Habilidades de SDD aplicadas, instaladas com um único comando.
Superpowers empacota uma metodologia completa orientada por especificação em Claude Skills instaláveis, aplicando brainstorming, planejamento, implementação dirigida por subagentes e TDD rigoroso, em vez de deixar essa estrutura por conta de você.
Um pequeno agente de programação que espera que você o molde.
O Pi Coding Agent é um harness de codificação minimalista e de código aberto para terminal que é fornecido com quatro ferramentas padrão e deixa a maior parte do comportamento para extensões, habilidades e o seu próprio fluxo de trabalho.
Por que sua stack de IA fica mais “grudenta” a cada mês.
Cada chamada de API parece uma transação simples – até que se acumulem o suficiente para que seus dados de ajuste fino (fine-tuning), seus mecanismos de avaliação e seus esquemas de ferramentas estejam todos moldados em torno de um único fornecedor, e mudar deixe de ser apenas uma alteração de roteamento.
Delegue o ruído, mantenha seu contexto limpo.
A maioria das sessões do Claude Code fica lenta e bagunçada pela mesma razão: cada grep exploratório, cada despejo de logs e cada “deixe-me verificar mais um arquivo” permanece na conversa principal para sempre.
Quando migrar do Ollama para o vLLM
Ollama é uma das formas mais fáceis de executar um modelo de linguagem local, mas a conveniência pode esconder o momento em que um experimento local se torna um serviço de inferência compartilhado que precisa de melhor agendamento e observabilidade.
Evite que agentes de IA se desviem das especificações, testes e código.
Agentes de codificação com IA entregam funcionalidades rapidamente, mas especificações, testes e código se afastam silenciosamente uns dos outros. Este guia aborda um modelo de rastreabilidade, mapeamento de especificação para teste e de especificação para código, e as verificações de CI que detectam esse desvio antes de um merge.
Mantenha o conhecimento compilado confiável
Uma Wiki de LLM falha quando fatos antigos permanecem plausíveis, contradições ficam polidas e resumos gerados se afastam de suas fontes.
Comparação de GPUs de IA entre três fornecedores
O cenário do hardware de IA mudou significativamente em 2026, com NVIDIA, AMD e Intel competindo por desenvolvedores que necessitam de GPUs capazes de executar modelos de linguagem grandes (LLMs) e cargas de trabalho de inferência de IA localmente.
A segurança do protocolo define quem pode agir, não o modelo.
A injeção de prompt recebe a maior parte da atenção em relação à segurança em sistemas de LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala), e merece atenção, mas não é o único problema quando os agentes começam a chamar ferramentas e delegar trabalho a outros agentes.
Tarefas A2A de longa duração persistem além das sessões de chat.
A maioria das demonstrações de agentes de IA ainda se comporta como conclusões de chat com passos extras: você envia um prompt, aguarda alguns segundos e recebe uma resposta em uma única mensagem.
Inferência de LLMs mais rápida sem perda de qualidade: um guia prático
Um modelo de 70B gera um token por passagem direta (forward pass), e cada passagem recarrega os pesos da VRAM, calcula a atenção em todo o contexto e sincroniza a memória. Entre os tokens, a GPU fica ociosa enquanto aguarda a resolução das dependências sequenciais.
“A especificação como fonte da verdade, não um documento secundário.”
O Desenvolvimento Orientado por Especificação (Spec-Driven Development) é uma daquelas ideias para as quais engenheiros de software já se voltaram no passado e depois abandonaram quando o esforço deixou de se pagar.
Especificações como fonte da verdade, ou cerimônia lenta?
O Desenvolvimento Orientado por Especificação (Spec-Driven Development) entrou em 2026 como a resposta séria dos desenvolvedores à deriva do “vibe coding”.
A2A não está morto. Apenas não é universal.
O protocolo Agent2Agent da Google, geralmente abreviado para A2A, teve um primeiro ano estranho.
Padrões confiáveis de polling para agentes de IA.
Os agentes de polling (verificação periódica) são uma das partes menos glamourosas da arquitetura de assistentes de IA, mas também são uma das mais úteis.
O MCP fornece ferramentas aos agentes. O A2A fornece pares aos agentes.
A arquitetura de agentes de IA está começando a se dividir em duas camadas.
