Uso o Google Analytics pra entender o que é lido, compartilhado e clicado por aqui. Ele só carrega se você aceitar — nada de terceiros roda antes disso. Como o Google usa esses dados
Vamos aprender em público — com as pessoas e as máquinas desta era.
Um compromisso pessoal e independente: transformo em linguagem o que vivo com IA e devolvo o que descubro, como um livro em andamento, em capítulos situados e com agentic development como oficina aberta. Cada artigo é o que eu pensei num ponto da jornada, não uma palavra final; a Biblioteca guarda os livros que me ensinaram. Segue enquanto eu conseguir sustentar as ferramentas e a infraestrutura por trás disso — leve o que te ajudar.
Cada um datado: o que eu pensei, onde eu estava
Large language models (LLMs) encurtaram o tempo entre formular uma pergunta e receber uma resposta. O meu aprendizado agora é sobre o intervalo seguinte: como perceber o que a resposta mudou em mim antes de pedir outra.
Você sai sabendoum experimento de um minuto para observar a sua atenção entre duas respostas, e uma forma visual de marcar os ambientes em que você pensa com IA.
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Garry Tan decompõe uma empresa AI-native em quatro peças que são todas arquivos, e uma quinta embaixo: o cérebro. Eu peguei essa decomposição e rodei contra um loop que eu já tinha construído sem ter visto a palestra. Três das quatro bateram. A quarta e o cérebro desmontam de formas diferentes.
Você sai sabendoas quatro peças da empresa dele são arquivos, e é por isso que dá para rearranjar; o cérebro é o que faz o rearranjo te ensinar alguma coisa — e a disciplina que sustenta os dois é nunca fazer trabalho de uma vez só.
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Três projetos agênticos em paralelo, em cima de uma agenda de projeto cheia, e uma conta de USD 4.207 cobrindo dois deles. O dinheiro é o número menos interessante disso: o que agosto custou de verdade foi decidir a mesma coisa várias vezes sem perceber.
Você sai sabendocomo perceber que você está queimando horas e dinheiro na coisa errada — três sinais que não dependem de nenhuma ferramenta minha — e o que fazer no minuto em que você percebe.
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Pedi uma paródia de uma música que eu gosto, sobre o meu próprio trabalho. Depois fui imagem por imagem conferir a que cada uma se referia de verdade — e a conferência é o artigo.
Você sai sabendoque um prompt e a saída dele não provam nada sozinhos; o que faz a saída valer publicação é ir imagem por imagem e nomear a que cada uma se refere.
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O crachá de cinco anos de AWS chegou seis meses atrasado, e me fez contar. O assunto não é o marco — é a virada embaixo dele: o que eu fui buscar em 2021, o que encontrei, e por que o trabalho que hoje me leva adiante não é o trabalho em que estou alocado.
Você sai sabendoo que se repetiu nas três vezes em que o trabalho parou de me levar adiante: o que eu mudei foi o objeto do trabalho, não a empresa.
O que foi construído, o que foi cortado e por quê, quanto custa por mês, e as decisões que sustentam peso registradas em ADR. O setup inteiro, não só a conclusão a que ele chegou.
O primeiro post. Por que este espaço existe, e o que eu te prometo — a versão honesta de uma transição de meio de carreira pra AI Engineering.
Você sai sabendoo que é este espaço, e os quatro compromissos por trás dele.
Código aberto pra você estudar, clonar e usar. Cresce conforme automações se formam.
Este site — SPA estático React/Vite, construído agent-first com Claude Code.
Uma SPA estática (sem backend) servida em S3 + CloudFront e provisionada com Terraform. A entrega é plan-first, com CI de gates e deploy no merge. O repo é a fonte da verdade.
O que você tira dissoonde começar a ler o repo, e o que levar: os ADRs registram as decisões que sustentam peso, do plan-first ao deploy — com o trade-off que cada uma custou.
O plugin de Claude Code onde meu loop de agentes tomou forma: personas de review que verificam o trabalho de um agente antes de alguém confiar nele, e skills que documentam as convenções que o agente segue.
Onde o plugin está instalado, um reviewer julga o MR em contexto fresco e um hook recusa as ações irreversíveis antes do comando rodar, e o humano fica com o que é dele. O plugin tadeumendonca-skills está desligado neste repositório, e o método que roda aqui vem da workstation, no nível do usuário. O plugin continua publicado, mas está descontinuado como fonte, e o README dele aponta para o tedeuxx/mhw.
O que você tira dissoa primeira forma empacotada do loop, lida nas decisões e nos trade-offs que ele registra; o README abre dizendo onde o método mora agora.