FastAPI + HTMX vs Django em times com IA, Cursor e GitLab 🚀

Quando falamos em construir um único sistema grande, com vários módulos (usuários, financeiro, relatórios, etc.), usando PostgreSQL e apoio pesado de IA no Cursor/Vibe Code, a escolha entre FastAPI + HTMX e Django vai muito além de performance. Entra na conta a experiência do time com trabalho colaborativo, Git, branches e merge requests no GitLab. 😅

1. Visão geral dos dois cenários

FastAPI + HTMX

• FastAPI: framework moderno, assíncrono, tipado e ótimo para APIs.
• HTMX: permite interações dinâmicas sem precisar de SPA pesada.
• Arquitetura mais aberta: você decide ORM, auth, estrutura de pastas, etc.

Django

• Framework "baterias incluídas": ORM, auth, templates, admin, etc.
• Estrutura de projeto bem definida (apps, urls, settings).
• Excelente para um monolito organizado em vários apps.

2. IA escrevendo código: quem se beneficia mais? 🤖

Com o Cursor e o Vibe Code gerando trechos de código, o framework que tiver padrões mais previsíveis sai na frente.

Django + IA

• Apps, models, views, urls, templates: tudo segue um padrão conhecido.
• A IA "sabe" preencher esse esqueleto com muita facilidade.
• Menos risco de virar um código todo fragmentado com vários estilos diferentes.

FastAPI + HTMX + IA

• A IA também lida muito bem com FastAPI.
• Mas, como a arquitetura é mais flexível, cada dev pode induzir a IA a criar estruturas diferentes (pastas, serviços, camadas).
• Isto exige um guia de arquitetura bem definido para humanos e IA seguirem o mesmo padrão.

3. Comparativo rápido 💡

Critério	FastAPI + HTMX	Django
Arquitetura	Flexível; você define camadas e padrões.	Mais opinativo; estrutura de apps bem definida.
IA (Cursor / Vibe Code)	Funciona muito bem, mas exige guia de estilo forte.	IA se apoia em padrões consolidados do framework.
Curva de aprendizado em time colaborativo	Maior risco de divergência de estilos entre módulos.	Mais “trilhos” para o time seguir junto.
Admin interno	Depende de bibliotecas externas ou código próprio.	Django Admin pronto para uso.
Microservices no futuro	Naturalmente amigável a divisão em serviços.	Dá para fazer, mas o “modo padrão” é monolito.
Integração com PostgreSQL	Ótima (SQLAlchemy, etc.).	Ótima (Django ORM com suporte nativo).
Tamanho do time (2–4 devs)	Bom, se todos seguirem o mesmo padrão.	Muito bom, especialmente com menos experiência em Git.

4. Organização do repositório e módulos 🧩

Em ambos os casos, faz muita diferença ter um monorepo bem organizado no GitLab, com módulos claros e responsabilidades definidas.

Exemplo de organização com Django

project/
  manage.py
  project/
    settings.py
    urls.py
  apps/
    usuarios/
      models.py
      views.py
      urls.py
      templates/usuarios/
    financeiro/
    relatorios/
  

Cada app representa um módulo de negócio. Isso facilita o trabalho em paralelo: um dev cuida de usuarios, outro de financeiro, e assim por diante.

Exemplo de organização com FastAPI

app/
  main.py
  core/
  db/
  modules/
    usuarios/
      routers.py
      models.py
      schemas.py
      services.py
      templates/
    financeiro/
    relatorios/
  

Aqui, os routers e services de cada módulo ficam agrupados. Também é uma boa abordagem, mas depende mais de disciplina da equipe.

5. GitLab, branches e merges para iniciantes em trabalho conjunto 🧵

Mesmo com desenvolvedores experientes em outras tecnologias, a parte de trabalhar no mesmo app e fazer merge de código é um desafio à parte.

Fluxo simples recomendado

• Manter uma branch principal: main ou dev.
• Para cada funcionalidade: criar uma feature branch, por exemplo:
  • feature/usuarios-listagem
  • feature/financeiro-faturas
• Commits pequenos e frequentes.
• Abrir Merge Requests no GitLab para revisão, mesmo que rápida.
• Evitar codar diretamente na branch principal.

Cuidando do escopo da IA

Ao pedir ajuda para a IA no Cursor:

• Seja bem específico: "No arquivo X, crie apenas a função Y. Não altere outros módulos."
• Evite pedir refatorações gigantescas em muitos arquivos de uma vez.
• Use um README ou arquivo de regras explicando a arquitetura e peça para a IA seguir esse padrão.

6. Quando faz mais sentido usar cada stack? 🎯

Use FastAPI + HTMX se:

• Você quer muito foco em APIs modernas e assíncronas.
• Pensa em evoluir para microservices no médio prazo.
• Seu time tem boa disciplina de arquitetura e vai manter um padrão firme (apoiado por README/.rules).

Use Django se:

• O objetivo é um grande sistema único com vários módulos internos.
• O time ainda está aprendendo a trabalhar no mesmo código, fazendo merges e lidando com conflitos.
• Você quer usufruir do Django Admin e da estrutura de apps bem definida.
• Quer que a IA siga trilhos mais claros, com menos decisões arquiteturais no dia a dia.

7. Conclusão 💬

Em um cenário com 2 a 4 desenvolvedores, usando IA (Cursor/Vibe Code) para escrever boa parte do código e PostgreSQL como banco de dados, a escolha do framework não é só técnica: é também organizacional.

Se o time ainda está pegando o jeito de trabalhar junto, fazer branches, revisar e fazer merge sem conflitos enormes, Django tende a ser a escolha mais segura pela quantidade de padrões que ele já traz. Já o combo FastAPI + HTMX brilha quando há experiência maior em arquitetura e desejo de flexibilidade.

O mais importante é: definir padrões claros, registrar isso no repositório e ensinar esses padrões tanto ao time quanto à IA. Assim, o framework escolhido deixa de ser um problema e vira um aliado na entrega do produto. 💻✨