Como usar agentes de IA sem gerar PR gigante: stack de PRs

A GitHub propõe uma forma de revisar melhor código gerado por agentes de IA: em vez de um único pull request com diffs enormes (ex.: 1.721 linhas), a ideia é decompor a feature em uma “stack” de pull requests menores e independentes. O fluxo usa o suporte nativo do GitHub para stacked PRs e a extensão/CLI gh stack (gh extension install github/gh-stack e gh skill install github/gh-stack), começando por uma base definida para que as regras de CI e merge sejam avaliadas em cada camada.

Na prática, cada camada fica focada em um tipo de mudança (dados, API, wiring, UX), permitindo revisões mais rápidas e com contexto suficiente do que já foi aprovado antes. Para devs, isso reduz o risco de PRs subavaliados e conflitos, e ajuda os agentes a “entregar em partes” com contratos e validações mais fáceis de checar em cada etapa.