tem três sinais de loop, e eles estão certos. O problema é que, no meio da sessão, você avalia os três de memória, e a memória, cansada às onze da noite, diz "tá quase".

Então este post é a ferramenta que transforma os sinais em coisa que se anota. Leva 30 segundos por tentativa.

O placar de três colunas

Abra um bloco de notas ao lado do chat. A cada resposta da IA, uma linha. O exemplo abaixo é inventado, só pra mostrar o formato:

#  | ERRO (colado, não lembrado)        | ARQUIVOS QUE ELA MEXEU      | CRÉDITO
1  | "Failed to create user: 23505"     | Signup.tsx, auth.ts         | 1,2
2  | "Failed to create user: 23505"     | Signup.tsx, auth.ts, db.ts  | 1,6

Coluna 1: o erro, colado. Copie a mensagem de erro exata, não um resumo. "Deu erro no cadastro" é igual em toda linha; o texto colado mostra se é o mesmo erro ou um novo. Erro novo pode ser progresso. Erro idêntico é o mesmo lugar.

Coluna 2: os arquivos. Arquivo é cada pedaço do código, com nome próprio. Em qualquer plataforma, dá pra perguntar quais foram mexidos, sem autorizar mudança:

"Não mude nada. Liste só os nomes dos arquivos que você alterou na última resposta."

Mesmos arquivos de novo, ou um que ela tinha mexido duas rodadas atrás voltando à lista: ela está andando em círculo no mesmo pedaço. Lista crescendo sem o erro mudar: está espalhando o conserto pra lugares que funcionavam, e aí quebra outra coisa.

Coluna 3: o crédito. No Lovable, abra o menu de opções embaixo de cada resposta: ele mostra "Credits used", quanto aquela resposta custou. Pela documentação, pedido de construção tem preço variável, conforme a complexidade e o trabalho feito. Plataforma sem esse número por mensagem? Anote o saldo antes e depois.

Como ler o placar

Três leituras, e cada uma decide sozinha:

  • Duas linhas com o erro colado idêntico: parou. É a regra das duas tentativas, agora com prova no papel.
  • Os arquivos se repetem ou a lista cresce, e o erro não muda: parou. A IA está mexendo, não consertando.
  • O crédito por linha está subindo e nenhuma coluna melhorou: parou. Cada rodada custa mais e compra o mesmo nada.

Repare que o "agora sim, corrigi" da IA não entra em coluna nenhuma. É de propósito. O que a IA disse que fez não é o que ela fez; o placar só registra o que você viu.

Parou. E agora?

Duas coisas, nesta ordem, e as duas já estão escritas:

  1. Volte pro último ponto que funcionava e abra uma conversa nova. Não cole a conversa velha: ela é justamente o contexto contaminado.
  2. Reescreva o pedido do zero com o molde de seis linhas, e leve junto só a linha do placar: o erro colado e os arquivos. É a informação limpa que sobrou de toda a bagunça.

Se na conversa nova, com pedido bom, o placar repetir duas linhas de novo, o problema provavelmente não é de pedido. É hora de alguém olhar.

O que fazer hoje

Deixe o placar pronto antes de precisar: um arquivo chamado "placar" com o cabeçalho das três colunas, e descubra hoje onde a sua plataforma mostra o custo por resposta. Na próxima sessão, preencha desde a primeira linha, mesmo que tudo vá bem. Três sessões assim e você vai reconhecer o loop antes do placar.

Era uma parede de várias

Perceber o loop cedo economiza crédito. Não impede o loop de acontecer. O que impede é o que vem antes: uma mudança por vez, pedido escrito, ponto de retorno marcado antes de cada pedido. E o que vem depois: prova de que o conserto funcionou, não a palavra da IA.

Na sequência que eu uso, isso é a segunda etapa, ordenar a construção em fatia pequena, entre definir o problema e não aceitar sem prova. Uma depende da outra, e é por isso que elas têm ordem. O placar é a peça mais barata dessa sequência: um bloco de notas e trinta segundos por rodada. Comece por ele.

Fontes