Felipe Vieira | Frontend Sênior, SaaS Builder e Empreendedor Digital

Nov 29, 2025

Por Trás dos Bastidores da IA: Minha Jornada Entre Cursor, Claude e o Impacto Surpreendente do Gemini CLI

Há alguns meses, encarei o desafio de criar o UserJot — sem saber que cairia de cabeça numa espécie de "leilão selvagem" das IAs de programação. O que começou com confiança no Cursor e no Opus tornou-se uma saga carregada de comparações, planos caros, boatos em grupos e, claro, reviravoltas de gigantes como Google. Senti na pele o que é ser desenvolvedor em 2024: cada semana, uma surpresa nova (e às vezes bem-vinda). Mas calma — vou contar como fui do conforto do Cursor ao duelo feroz entre Claude Code e o imbatível Gemini CLI gratuito — e as pequenas incertezas que vêm junto. Borá acompanhar?O Leilão dos Preços de IA: Quando Grátis Compete com $200/mêsSe tem uma coisa que mudou radicalmente meu dia a dia como desenvolvedor com IA foi a guerra de preços entre as principais ferramentas de AI code completion. Nos últimos meses, vi de perto o cenário se transformar: todo mês um novo plano, uma oferta relâmpago, e aquela sensação de que “agora vai”. Mas foi só o Google lançar o Gemini CLI gratuito que o jogo virou de verdade.Comparativo real: Cursor, Claude Code Max e Gemini CLI gratuitoPara quem está de fora, pode parecer tudo igual, mas na prática, cada plano tem limites e preços que mudam completamente a experiência. Olha só essa tabela que montei com os dados mais recentes:PlanoPreçoLimite de UsoCursor Pro$20/mês225 requisições/mêsCursor Pro+$60/mês675 requisições/mêsCursor Ultra$200/mês4.500 requisições/mêsClaude Code Pro$20/mês10-40 prompts a cada 5hClaude Code Max$200/mês200-800 prompts a cada 5hGemini CLIGrátis60 solicitações/min, até 1.000/diaO que mais me chamou atenção foi ver até os mais resistentes admitindo:“Até os mais resistentes estão reconhecendo que o plano Max de $200 do Claude Code vale a pena, já que oferece limites de uso muito superiores ao Ultra do Cursor na mesma faixa de preço.”Sentindo o “valor” de verdadeCom o Cursor IDE, sempre tive aquela sensação de estar no limite: cada requisição contada, medo de ficar sem créditos no meio de uma sprint. Quando testei o Claude Code Max, a diferença foi gritante. Os limites generosos e a qualidade do Opus 4 realmente entregam valor, principalmente para quem depende de IA para revisar código, sugerir melhorias e automatizar tarefas.O fator Gemini CLI: Google chacoalha o mercadoMas aí veio o Gemini CLI gratuito. De repente, qualquer dev pode acessar 1.000 requisições por dia, sem pagar nada. O Google não só igualou, mas superou a média de uso dos devs, segundo eles próprios. E não é uma solução improvisada: estamos falando de integração com o Gemini 2.5 Pro, contexto gigante, multimodalidade e código aberto. Para quem usa VS Code, ainda tem integração nativa.Discussões, migrações e busca pelo melhor custo-benefícioO resultado? Discussões acaloradas em grupos, gente migrando de plano, e todo mundo repensando se vale mesmo pagar caro por IA. O leilão dos preços está só começando, e nunca foi tão vantajoso ser desenvolvedor com IA. O desafio agora é escolher entre o “de graça” do Google e o “premium” do Claude Code Max. E, sinceramente, nunca vi tanta opção boa disponível.Por Dentro da Experiência: Cursor, Claude, Gemini e os Dilemas do Dev ModernoAlternar entre ferramentas de IA no dia a dia de desenvolvimento virou quase um ritual para mim. Cada uma tem seus encantos e suas frustrações. O Cursor AI foi meu companheiro fiel por meses no desenvolvimento do UserJot, principalmente com os modelos Claude Sonnet e Opus 4. A experiência sempre foi sólida, mas, conforme o projeto crescia, comecei a sentir os limites impostos pelos planos do Cursor. O lançamento dos novos planos — Pro, Pro+ e Ultra — trouxe melhorias, mas, sinceramente, ainda sinto que a concorrência está um passo à frente, especialmente quando o assunto é AI code completion em projetos mais complexos.O Opus 4 do Claude Code, por exemplo, virou referência entre os devs que conheço. Ele entende contexto como poucos, gera código limpo e, o mais impressionante, identifica aqueles casos de borda que normalmente passam batido. Não é à toa que, mesmo com o preço salgado do plano Max, vejo muita gente migrando do Cursor para o Claude. O dilema é real: vale pagar caro pelo desempenho do Opus 4 ou apostar na gratuidade do Gemini CLI?Foi aí que o Google lançou seu “tiro de canhão”: o Gemini CLI, rodando sobre o Gemini 2.5 Pro, totalmente gratuito para uso individual. Não é só o preço que impressiona. Como muitos desenvolvedores já comentam,O diferencial não é apenas o preço. O Gemini CLI não é uma solução improvisada pelo Google: ele roda sobre o Gemini 2.5 Pro, considerado o modelo predileto de muitos desenvolvedores. Com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, consigo alimentar o Gemini com praticamente todo o código do UserJot sem perder desempenho. Além disso, a multimodalidade permite trabalhar com PDFs, imagens e sketches, tudo integrado. E para quem usa VS Code, a integração com o Gemini Code Assist é um bônus que faz diferença no fluxo de trabalho.Na prática, a escolha entre Opus 4 e Gemini CLI mexe diretamente com minha produtividade. O Opus 4 me dá confiança para entregar features complexas com menos revisões. Já o Gemini CLI, com seus 1.000 prompts diários gratuitos, me permite experimentar, errar e iterar sem medo de estourar orçamento. Cada nova funcionalidade do UserJot vira um pequeno laboratório, onde testo limites das ferramentas e comemoro microvitórias — como quando a IA sugere uma refatoração perfeita ou encontra um bug escondido.Esse cenário de disputa entre Cursor, Claude e Gemini me obriga a repensar constantemente meus fluxos. O debate interno é inevitável: será que vale abrir mão do Opus 4 para economizar com o Gemini CLI? Ou ainda faz sentido insistir no Cursor, mesmo com suas limitações? O fato é que, hoje, a experiência do dev moderno é feita de adaptações rápidas, experimentação constante e, claro, uma boa dose de curiosidade tecnológica.Wild Card – O Efeito Google: Estratégias, Analogias e (Quase) NostalgiaSe tem algo que aprendi nesses meses como desenvolvedor com IA é que o mercado nunca fica parado por muito tempo. Quando achei que já tinha entendido o jogo entre Cursor AI features e Claude Code, o Google apareceu com o Gemini CLI gratuito e virou tudo de cabeça para baixo. Não tem como não lembrar de outros momentos históricos em que o Google chegou “atrasado”, mas mudou completamente as regras.O “Cânion de Preços” e as Lições do PassadoQuem viveu a época do Gmail sabe do que estou falando. Lembro bem do choque quando, do nada, o Google ofereceu 1GB de espaço — enquanto Hotmail e Yahoo davam uns míseros 2MB. Foi um divisor de águas. O mesmo aconteceu com o Chrome, que entrou no mercado quando o Firefox já era queridinho dos devs, mas trouxe velocidade e simplicidade que ninguém esperava. Agora, vejo esse déjà vu com o Gemini CLI gratuito: “Por que pagar $200/mês se você pode obter mais de graça?”Estratégia Google: Chegar Depois, Mas Chacoalhar o MercadoO padrão se repete. O Google observa, espera o momento certo e, quando entra, oferece algo tão agressivo que obriga todo mundo a repensar suas escolhas. O Gemini CLI gratuito não só entrega mais limites de uso do que Cursor AI features ou Claude Code Max, mas faz isso sem cobrar nada do desenvolvedor individual.O momento escolhido não poderia ser mais oportuno: justo quando o Claude Code ganhava tração com os planos Pro/Max integrados, o Google lança sua alternativa gratuita.Questionamento Aberto: As Outras IA’s de Código Vão Acompanhar?Essa movimentação do Google me faz pensar: será que Claude e Cursor vão conseguir acompanhar esse ritmo? Nos fóruns, vejo a mesma energia de quando o Chrome foi lançado. Discussões acaloradas, comparações de features, e muita gente migrando só pelo custo-benefício. O Gemini CLI, além de gratuito, é open source, multimodal, e já chega integrado ao ecossistema Google — algo que pesa muito para quem já vive no universo do VS Code, Google Search e afins.Analogias e (Quase) NostalgiaÉ impossível não sentir uma certa nostalgia. A sensação de estar vivendo um novo “Gmail VS Hotmail”, só que agora no universo das IA’s para desenvolvedores. O ciclo se repete: concorrentes precisam se reinventar — e rápido. Enquanto isso, nós, desenvolvedores, assistimos de camarote a esse leilão de preços e recursos. Vi essa mesma energia nos fóruns e em conversas descontraídas: todo mundo curioso, testando, debatendo e, claro, aproveitando o melhor momento para experimentar novas ferramentas.Construindo o PosterFlix na Era das IAs: De Ideia a 15k/mês em 30 DiasDesenvolver o PosterFlix na era das IAs foi uma experiência que mostrou, na prática, como ferramentas de AI code completion e automação podem transformar uma ideia em produto rentável em tempo recorde. Antes, o ciclo entre conceito, MVP e validação de mercado levava meses. Com assistentes como Claude Sonnet 4, Cursor e Bolt.new, lancei o PosterFlix e alcancei 15 mil reais por mês em menos de 30 dias. Acesse:https://posterflix.online/O Ciclo de Build Acelerado: IA como Copiloto RealDesde o início, usar o Cursor e ferramentas de "vibe coding" mudou completamente o ritmo de desenvolvimento. Não foi só autocomplete — a IA entendia o contexto do projeto, sugeria arquiteturas, otimizava prompts para geração de imagens e até antecipava bugs de integração com APIs de IA generativa.Exemplo prático: Quando precisei integrar a geração de pôsteres via Stable Diffusion e otimizar os prompts para resultados consistentes, a IA sugeriu variações, testou parâmetros e automatizou refinamentos. O que levaria dias de tentativa e erro virou horas de iteração inteligente.A cada novo estilo de pôster adicionado, as ferramentas de refatoração automatizada mantinham o código limpo, escalável e pronto para novas features — sem acumular débito técnico.Feedback dos Usuários: IA Traduzindo Dados em AçãoO PosterFlix resolveu um problema real: pessoas queriam criar pôsteres profissionais de filmes sem precisar de designer ou Photoshop. Com a IA integrada ao fluxo de desenvolvimento, consegui:Analisar padrões de uso: quais estilos de pôster eram mais popularesOtimizar conversões: ajustes de UX baseados em dados reaisPriorizar features: o que os usuários pediam vs. o que realmente usavamFerramentas como Google Ads (mesmo com os desafios de tracking) e análise de ASO mostraram o caminho. A IA ajudou a transformar métricas brutas em decisões de produto — desde ajustar CTAs até criar variações A/B de landing pages.Da Adivinhação à Certeza: Construindo com PropósitoO maior ganho foi parar de adivinhar o que construir. Antes, era comum desenvolver features que ninguém usava. Com o PosterFlix, cada linha de código tinha razão de existir:Validação rápida: MVP em dias, não mesesIteração baseada em dados: usuários reais usando e pagandoFoco no que converte: features que geram receita, não só "seriam legais"A IA não apenas acelerou o código — ela me ajudou a construir o produto certo, validando hipóteses em tempo real.Automação que Libera para o EstratégicoCom refatorações automatizadas, otimização de prompts de IA e sugestões contextualizadas, sobrou tempo para o que realmente importa:Marketing: otimizar campanhas de Google AdsMonetização: testar modelos de pricingEscala: preparar infraestrutura para crescimentoConteúdo: criar tutoriais e material educativo no YouTubeO PosterFlix provou que, na era das IAs, velocidade é vantagem competitiva. Não é sobre substituir o desenvolvedor — é sobre amplificar capacidade, validar mais rápido e entregar valor real para quem paga.Nunca foi tão possível transformar uma ideia em negócio real em 30 dias. E isso muda tudo.Quer saber mais sobre como construí o PosterFlix usando IA? Tenho conteúdo completo no meu canal do YouTube sobre vibe coding, ferramentas no-code/low-code e como validar ideias com IA.http://www.youtube.com/@felvieira_devConclusão – O Futuro dos IDEs e das IAs: Escolhas, Mudanças e o Prazer de Ser Dev em 2024Nunca imaginei que, em tão pouco tempo, o universo de AI-powered development se tornaria tão plural e acessível. Olhando para trás, lembro de quando as Cursor AI features eram quase uma exclusividade, e o simples fato de contar com uma IA integrada ao IDE já era motivo de orgulho. Hoje, o cenário mudou radicalmente: nunca tivemos tantas opções de IA para desenvolvimento, com soluções como Cursor, Claude Code e agora o Gemini CLI, cada uma trazendo suas próprias vantagens e desafios.O mercado de IDEs e IA está em ebulição. A competição entre grandes players e novas soluções open source está forçando uma queda nos preços e, ao mesmo tempo, elevando a qualidade das ferramentas. A balança entre qualidade e preço nunca esteve tão dinâmica. O desenvolvedor com IA, que antes precisava escolher entre pagar caro por recursos avançados ou se contentar com limitações, agora tem poder de escolha real. Seja pelas Cursor IDE features, pelo desempenho do Opus 4 no Claude Code, ou pela gratuidade e robustez do Gemini CLI, cada ferramenta oferece um caminho diferente para aumentar produtividade e criatividade.Minha decisão, por enquanto, é clara: sigo testando, experimentando e adaptando o fluxo do UserJot. O projeto cresce junto com o ecossistema de IA, e cada nova funcionalidade que implemento me faz perceber o quanto essas ferramentas potencializam meu trabalho. O mais interessante é que, nesse ambiente de mudanças rápidas, não existe mais zona de conforto. Somos forçados a pensar, comparar e, muitas vezes, arriscar novas soluções. E isso é ótimo! Afinal, a pluralidade de ofertas marca o futuro: seja mantendo fidelidade ao Cursor, explorando o Claude ou migrando para o Gemini, é tempo de experimentar e ganhar em produtividade.Olhando para o futuro, vejo um ecossistema de IA para desenvolvedores cada vez mais aberto, acessível e repleto de oportunidades inovadoras. A pluralidade de soluções faz desse o melhor momento para quem cria software. Não é exagero dizer queNunca houve momento melhor para ser desenvolvedor, com tantas ferramentas de IA, planos, marcas e possibilidades à disposição.A cada nova escolha, a cada ajuste no fluxo de trabalho, percebo que o verdadeiro prazer de ser dev em 2024 está justamente nessa liberdade: poder experimentar, comparar e adaptar. O cenário de IA e desenvolvimento segue evoluindo, e quem se permite sair da zona de conforto só tem a ganhar. Meu conselho? Aproveite esse momento, teste tudo que puder e descubra qual IA faz mais sentido para o seu jeito de programar. O futuro dos IDEs e das IAs é agora — e ele está nas nossas mãos.TL;DR: Resumindo: nunca foi tão acessível nem tão difícil escolher entre as principais IAs de programação. Se Cursor ainda entrega praticidade, Claude Code Max encanta pelo Opus 4 e, no fim das contas, o novo Gemini CLI do Google mexeu com todo mundo — inclusive comigo. Vale testar, comparar e lembrar: o cenário está mudando, e quem ganha somos nós, desenvolvedores.

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Nov 19, 2025

Por Trás das Cortinas da IA: Bastidores, Conexões Inusitadas e Surpresas do Ecossistema em 2025

Acordei outro dia e percebi: o mundo da inteligência artificial não para nem para respirar. Sabe aquele amigo que sempre tem um novo gadget? O ritmo dos lançamentos e inovações em IA faz ele parecer ultrapassado. De repente, enquanto testava o Langflow para resolver um pepino no código, fui sugerindo novas integrações e deparei com o lançamento do Gemini 3 – isso antes do almoço! Entre uma xícara de café e downloads de frameworks, percebi: existe um movimento turbulento nos bastidores dessa corrida de IA, cheio de surpresas e detalhes que ninguém vê nos anúncios das big techs. Gemini 3, Grok 4.1 e GPT-5.1: Rivalidade de Gigantes e Pequenas Vantagens Não Óbvias no Ranking LLMs Nas últimas semanas, testemunhei uma verdadeira “corrida de gigantes” entre os modelos de IA 2025. O lançamento do Gemini 3 hoje foi um divisor de águas: em poucas horas, ele assumiu a liderança do LMArena benchmark, superando o até então imbatível Grok 4.1 e o recém-chegado GPT-5.1. O mais interessante é que, nesse universo, a liderança é efêmera — basta um novo recurso para virar o ranking de inteligência artificial de cabeça para baixo. O Gemini 3 chegou com duas inovações que me chamaram atenção: a busca em arquivos, que facilita encontrar informações em grandes volumes de dados, e as saídas estruturadas, que tornam as respostas mais organizadas e fáceis de integrar em fluxos automatizados. Testando o modelo, percebi que essas pequenas vantagens não óbvias fazem toda a diferença na prática. Enquanto eu ainda explorava as novidades, já circulavam rumores de que o próximo update poderia mudar novamente o topo do ranking. Como costumo brincar, “a melhor IA pode mudar antes do café esfriar”. O Grok 4.1 também merece destaque. Ele ficou no topo do LMArena por alguns dias, mostrando força com melhorias em compreensão contextual e geração de código. Porém, a velocidade com que o Gemini 3 foi lançado — e imediatamente testado pela comunidade — mostrou como o ritmo de lançamentos pode redesenhar o cenário em questão de dias. Essa dinâmica reforça o papel do LMArena como um verdadeiro termômetro do setor, onde qualquer detalhe técnico ou funcional pode ser decisivo. Já o GPT-5.1 surpreendeu pela agilidade: logo após o anúncio, já estava disponível via API. Isso trouxe uma flexibilidade inédita para desenvolvedores, que puderam experimentar o modelo e integrá-lo em pipelines de produção quase instantaneamente. Para quem trabalha com automação e prototipagem rápida, essa disponibilidade é um diferencial competitivo. A sensação é de que estamos em uma corrida de Fórmula 1, onde cada volta pode mudar quem está na frente. Como bem disse Luiz Henrique Salazar: “A competição entre modelos de IA é como uma corrida de Fórmula 1 – cada volta pode mudar quem está na frente.” No dia a dia, percebo que os modelos de IA 2025 não se diferenciam apenas por benchmarks ou pontuações, mas por detalhes que só aparecem no uso real: integração com ferramentas, facilidade de customização, documentação, e até o suporte da comunidade. O ranking inteligência artificial do LMArena reflete essa volatilidade — e exige atenção constante de quem desenvolve ou pesquisa no setor. Em resumo, a comparação de modelos LLM em 2025 vai muito além dos números. Pequenas vantagens técnicas, velocidade de lançamento e integração com APIs estão mudando o jogo. Ficar atento a essas nuances é essencial para quem quer se manter na dianteira desse ecossistema em rápida transformação. Langflow, AmpCode e O Manifesto dos Agentes IA: Doses de Praticidade, Limites e Eureka no Programador Quando comecei a testar o Langflow, ficou claro como as ferramentas IA generativas baseadas em drag-and-drop estão democratizando a experimentação no universo dos agentes IA. Sem precisar escrever uma linha de código, consegui montar fluxos complexos, integrar APIs e testar ideias em minutos. A criatividade flui sem o peso da sintaxe, e isso é revolucionário para quem quer prototipar rápido ou validar hipóteses sem depender de um time inteiro de desenvolvimento. O Langflow se destaca não só pela interface, mas também pela comunidade ativa. Vi tutoriais detalhados, como o do Luiz Henrique Salazar sobre deploy no Kubernetes com Helm charts, e dicas práticas para rodar o Langflow em AWS, Fly.io e outros serviços. O próximo Langflow Meetup promete ampliar ainda mais essa troca, mostrando aplicações reais e conectando quem está na linha de frente da inovação. Mas nem só de interface vive o programador. O AmpCode me salvou de uma enrascada recente: estava perdido em um projeto multiagente, com contextos se atropelando e respostas inconsistentes. O guia prático sobre gerenciamento de contexto virou leitura obrigatória. Aprendi a ajustar, ramificar e restaurar contextos de forma intencional, o que virou rotina e diferencial para manter a eficiência dos agentes IA. Como dizem por aí, “controle de contexto bem implementado é diferencial para agentes eficientes”. O Dilema MCP: Arquitetura Multiagente na Prática Entre as discussões técnicas mais acaloradas, a guerra silenciosa entre o MCP (Multi-agent Control Protocol) e a execução direta de código ganhou destaque. Cada escolha tem impacto direto na performance e na segurança dos agentes IA. Implementar servidores MCP corretamente exige atenção: uma decisão errada pode comprometer o desempenho ou abrir brechas de segurança. Como bem resumiu Rachel Lee Nabors: ‘Às vezes, a arquitetura de um agente de IA é como montar um Lego: se você erra uma pecinha, compromete o castelo inteiro.’ Depois de experimentar o Code-Mode e o MCP-Optimizer, entendi na prática como uma arquitetura mal planejada pode afundar um projeto promissor. O Code-Mode facilitou o acionamento de ferramentas via código, enquanto o MCP-Optimizer atuou como servidor intermediário, otimizando o acesso dos agentes às ferramentas disponíveis. Esses detalhes, que parecem pequenos, fazem toda a diferença na ergonomia e eficiência do sistema. Manifesto dos Agentes IA: Praticidade, Limites e Eureka Langflow agentes IA: democratização do desenvolvimento com drag-and-drop. AmpCode: gerenciamento de contexto como rotina essencial. MCP multiagente: arquitetura e performance andam juntas. Ferramentas IA generativas: cada detalhe do setup impacta o resultado final. Essas experiências mostram que, no universo dos agentes IA programação, a diferença entre sucesso e frustração está nos detalhes arquiteturais e no uso inteligente das ferramentas certas.Ferramentas, Comunidade e Inspirações: Do GitHub Copilot Open-Source ao Meetup de Langflow Nas últimas semanas, ficou impossível ignorar o ritmo acelerado das ferramentas IA generativas e a força da comunidade por trás delas. O movimento open-source ganhou um novo capítulo com a abertura do GitHub Copilot para VS Code. Para quem, como eu, gosta de customizar cada detalhe, essa novidade é um convite para experimentar, adaptar e até contribuir com o futuro das assistências inteligentes no código. A cultura open-source não só democratiza o acesso, mas também incentiva a criatividade coletiva, numa espécie de laboratório aberto onde todos podem testar ideias. Frameworks e Ferramentas: IA em Todo Lugar O leque de opções para desenvolvedores nunca foi tão amplo. Testei o Evalite, framework de avaliação em TypeScript, e me surpreendi com a facilidade de integrar avaliações automatizadas em projetos de IA. O ADK toolkit do Google para Go mostra como a IA está chegando até em linguagens tradicionalmente menos exploradas nesse campo. Já a Stripe lançou seu próprio toolkit de IA, sinalizando que machine learning e automação estão cada vez mais presentes até em áreas como pagamentos e fintechs. Para quem trabalha com Flutter, a nova biblioteca de UI generativa facilita a criação de interfaces adaptadas para IA, enquanto a Mozilla apresentou o any-llm, que conecta qualquer provedor de LLM, seja remoto ou local. Isso reforça a tendência de integração entre múltiplas plataformas, acelerando o aprendizado e a adoção de novas soluções. UI para IA: Tornando a Experiência Menos Misteriosa O avanço das ferramentas IA generativas também passa por uma preocupação crescente com a experiência do usuário. Recursos como The Shape of AI e UI for AI ajudam a desmistificar a interface das aplicações inteligentes. Artigos da Rachel Lee Nabors no web.dev, sobre dimensionamento eficiente de modelos e escolhas arquiteturais enxutas, ampliam o debate sobre como tornar a IA menos uma caixa-preta e mais um sistema compreensível e acessível. “A colaboração na comunidade de IA parece um jazz improvisado – cada um entra com sua nota, e o conjunto flui para além da partitura.” – Rachel Lee Nabors Langflow: Ferramenta, Comunidade e Inspiração O Langflow se destacou não só como plataforma drag-and-drop para criação de agentes IA, mas também como epicentro de uma comunidade vibrante. Tutoriais como o do Luiz Henrique Salazar, explicando deploy com componentes customizados no Kubernetes, e dicas do Tejas para rodar Langflow em AWS, Fly.io, Render e Hetzner, mostram como o conhecimento circula de forma prática e acessível. O Langflow Meetup, marcado para 4 de dezembro em São Paulo, promete unir teoria, networking e prática. É uma chance rara de trocar ideias com os fundadores, aprender com quem está na linha de frente e ver aplicações reais surgindo diante dos olhos. Com mais de 4.400 seguidores na comunidade, a troca de experiências é intensa e inspira novas conexões. Wild Card: Hackathon Relâmpago e Caos Criativo Imaginei um hackathon relâmpago onde devs resolvem bugs usando apenas snippets do Copilot open-source, recebendo feedback ao vivo da comunidade. Seria um caos criativo, mas também um retrato fiel desse novo ecossistema: colaborativo, aberto e surpreendente.(Wild Card) Velocidade, Ética e Café: Quando a Inovação Não Espera e os Dilemas Aparecem Nas últimas semanas, vivi de perto o ritmo frenético do ecossistema de inteligência artificial. Entre um café e outro, vi agentes, frameworks e modelos como Gemini 3, Grok 4.1 e GPT-5.1 surgirem quase que simultaneamente, cada um trazendo avanços e, claro, novos dilemas. O cenário é de pura aceleração: enquanto desenvolvedores correm para integrar as novidades, questões como privacidade em IA e segurança multiagente ganham espaço nas conversas – seja em eventos globais como o CascadiaJS, seja nos hackathons caóticos como o Hacking Agents Hackathon NYC, que reuniu 100 hackers e mais de 20 projetos inovadores. O curioso é que, quanto mais a IA avança, mais ela desafia nossos limites éticos e técnicos. O prompt injection, por exemplo, deixou de ser só um termo técnico e virou pauta constante em discussões sobre ética na inteligência artificial. A cada nova função, surge um novo dilema: será que estamos realmente preparados para lidar com a velocidade das mudanças? Rachel Lee Nabors resumiu bem: “A cada nova função, criamos também um novo dilema – a ética na IA é tão imprevisível quanto o cafezinho no escritório.” Esse sentimento se reflete no dia a dia dos desenvolvedores. Entre deploys de agentes no Langflow, tutoriais sobre Kubernetes e frameworks como Evalite ou CUGA, a pressão por soluções rápidas é constante. Com mais de 4.427 seguidores só neste nicho, percebo que a comunidade está faminta por inovação, mas também inquieta com os riscos. O debate sobre privacidade IA não é mais restrito a especialistas: ele invade o happy hour, os fóruns e até as conversas informais no Slack. O que mais me chama atenção é como os dilemas éticos e técnicos se entrelaçam. Imagine um futuro hipotético – mas nem tão distante – em que agentes autônomos discutem sozinhos sobre privacidade enquanto os devs, distraídos, só percebem os alertas quando a IA já moveu milhões de dados sensíveis. Não é exagero: com a integração de sistemas multiagente, a segurança multiagente se torna um desafio real, exigindo atenção redobrada e soluções criativas. Eventos como o Hacking Agents Hackathon mostram que a criatividade floresce justamente no caos. Mas, ao mesmo tempo, cada avanço técnico traz consigo um novo dilema ético. O ecossistema, impulsionado por empresas como OpenAI, Anthropic, Google, Stripe e Mozilla, não para – e a automação cresce junto com as preocupações sobre uso responsável, privacidade e segurança. No fim das contas, a inovação em IA é uma mistura de adrenalina, café e dilemas existenciais. O debate sobre ética em inteligência artificial não é mais opcional: é urgente, necessário e, muitas vezes, imprevisível. Cabe a nós, desenvolvedores e entusiastas, equilibrar a busca por soluções rápidas com a reflexão sobre os riscos. Afinal, como já disse Rachel Lee Nabors, a ética na IA é tão imprevisível quanto aquele cafezinho que nunca sabemos se vai estar forte ou fraco. E, nesse ritmo, só nos resta manter a xícara cheia e o olhar atento – porque a próxima surpresa pode estar a um deploy de distância. TL;DR: O universo da IA em 2025 está mais dinâmico e colaborativo do que nunca – modelos inovadores, ferramentas abertas e debates sobre eficiência e segurança definem o cenário. Prepare-se para múltiplas oportunidades e desafios criativos, onde dominar o contexto faz toda a diferença.

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Nov 12, 2025

TOON vs JSON: Uma Reviravolta no Jogo dos Dados Estruturados para IA

Se alguém tivesse me dito há cinco anos que eu passaria meu tempo comparando formatos de dados, teria dado risada. Mas aqui estou, revisando TOON e JSON como quem compara a magia do café passado com a praticidade do solúvel. Neste texto, conto um pouco das minhas descobertas pessoais ao experimentar o TOON em cenários de IA – um formato que, sinceramente, quebrou meus paradigmas.Quando Entradas Viram Gargalos: O Dilema dos Prompts EnormesNos últimos tempos, tenho observado um crescimento relevante no tamanho dos prompts e no poder dos modelos de IA. Esse avanço, por um lado, é incrível, mas traz um dilema prático: como manter os custos e os tempos de processamento baixos quando precisamos alimentar LLMs com grandes volumes de entrada de dados estruturados?A padronização das saídas em JSON foi um divisor de águas. Basta pedir para a IA responder em formato JSON, definir um schema, e pronto: o resultado já vem estruturado, fácil de manipular e integrar em sistemas. Isso facilitou muito a vida de quem trabalha com JSON comparação IA. Mas, quando o assunto é a entrada de dados, a história muda de figura.Ainda é muito comum despejarmos grandes volumes de dados em JSON, YAML ou até mesmo texto puro nos prompts. E aí mora o problema: quanto maior o volume, maior a quantidade de tokens. E, como sabemos, tokens são a moeda dos LLMs — quanto mais tokens, mais caro e mais lento fica o processamento.'Foi só quando precisei alimentar um modelo com milhares de linhas que percebi o quão ineficiente era meu fluxo padrão.' – Marius SchröderEsse cenário ficou ainda mais evidente para mim quando precisei alimentar um modelo com milhares de linhas de dados. O prompt, que parecia simples, virou um verdadeiro gargalo: tokens demais, custo alto, latência aumentando. E, para piorar, percebi que o JSON, apesar de ótimo para saídas, não era nada eficiente para entradas volumosas.O motivo? O JSON traz muita redundância: chaves, colchetes, aspas, vírgulas... Tudo isso vira token, e cada token conta no final do mês. Quando você trabalha com LLMs em escala, esse excesso impacta diretamente na precificação e na performance.Prompts para LLMs estão cada vez mais extensos – e caros.Padronizar saídas em JSON facilitou bastante, mas entradas continuam um desafio.Custos e lentidão são consequências diretas do excesso de tokens.Além do custo, a lentidão é outro ponto crítico. LLMs precisam processar todos esses tokens antes de gerar uma resposta. Isso significa mais tempo de espera, especialmente em aplicações que dependem de respostas rápidas, como chatbots ou sistemas de análise em tempo real.A verdade é que, enquanto a padronização de resultados em JSON facilitou muito a manipulação dos dados, ela não resolve todos os gargalos. O grande volume de dados no formato JSON impacta diretamente em custos e latência devido ao alto número de tokens. E, se você já tentou enviar um dataset inteiro para um LLM, sabe do que estou falando: o prompt cresce, o custo explode e a resposta demora.Esse dilema me fez buscar alternativas para token reduction LLMs e otimização das entradas. Afinal, não adianta só organizar a saída — precisamos repensar como enviamos dados estruturados para os modelos, buscando formatos mais enxutos e eficientes.Apresentando o TOON: O Formato Que Fala a Língua da IASe você, assim como eu, já se pegou lutando para reduzir custos e acelerar o processamento de prompts em LLMs, provavelmente já percebeu que o formato dos dados faz toda a diferença. O TOON surge justamente como resposta a esse desafio, trazendo uma proposta inovadora no universo de TOON vs JSON: unir a clareza da leitura humana com a eficiência de tokens para LLMs.O que mais me chamou atenção no TOON foi a sua syntax baseada em indentação e cabeçalhos, inspirada na praticidade do CSV e na organização do YAML. Ele elimina símbolos desnecessários como chaves, colchetes e aspas, apostando em uma estrutura minimalista que facilita tanto para humanos quanto para máquinas. Isso significa menos ruído visual e, principalmente, menos tokens para os modelos processarem.Segundo benchmarks dos próprios criadores, o file format TOON pode reduzir a contagem de tokens em 30–60% em relação ao JSON. E, na prática, meus testes confirmaram: usando um dataset simples de funcionários, medi a diferença real entre TOON e JSON ao pedir para o GPT calcular médias salariais por departamento. Veja a tabela comparativa:TipoTokens no PromptTokens do ResultadoDuraçãoJSON1344347500:00:28.39TOON589292800:00:23.49Ou seja, o TOON proporcionou uma redução de 56% nos tokens do prompt e ainda acelerou o tempo de resposta em 5 segundos, sem perder qualidade no resultado. Isso se traduz em token savings TOON que impactam diretamente no custo e na latência das aplicações.O segredo está nos detalhes: o TOON utiliza guardrails explícitos, como campos bem definidos e validação de comprimento, ajudando o modelo a entender e processar os dados de forma mais eficiente. Além disso, arrays tabulares são declarados de forma enxuta, com cabeçalhos únicos e linhas de dados, como neste exemplo: [3]{Id,Name,Department,Salary}:1,Alice,Engineering,1200002,Bob,Marketing,950003,Charlie,Engineering,110000Comparando com o JSON tradicional, a diferença é gritante tanto em legibilidade quanto em economia de tokens. Como eu costumo dizer:"TOON parece uma mistura de YAML e CSV que decidiram criar uma estrutura juntos." – Marius SchröderOutro ponto forte é a disponibilidade de bibliotecas para várias linguagens, como Python, .NET e Go, o que facilita a adoção do file format TOON em diferentes projetos. Para quem lida com grandes volumes de dados estruturados em LLMs, seja em chatbots, automação ou fluxos multi-etapa, o TOON entrega exatamente o que promete: eficiência, clareza e economia.Testando na Prática: Resultados, Surpresas e Onde o TOON BrilhaQuando comecei a observar o crescimento dos prompts e o avanço dos modelos de IA, ficou claro que performance e economia de tokens seriam pontos críticos. Por isso, decidi colocar o TOON à prova em um benchmark prático, comparando-o diretamente com o tradicional JSON em um cenário real de entrada de dados estruturados.Benchmark Real: TOON vs JSON com Dados de FuncionáriosImplementei um teste simples: usei um dataset de funcionários e pedi ao GPT para calcular a média salarial por departamento. O objetivo era medir três pontos principais:Tokens no prompt: Quantos tokens cada formato consumia na entrada.Tempo de resposta: Quanto tempo o modelo levava para entregar o resultado.Qualidade: Se havia diferença na precisão das respostas.Os resultados foram surpreendentes. Veja a tabela abaixo:TipoTokens no PromptTokens do ResultadoDuraçãoJSON1344347500:00:28.39TOON589292800:00:23.49O TOON entregou uma economia de 755 tokens só no prompt — uma redução de cerca de 56%. Além disso, o tempo de execução caiu em quase 5 segundos, sem qualquer perda de qualidade na resposta do modelo. Isso comprova, na prática, o que os benchmarks de performance TOON já sugeriam: token savings TOON são reais e impactam diretamente no custo e na velocidade.TOON não só funciona no papel, como entrega resultados reais: mais rápido, mais barato e fácil de ler. – Marius SchröderSurpresas e Diferenciais do TOONO que mais me chamou atenção foi a facilidade de leitura do TOON, mesmo para quem está acostumado com JSON ou YAML. A sintaxe enxuta, sem chaves ou aspas desnecessárias, faz o formato parecer uma mistura de YAML com CSV, mas com estrutura clara e validação fácil. Arrays tabulares ficam especialmente elegantes, e a redução de tokens é visível até em datasets pequenos.TOON Implementação em Diversas LinguagensOutro ponto forte é o suporte já disponível para múltiplas linguagens de programação. Se você quer experimentar, já pode contar com:ToonSharp para .NETpython-toon/pytoon para Pythongotoon para GoIsso facilita muito a adoção do TOON em projetos reais, seja para APIs, chatbots ou fluxos de automação que dependem de entrada de dados estruturados.Para quem quiser conferir todos os detalhes, o projeto completo está disponível no meu GitHub. O benchmark foi realizado em novembro de 2025 e todos os scripts e resultados estão lá para quem quiser reproduzir ou adaptar.Além da Economia: Reflexões e Possibilidades do Futuro dos Dados para IAQuando olho para o TOON e toda essa movimentação em torno de formatos de dados modernos, fica claro para mim que estamos vivendo um ciclo curioso na evolução da inteligência artificial. Primeiro, gastamos anos ensinando as LLMs a responder de forma estruturada, usando JSON e outros formatos. Agora, a tendência se inverte: buscamos maneiras de otimizar como nós falamos com as máquinas, tornando a entrada de dados tão eficiente quanto a saída. Isso mostra que, no universo da AI data flows optimization, formatos de dados não são apenas ferramentas técnicas – eles acompanham (ou até impulsionam) a evolução dos próprios modelos.O TOON é um ótimo exemplo disso. Ele não surgiu só para economizar dinheiro, apesar de a eficiência de tokens em LLMs ser um atrativo enorme. O que mais me chama atenção é como ele simplifica o processo para humanos e máquinas. A estrutura explícita, a sintaxe enxuta e a facilidade de leitura tornam o trabalho menos cansativo, tanto para quem programa quanto para quem precisa validar ou auditar os dados. É um formato que entende a necessidade de clareza e rapidez, sem abrir mão da robustez.Claro, a adoção de um novo formato de dados moderno como o TOON pode ser, pelo menos por enquanto, algo de nicho. Mas, para quem lida diariamente com grandes volumes de dados estruturados em IA, já está valendo a pena. Os ganhos vão muito além do custo: menos latência, respostas mais ágeis, menor consumo de recursos e uma experiência melhor para quem depende de sistemas em tempo real. É o tipo de inovação que, mesmo que não vire padrão para todos, já faz diferença para quem prioriza eficiência e desempenho.Gosto de pensar que estamos diante de um momento em que a experimentação dita o ritmo da inovação. O TOON pode ser só uma etapa dessa jornada, ou talvez se torne o novo padrão para fluxos de dados em IA. Como eu mesmo disse:'O futuro dos formatos de dados pode não ser tão previsível assim.' – Marius SchröderNo fim das contas, o mais importante é perceber que a busca por formatos melhores não é apenas uma questão de economia. É sobre criar pontes mais diretas entre humanos e máquinas, simplificar processos e abrir espaço para novas possibilidades. O TOON reforça essa ideia: formatos evoluem junto com a necessidade, e a beleza da inovação experimental é justamente não sabermos onde isso vai parar. Talvez daqui a alguns anos, olhemos para trás e vejamos o TOON como o início de uma nova era na AI data flows optimization. Ou talvez surja algo ainda mais eficiente. O importante é continuar testando, aprendendo e compartilhando – porque, no final, é assim que a tecnologia avança.TL;DR: O TOON pode não ser a solução universal, mas entrega eficiência de tokens, legibilidade e velocidade para quem lida com IA. Fique de olho: o futuro dos formatos de dados pode não ser tão previsível assim.

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Nov 4, 2025

Por Que Eu Troquei o Next.js pelo TanStack Start (E Não Quero Voltar)

Abri o console outro dia e me peguei pensando: quando foi que os frameworks de React ficaram tão complicados? Já fui entusiasta do Next.js, usei em produção, ensinei para colegas… mas, ultimamente, a sensação é de estar lutando contra a ferramenta, e não com ela. É estranho pensar que, do encantamento inicial ao incômodo, bastou meia dúzia de updates para mudar a relação. Recentemente, me vi, junto com outros devs, flertando forte com o TanStack Start — e trago neste texto impressões reais, sem máscaras nem fórmulas. Do Encanto ao Cansaço: O Que Mudou no Next.js? Quando comecei a usar Next.js, a sensação era de ter encontrado o caminho mais simples e direto para criar aplicações React modernas. O framework entregava tudo pronto: roteamento, SSR, build otimizado e um fluxo de deploy claro. Era fácil recomendar o Next.js para qualquer projeto, principalmente pela curva de aprendizado suave e pela documentação acessível. Mas, com o tempo, esse encanto foi dando lugar a um certo cansaço — e não só para mim, mas para muitos desenvolvedores na comunidade. O Peso das Novidades: App Router e React Server Components A partir das últimas versões, o Next.js passou a adotar mudanças profundas, como o App Router e os React Server Components. Essas novidades, apesar de tecnicamente avançadas, trouxeram um aumento significativo na framework complexity. O App Router, por exemplo, introduziu uma nova estrutura de pastas, convenções e formas de lidar com rotas, layouts e carregamento de dados. Para quem já dominava o modelo anterior, foi uma quebra de paradigma difícil de absorver. Os React Server Components, por sua vez, prometem mais performance e flexibilidade, mas na prática complicaram o debugging e criaram dúvidas sobre onde rodar cada parte do código. O resultado? Mais tempo tentando entender o que está acontecendo do que, de fato, entregando valor ao usuário. Como ouvi de outros colegas e vivi na pele: "Com o Next.js, comecei a perder tempo resolvendo coisas que a ferramenta complicava sem necessidade." Atualizações Constantes e Sobrecarga Cognitiva Outro ponto que pesa é a frequência das atualizações e mudanças de padrão. O Next.js, que antes era estável e previsível, passou a exigir acompanhamento constante das novidades para não ficar para trás. Isso gera uma sobrecarga cognitiva real: cada release pode impactar o fluxo de trabalho, exigir refatoração e trazer novas regras para aprender. Muitos desenvolvedores relatam frustração com a dificuldade de manter o código atualizado e com o aumento da complexidade para tarefas que antes eram simples. Vercel Integration: Benefício ou Lock-in? A integração com a Vercel sempre foi um dos grandes atrativos do Next.js. O deploy é fácil, rápido e a plataforma oferece recursos avançados de CDN, edge functions e preview. Mas, com o tempo, ficou claro que muitos dos benefícios atribuídos ao Next.js dependem, na verdade, do ecossistema da Vercel. Isso gera um lock-in involuntário: migrar para outra plataforma pode ser trabalhoso, e nem sempre o framework entrega sozinho tudo o que promete. Essa dependência crescente levanta dúvidas: até que ponto estamos escolhendo o Next.js pelas qualidades do framework, e até que ponto é a Vercel que faz a mágica acontecer? Para projetos que buscam mais liberdade de escolha de infraestrutura, essa relação pode ser um problema. Falta de Transparência e Automação Excessiva Por fim, um sentimento recorrente na comunidade é a falta de transparência em como as coisas funcionam por trás das cortinas. O Next.js, que já foi referência em clareza, agora esconde muita lógica em automações e convenções. Isso dificulta o entendimento do que está acontecendo e torna o debugging mais demorado. Para quem valoriza controle e previsibilidade, essa mudança é motivo de frustração e busca por Next.js alternativas. Essa soma de fatores explica por que a migração Next.js para soluções mais leves e transparentes, como o TanStack Start, vem crescendo tanto entre desenvolvedores React. O DNA do TanStack Start: Leveza, Controle e Clareza A essência do TanStack Start é devolver ao desenvolvedor React o prazer de programar com leveza, clareza e controle total. Desde que comecei a usar, percebi que tudo nele gira em torno de três pilares: simplificação radical, transparência e flexibilidade. O framework foi pensado para ser um full-stack React moderno, aproveitando ao máximo ferramentas já consagradas como TanStack Query (antigo React Query) e TanStack Router, que revolucionaram a forma de lidar com estado e requests no React. TanStack Query e Router: Simplificação Radical O TanStack Query mudou o jogo na manipulação de dados do lado do servidor. Ele abstrai o gerenciamento de cache, sincronização e estados de requisição, tornando o data fetching previsível e fácil de debugar. Já o TanStack Router trouxe roteamento type-safe e explícito, com navegação SPA fluida e sem surpresas. O TanStack Start constrói sobre essas bases, garantindo que rotas, parâmetros e carregamento de dados sejam sempre seguros e transparentes, com TypeScript nativo do início ao fim. Proposta Full-Stack: SSR React Moderno e Server Functions Seguras O TanStack Start entrega uma proposta full-stack real: SSR React moderno combinado com navegação SPA, server functions seguras integradas ao roteamento e builds ultra rápidos. A integração com Vite acelera o ciclo de desenvolvimento e, junto do Nitro, amplia as opções de deploy para Netlify, Cloudflare, Vercel ou até servidores Node próprios. Isso elimina dependências forçadas e permite que cada projeto escolha sua stack de hospedagem sem amarras. SSR + SPA: Renderização server-side sem abrir mão da fluidez do SPA. Server functions: Lógica backend segura, no mesmo codebase, com tipagem garantida. Builds rápidos: Vite integração e plugins como Nitro deixam o deploy descomplicado. Type safety integral: Mudanças em rotas, parâmetros e dados são validadas em tempo de compilação. Menos Mágica, Mais Controle O que mais me chamou atenção no TanStack Start foi a sensação de estar no controle. Não há “mágicas” ou convenções escondidas. O código é explícito, fácil de entender, manter e debugar — exatamente como no React raiz. A experiência é tão fluida que, como muitos colegas comentam: “Com TanStack Start, realmente esqueço que estou usando um framework — só funciona.” A abordagem baseada em controle explícito e transparência faz com que qualquer ajuste — seja em SSR, navegação SPA, server functions ou integração com TanStack Query — seja direto e previsível. A documentação e exemplos são claros, e a comunidade cresce rápido, sempre focada em manter o stack leve e honesto. Flexibilidade e Experiência Real de Desenvolvimento A integração nativa com Vite e plugins como Nitro não só aceleram builds, mas também ampliam as possibilidades de deploy. Isso significa liberdade para escolher onde e como rodar sua aplicação, sem limitações impostas pelo framework. O resultado? Um ambiente de desenvolvimento mais saudável, previsível e prazeroso, onde o React volta a ser protagonista, e o desenvolvedor, dono do próprio código. Quebra de Paradigma: Controle e Tipagem Como Novo Padrão A principal virada que senti ao migrar do Next.js para o TanStack Start foi a sensação de retomar o controle do meu código. O TanStack Start não só aproxima o desenvolvedor do React “raiz”, mas eleva o padrão com type safety robusto, SSR React moderno e uma flexibilidade de deployment que simplesmente não existe em outros frameworks populares. Type Safety: Segurança em Tempo de Compilação No TanStack Start, a tipagem forte é nativa e cobre todo o fluxo de rotas, parâmetros e dados. Isso significa que, ao alterar uma rota ou adicionar um parâmetro, qualquer inconsistência é detectada imediatamente pelo TypeScript, antes mesmo do deploy. Já perdi as contas de quantos bugs chatos consegui evitar só porque o compilador apontou um erro de tipagem. Como ouvi de um colega: "A tipagem do TanStack Start salvou um lançamento, bloqueando bugs em tempo real." Esse nível de type safety não é só um luxo — é uma necessidade para times que querem escalar projetos React sem medo de regressões. No Next.js, mesmo com TypeScript, sempre acabava recorrendo a gambiarras ou perdendo tempo caçando erros que só apareciam em produção. No TanStack Start, a tipagem integral virou meu novo padrão de qualidade. Server Functions: Backend Seguro no Mesmo Projeto Outro ponto que mudou meu fluxo foi a integração nativa das server functions. Com elas, posso escrever lógica backend (REST, GraphQL ou qualquer outra) diretamente no mesmo codebase do frontend, sem precisar criar repositórios separados ou lidar com múltiplas stacks. Isso simplifica o desenvolvimento, reduz o contexto perdido e aumenta a segurança, já que tudo passa pelo mesmo sistema de tipagem. Além disso, as server functions do TanStack Start são totalmente type-safe, o que garante que os dados trafegados entre frontend e backend estejam sempre corretos. Isso elimina uma fonte comum de bugs e acelera o desenvolvimento de APIs internas, endpoints protegidos e integrações com bancos de dados. SSR + SPA: O Melhor dos Dois Mundos O TanStack Start permite escolher entre SSR React moderno e SPA React puro, ou até combinar os dois. O SSR garante páginas indexáveis e carregamento rápido, enquanto a navegação SPA mantém a fluidez instantânea. Não preciso mais abrir mão de SEO para ter performance, nem ficar preso a convenções rígidas. A escolha é minha, de acordo com as necessidades do projeto. Flexibilidade Total de Deploy Outro diferencial que me conquistou foi a flexibilidade de deployment. Com suporte nativo a Vite, Nitro e plugins para Netlify, Vercel, Cloudflare e Node, posso escolher onde e como hospedar minha aplicação, sem amarras. Isso me dá liberdade para otimizar custos, escalar conforme a demanda e evitar lock-in em plataformas específicas. Type safety integral: menos bugs, mais confiança. SSR + SPA: fluidez e indexação, juntos. Server functions: backend seguro e integrado. Deployment flexível: escolha livre do destino. TypeScript nativo: sem gambiarras, só produtividade. Esse novo paradigma devolve ao desenvolvedor o prazer de codar React com clareza, previsibilidade e liberdade real. Na Trincheira: Cases, Bastidores e Ecossistema em Crescimento Acompanhar de perto as tendências em React development é perceber que a migração do Next.js para o TanStack Start já deixou de ser apenas conversa de bastidor: ela está acontecendo, agora, em projetos reais e de impacto. Empresas e startups estão colocando o TanStack Start em produção, e os relatos de sucesso só aumentam, mostrando que o framework não é apenas promissor — ele já é realidade no ecossistema de desenvolvimento. Um dos exemplos mais marcantes que presenciei foi o de um quiz ao vivo, que enfrentava sérios problemas de hydration com o React Router 7. A troca para o TanStack Start foi decisiva: o time conseguiu resolver os bugs críticos a tempo do lançamento, com SSR em produção funcionando de forma previsível e sem surpresas. O feedback da equipe foi direto: “TanStack traz de volta a sanidade. É o framework que 99% dos devs querem usar.” Essa sensação de “React puro”, sem camadas desnecessárias de abstração, tem sido um diferencial que motiva cada vez mais desenvolvedores a experimentar e adotar a solução. Outro case que merece destaque é o de dashboards multilíngues, integrando backend em Laravel com frontend em TanStack Start. O SSR (Server-Side Rendering) foi elogiado pela simplicidade e previsibilidade, facilitando a entrega de experiências rápidas e otimizadas para usuários de diferentes idiomas. Aqui, a flexibilidade do TanStack Start para se acoplar a diferentes stacks e a facilidade de deploy em plataformas como Netlify, Cloudflare e Vercel foram pontos decisivos para a escolha do framework. Esse movimento de adoção não acontece por acaso. O entusiasmo da comunidade é palpável: a documentação evolui rapidamente, os exemplos práticos se multiplicam e o suporte do time TanStack — já reconhecido pelo histórico de ferramentas como TanStack Query e Router — inspira confiança. Quem busca tendências em React development percebe que o TanStack Start representa uma volta à clareza, previsibilidade e controle, sem abrir mão de produtividade ou de recursos modernos como SSR em produção. O ecossistema também cresce em torno de novidades importantes. Ficar atento a datas como 3 de novembro, 31 de outubro e 30 de outubro de 2025 — marcando eventos e lançamentos do Appwrite — é fundamental para quem quer se manter na vanguarda. Recomendo fortemente acompanhar o blog oficial do TanStack e conteúdos sobre Appwrite para não perder nenhuma atualização relevante sobre engenharia, design de produto e inovação em comunidades de tecnologia. Concluindo, vejo que a migração Next.js para TanStack Start é mais do que uma troca de ferramentas: é um movimento coletivo por mais transparência, leveza e prazer no desenvolvimento React. O crescimento do ecossistema, os cases de sucesso e o clima de comunidade renovada mostram que estamos diante de uma nova era. Para quem sente falta do React mais direto e sob controle, o TanStack Start já provou que veio para ficar — e, sinceramente, não sinto vontade de voltar atrás. TL;DR: Troquei o Next.js pelo TanStack Start justamente pelo impulso de simplificar, retomar o controle e devolver sanidade ao desenvolvimento em React. As diferenças não são só técnicas: está em jogo o prazer e a clareza no código.

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Oct 30, 2025

Minha Experiência Selvagem com o Cursor 2.0: Quando Multi-Agents Encontram Voz, Segurança e Velocidade

Minha Experiência Selvagem com o Cursor 2.0: Quando Multi-Agents Encontram Voz, Segurança e VelocidadeConfesso: na noite anterior ao lançamento do Cursor 2.0, sonhei que dirigia um ônibus repleto de agentes discutindo qual função implementar primeiro — uns aceleravam, outros queriam mudar o roteiro. Eis que, ao acordar, realizei: a atualização realmente trouxe uma revolução ao meu ambiente de desenvolvimento. Se você acha que atualização de IDE é sempre mais do mesmo, prepare-se: hoje é sobre caos organizado, comandos de voz e até um toque de paranoia saudável.Caos Organizado: Multi-Agents e a Nova Interface Que Mudou Meu Jeito de CodarQuando o Cursor 2.0 chegou oficialmente em 29 de outubro de 2025, eu já estava ansioso para testar a tão falada Multi-Agent interface. Logo de cara, a novidade que mais me chamou atenção foi o novo editor com barra lateral dedicada para gestão de agentes e planos. Tudo ficou centralizado, limpo e fácil de visualizar. Sabe aquela sensação de caos organizado? É exatamente isso: agora, cada agente tem seu espaço, sua missão e seu histórico, sem bagunça ou sobreposição.A execução paralela de agentes foi, sem exagero, um divisor de águas. O Cursor 2.0 permite rodar até oito agentes em paralelo a partir de um único prompt. Testei isso em um projeto real e a experiência foi tipo churrasco de domingo: cada agente trazendo sua solução, cada um com seu tempero, e eu só escolhendo o melhor resultado para o meu prato principal. O melhor? Tudo isso sem precisar sair do fluxo do editor.Barra Lateral: O Centro de Comando dos AgentesA barra lateral exclusiva para agentes e planos virou meu painel de controle. Nela, consigo:Visualizar todos os agentes ativos e seus respectivos planosGerenciar execuções simultâneasComparar rapidamente as soluções propostas por cada agenteAlternar entre diferentes contextos e branches sem perder o fio da meadaEssa centralização facilitou demais o acompanhamento do progresso de cada agente. Antes, eu precisava abrir várias abas, alternar entre arquivos e torcer para não me perder. Agora, tudo está a um clique de distância, e a produtividade foi lá pra cima.Execução Paralela: Oito Agentes, Oito SoluçõesO grande salto está na execução paralela de agentes. Com o suporte a git worktrees e máquinas remotas, cada agente trabalha em uma cópia isolada do codebase. Isso significa que eles podem modificar, testar e propor soluções diferentes sem gerar conflito de arquivos. É como se cada agente tivesse seu próprio laboratório, mas todos colaborando para o mesmo objetivo.Em um projeto colaborativo recente, usei máquinas remotas para distribuir os agentes. O resultado? Funcionou sem piscar! Cada agente rodou sua análise, sugeriu mudanças e, no fim, consegui comparar todas as soluções lado a lado, escolhendo a melhor abordagem para o time. Como disse meu colega Marcelo Silva:“A interface de Multi-Agents finalmente nos permitiu comparar soluções sem sair do fluxo — produtividade real!”Segurança e Flexibilidade com Git Worktrees e Máquinas RemotasAntes do Cursor 2.0, trabalhar com múltiplos agentes era sempre um risco: conflitos de merge, sobrescrita de arquivos e aquela sensação constante de que algo poderia sair do controle. Agora, com cada agente operando em uma cópia isolada do repositório (graças ao git worktrees ou ao suporte a máquinas remotas), a segurança aumentou muito. Não existe mais aquele medo de perder trabalho ou bagunçar o projeto do colega.Além disso, a multi-agent interface impulsionou o desenvolvimento colaborativo. Equipes inteiras podem testar hipóteses em paralelo, comparar resultados e tomar decisões baseadas em dados concretos, tudo sem sair do editor. O caos virou método — e o método virou produtividade.Comparação de Soluções: Produtividade na VeiaO que mais me surpreendeu foi a facilidade de comparar as soluções dos agentes. Com a interface nova, basta selecionar os agentes na barra lateral e visualizar as diferenças entre as propostas. Não preciso mais alternar entre arquivos ou perder tempo copiando e colando código. O Cursor faz o trabalho pesado, mostrando as mudanças lado a lado e destacando o que realmente importa.Essa abordagem não só economiza tempo, mas também eleva a qualidade do código entregue. Consigo analisar rapidamente qual solução é mais eficiente, segura ou elegante, e ainda compartilhar os resultados com o time usando os recursos de compartilhamento integrados.No fim das contas, a multi-agent interface do Cursor 2.0 transformou meu jeito de codar. O caos virou organização, a colaboração ficou mais fluida e a segurança nunca foi tão alta. Se antes eu já era fã de automação, agora sou fã do caos organizado — e dos agentes trabalhando juntos, cada um no seu quadrado, mas todos pelo mesmo objetivo.Composer Turbo: O Novo Modelo Trocou Meu Café Por AgilidadeSe antes eu precisava de uma dose extra de café para encarar tarefas longas de refatoração e revisão de código, agora o Composer — novo modelo de codificação agente do Cursor 2.0 — praticamente aposentou minha xícara. Desde o primeiro contato, ficou claro: o Composer não é só mais um modelo, mas um divisor de águas para quem lida com multi-step coding tasks e projetos de código gigantescos.4x Mais Rápido: Agilidade Que Dá GostoSegundo meus próprios testes, o Composer realmente entrega o que promete: até quatro vezes mais rápido que os modelos anteriores. Isso significa menos tempo esperando respostas e mais tempo produzindo. Sabe aquele deploy que sempre atrasava porque a revisão travava em múltiplos arquivos? Agora, o tempo de deploy do meu time caiu em pelo menos 30%. O Composer acelera desde a geração de código até a análise de grandes bases, sem engasgos ou respostas truncadas.“Com o Composer, desenvolvo e reviso código grande quase em tempo real” — Fernanda OrsolaEspecialista em Multi-Step Coding Tasks e Busca SemânticaO Composer foi treinado para lidar com tarefas complexas, aquelas que exigem vários passos encadeados — como refatorações profundas, implementação de features em múltiplos módulos e até migrações de arquitetura. Ele entende o contexto do projeto e executa multi-step coding tasks de forma fluida, sem perder o fio da meada. E quando o assunto é busca semântica, ele brilha: encontra funções, padrões e referências em bases de código enormes, mesmo quando o nome da função não ajuda muito.Busca semântica: localiza rapidamente trechos de código relevantes, mesmo em projetos legados e mal documentados.Execução paralela: com suporte a múltiplos agentes, cada um pode atacar uma parte do problema, acelerando ainda mais o fluxo.Refatoração em lote: ideal para quem precisa atualizar padrões, corrigir bugs recorrentes ou migrar frameworks em várias partes do projeto.Code Review Tools: Transparência e ControleUma das maiores dores de cabeça em times grandes é a revisão de código. Antes, eu precisava alternar entre arquivos, caçando o que mudou e tentando entender o raciocínio do agente. Agora, com o Composer, o code review ficou muito mais transparente: todas as alterações aparecem em lote, com histórico detalhado e visualização agrupada. Não existe mais aquela caça-palavras entre arquivos — tudo está centralizado e fácil de acompanhar.Histórico detalhado: visualize todas as mudanças do Agent em múltiplos arquivos, sem precisar abrir cada arquivo individualmente.Comparação facilitada: veja rapidamente o que foi alterado, adicionado ou removido, com destaque para os pontos mais críticos.Feedback ágil: a revisão virou um processo quase em tempo real, permitindo ajustes e sugestões sem travar o fluxo do time.Composer Coding Model: Foco em Grandes ProjetosO Composer coding model foi claramente desenhado para quem trabalha com bases de código extensas e precisa de agilidade para manter a qualidade. Ele não só entende o contexto do projeto, mas também aprende com o histórico de alterações, sugerindo melhorias e prevenindo conflitos. Em projetos colaborativos, onde vários desenvolvedores atuam ao mesmo tempo, o Composer garante que cada agente opere em uma cópia isolada do codebase, trazendo segurança e flexibilidade sem precedentes.Com o Composer, tarefas que antes exigiam atenção manual e consumo de tempo — como revisão de múltiplos arquivos, refatoração em massa e busca por padrões — agora são resolvidas em minutos. O resultado? Menos café frio na mesa e mais entregas rápidas e seguras para o time.Segurança Ou Paranoia? Sandboxes, Voice Mode E O Novo Jeito De Trabalhar Em EquipeSe tem uma coisa que ficou clara com o Cursor 2.0, é que a linha entre segurança robusta e paranoia produtiva ficou ainda mais tênue — e, sinceramente, eu não poderia estar mais satisfeito. Desde que comecei a usar os Sandboxed Terminals em GA no macOS, minha relação com a execução de agentes e comandos de shell mudou completamente. Agora, qualquer comando que não esteja previamente autorizado vai direto para um ambiente isolado, sem acesso à internet e com permissão restrita de leitura e gravação apenas no workspace. Isso significa que, mesmo trabalhando com múltiplos agentes em paralelo, não corro mais o risco de um comando malicioso ou acidental comprometer meu código ou meus dados. É segurança reforçada sem sacrificar a velocidade ou a colaboração.A administração desses sandboxed terminals também evoluiu muito para equipes. Os administradores agora têm um painel centralizado com enterprise admin controls para definir, obrigatoriamente, o uso do sandbox para todos os membros. Isso inclui controle sobre acesso ao git, à rede e até mesmo a distribuição de hooks para sistemas operacionais específicos, tudo direto do dashboard web. O melhor é que, com o audit log functionality, cada acesso, comando executado e alteração de configuração fica registrado em detalhes. Isso eleva o padrão de auditoria e gestão a um novo patamar, trazendo tranquilidade para qualquer gestor de TI ou líder de equipe preocupado com compliance e rastreabilidade.Mas segurança não significa rigidez ou burocracia. O Voice Mode chegou para mostrar que produtividade e acessibilidade podem andar juntas. Com um simples comando de voz, consigo acionar agentes, navegar entre tarefas e até personalizar palavras-chave que fazem sentido para o meu fluxo de trabalho. A integração de fala para texto é instantânea e surpreendentemente precisa. Como disse o Gustavo Perez, colega de equipe,“O modo de voz trouxe acessibilidade real ao desenvolvimento. É quase mágica!”E eu concordo: nunca foi tão fácil interagir com o editor, principalmente quando estou com as mãos ocupadas ou preciso alternar rapidamente entre contextos.Outro ponto que revolucionou a dinâmica de times foi a team commands sharing. Antes, cada desenvolvedor precisava manter scripts e comandos salvos localmente, o que gerava confusão, versões desatualizadas e perda de tempo. Agora, todos os comandos e regras do time são definidos e controlados pelo dashboard centralizado do Cursor. Basta um clique para compartilhar, atualizar ou revogar comandos para toda a equipe, sem depender de arquivos dispersos ou configurações manuais. Isso elimina o risco de scripts perdidos e garante que todos estejam sempre alinhados com as melhores práticas e políticas da empresa.A confiabilidade dos cloud agents também merece destaque. Com 99,9% de uptime, startup instantâneo e integração direta no editor, a experiência ficou praticamente transparente. Posso enviar agentes para a nuvem sem sair do fluxo de trabalho, sabendo que eles vão rodar com performance e segurança máximas. E, caso precise auditar qualquer ação, o audit log detalha tudo: desde acessos até edições de regras e gerenciamento de membros.No fim das contas, o Cursor 2.0 não só elevou o padrão de segurança com sandboxes e logs detalhados, mas também transformou a colaboração em equipe. O Voice Mode trouxe uma camada de acessibilidade inédita, enquanto o compartilhamento e administração centralizada de comandos tornaram o trabalho coletivo mais fluido e confiável. Não é exagero dizer que, agora, trabalhar em equipe é mais seguro, rápido e até divertido. Se antes eu via segurança como um mal necessário, hoje enxergo como aliada da produtividade — e, com o Cursor 2.0, essa parceria nunca foi tão natural.TL;DR: Cursor 2.0 não é só mais uma atualização: é uma virada de chave em colaboração, segurança e velocidade, pensada tanto para devs solitários quanto para equipes que jogam pesado. Se Multi-Agent e comandos de voz te parecem coisa do futuro… agora é só rotina.

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Oct 30, 2025

Por Dentro da Revolução Windsurf SWE-1.5: Quando Velocidade e Inteligência se Encontram no Desenvolvimento de Software

Você já teve a sensação de que está sempre correndo contra o tempo em um projeto? Esses dias, ao experimentar o SWE-1.5 pela primeira vez, vivi um déjà-vu: era como ter aquele colega incrivelmente rápido e brilhante (que sempre chega com o café na mão) ao meu lado, só que em versão digital. Fiquei surpreso com o que vi — não só pela velocidade, mas pelas sacadas de contexto. Resolvi contar como foi esse encontro inesperado com o futuro da engenharia de software. SWE-1.5 na Prática: O Que Mudou no Meu Dia a Dia? Quando comecei a usar o SWE-1.5 software engineering model na última versão do Windsurf, confesso que esperava apenas mais uma evolução incremental. Mas o que aconteceu foi uma verdadeira revolução no meu fluxo de trabalho. O modelo SWE-1.5 não só trouxe velocidade, mas também uma inteligência contextual que mudou completamente minha rotina como desenvolvedor. De Horas para Minutos: Aceleração Real no Processo de Engenharia de Software Antes do SWE-1.5, rodar tarefas complexas — como testes integrados, revisões de código em múltiplos módulos ou ajustes em pipelines — era sinônimo de espera. Dependendo da complexidade, eu perdia horas só aguardando respostas ou processamentos. Com o SWE-1.5 unified system model, essas mesmas tarefas passaram a ser executadas em minutos, às vezes até segundos. Segundo benchmarks, o tempo de execução é até 6x menor que o Haiku 4.5 e 13x menor que o Sonnet 4.5. Na prática, isso significa mais tempo para pensar em arquitetura e menos tempo perdido com tarefas repetitivas. Unificação Total: Modelo, Inferência e Agente em Harmonia O que mais me impressionou foi a integração entre modelo, inferência e agente. Antes, cada etapa do processo de engenharia de software parecia isolada: um modelo para sugerir código, outro para testes, scripts separados para automação. Agora, tudo conversa em um só fluxo. Posso pedir para o SWE-1.5 automatizar testes, revisar código e até sugerir melhorias — tudo sem perder o contexto do projeto. O Windsurf SWE-1 models (incluindo o SWE-1-lite e mini) já eram bons, mas o SWE-1.5 elevou o padrão. Testes automatizados com awareness do histórico do projeto, evitando sugestões repetidas ou fora de contexto. Revisão de código que entende dependências e sugere refatorações inteligentes. Feedback loops rápidos: o modelo aprende com cada interação, tornando as próximas sugestões ainda mais precisas. Awareness Multi-Superfície: Muito Além do Código O SWE-1.5 software engineering model trouxe algo que nunca vi em outros modelos: awareness multi-superfície. Ele entende não só o código-fonte, mas também interações em terminais, navegação de diretórios, comandos shell e até sugestões de arquitetura. É como se o modelo realmente enxergasse o projeto como um todo, não apenas como um monte de arquivos soltos. Manipulação de diretórios: Posso pedir para navegar, criar, mover ou deletar pastas e arquivos, tudo com comandos naturais. Execução de comandos de terminal: O modelo sugere e executa comandos shell, sempre atento ao contexto do ambiente. Sugestões de arquitetura: Recebo insights sobre padrões de design, organização de módulos e até alertas sobre possíveis gargalos. "A verdadeira inovação não é só fazer mais rápido, mas sim entender o que importa em cada contexto." - Marina Souza, Eng. de Software Automação e Contextualização: O Código Agora “Conversa” Comigo Nunca senti o código tão “dialogando” comigo. O SWE-1.5 unified system model reconfigurou meu fluxo ao automatizar tarefas complexas e trazer uma contextualização avançada ao processo. Não é só sobre velocidade — é sobre entender o que está acontecendo em cada etapa. Por exemplo, ao revisar um pull request, o modelo não só aponta problemas, mas sugere soluções baseadas no histórico do projeto, nos padrões já adotados e até nas decisões anteriores da equipe. Exemplo Prático # Solicitação ao SWE-1.5: "Revise este módulo, automatize os testes e sugira melhorias na arquitetura." # Resposta do modelo: - Testes automatizados criados. - Sugestão de refatoração para desacoplar dependências. - Alerta sobre possível duplicidade em outro diretório. Esse tipo de resposta integrada era impensável antes. O SWE-1.5 advantages developers são claros: menos tempo em tarefas mecânicas, mais foco em decisões estratégicas e um processo de engenharia de software realmente inteligente. SWE-1.5 já está disponível na última versão do Windsurf, pronto para transformar o seu dia a dia como transformou o meu. Benchmarks na Ponta do Lápis: SWE-1.5 em Números Contra os Concorrentes Quando falamos de SWE-1 performance comparison, não estamos nos referindo apenas a gráficos bonitos ou relatórios de laboratório. Estamos falando de uma revolução que senti na prática, no dia a dia do desenvolvimento. O SWE-1.5 chegou para mudar a régua dos benchmarks, principalmente quando o assunto é SWE-Bench Pro performance metrics e a avaliação real de modelos em engenharia de software. SWE-1.5 vs. GPT-5-high: O Rei dos Benchmarks O SWE-Bench Pro é hoje o principal teste de fogo para quem quer saber se um modelo realmente entende de engenharia de software. E foi justamente nesse cenário que o SWE-1.5 brilhou: superou o GPT-5-high, que até então era referência em inteligência e precisão. Isso significa que, em desafios reais, como resolução de issues complexas, o SWE-1.5 entrega mais soluções corretas e em menos tempo. "Benchmarks importam, mas perceber a diferença na prática é quando a ficha realmente cai." - Rafael Pereira, CTO Velocidade: O Novo Padrão de Eficiência Se você já perdeu minutos preciosos esperando respostas de modelos como Haiku 4.5 ou Sonnet 4.5, prepare-se para uma nova experiência. Nos SWE-1 speed benchmarks, o SWE-1.5 mostrou ser até 6x mais rápido que o Haiku 4.5 e impressionantes 13x mais rápido que o Sonnet 4.5. Isso não é só número: é a diferença entre entregar uma sprint no prazo ou ficar para trás. SWE-1.5: 6x mais rápido que Haiku 4.5 SWE-1.5: 13x mais rápido que Sonnet 4.5 Desempenho superior ao GPT-5-high no SWE-Bench Pro Na minha rotina, notei respostas quase instantâneas para problemas contextuais, algo que antes parecia impossível. O modelo não só entende o contexto, mas também entrega soluções assertivas, sem travar ou perder o fio da meada. Efetividade em Números: SWE-Bench Performance Evaluation Os benchmarks SWE-Bench (Pro, Verified, Multimodal) avaliam o percentual de problemas resolvidos corretamente pelos modelos. O SWE-1.5 não só liderou nos números, mas fez isso mantendo a qualidade das respostas. Isso é fundamental para quem trabalha com código crítico, onde cada detalhe importa. Modelo Velocidade (x) Efetividade (%) SWE-1.5 1.0 (referência) Top 1 no SWE-Bench Pro Haiku 4.5 0.17 Inferior Sonnet 4.5 0.08 Inferior GPT-5-high Comparável Superado pelo SWE-1.5 Escalabilidade e Custo-Benefício: O Fator Decisivo Outro ponto que me chamou atenção foi o custo-benefício. Com a escalabilidade do SWE-1.5, tarefas em larga escala finalmente ficaram viáveis para equipes pequenas. O modelo foi pensado para otimizar não só o processamento, mas também o uso de recursos, entregando economia sem abrir mão da performance. Na prática, isso significa menos tempo esperando, menos custos com infraestrutura e mais entregas de valor para o cliente. Para quem vive a pressão de prazos e orçamentos apertados, essa diferença é um divisor de águas. Resumo dos Diferenciais do SWE-1.5 Desempenho superior no SWE-Bench Pro, superando GPT-5-high Velocidade imbatível: até 13x mais rápido que concorrentes Escalabilidade real: viabiliza grandes projetos com equipes enxutas Eficiência e economia sem perder qualidade O SWE-1.5 não é só mais um modelo — é uma nova referência em SWE-bench performance evaluation. E, como desenvolvedor, posso afirmar: a diferença está nos detalhes, e o SWE-1.5 entrega onde realmente importa.Horizonte 2025: Como IA e Modelos SWE-1.5 Vão Mudar Tudo Quando olho para o horizonte de 2025, não consigo evitar o entusiasmo: estamos diante de uma revolução silenciosa, mas profunda, no desenvolvimento de software. A chegada do SWE-1.5 e de modelos como o DeepSWE coding agent está mudando completamente a forma como times de engenharia trabalham, colaboram e entregam valor. O que antes parecia ficção científica — ter uma IA como colega de equipe — agora é realidade, e quem entender isso primeiro vai sair na frente. O SWE-1.5 representa um salto em relação aos paradigmas clássicos de engenharia de software. Se o SE 1.0 era sobre humanos escrevendo código, e o SE 1.5 trouxe predição token-level para acelerar tarefas, agora estamos entrando no universo do SE 3.0: IA autônoma, capaz de atuar como verdadeiro teammate. O SWE-1.5 não só supera modelos como GPT-5-high em benchmarks como o SWE-Bench Pro, mas também entrega velocidade impressionante — até 6x mais rápido que Haiku 4.5 e 13x mais rápido que Sonnet 4.5. Isso elimina o velho dilema entre performance e inteligência: agora, temos ambos. A integração desses AI software engineering models 2025 vai além de simples assistentes de código. Eles já estão realizando diagnósticos, sugerindo melhorias e até executando code reviews automáticos em tempo real. Imagine um cenário onde, enquanto você escreve, a IA aponta não só erros óbvios, mas também edge cases e bugs sutis que poderiam passar despercebidos por cansaço ou pressa. Modelos como o DeepSWE, com seu aprendizado por reforço, já mostram comportamentos inovadores em tarefas complexas, antecipando problemas e propondo soluções que desafiam o convencional. O impacto disso na rotina de desenvolvimento é gigantesco. Equipes enxutas, focadas e abertas à colaboração com IA conseguem acelerar entregas, elevar a qualidade dos produtos e, principalmente, liberar tempo para criatividade e inovação. Adoção massiva dessas tecnologias é só questão de tempo — o SWE-1.5 já está disponível desde 2024 e, pelo que vejo, será padrão até o fim de 2025. Como disse Gabriela Lima, Tech Lead que admiro: "Quem não se adaptar ao novo papel da IA no desenvolvimento ficará para trás — é simples assim." Minha hipótese é clara: quem embarcar agora nesses paradigmas de software engineering AI terá uma vantagem imbatível no mercado. Não se trata mais de escolher entre velocidade e inteligência, mas de abraçar um novo modelo de trabalho, onde humanos e IA atuam lado a lado, cada um potencializando o melhor do outro. O DeepSWE coding agent, por exemplo, já é open-source e pode ser treinado para se adaptar ao contexto de cada empresa, aprendendo com desafios reais e evoluindo junto com o time. O futuro que imagino — e que já começa a se materializar — é de equipes híbridas, onde a IA não é só uma ferramenta, mas um verdadeiro AI teammate software engineering. Ela participa de discussões técnicas, sugere refatorações, identifica riscos e até contribui para decisões arquiteturais. Isso não só acelera o ciclo de desenvolvimento, mas também reduz drasticamente o retrabalho e os custos com manutenção. A grande virada está em perceber que a IA não veio para substituir, mas para ampliar nosso alcance. Times que abraçam essa integração avançada vão entregar produtos melhores, mais rápido e com menos erros. E, honestamente, a sensação de ter uma IA como colega — pronta para sugerir, revisar, aprender e crescer junto — é algo que transforma completamente a experiência de desenvolver software. Em resumo, o horizonte de 2025 é promissor para quem não tem medo de inovar. A revolução dos AI software engineering models 2025 já começou, e a transição para times híbridos com IA é inevitável. Quem se adaptar agora, vai liderar o mercado. Quem resistir, ficará para trás. Eu já fiz minha escolha — e você? TL;DR: O SWE-1.5 é a fusão de rapidez e inteligência em IA para engenharia de software: supera concorrentes nos benchmarks, destrava inovações no fluxo de trabalho e inaugura uma nova era para desenvolvedores que querem mais eficiência sem abrir mão da qualidade.

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Oct 29, 2025

DORA 2025: Minhas Surpresas, Dilemas e Insight sobre o Estado da IA no Desenvolvimento de Software

Nunca vou esquecer quando tentei um experimento despretensioso, usando uma ferramenta de IA para refatorar um pedaço caótico de código antigo. Era um sábado gelado, café do lado, e, confesso, fiquei chocado: a IA acertou quase tudo, mas tropeçou feio em detalhes importantes. Por que isso acontece tanto? O que a comunidade tech está realmente sentindo? Com o lançamento do DORA Report 2025, achei a oportunidade perfeita para mergulhar nessa discussão e compartilhar o que mais me chamou atenção – com um olhar bem honesto, direto do campo de batalha da engenharia. IA no Desenvolvimento: Nem Mágica, Nem Vilã Se tem um ponto que ficou claro no 2025 DORA Report: State of AI-Assisted Software Development, é que a IA não é uma solução mágica para todos os problemas de desenvolvimento de software — mas também está longe de ser uma vilã. O relatório, liderado por Nathen Harvey e Derek DeBellis, trouxe dados inéditos de quase 5.000 profissionais de tecnologia do mundo todo e revelou uma verdade simples: a IA potencializa o que já existe nas equipes. Ou seja, ela funciona como um amplificador, tanto das forças quanto das fraquezas dos times. A IA é um amplificador das capacidades organizacionais, não um remédio mágico. – Nathen Harvey Isso ficou evidente nos resultados: times sólidos, com processos bem definidos e cultura colaborativa, conseguem extrair ganhos reais de produtividade e eficiência com a adoção de IA. Já equipes que enfrentam desafios estruturais, como comunicação falha, processos engessados ou plataformas internas frágeis, acabam vendo esses problemas se intensificarem com a chegada da IA. IA como Amplificador: O Que o DORA 2025 Mostra O DORA Report 2025 traz um dado impressionante: 90% dos profissionais de desenvolvimento de software já utilizam IA no dia a dia. Isso representa um salto de 14% em relação ao ano anterior, mostrando que a AI adoption virou praticamente padrão no setor. E não é só adoção: mais de 80% dos respondentes afirmam que a IA trouxe ganhos de produtividade — um número que reforça o impacto positivo das ferramentas de AI-assisted software development quando bem aplicadas. Mas o relatório também alerta: a IA não resolve problemas de base. Ela acelera o que já está funcionando e expõe ainda mais o que está desalinhado. Por isso, equipes com arquitetura desacoplada, ciclos rápidos de feedback e testes automatizados eficientes conseguem multiplicar seus resultados. Já times presos em sistemas acoplados, processos lentos e pouca clareza de fluxo de trabalho acabam sentindo mais os efeitos negativos da IA, como instabilidade nas entregas e aumento do retrabalho. Dados que Falam Alto 90% dos desenvolvedores já usam IA no trabalho diário. Mais de 80% relatam aumento de produtividade graças à IA. 30% ainda têm pouca ou nenhuma confiança no código gerado por IA, mostrando que o ceticismo persiste, mesmo que em queda. Esses números mostram que a IA já faz parte da rotina dos software development teams, mas também que ainda há desafios de confiança, qualidade e adaptação cultural. O relatório ressalta que o maior retorno da IA não está apenas nas ferramentas, mas em como elas se encaixam em plataformas internas robustas, fluxos de trabalho claros e alinhamento entre as pessoas. O Papel das Plataformas Internas e do Foco no Usuário Outro destaque do DORA 2025 é a importância das plataformas internas. 90% das organizações já adotaram pelo menos uma plataforma interna, e a qualidade dessas plataformas está diretamente ligada à capacidade de liberar o valor da IA. Ou seja, investir em infraestrutura, automação de testes e integração contínua é fundamental para transformar a IA em vantagem competitiva real. Além disso, o relatório reforça que a IA entrega melhores resultados quando direcionada a problemas claros e com foco no usuário final. Equipes que mantêm o usuário no centro das decisões conseguem usar a IA para melhorar produtos, acelerar entregas e aumentar a satisfação dos clientes. Insights Práticos para Líderes de Tecnologia Trate a AI adoption como uma transformação organizacional, não só tecnológica. Invista em plataformas internas e redes de segurança (testes, automação, feedback rápido). Socialize políticas de IA e conecte as ferramentas ao contexto real da equipe. Mantenha sempre o foco no usuário final para potencializar os ganhos de AI productivity. O 2025 DORA Report deixa claro: a IA é poderosa, mas só faz milagres onde já existe base sólida. Para quem busca transformar a adoção de IA em vantagem competitiva, o caminho passa por fortalecer pessoas, processos e cultura — e não apenas adicionar mais uma ferramenta ao stack.Plataformas e Cultura: O Verdadeiro Motor da IA Se tem uma lição que ficou cristalina para mim ao mergulhar no DORA Report 2025, é esta: não adianta investir em IA se arquitetura, plataforma e cultura da equipe são frágeis. A inteligência artificial, por si só, não é uma solução mágica. Ela potencializa o que já existe — e isso ficou ainda mais evidente nos dados deste ano. Equipes sólidas, com processos bem definidos e plataformas internas robustas, conseguem extrair ganhos reais de produtividade e qualidade com IA. Já times com dificuldades estruturais acabam vendo suas fraquezas serem ampliadas, e não resolvidas, pela tecnologia. Engenharia de Plataforma: O Alicerce da IA-Assisted Software Development O relatório deste ano trouxe um dado que me chamou muita atenção: 90% das organizações já adotaram pelo menos uma plataforma interna. Isso não é coincidência. A platform engineering importance nunca esteve tão em alta. Times que investem em plataformas internas de alta qualidade criam um ambiente propício para a integração de IA e, consequentemente, para o aumento de produtividade e valor entregue. Essas plataformas funcionam como trampolins: facilitam automação, integração de ferramentas, padronização de fluxos e, principalmente, aceleram o ciclo de feedback. O resultado? Equipes conseguem experimentar, errar rápido, aprender e ajustar — tudo isso potencializado pela IA. Como destacou Derek DeBellis, pesquisador do DORA: O real valor da IA está nas práticas técnicas e no ambiente cultural ao redor das ferramentas. Cultura Organizacional: O Diferencial Invisível Outro ponto que o relatório reforça é que cultura organizacional e feedback rápido são essenciais para colher benefícios concretos da IA. Não adianta ter a melhor ferramenta se o time não tem autonomia, clareza de propósito ou um ambiente seguro para experimentar. A cultura de feedback ágil diferencia equipes que prosperam com IA das que estagnam. Equipes com arquitetura desacoplada e ciclos rápidos de feedback colhem ganhos expressivos com IA. Sistemas acoplados e processos lentos limitam ou até anulam os benefícios da IA. O relatório identificou sete arquétipos de equipes, mostrando que times em ambientes de “sobrevivência” (com processos frágeis e alto burnout) não conseguem aproveitar a IA. Já os chamados “Harmonious high achievers”, com alta colaboração, autonomia e alinhamento, são os que mais avançam. Desafios na Integração da IA: Muito Além da Ferramenta Um dos AI integration challenges mais citados pelos respondentes foi a falta de confiança no código gerado por IA — 30% ainda relatam pouca ou nenhuma confiança, mesmo com a produtividade aumentando. Isso mostra que a estabilidade nas entregas de software pode ser comprometida se não houver práticas técnicas maduras, como testes automatizados, controle de versões e revisão colaborativa. O DORA Report deixa claro: adotar IA é um problema sistêmico, não apenas técnico. É preciso olhar para o todo — arquitetura, plataforma, cultura, práticas de engenharia e, claro, o usuário final. Só assim é possível transformar o potencial da IA em resultados concretos e sustentáveis. O Modelo de Capacidades de IA: Um Novo Norte Este ano, o relatório apresentou o DORA AI Capabilities Model, um framework com sete capacidades essenciais para maximizar o impacto da IA nas organizações. Entre elas, destaco: Plataforma interna de alta qualidade Automação de testes e deploy Feedback rápido e contínuo Governança clara sobre uso da IA Foco no usuário final Ambiente seguro para experimentação Monitoramento e métricas inteligentes Essas capacidades não são apenas técnicas, mas culturais. O relatório recomenda que líderes tratem a adoção de IA como uma transformação organizacional, conectando a IA ao contexto interno, fortalecendo redes de segurança e investindo na plataforma interna. Em resumo, engenharia de plataforma e cultura organizacional são o verdadeiro motor da IA no desenvolvimento de software. Investir nesses pilares é o que separa equipes que apenas usam IA daquelas que realmente colhem seus frutos.Entre o Hype e os Dilemas: Confiar ou Não na IA? Quando falamos sobre AI trust issues no desenvolvimento de software, a discussão vai muito além do entusiasmo inicial. O DORA Report 2025 trouxe dados que me fizeram repensar o papel da IA: mesmo com a adoção quase universal (90% dos profissionais já usam IA no dia a dia), cerca de 30% ainda relatam pouca ou nenhuma confiança no código gerado por IA. Esse número caiu em relação ao ano passado, mas mostra que o ceticismo persiste. A confiança está crescendo, sim, mas muitos desenvolvedores ainda veem a IA como uma aliada — não como substituta do trabalho humano. O relatório deixa claro: a IA não é uma solução mágica. Ela potencializa o que já existe na equipe. Se o time tem processos sólidos, cultura colaborativa e clareza de propósito, a IA acelera entregas, aumenta a produtividade e melhora a performance do produto. Mas, se há problemas estruturais, a IA pode amplificar as fraquezas, tornando gargalos mais visíveis e, em alguns casos, elevando o burnout e o atrito entre os membros da equipe. O DORA mapeou sete perfis de equipes de desenvolvimento de software — um dos grandes achados deste ano. Os chamados “harmonious high achievers” são exemplos de times que extraem o máximo valor da IA: têm métricas positivas de bem-estar, entregam software com qualidade e mantêm o usuário no centro das decisões. Já os grupos classificados como “foundational challenges” vivem em modo de sobrevivência, presos em ciclos de baixa performance, alto estresse e pouca evolução. Esses perfis mostram que a saúde da equipe é determinante para o real impacto da IA — e que investir em práticas sólidas, alinhamento e cultura é tão importante quanto adotar novas ferramentas. Outro ponto que me chamou atenção foi a relação entre IA e estabilidade das entregas. O relatório indica que, apesar do AI productivity gains serem evidentes (mais de 80% percebem aumento de produtividade), a estabilidade ainda é um desafio. Equipes com arquitetura desacoplada, testes automatizados e ciclos rápidos de feedback conseguem colher benefícios reais. Já times com processos engessados e sistemas acoplados sentem pouco impacto positivo — ou até veem a situação piorar. O segredo, segundo o DORA, está em adotar uma user-centric AI approach. A IA entrega mais valor quando é direcionada para resolver problemas claros, sempre com foco no usuário final. Como destacou Derek DeBellis, pesquisador do estudo: Equipes só extraem valor da IA quando somam práticas técnicas sólidas à clareza de propósito e foco no usuário final. Isso reforça a importância de não cair no hype e, ao mesmo tempo, não ignorar o potencial transformador da IA. O relatório apresenta o DORA AI Capabilities Model, que identifica sete capacidades essenciais para maximizar o impacto positivo da IA. Entre elas, estão o fortalecimento das plataformas internas, o investimento em redes de segurança (como testes automatizados e revisão de código) e a clareza nas políticas de uso da IA. Para mim, o grande insight do DORA 2025 é que a confiança na IA não nasce do uso cego ou da simples adoção de ferramentas. Ela é construída no dia a dia, com práticas técnicas robustas, cultura de aprendizado contínuo e, principalmente, colocando o usuário no centro das decisões. O desafio é real: ainda há trust issues com IA, e a diferença entre times que prosperam e os que travam está no cuidado com processos, pessoas e propósito. Se você quer transformar a IA em vantagem competitiva, o caminho não é buscar atalhos, mas investir em equipes, plataformas e, acima de tudo, em uma abordagem centrada no usuário. O hype pode ser passageiro, mas os dilemas — e as oportunidades — são reais e exigem escolhas conscientes. O futuro da IA no desenvolvimento de software será construído por quem souber equilibrar inovação, confiança e responsabilidade. TL;DR: O DORA 2025 deixou claro: IA é catalisador — amplifica forças (e falhas), exigindo que equipes invistam não só em ferramentas, mas principalmente em processos, plataformas e cultura.

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Sep 28, 2025

Por Que O Último Programador Esqueceu o Teclado: Caminhos Surpreendentes do Futuro da Programação

Lembro claramente o dia em que um amigo, desses programadores raiz, olhou para um assistente de IA no escritório e, meio sarcástico, perguntou: 'Será que amanhã esse robozinho pega minha vaga?' A piada passou, mas a inquietação ficou: o que acontece com o programador quando o código começa a se escrever sozinho? Antes que alguém grite 'fim do mundo!', resolvi investigar de perto como a profissão está mudando — e trago aqui minhas impressões, histórias e algumas surpresas.Adeus às linhas: Inteligência artificial na programação vai roubar meu emprego?Eu confesso: quando vi pela primeira vez o GitHub Copilot e o Amazon CodeWhisperer escrevendo funções inteiras enquanto eu ainda pensava no algoritmo, meu café esfriou na mesa. A inteligência artificial na programação não é mais ficção científica — ela já faz parte do meu dia a dia e de milhares de desenvolvedores. O que antes era uma maratona de digitação virou uma corrida de estratégia, revisão e criatividade.Essas ferramentas de IA mudaram completamente o workflow tradicional. Hoje, tarefas repetitivas e até blocos inteiros de código são gerados em segundos. O Copilot sugere trechos, corrige bugs e até explica funções. O CodeWhisperer entende o contexto do projeto e propõe soluções. O resultado? Ganho de tempo, menos erros e mais espaço para pensar no produto como um todo.Automação de codificação: números que não dá pra ignorarNão sou só eu que percebi essa revolução. Segundo a Gartner, até 2026, 80% dos novos aplicativos corporativos serão desenvolvidos com plataformas low-code ou assistentes de IA. Isso significa que o desenvolvimento de aplicativos com IA vai dominar o mercado em pouquíssimo tempo. E não para por aí: a McKinsey calcula que até 60% da codificação feita hoje já poderia ser automatizada. Ou seja, a automação de codificação não é mais tendência, é realidade consolidada.Esses dados mostram que empresas estão cada vez menos interessadas em contratar pessoas só para digitar código. O valor está migrando para quem entende o negócio, integra sistemas, garante a segurança e traduz problemas complexos em soluções digitais.O futuro da programação 2025: menos teclado, mais estratégiaSe você está se perguntando se a IA vai roubar seu emprego, a resposta é: talvez o emprego de quem só executa tarefas repetitivas, sim. Mas para quem quer crescer, o cenário é outro. Como disse Éric Machado:“Não é o fim da tecnologia, e sim o início de uma era em que o humano deixa de ser executor e passa a ser estrategista.”O futuro da programação 2025 não será sobre quem digita mais rápido, mas sobre quem faz as melhores perguntas, define objetivos claros e lidera times em ambientes digitais complexos. O programador tradicional está dando lugar ao estrategista digital, ao arquiteto de soluções, ao engenheiro de IA. As empresas buscam profissionais capazes de usar a tecnologia como ferramenta de transformação — não apenas de execução.Ferramentas de IA aceleram tarefas técnicas e liberam tempo para inovação.80% dos novos apps serão criados com IA e low-code até 2026 (Gartner).60% da codificação já pode ser automatizada (McKinsey).O diferencial será pensar estrategicamente, não digitar comandos.Se antes o status era saber programar, agora é saber direcionar a tecnologia para resultados reais.Do teclado ao tabuleiro: Como o programador vira estrategista — e por que isso é libertador (ou assustador)Se alguém me dissesse há dez anos que a transformação do papel do programador me levaria a trocar o teclado pelo tabuleiro, eu teria rido. Mas hoje, olhando para as tendências de carreira em tecnologia para 2025, vejo que o jogo virou — literalmente. O programador clássico, focado só em digitar código, está dando lugar ao profissional híbrido, que transita entre tecnologia e negócios, e isso é ao mesmo tempo libertador e assustador.Segundo a Forrester, cargos baseados exclusivamente em codificação manual devem praticamente desaparecer até 2030. O Fórum Econômico Mundial reforça: 44% das habilidades atuais serão transformadas até 2027. Ou seja, não basta mais saber programar — é preciso pensar estrategicamente, conectar áreas, negociar e liderar.Meu perrengue: de dev a líder de soluções digitaisEu vivi esse choque na pele. Quando fui promovido de desenvolvedor para líder de soluções digitais, achei que bastava entender de algoritmo e arquitetura. Ledo engano. De repente, meu desafio era traduzir problemas de negócio para o time, negociar prioridades com áreas que falavam outra língua e tomar decisões que iam muito além do código. Foi aí que percebi: o valor não está mais em digitar comandos, mas em dar direção.“A vantagem competitiva não estará em escrever código, mas em saber formular boas perguntas, definir objetivos claros, avaliar riscos e liderar times em ambientes digitais cada vez mais complexos.” – Éric MachadoAs novas funções: arquitetos digitais, engenheiros de IA e estrategistas multi-cloudO mercado já mostra que profissionais híbridos em tecnologia são os mais disputados. Funções como arquiteto digital, engenheiro de IA e estrategista multi-cloud estão em alta — e com salários bem mais atrativos. O que essas posições têm em comum? Elas exigem visão sistêmica, capacidade de integrar soluções, garantir governança e segurança, e principalmente, traduzir demandas de negócio em estratégias digitais.Arquiteto digital: Conecta sistemas, desenha soluções e garante que tudo converse de forma segura e eficiente.Engenharia de IA e MLOps: Não é só treinar modelos, mas garantir que a inteligência artificial funcione de ponta a ponta, com governança e ética.Estrategista multi-cloud: Orquestra diferentes ambientes na nuvem, otimizando custos, segurança e performance.O mais interessante é que, nesse novo cenário, habilidades humanas e estratégicas passam a valer mais do que competências puramente técnicas. Saber negociar, comunicar, liderar e tomar decisões em ambientes complexos é o que diferencia o profissional do futuro.Confesso: sair do conforto do teclado para o tabuleiro da estratégia me tirou o sono no começo. Mas também abriu portas para um universo muito mais amplo, onde o impacto do meu trabalho vai além da execução — ele passa a ser transformação.Low-code, no-code: Por que a sua avó pode criar apps — e o que isso muda para quem vive (ou vivia) de escrever código?Se alguém tivesse me dito há dez anos que minha mãe — que sempre pediu ajuda para desbloquear o celular — um dia tentaria montar um app de receitas, eu teria rido. Mas foi exatamente isso que aconteceu. E não é só ela: plataformas low-code e no-code estão transformando o desenvolvimento de aplicativos em algo tão acessível que até quem nunca escreveu uma linha de código pode criar soluções reais para problemas do dia a dia.Esse movimento é mais do que uma tendência: é uma revolução silenciosa. Segundo o Gartner, até 2026, 80% dos novos aplicativos corporativos serão feitos via low-code/no-code e IA. Ou seja, a maior parte das aplicações que usamos nos negócios não será mais criada apenas por programadores tradicionais, mas por profissionais de todas as áreas — do marketing à logística, passando pelo RH e até pelo financeiro.Democratizando o desenvolvimento: de especialistas a qualquer pessoaO que antes era território exclusivo dos devs agora está aberto para todos. Plataformas low-code e no-code como Power Apps, Bubble e OutSystems permitem que qualquer pessoa arraste e solte componentes, conecte bancos de dados e publique apps em questão de horas. O ciclo de entrega, que antes levava semanas, agora pode ser reduzido para minutos.Redução drástica do tempo de prototipagem: ideias saem do papel quase instantaneamente.Profissionais de negócios criam soluções: sem depender do time de TI para cada ajuste.Expansão do acesso: mais inovação, menos gargalo.Já vi empresas apostando nessas plataformas até para tarefas críticas, como automação de processos logísticos e análise de dados de marketing. O resultado? Mais agilidade e autonomia para as áreas de negócio, menos sobrecarga para o time de TI.O novo papel do TI: de executor a curador e integradorCom a ascensão do desenvolvimento de aplicativos com IA e automação, o papel do profissional de TI mudou radicalmente. Não faz mais sentido contratar alguém só para digitar código que uma máquina pode gerar de forma mais barata e rápida. O TI passa a ser o curador dessas soluções, garantindo integração, segurança e governança — e não mais apenas o executor.“O padrão é recorrente: tarefas operacionais são absorvidas pela automação, e a demanda migra para funções de maior valor cognitivo.” – Éric MachadoIsso não significa o fim da tecnologia, mas sim uma mudança de foco. O diferencial agora está em saber fazer as perguntas certas, definir objetivos claros e liderar projetos digitais complexos. O programador clássico dá lugar ao estrategista digital, ao arquiteto de soluções e ao integrador de plataformas.Em resumo, plataformas low-code e no-code estão expandindo a capacidade de inovação nas empresas, tornando-as menos dependentes da TI tradicional. E, sim, até a sua avó pode criar apps — o que muda tudo para quem viveu (ou vive) de escrever código.O pesadelo dos sistemas legados — e por que hardware velho ainda mantém programadores acordados à noiteQuem nunca ouviu aquela história de um banco gigante que ainda roda parte do seu sistema em COBOL, ou de um órgão público que depende de um mainframe dos anos 80 para processar folha de pagamento? Pois é, mesmo com toda a transformação do papel do programador e a ascensão da automação de codificação e empregos, os sistemas legados continuam sendo o calcanhar de Aquiles do mundo da programação. E, acredite, eles ainda tiram o sono de muita gente.Eu mesmo já fui chamado para “ressuscitar” código legado. Sabe aquela sensação de entrar numa tumba antiga, cheia de armadilhas, sem mapa e com um manual em japonês? É quase isso. Só que, ao contrário do Indiana Jones, não tem glamour, só muita linha de código misteriosa, documentação perdida e aquela tensão de saber que qualquer alteração pode derrubar um sistema crítico.Apesar de toda a onda de plataformas low-code/no-code e inteligência artificial, a verdade é que empresas — principalmente bancos, seguradoras e órgãos governamentais — ainda dependem desses sistemas antigos. Alguém precisa manter o COBOL, o Assembly e outras “línguas mortas” funcionando. E, por incrível que pareça, ainda existe demanda para quem topa esse desafio exótico.Mas vamos ser sinceros: esse nicho está encolhendo. Segundo a Gartner, até 2026, 80% dos novos aplicativos corporativos serão desenvolvidos com plataformas de baixo código ou assistentes de IA. A manutenção de sistemas antigos ainda é relevante, mas tende a diminuir à medida que a automação avança e as empresas finalmente encaram a migração para tecnologias mais modernas.Sistemas legados programação ainda é crítico em setores como bancos e governo;Manutenção envolve riscos e criatividade para adaptar código antigo a novas exigências;Mercado de legados diminui, mas ainda existe demanda para quem gosta de desafios;Comparação inevitável com profissões extintas pela tecnologia: operadores de telefonia, datilógrafos;“Assim como operadores de telefonia e datilógrafos tiveram papel vital em seus tempos e depois foram substituídos pela evolução das ferramentas, o programador de teclado tende a se tornar figura histórica.” – Éric MachadoTrabalhar com sistemas legados é, ao mesmo tempo, um privilégio e um teste de paciência. É preciso criatividade para adaptar códigos escritos há décadas às demandas de hoje, coragem para mexer em algo que ninguém mais entende, e humildade para saber que, em breve, essa função pode se tornar tão rara quanto encontrar alguém que conserte máquinas de escrever.No fim das contas, manter hardware velho funcionando é quase um ato de resistência — ou de sobrevivência. Mas, como já vimos em outras profissões, a evolução das ferramentas é implacável. O programador de sistemas legados ainda é necessário, mas o futuro aponta para um novo perfil: menos executor, mais estrategista.A onda nunca para: Aprendizado contínuo, IA, nuvem e as futuras profissões que nem sonhamos aindaSe tem uma coisa que aprendi nesses anos acompanhando o universo da tecnologia é que a única constante é a mudança. O Fórum Econômico Mundial já cravou: 44% das competências profissionais vão se transformar até 2027. Ou seja, não dá pra se acomodar. O que era diferencial ontem, hoje é básico. E amanhã? Pode nem existir mais.O investimento em inteligência artificial está explodindo. Segundo a IDC, até 2027, serão US$ 500 bilhões investidos em IA no mundo todo. Isso não é só número bonito em relatório: é uma avalanche de oportunidades para quem estiver disposto a surfar essa onda. O mercado de tecnologia nunca valorizou tanto o aprendizado contínuo em programação e a reinvenção profissional. Quem se agarra ao passado, fica para trás. Quem aprende, se adapta e experimenta, vira protagonista.Hoje, vejo surgir funções que há poucos anos pareciam ficção científica: engenheiro de IA, arquiteto de soluções digitais, estrategista multi-cloud. Já ouviu falar? Se não, prepare-se. As tendências de carreira em tecnologia para 2025 apontam para profissionais que dominam integração de sistemas, governança de dados, segurança digital e, claro, inteligência artificial e computação em nuvem. Não é exagero dizer que conceitos como multi-cloud, engenharia de IA e MLOps já se tornaram diferenciais competitivos. Quem entende de Python, Go ou Rust já larga na frente. Mas, mais do que linguagem, importa a capacidade de aprender rápido e se reinventar.O papel do programador tradicional, aquele que passa o dia digitando código, está mudando. Como disse Éric Machado:“O código passará às máquinas, mas o impacto continuará sendo humano.” O valor está em saber fazer as perguntas certas, definir objetivos, avaliar riscos e liderar times em ambientes digitais cada vez mais complexos. O resto, sinceramente, pode virar nota de rodapé na história da tecnologia.É natural sentir um frio na barriga diante de tanta transformação. Mas, se tem algo que a história nos mostra, é que as profissões mudam, mas a necessidade de resolver problemas permanece. O segredo é não parar de aprender. Invista em engenharia de IA e MLOps, aprofunde-se em nuvem, entenda integração de sistemas. O futuro pertence a quem não tem medo de se reinventar.Concluindo: a onda nunca para. O aprendizado contínuo em programação é o que separa quem vai liderar das profissões que nem sonhamos ainda, daquelas que já ficaram para trás. O código pode até ser gerado por máquinas, mas a direção, a estratégia e o impacto continuam – e sempre continuarão – sendo humanos.TL;DR: Nem todo mundo vai ser substituído por máquinas — mas quem não se reinventa, corre sim o risco de virar história. O segredo está em aprender novas habilidades, surfar a onda da inteligência artificial e pensar além das linhas de código. O programador do futuro não digita, direciona.

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Jul 14, 2025

Aumentos Surreais do Cursor: Por Que Estou Pensando em Abandonar Meu Editor de Código Preferido

Honestamente, nunca achei que fosse escrever isto. Já defendi o Cursor em tantas discussões de bar, cafés de coworking e até grupo de WhatsApp. Era meu editor AI predileto, quase uma extensão das minhas mãos no teclado. Mas hoje acordei, abri o Cursor e tomei um susto: meu limite mensal de $20 foi embora em dias e, antes de fechar o mês, já tinha mais de $18 em cobranças extras. Você já pensou em abandonar aquela ferramenta que parecia ser 'para sempre'? Prepare-se, porque aqui vou desabafar, contar detalhes dos aumentos e compartilhar os dilemas de quem vive (literalmente) de código.Do Amor ao Estranhamento: Como o Cursor Me Perdeu na PrecificaçãoEu sempre fui aquele cara que defendia o Cursor IDE com unhas e dentes. Não era patrocinado, não ganhava nada por isso, mas escrevi 34 artigos sobre a plataforma. Falava com orgulho: “Cursor é diferente, Cursor é o futuro do desenvolvimento assistido por IA.” Era quase um evangelista, recomendando para todo mundo, de devs iniciantes a consultores de grandes empresas. Só que, de repente, tudo virou de cabeça pra baixo – e foi por causa do Cursor Pricing.Em março de 2025, o cenário era outro. O plano Pro de $20/mês era justo, transparente, e dava uma sensação de controle. Eu conseguia trabalhar o mês inteiro sem me preocupar com custos extras. Era previsível, e isso é raro no universo das ferramentas de IA. Só que, do nada, veio a Pricing Update 2025, e o que era bom ficou quase impraticável.A mudança foi drástica. De um mês para o outro, o Cursor IDE Pricing saltou para um patamar que nem os fãs mais fiéis conseguiram engolir. O plano Pro continuava custando $20, mas agora esse valor só cobria uma cota de uso – e ela evaporava em questão de dias. Eu mal tinha começado a semana e já recebia notificações de cobrança extra. Quando percebi, já estava com $18 a mais na fatura, além dos $20 do plano. E olha que nem estava fazendo nada fora do normal.O mais frustrante foi a sensação de surpresa. Não teve aviso claro, não teve comunicação transparente. O Cursor simplesmente mudou o modelo: agora, em vez de limitar requisições, o Pro Plan passou a limitar computação. E, sinceramente, quem é que fica monitorando “inferência de modelo” no meio da correria do dia a dia? Era como se o Cursor tivesse virado aquele amigo que, no racha da pizza, cobra a mais sem te avisar antes. Ou, como disse Chris Dunlop, que acompanhou de perto a revolta da comunidade:“De repente, o Cursor virou aquele amigo que cobra a mais no racha sem te avisar antes.” – Chris DunlopNão fui só eu que senti o baque. Em grupos e fóruns, a conversa era sempre a mesma: “Alguém entendeu essa cobrança?”, “Meu fluxo de trabalho parou do nada”, “Tive que cancelar porque ficou inviável”. Até quem era entusiasta, quem escrevia tutoriais, quem recomendava o Cursor para empresas – todo mundo se sentiu traído. O User Backlash foi imediato. A sensação era de confusão, de falta de respeito com quem ajudou a construir a reputação do produto.O mais surreal foi ver relatos de aumentos de até 10x no custo mensal. Gente que, como eu, pagava $20 e de repente estava recebendo cobranças de $200. E não era por abuso, era por uso normal, igual ao de meses anteriores. O Cursor Pricing Update, lançado em 16 de junho de 2025, trouxe um novo plano Ultra de $200/mês, mas o que pegou mesmo foi a mudança no Pro Plan. Agora, ele inclui só $20 de inferência por mês – e qualquer coisa além disso vira cobrança extra, muitas vezes sem o usuário perceber.A comunicação foi tão falha que a própria empresa precisou oferecer reembolso para quem foi pego de surpresa entre 16 de junho e 4 de julho. Mas o estrago já estava feito. O Cursor, que sempre foi sinônimo de previsibilidade e confiança, virou motivo de piada e reclamação. E, honestamente, eu nunca imaginei que chegaria ao ponto de cogitar trocar de editor de código por causa de Pro Plan Changes tão mal explicadas.A verdade é que, para quem depende do Cursor no dia a dia, a sensação é de abandono. O Pricing Update 2025 não só quebrou a confiança, mas também interrompeu o fluxo de trabalho de muita gente. Vi desenvolvedores migrando para alternativas, empresas pausando projetos, e até consultores – como eu – repensando se vale a pena continuar recomendando a ferramenta. O Cursor IDE Pricing, que já foi referência, agora virou motivo de debate acalorado e, infelizmente, de frustração coletiva.No fim das contas, o Cursor perdeu não só usuários, mas também defensores. E isso, para uma ferramenta que cresceu graças à comunidade, é um golpe difícil de reverter.Decifrando os Planos: O Que Mudou no Pro e o Tal Ultra?Sério, se você me acompanha há algum tempo, sabe que eu sempre fui fã do Cursor. Já escrevi dezenas de artigos sobre ele, indiquei pra meio mundo, nunca ganhei um centavo da empresa – só curtia mesmo o editor e o quanto ele acelerava meu trabalho. Mas depois desse último aumento, não tem como: estou realmente pensando em abandonar meu editor de código preferido. E olha que isso não é pouca coisa pra mim.Vamos destrinchar o que mudou, porque não foi pouca coisa. Antes, o Pro Plan era simples: pagava, usava, pronto. Agora, virou uma mistura de loteria com susto no cartão de crédito. O Cursor mudou a métrica de cobrança: saiu de requisições para compute limits – ou seja, agora você paga pelo uso computacional dos modelos de IA, não mais pelo número de requisições. E, sinceramente, ninguém explicou isso direito.Pro Plan Changes: O Pro ficou Pro...blemaO Pro Plan agora custa $20/mês e te dá direito a usar até $20 em modelos de IA, com acesso ilimitado ao modelo “Auto”. Parece justo? Só que não. Eu mesmo, sem perceber, torrei minha cota mensal em poucos dias e, quando vi, já estava sendo cobrado quase o dobro. Não fui só eu: a comunidade inteira ficou perdida, sem saber como controlar o uso.Antes: pagava, usava, sem surpresas.Agora: pagou, usou, torrou a cota, pagou de novo (e nem percebeu).A mudança para compute limits pricing deixou tudo mais nebuloso. Você não sabe direito quanto cada comando vai custar, e o saldo evapora rapidinho. O resultado? Um monte de power users revoltados, gente cancelando assinatura e, claro, a galera indo atrás de alternativas.Ultra Plan Features: O plano dos exagerados (e dos desesperados por previsibilidade)Diante da revolta, o Cursor lançou o Ultra Plan em junho de 2025. A promessa? 20x mais uso por $200/mês. É um plano feito pra quem realmente precisa de volume – grandes equipes, projetos pesados, ou quem simplesmente não quer mais tomar susto na fatura."O plano Ultra não é pra quem quer mais... é pra quem precisa de previsibilidade sem sustos." – Chris DunlopSe você é daqueles que roda modelos de IA o dia inteiro, talvez faça sentido. Mas, convenhamos, quem tem esse orçamento todo mês? O Ultra Plan virou sinônimo de paz para empresas, mas pra dev solo ou freelancer, ficou inviável. E, sinceramente, parece que o Cursor esqueceu da base de usuários que ajudou a plataforma a crescer.Refund Policy: O caos da comunicação e o reembolso (meio envergonhado)O que mais me incomodou nessa história toda foi a falta de comunicação clara. A mudança foi anunciada de um jeito, implementada de outro, e o resultado foi um festival de cobranças inesperadas. Muita gente só percebeu o rombo depois que o cartão já tinha sido debitado.A empresa até reconheceu o erro e ativou uma refund policy emergencial: quem levou susto na fatura entre 16/06 e 04/07 pôde pedir reembolso. Ok, ponto positivo por admitir o vacilo. Mas, na boa, isso não apaga o sentimento de insegurança. Ninguém quer depender de reembolso pra trabalhar tranquilo.Power Users: Entre o céu e o inferno dos limitesO Ultra Plan foi claramente uma resposta aos power users que ficaram insatisfeitos com o novo Pro. Por $200/mês, eles compram previsibilidade e paz de espírito. Só que, pra maioria, o Pro virou uma roleta russa: você nunca sabe se vai estourar a cota ou não. E, com concorrentes como Claude Code, Replit e outros ajustando seus preços, a pressão só aumenta.Pesquisas recentes mostram que muitos desenvolvedores estão repensando o uso do Cursor por conta desses aumentos surreais e da falta de transparência. O mercado de ferramentas de IA está mudando rápido, e, sinceramente, ninguém quer ficar refém de um modelo de cobrança que muda do dia pra noite.No fim das contas, o Cursor tentou agradar os grandes, mas esqueceu do resto. O Ultra Plan até resolve o problema de quem pode pagar, mas o Pro Plan ficou impraticável pra quem só quer trabalhar sem susto. E, pelo visto, não sou só eu pensando em mudar de editor.O Efeito Dominó: Alternativas, Indignação e o Futuro dos Editores de Código com AISe você acompanha o universo das AI Coding Tools, já percebeu: o mercado nunca esteve tão agitado. O aumento surreal do Cursor não foi só um choque para mim, mas desencadeou uma verdadeira reação em cadeia entre desenvolvedores e empresas. O que antes era uma escolha confortável e previsível virou motivo de discussão acalorada em fóruns, grupos de Discord e até no Twitter. Ninguém quer mais surpresas no cartão de crédito — e, sinceramente, eu também não.A Pricing Update 2025 do Cursor foi o estopim. De uma hora para outra, o que era um plano Pro acessível virou um labirinto de limites de uso, cobranças extras e uma sensação de que a inovação está custando caro demais. Não sou só eu dizendo: basta olhar a quantidade de posts indignados, memes e threads de desabafo. O Cursor, que já ultrapassou $500 milhões em receita anual (graças ao Pro, claro), agora enfrenta um desafio que vai além da tecnologia — é uma crise de confiança.O curioso é que essa mudança não aconteceu no vácuo. Os AI Model Providers — OpenAI, Anthropic, Google, xAI — são parceiros estratégicos do Cursor, e qualquer ajuste de preço ou contrato impacta toda a cadeia. O próprio Cursor fechou parcerias plurianuais para tentar garantir estabilidade, mas a verdade é que o custo chegou pesado no bolso do dev comum. E, como o mercado de Coding IDEs com AI Integration está cada vez mais competitivo, outras plataformas como Replit e Claude Code também mexeram nos seus preços, tentando se posicionar diante do caos.O efeito dominó foi imediato. Vi gente migrando para alternativas, testando novas ferramentas, compartilhando dicas e até criando tutoriais de transição. O Discord virou consultório de dúvidas: “Vale a pena ir para o Claude Code?”, “Windsurf é confiável?”, “Alguém já testou o Augment?”. O medo de um novo susto financeiro virou pauta central. E, no meio disso tudo, uma pergunta paira no ar: qual é o limite aceitável para pagar por inovação?Eu mesmo ainda não decidi se abandono o Cursor de vez. Tenho um histórico longo com a plataforma, já escrevi dezenas de artigos sobre ela, e sempre defendi que era a melhor opção para quem queria produtividade com IA. Mas, sinceramente, esse novo modelo de cobrança me fez repensar tudo. Estou testando o Claude Code, brinquei um pouco com o Windsurf, e sigo de olho em qualquer novidade que prometa entregar AI Use Cases reais sem me deixar no prejuízo.O que mais me incomoda não é só o preço, mas a sensação de que a inovação virou um privilégio caro. Não faz sentido pagar dez vezes mais por algo que, até ontem, era acessível. E não sou só eu: a comunidade está inquieta, buscando alternativas, trocando experiências e tentando entender até onde vale a pena investir em ferramentas de AI para programação. Como disse Chris Dunlop, “A inovação na programação só vale até o cartão de crédito pedir arrego.”No fim das contas, o futuro dos AI Coding Tools está em aberto. O Cursor tenta segurar os power users com planos cada vez mais caros, enquanto a concorrência se movimenta rápido, ajustando preços e apostando em integrações mais transparentes. O mercado está dinâmico, sim, mas também está mais exigente. A indignação virou combustível para a busca por alternativas — e, talvez, para uma nova onda de inovação que respeite o bolso do desenvolvedor.Se você também está repensando seu editor de código, saiba que não está sozinho. O cenário mudou, e a discussão agora é sobre equilíbrio: até onde vale pagar pela inovação? E, principalmente, qual ferramenta vai conseguir entregar valor real sem transformar cada commit em um susto financeiro? Eu sigo testando, pesquisando e, claro, compartilhando tudo por aqui. O efeito dominó só está começando.TL;DR: Se você achava que só streaming tinha aumento surreal, é porque não conheceu o Cursor em 2025. Preços subiram até 10x, deixando até fã antigo com vontade de migrar. E você, trocaria de IDE também?

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Jun 13, 2025

Por Que Construir Multi-Agent LLMs Pode Ser Uma Cilada (E Como Focar no Essencial Para Agentes de IA)

Você já quis construir aquela 'equipe dos sonhos' de agentes inteligentes para resolver tudo em paralelo? Eu já tentei. Na primeira vez, confiei que subagentes trariam robustez ao meu sistema — imaginei uma orquestra harmônica de IA. Só que na prática, caiu tudo como um dominó. Compartilho aqui minhas cicatrizes e aprendizados: frameworks de multi-agentes parecem promissores, mas, na real, são uma aventura cheia de armadilhas (e, acredite, algumas surpresas até engraçadas). O Mito dos Multi-Agent LLMs: Por Que a Promessa Raramente se Cumpre Quando comecei a explorar Multi-Agent LLMs, confesso que me deixei levar pelo entusiasmo. A ideia de usar vários agentes paralelos parecia a solução perfeita para aumentar a eficiência dos sistemas de IA. Frameworks como OpenAI Swarm e Agno prometiam uma estrutura robusta para criar Sistemas Multi-Agentes resilientes, capazes de dividir tarefas complexas e acelerar resultados. Mas, na prática, a realidade é bem diferente. O grande problema está na fragmentação do contexto. Quando múltiplos agentes trabalham em paralelo, cada um recebe apenas uma parte da informação. Isso pode parecer suficiente em tarefas simples, mas, em situações reais, onde as demandas mudam a cada interação, essa divisão gera caos. Já vi agentes tomando decisões conflitantes, entregando resultados incoerentes e, no fim, tornando o sistema difícil de manter. Não é à toa que, em 2025, ainda vemos tantos relatos de sistemas multi-agentes fáceis de quebrar. Frameworks de LLM Frameworks como o OpenAI Swarm e o Agno realmente facilitam o desenvolvimento, mas não resolvem o desafio central: como garantir que todos os agentes compartilhem o contexto de forma eficaz? Estudos recentes mostram que, mesmo com avanços em Colaboração de Agentes, o baixo compartilhamento de contexto continua sendo um gargalo. Tarefas reais são imprevisíveis, exigindo flexibilidade e um fluxo contínuo de informações entre agentes. E isso, infelizmente, ainda não é trivial de implementar. Para ilustrar, basta olhar para a evolução dos frameworks. Em 2013, o Facebook lançou o React, revolucionando o desenvolvimento web ao propor modularidade e reatividade. Já em 2024, modelos de edição de código baseados em subagentes eram notoriamente falhos. Em 2025, o Claude Code utiliza subagentes, mas nunca em paralelo para tarefas de codificação — justamente para evitar conflitos de contexto. Grandes modelos de linguagem continuam enfrentando limitações de contexto, especialmente quando ultrapassam 8K-32K tokens. “A promessa de colaboração paralela em multi-agentes é irresistível, mas a complexidade oculta faz o sistema desmoronar.” — Walden, Cognition Olhando para esses exemplos, fica claro: frameworks de Sistemas Multi-Agentes parecem promissores, mas a fragmentação do contexto resulta em decisões conflitantes e pouca confiabilidade. Por isso, muitos modelos de ponta, como o Claude Code, preferem sequências lineares, onde o contexto é preservado e as decisões são mais consistentes. A Pedra Fundamental: Engenharia de Contexto em Agentes de IA Quando comecei a construir agentes de IA, logo percebi que a Engenharia de Contexto em IA é o verdadeiro segredo por trás de sistemas realmente robustos. Muita gente ainda foca apenas em “prompt engineering”, tentando encontrar a frase perfeita para cada tarefa. Mas, na prática, o que faz diferença é como estruturamos o fluxo de informação entre os agentes e como garantimos que cada decisão seja tomada com base em um contexto relevante e acumulado. Imagine um cenário comum: você tem um agente principal que divide uma tarefa em várias partes e delega para subagentes. Parece eficiente, certo? Só que, na maioria das vezes, esses subagentes acabam tomando decisões baseadas em contextos parciais ou desatualizados. Já vi isso acontecer diversas vezes: dez subagentes trabalhando em paralelo, mas nenhum deles realmente “sabendo” o que os outros estão fazendo. O resultado? Decisões conflitantes, ambiguidade e, muitas vezes, retrabalho. Minha experiência mostra que um agente com contexto linear — ou seja, aquele que mantém uma linha contínua de decisões e histórico — é muito mais confiável do que um exército de subagentes tentando conversar sozinhos. Isso porque, ao acumular contexto, o agente consegue tomar decisões coerentes e evitar interpretações ambíguas. E é aí que entra a Engenharia de Contexto: ela vai além da simples otimização de prompts e se concentra em criar mecanismos para que o agente sempre tenha acesso ao que realmente importa. Claro, existe um desafio técnico importante: os context windows dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são limitados, geralmente entre 8K e 32K tokens. Para tarefas longas, inevitavelmente o contexto vai “estourar” esse limite. O que fazer? A resposta está na compressão inteligente do histórico. Em vez de tentar passar tudo para todos os subagentes, uso modelos dedicados para resumir e condensar o histórico em pontos-chave. Isso não só melhora a performance dos agentes, como também permite que eles fiquem ativos por mais de 24 horas sem perder relevância — algo essencial em aplicações de produção. “Engenharia de contexto é o superpoder escondido de sistemas de agentes confiáveis.” — Walden, Cognition Hoje, frameworks e AI Development Tools mais modernos já começam a incorporar soluções baseadas em compressão de histórico, pois a customização de agentes depende diretamente do domínio do contexto em execução. Estudos indicam que, para sistemas realmente robustos, a engenharia de contexto é mais importante do que qualquer arquitetura multi-agente paralela. Afinal, criar agentes que compartilham e mantêm histórico de decisões gera sistemas consistentes, mesmo que isso exija modelos dedicados ou ajustes finos. Dado Impacto Compressão de contexto usando modelos dedicados Melhora performance em agentes longos Context window típico de LLMs 8K a 32K tokens; compressão pode expandir esse limite virtualmente Agentes ativos por mais de 24h Relevância mantida graças à compressão de histórico Os Piores Tropeços: Casos Reais de Falha em Multi-Agent Systems Quando comecei a explorar Multi-Agent Systems para Complex Task Solving com LLM Applications, parecia óbvio: dividir tarefas entre vários subagentes seria mais rápido e eficiente. Mas a realidade foi bem diferente. Tentar dividir tarefas que exigem nuances entre subagentes quase sempre dá ruim. Já vivi isso na pele — a promessa de colaboração de agentes se transformou num verdadeiro Frankenstein digital, com partes incompatíveis e resultados incoerentes. Um exemplo clássico foi quando tentei construir um agente para criar um clone do Flappy Bird. Cada subagente ficou responsável por uma parte: um cuidava do pássaro, outro do fundo, outro da lógica do jogo. No final, o resultado parecia um patchwork: cada elemento tinha um estilo diferente, e o jogo simplesmente não fazia sentido. Isso aconteceu porque cada agente tinha sua própria visão do contexto, sem coordenação real. Esse problema de contexto perdido é recorrente em Multi-Agent Systems. Mesmo frameworks avançados, como Agno ou AutoGen, enfrentam dificuldades sérias ao escalar o número de agentes. Quando tentei usar mais de três subagentes simultaneamente, o número de bugs triplicou. Além disso, notei que a redundância de tarefas aumentou o tempo de processamento em até 50%, e o desempenho caiu drasticamente em tarefas com mais de dois subagentes paralelos. "Aprendi na prática: agente sem contexto compartilhado vira responsável por decisões conflitantes e perda de eficiência." — Walden, Cognition Essas falhas não são exclusivas dos meus experimentos. Relatos técnicos de 2024 já mostravam que modelos editando código com múltiplos agentes geravam resultados desastrosos. Muitas soluções evoluíram para sistemas single-threaded, como o modelo edit apply, justamente para evitar esse tipo de tropeço. O Claude Code, por exemplo, evita rodar múltiplos subagentes para além de perguntas pontuais. Quando precisa de subagentes, eles só respondem dúvidas específicas, nunca editam código em paralelo. Isso reduz drasticamente o risco de decisões desencontradas. O grande desafio está na Colaboração de Agentes. Em teoria, a ideia de agentes especializados colaborando para resolver tarefas complexas é promissora. Na prática, a falta de um contexto compartilhado robusto torna o sistema frágil. Estudos recentes indicam que, mesmo em sistemas state-of-the-art, paralelismo mal implementado causa bugs e decisões inconsistentes. O problema não é só técnico, mas também de arquitetura: como garantir que cada agente tenha acesso ao histórico relevante para tomar decisões alinhadas? Exemplos como Flappy Bird e Claude Code ilustram bem essas perdas de contexto. Sem coordenação real, os agentes acabam tomando decisões redundantes ou até conflitantes. Por isso, muitos especialistas defendem arquiteturas mais simples, com agentes single-threaded e contextos lineares, até que a tecnologia de passagem de contexto entre agentes evolua. Refletindo sobre Colaboração Humano-IA: O que Agentes Ainda Não Aprenderam com a Gente Quando falamos em Colaboração de Agentes usando LLM Applications, é quase inevitável comparar com a forma como nós, humanos, trabalhamos em equipe. Basta lembrar de uma situação comum: dois engenheiros discutindo um conflito de código. Eles conversam, negociam, ajustam, chegam a um consenso. Agora, tente imaginar duas IA fazendo isso com a mesma naturalidade. Não acontece — pelo menos, não ainda. O grande desafio está na síntese e no compartilhamento de contexto. Nós, humanos, temos uma habilidade quase instintiva de identificar o que é importante numa conversa ou reunião. Conseguimos resumir, filtrar ruídos, e repassar só o essencial para o colega do lado. Já os agentes de IA, mesmo com toda a evolução das AI Development Tools e frameworks de Customização de Agentes, ainda tropeçam nessa etapa. Eles não conseguem, por exemplo, negociar decisões ou ajustar estratégias de forma proativa e eficiente. Isso fica claro nos experimentos recentes. Desde 2022, estudos mostram que sistemas multi-agente raramente superam abordagens single-threaded na prática. O ganho de produtividade com agentes paralelos é, na melhor das hipóteses, marginal até 2025, segundo relatos técnicos. E, curiosamente, usuários relatam mais satisfação quando as decisões ficam centralizadas em um único agente, que consegue manter o fio da meada do contexto. O motivo? Colaboração real exige compartilhar o que é importante. E isso ainda é um campo aberto para pesquisa e inovação. Como programar uma IA para entender o que deve ser compartilhado com outros agentes? Como garantir que cada agente tenha o contexto certo, sem sobrecarregar o sistema ou perder informações cruciais? Essas perguntas ainda não têm respostas simples. Frameworks como Agno, OpenAI Swarm e AutoGen até oferecem ferramentas para criar e gerenciar sistemas multi-agente, mas a integração de contexto entre agentes permanece um ponto fraco. Muitas vezes, cada agente trabalha com pedaços isolados de informação, sem uma visão global — o que leva a decisões conflitantes ou resultados inconsistentes. É como se cada membro da equipe estivesse em uma sala diferente, sem saber o que o outro está fazendo. Como diz Walden, da Cognition: "Quando as IAs aprenderem a negociar contexto como uma equipe humana, teremos uma revolução. Até lá, vá de menos para mais." Olhando para frente, o desenvolvimento futuro dessas LLM Applications passa necessariamente pela humanização dos modos de colaboração entre agentes. Só assim será possível criar sistemas realmente eficientes, capazes de dialogar, negociar e construir soluções em conjunto — como já fazemos naturalmente em nossas equipes humanas.Como Não Virar Refém do Hype: Princípios Básicos e Foco no Essencial Quando comecei a explorar frameworks de agentes de IA, confesso que a tentação de seguir cada novo hype era enorme. Afinal, quem não quer experimentar a última novidade em AI Agent Frameworks? Mas, com o tempo — e muitos erros — percebi que a busca incessante por soluções “mágicas” só trazia mais dores de cabeça do que resultados práticos. O que realmente sustenta sistemas de IA robustos não é a quantidade de agentes rodando em paralelo, mas sim a Engenharia de Contexto em IA. Sem um contexto bem definido, até o modelo mais avançado se perde. Por isso, princípios sólidos como linearidade, histórico de decisões e clareza de contexto são essenciais. E, sinceramente, frameworks populares muitas vezes complicam mais do que ajudam. Eles prometem flexibilidade e paralelismo, mas entregam fragilidade e inconsistência — principalmente quando a comunicação entre agentes não é perfeita. Na prática, vejo que menos é mais. Como disse Walden, da Cognition: "O menos é mais dos agentes de IA: aposte nos fundamentos e você terá sistemas que realmente funcionam." A adoção de frameworks deve ser pragmática. Só faz sentido usar uma solução pronta quando ela resolve um problema real do seu domínio e, mesmo assim, é fundamental testar exaustivamente. Muitas das soluções inovadoras que desenvolvemos na Cognition surgiram justamente de tentativas frustradas de seguir o hype. Aprendemos que investir tempo nos princípios básicos reduz retrabalho e garante performance estável a longo prazo. Dados internos mostram que 84% dos problemas em sistemas multi-agentes poderiam ser evitados com um fluxo single-threaded bem ajustado. O erro de arquitetura mais comum? Tentar paralelizar tarefas antes de garantir que a Engenharia de Contexto em IA está madura. Isso só reforça a importância de começar simples e evoluir conforme a necessidade real, não pelo modismo. Hoje, quando penso em Customização de Agentes, foco primeiro em garantir que cada ação do agente esteja informada por todo o contexto relevante. Isso significa priorizar a continuidade do histórico e evitar decisões isoladas. Só depois, se o domínio exigir, considero expandir para arquiteturas mais complexas — sempre com cautela e muita validação. Em resumo: ao invés de buscar o próximo grande framework de multi-agentes, foque nos fundamentos. A Engenharia de Contexto em IA é o que diferencia agentes confiáveis de experimentos frágeis. Frameworks são ferramentas, não atalhos. O segredo está em adaptar soluções ao seu contexto, sem se tornar refém do hype. Isso, sim, é construir IA de verdade. TL;DR: No hype dos Multi-Agent LLMs, menos é mais. O segredo está em engenharia de contexto e princípios básicos, não em botar um exército de agentes pra conversar. Testei, falhou, aprendi, compartilho.

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A Revolução Silenciosa: Como a Anthropic e a Bun Estão Transformando o Desenvolvimento de Software com IA

Por Trás dos Bastidores da IA: Minha Jornada Entre Cursor, Claude e o Impacto Surpreendente do Gemini CLI

Por Trás das Cortinas da IA: Bastidores, Conexões Inusitadas e Surpresas do Ecossistema em 2025

TOON vs JSON: Uma Reviravolta no Jogo dos Dados Estruturados para IA

Por Que Eu Troquei o Next.js pelo TanStack Start (E Não Quero Voltar)

Minha Experiência Selvagem com o Cursor 2.0: Quando Multi-Agents Encontram Voz, Segurança e Velocidade

Por Dentro da Revolução Windsurf SWE-1.5: Quando Velocidade e Inteligência se Encontram no Desenvolvimento de Software

DORA 2025: Minhas Surpresas, Dilemas e Insight sobre o Estado da IA no Desenvolvimento de Software

Por Que O Último Programador Esqueceu o Teclado: Caminhos Surpreendentes do Futuro da Programação

Aumentos Surreais do Cursor: Por Que Estou Pensando em Abandonar Meu Editor de Código Preferido

Por Que Construir Multi-Agent LLMs Pode Ser Uma Cilada (E Como Focar no Essencial Para Agentes de IA)