Análises profundas sobre engenharia de software, tecnologia inclusiva e aprendizados de produtos reais.
Artigos selecionados que valem seu tempo
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.
Seis meses depois, alguém pergunta por que o sistema classificou aquele caso assim. Se a resposta depende de lembrar qual prompt estava no ar, você não tem sistema auditável — tem folclore.
Antes de comparar benchmark, responda uma pergunta de aritmética: o modelo cabe? A conta de VRAM elimina metade das opções em cinco minutos — e a de ponto de equilíbrio elimina a outra metade.
Um agente que escreve e roda código é uma máquina de execução remota com boas intenções. O isolamento não é sobre desconfiar do modelo — é sobre o fato de que a entrada dele vem de fora.
OpenAI cortou preço pela metade, Anthropic lançou no mesmo dia e os modelos chineses lideram o ranking aberto. O problema: os três grupos quase não compartilham benchmarks. Este artigo lê os números que existem e nomeia os que faltam.
Usar um LLM para avaliar outro é barato, rápido e escalável. Também é enviesado de seis formas previsíveis. A boa notícia: cinco delas têm correção mecânica.
Em CRUD, reprocessar uma mensagem duas vezes é um incômodo. Com LLM, é uma segunda fatura. Idempotência deixa de ser elegância arquitetural e vira controle de custo.
Energia, GPUs, modelo, rede social, IDE e robô. Em dezoito meses, Musk juntou todas as camadas da pilha de IA sob um guarda-chuva só. Este artigo mapeia o que é real, o que é circular e onde está o risco para o desenvolvedor.
Se você não consegue desligar a IA sem derrubar a funcionalidade principal, o boundary está no lugar errado. Este artigo mostra como descobrir isso antes do incidente.
Leaderboards medem o domínio de outra pessoa. O eval que decide o seu produto cabe em 40 casos rotulados e uma tarde de trabalho — desde que você não cometa os quatro erros clássicos.
Preço por token é o número do fornecedor. Custo por tarefa concluída é o seu. Entre os dois existem retries, tarefas que falham, contexto que cresce e um nível de esforço que ninguém varre.
O fake determinístico devolve exatamente o que você escreveu nele. Por isso ele nunca reprova. O teste que importa é o que confronta sua suposição com a resposta real do provedor.
Com 1,05M de tokens de janela, a tentação é óbvia: joga tudo dentro. A conta de custo, a curva de atenção e a pergunta “de onde veio essa informação?” explicam por que isso raramente funciona.
Produtos gratuitos e pagos para transformar ideias em uma base que você consegue executar.
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Boilerplate de API em Python com FastAPI, organizado em Clean Architecture (router, service, repository e adapters por módulo). Inclui autenticação JWT com hashing bcrypt, MongoDB, testes com pytest e cobertura, Dockerfile e docker-compose para subir localmente, e documentação Swagger/OpenAPI automática. Repositório de origem privado; snapshot técnico verificado antes da publicação.
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Fundação AI-first white-label para lançar produtos SaaS com Next.js, chat, RAG, memória, tenants e documentação. O snapshot verificado documenta Supabase, não MongoDB; essa limitação está explícita. MongoDB, Redis e RabbitMQ exigem integração/configuração compatível.
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Edição avançada da base white-label e multi-tenant AI-first para acelerar produtos com Next.js, chat, RAG, memória e documentação. O snapshot verificado ainda não comprova uma camada Ultra distinta; a oferta mantém essa limitação transparente e explicita as trocas de provider, cache e filas.
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Base white-label e multi-tenant para transformar uma ideia em um SaaS AI-first com Next.js, chat, RAG, memória e segurança documentados. O snapshot verificado usa Supabase; o nome identifica o repositório de origem. Provider, cache e filas ficam explícitos; Redis e RabbitMQ são integrações configuráveis.
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