Lucas Souza
{AI Engineer} — apaixonado por Laravel, arquitetura de software e construir produtos com impacto. Compartilho aqui tutoriais, descobertas e reflexões sobre o dia a dia de engenharia.
Anatomia de um harness em produção: as 6 camadas que separam POC de sistema confiável
O harness do tutorial roda. Em produção, ele morre na primeira semana. Esse post abre o capô do que entra entre o request e o response quando o agente está vivo 24 por 7: gate, roteador, contexto, loop com budget, pós-processamento e telemetria. Diagrama, código e referências reais para sair do POC e chegar num sistema confiável.
Roadmap AI Engineer em 90 dias: do dev backend ao primeiro agente em produção
Caminho real de 13 semanas para dev backend experiente virar AI engineer aplicada. Tool use, harness próprio, RAG, memória, evals e um projeto fim-a-fim que cabe no portfólio. Sem refazer fundamentos, sem detour por framework da moda. Entregáveis por semana e foco no que recrutador olha de verdade.
Engenharia de IA não é Data Science: 7 diferenças que separam disciplina de hype
Recrutador chama as duas de "vaga de IA". CTO que confunde uma com a outra paga seis meses de retrabalho. Põe lado a lado data science e engenharia de IA em sete eixos: foco, métrica, stack, output, tempo de feedback, quem migra mais rápido e por que essa confusão atrasa carreira.
Agentic Code: o que muda quando o agente escreve, executa e testa o próprio código
Vibe coding deixou o dev no volante. SDD desenhou o mapa. Agentic Code tira o dev do carro e dá a chave pro agente, com freio de mão na mão. Cunhagem do termo em PT-BR, taxonomia de 4 níveis de autonomia, anatomia do ciclo plan/act/observe/reflect, demo comparativa de CRUD em três paradigmas, modos de falha reais e o que o harness precisa garantir pra rodar agente em produção sem quebrar tudo.
Engenheiro de IA em 2026: o que faz, e por que não é só usar ChatGPT no trabalho
Em 2024 era cargo inventado pelo LinkedIn. Em 2026 é o sênior mais disputado dos EUA. O que faz um Engenheiro de IA na prática: as 5 entregas em qualquer JD sênior, o stack típico (LLM API, harness, vector store, evals, observability) e por que a maioria veio de backend, não de Data Science.
Model Graders: usando LLMs para avaliar LLMs (e os 3 erros que invalidam o seu eval)
LLM-as-judge é o atalho que todo time de IA usa pra escalar evals. Mas tem três armadilhas que silenciosamente invalidam o pipeline: self-preference, position e verbosity bias, e calibração ausente. Cobrimos os três padrões de prompt para grader (rubric, reference, pairwise) e como blindar contra cada erro com mitigação concreta.
Engenharia de contexto vence prompt engineering: por que o que você NÃO coloca no prompt importa mais
Karpathy e Lütke dispararam em 2025: o nome certo não é prompt engineering, é engenharia de contexto. Três experimentos lado a lado da mesma tarefa mostram, com tokens, dólar e testes passando, por que o que você NÃO coloca no prompt importa mais que o que coloca.
Specs como contrato com o agente: rodei a mesma spec em 4 LLMs pra ver quanto convergem
Experimento prático rodando a mesma spec em Claude Sonnet 4.6, GPT-5.1, Gemini 2.5 Pro e Llama 4 Maverick. Mede convergência via TSED e testes passados. Spec vaga deu 0,34 de similaridade entre pares; spec estruturada deu 0,78. A spec importa mais que o modelo.</excerpt> <parameter name="tags">["spec-driven-development", "sdd", "llm", "evals", "claude", "agentes", "requisitos", "testing"]
Do prompt frágil ao sistema confiável: pipeline de eval contínuo para prompts em produção
Trocou o modelo, mudou uma frase no system, ajustou um exemplo, e 30% dos casos regrediram em silêncio. Pipeline de eval contínuo no CI resolve isso. Dataset versionado, runner em cada PR, gate de qualidade que barra merge. Mão na massa com Promptfoo e GitHub Actions.
SDD vs BMAD vs Vibe Coding: qual metodologia faz sentido para seu time
Para de discutir "qual é melhor" e comece a discutir "qual cabe no seu contexto". Matriz de decisão com quatro eixos que mapeia SDD, BMAD e Vibe Coding ao quadrante onde performam.
Hooks, Slash Commands e MCPs: a anatomia de um harness produtivo
Claude Code não é só um modelo, é um harness com três pontos de extensão (hooks, slash commands e MCPs). Cada um resolve um problema diferente. Esse post disseca peça por peça, com exemplos reais de configuração que rodam todo dia em projetos Laravel.
Versionando specs: como manter documentação viva sem virar mais um README abandonado
Tripé Git + spec + ADR (Architecture Decision Records) que mantém doc viva ao lado do código, com hooks de pré-commit que travam o drift. Estrutura mínima, scripts de validação e configuração pre-commit prontos para colar — sem precisar contratar engenheiro de documentação.
