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Insights on Architecture, AI & Product Strategy
Deep dives into software engineering, inclusive technology, and lessons from building real products.
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Spec-Driven Development com Claude Code: Construindo Apps Next.js Prontos para Produção
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O Engenheiro de Contexto em IA: A Função Mais Bem Paga Que Você Nunca Ouviu Falar
Aqui está a verdade desconfortável: seu assistente de código com IA é burro. Não porque o modelo é fraco. Claude Sonnet 4.5 e GPT-4o são genuinamente brilhantes. O problema é que eles estão vendados.
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#claude-code#skills#produtividade-ia
Claude Code Skills: A Vantagem Injusta Que Ninguém Está Falando
Você está digitando as mesmas instruções que já deu centenas de vezes antes: - "Antes de fazer alterações, leia o arquivo primeiro" - "Execute os testes após cada alteração" - "Crie um commit git com mensagem descritiva" - "Certifique-se de seguir o estilo de código do projeto"
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A Arte da Personalização de Agentes de IA: Comandos, Regras e Workflows Que Realmente Funcionam
Um guia universal para personalizar agentes de codificação IA (Claude Code, Cursor, Windsurf, Antigravity) com comandos, regras e workflows personalizados que transformam interações caóticas com IA em produtividade previsível e confiável.
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Revisão de Código com IA: Workflows Que Realmente Melhoram Qualidade
Deixe o AI focar em itens mecânicos (segurança, padrões, regressões) Calibre confiança e só notifique dev quando bater >80% Nunca bloqueie merge só por causa do bot – mantenha humano no loop Treine time para interpretar feedback e reportar falsos positivos
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MCP Sem Segredos: O Manual Definitivo para Turbinar Seu Workflow com IA
Aprenda Model Context Protocol (MCP) na prática: conceitos, arquitetura e exemplos reais com Claude Code para criar agentes e workflows de IA escaláveis.
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Debugging Aumentado por IA: Encontrando Bugs em Horas em Vez de Dias
Depois de usar IA para debugging em centenas de issues—desde memory leaks a race conditions a corrupção silenciosa de dados—identifiquei os workflows que realmente funcionam.
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LLM: Otimização de Custo de LLM: De R$250K/Mês para R$25K Sem Perder Qualidade
A maioria dos times gasta 10x mais do que deveria com inferência de LLM. Este artigo apresenta padrões sistemáticos de redução de custo que mantêm qualidade—cobrindo roteamento de requisições, caching, compressão de prompt, batching e estratégias de monitoramento que realmente funcionam em escala.
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#programacao-em-par-llm#codigo-assistido-ia#produtividade-dev
LLM: Programação em Par com LLMs: Padrões para 10x Mais Produtividade
São 2h da manhã. Você está olhando para um bug que te persegue há três horas. As abordagens tradicionais não funcionaram. Stack Overflow não tem respostas. Seu time está dormindo.
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TypeScript no Backend: da Fragilidade do JavaScript à Engenharia de Software Escalável
Durante anos, o JavaScript foi tratado como uma solução “boa o suficiente” no backend. Ele funcionava, mas não oferecia garantias estruturais comparáveis a linguagens tradicionais de servidor como Java ou C#.
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LLM Gateway Design: Rate Limiting, Caching e Fallback para Múltiplos Providers
Chamar OpenAI diretamente acopla seu app a um vendor. LLM Gateway abstrai providers (OpenAI, Anthropic, local models), adiciona caching, rate limiting e fallback
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LLM Caching: The Underutilized Key to Cost and Latency Reduction
Layered caching (exact, normalized, semantic) that cuts LLM costs/latency without stale answers.
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