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AI Agents Starter Kit
Kit gratuito y open source para comenzar con agentes de código en Claude Code, Codex, Gemini, Copilot y OpenCode. El repositorio público confirma una licencia MIT.
Ver productoAnálisis profundos sobre ingeniería de software, tecnología inclusiva y aprendizajes de productos reales.
Artículos seleccionados que valen tu tiempo

Um e-book para desenvolvedores que querem se tornar AI-native — não só usar o chat, mas entender e construir os sistemas agênticos por baixo dele.

Guia de system design para construir uma plataforma Open Finance no Brasil, cobrindo BACEN, consentimento granular, FAPI 2.0, Pix, arquitetura event-driven e compliance.

Quase todo time diz que está construindo agents, mas na prática entrega prompts longos com permissões demais. Este guia explica o que realmente define um agent, como projetar agents customizados com Claude Code e quando faz sentido evoluir para subagents, hooks, MCP, agent teams e Agent SDK.
Rodei a mesma tarefa em dois harnesses, um vazio e um tunado com skills, agents e regras, no mesmo dia e modelo. O tunado usou 59% menos turns, 43% menos tokens e todo path que citou foi verificado.
# Context Engineering no Claude Code: CLAUDE.md, memória e contexto que não apodrece English summary: Context engineering is not about feeding Claude Code an ever-growing pile of

Um único binário `codex`, vários mundos. Este tutorial mostra como isolar contas com CODEX_HOME, alternar profiles, abrir o Codex App com perfil próprio e fazer duas instâncias conversarem usando recursos nativos como codex exec, queue, agents e app-server.

Time AI-native escreve código que a IA consegue ler, gerar e validar. Significa design system como contexto, API como contrato zod/OpenAPI, tool definitions MCP e domain logic legível. Aqui vai o padrão com diagramas, exemplos TypeScript e anti-patterns.

Cache exato atende prompts determinísticos; cache semântico responde perguntas paráfraseadas via embedding. Aprenda a combinar os dois com prompt cache do provider, memória de conversa e invalidação correta.

Deep dive na destilação de conhecimento: como modelos chineses aprenderam com Claude/GPT-4 (e com a si mesmos, caso DeepSeek-R1), dark knowledge de Hinton, response vs logit distillation, por que treinar do zero custa $100M e como fine-tunar seu próprio modelo por $5 com QLoRA e Unsloth. Inclui pipeline completo de código e análise das polêmicas éticas/legais.

Observabilidade generativa não é log com texto bonito. É prompt completo, versão do modelo, tools usadas, latência, custo e veredito do eval no mesmo span. Fechamento da série LLMOps em Produção.

Loop Engineering muda o foco de prompts isolados para ciclos de hipotese, execucao, avaliacao e rollback. Este guia explica o padrao de Andrej Karpathy, como o Autoresearch funciona e como aplicar a ideia em software, SaaS e agentes reais.

Como desenhar o sistema completo de um banco digital de ponta a ponta — do ledger de partidas dobradas e idempotência financeira até event sourcing, sagas, antifraude e os trade-offs de consistência do Teorema CAP. Guia hiperdetalhado, com diagramas e TypeScript real.

AI can generate a test suite with 94% coverage in minutes — but a mutation score of 31% reveals most tests don't detect bugs. This article presents the New Test Pyramid for the AI era, combining property-based testing, mutation testing, and AI-supervised generation.

Um loop de testes exploratórios dirigido por IA via Chrome DevTools MCP — 4 lentes de especialista, relatórios automáticos em disco, zero progresso perdido. O case real é o VibingCash, um copiloto financeiro AI-native.

Um guia completo de system design para construir uma plataforma estilo Dropbox ou Google Drive com upload resumível, chunking, deduplicação, metadados, cursores de sincronização, compartilhamento,...
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