Estudando para a certificação de developer da Anthropic: descobri que o que eu já fazia tinha nome
Estudo 1h por dia para a certificação de developer da Anthropic e descobri que compactação, anotações e subagents que eu já usava têm nome.
Reflexões sobre engenharia de qualidade, automação de testes e a carreira de quem trabalha com software. Sem ruído.
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Estudo 1h por dia para a certificação de developer da Anthropic e descobri que compactação, anotações e subagents que eu já usava têm nome.
Um caso real de branches misturados, os problemas ao subir para a release e um exemplo de Git Flow, com seus benefícios e limites.
O que são os submódulos do Git, por que existem, exemplos de uso com comandos, prós e contras, projetos reais no GitHub e um quiz para decidir se vale a pena.
Como guardo os problemas que resolvo no AI Memory, o que a memória não faz sozinha e como isso conversa com a minha wiki curada.
O que é uma skill, como crio as minhas, quando ela vira script e a escada do prompt à orquestração, com o que as fontes corrigem.
Insight, ideia, projeto, pesquisa e reunião: como uso minha wiki mantida por LLM no dia a dia, o kit Anvilore para testar e o que ainda é só plano.
Quatro meses e 3.359 sessões com o ai-memory: histórico entre agentes, consolidação, auto-improve e o que isso me ensinou sobre o que vira script.
Plataforma de jiu-jitsu para campeonatos: inscrição, chaveamento e placar Mesa + Telão. Como saí de um placar travado no CSS até ela, com IA e feedback real.
Deixei o Copilot escolher o modelo sozinho e o Luna, um modelo leve, deu conta de muita coisa. Fui aos logs ver o que os dados confirmam e o que não.
A regra de virar script todo passo determinístico virou hábito. Quatro sinais de alerta, dois exemplos reais e quanto isso pesa em token, de verdade.
Se duas execuções corretas dão a mesma saída, é script, não trabalho para a IA. O teste que uso, três exemplos práticos e o que isso economiza em token.
Depois de mil páginas, os números da manutenção contínua, uma página que foi de 2 para 7 fontes em vinte revisões e onde a wiki mantida por LLM quebra.
Gerei testes de um sistema legado com agentes de IA e medi o custo request a request: onde mora o desperdício, o que rejeitei e por que não declaro ganho.
Capturar notas é fácil, destilar é a parte que dói. Como a LLM Wiki do Karpathy resolveu a etapa do Segundo Cérebro que eu vinha pulando há anos.
Por que a ideia tecnicamente melhor perde para a pior? Sobre capacidade política, patrocínio do C-Level e por que buscar meritocracia é buscar método.
Comparei grep, ripgrep e mgrep para uso em Agents de IA: bônus, ônus e por que o ripgrep, que o Claude Code usa por baixo dos panos, segue como meu padrão.
Parei de dar export nas minhas API keys e de ver segredo no histórico do shell. Como uso pass + GPG para injetar o segredo direto no comando.
A cada onda da indústria, alguém anuncia o fim do QA. Automação, ágil, DevOps, IA. Nenhuma cumpriu a promessa — e olhando de perto dá pra entender por quê.
O que continua sendo trabalho de QA quando o agente escreve milhares de linhas? Notas de uma PoC de refatoração com IA em 32 mil linhas de shellscript.
Se você organiza campeonato, roda um festival na academia ou já sentou na mesa de arbitragem, sabe a verdade inconveniente: um placar ruim cria...