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Immersion Closed

Laravel Lab — 3ª Edição

## Laravel Lab — 3ª Edição Dois dias de imersão prática construindo, do zero, um sistema real "AI first" em Laravel: um planejador de carreira que usa IA como motor central da aplicação, não como acessório. Modelagem de banco de dados, migrations e convenções...

Event details
format immersion
when 12—13 Apr 2025
time Imersão de 2 dias
status closed

Dois dias de sábado e domingo, ao vivo, com Danilo Sampaio, Lucas Sousa (Virgo) e Herbert conduzindo a 3ª edição do Laravel Lab. Clima de "mão na massa" desde o primeiro minuto: nada de slide bonito e teoria solta, foi Laravel aberto na tela, terminal ligado e decisão de arquitetura sendo tomada e explicada em tempo real, com direito a erro, correção e volta atrás ao vivo mesmo.

Destaques

  • Modelagem de banco do zero via sail artisan make:model com convenções Laravel (tabela no plural, model no singular, foreign keys implícitas por convenção) para um sistema de metas, diagnóstico de carreira e tarefas (Kanban).
  • Uso de Postgres com extensão pgvector em vez de MySQL Community (que ainda não tem coluna vetorizada nativa), explicando indexação e cálculo de distância entre vetores.
  • Livewire 4 com Volt incorporado por padrão (classe + view + estilo no mesmo arquivo Blade), wire:loading, wire:loading.attr e propriedades #[Computed] para cache de execução e ganho de performance.
  • Uso de Cloud Code/Vibe Coding como "estagiário" para gerar models, fillable e relacionamentos a partir das migrations — sempre com revisão manual do diff antes de aceitar.
  • Integração de IA com o pacote Prisma, usando structured output (Object Schema) em vez de tratar markdown/JSON solto na resposta do modelo, e escolha de modelo por caso de uso (GPT-5 Mini para diagnóstico barato, Gemini Flash como linha de frente + GPT-4.1 como subagente especialista para respostas rápidas em produção).
  • Prompt engineering tratado como arquitetura cognitiva (personalidade, objetivo, formato de resposta, alertas, contexto) — não como "pedido" — e explicação de por que contexto grande faz informação importante "perder peso".
  • Pipeline completo de embeddings: transcrição de 450+ horas de aula com Whisper local, chunking de 800 caracteres com overlap de 200, geração em batch via Prisma::embeddings()->using(), e comparação entre text-embedding-small e large por custo/precisão.
  • Arquitetura multi-agente (RAG) com um agente orquestrador de busca semântica e três agentes especialistas (técnico, estratégico, comportamental) gerando um plano de carreira de 12 semanas, com deploy final na AWS via GitHub Actions.

Profundidade técnica

O evento não fica no "olha que legal a IA": entra em decisão de produção real — custo por token, por que não jogar um JSON inteiro no prompt, diferença entre IA em runtime e "model harness" (dar ferramentas para o modelo agir no sistema, à la Cloud Code), e por que RAG tradicional com chunk manual ainda venceu GraphRAG nos testes internos do Brain Code. Também aparecem armadilhas de bastidor pouco discutidas em tutorial: erro de encoding UTF-8 ao gerar embeddings, cast de enum quebrando comparação de igualdade no Livewire, e a diferença entre singular/plural em convenção Laravel para nomes de tabela.

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Se esse nível de profundidade — código na tela, decisão explicada, erro corrigido ao vivo — é o que você procura, o Laravel Lab é só a porta de entrada. Encontros como esse, mentoria técnica direto com quem constrói sistema em produção todo santo dia, e uma comunidade que discute decisão real (não teoria de curso gravado) é o que rola dentro do Clã Beer and Code. Se você quer continuar evoluindo depois que a segunda-feira chegar, é por lá que a conversa continua.

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AI Engineering has become a profession, and you learn it by building, not by watching. The Clã Beer and Code is where that happens live, every week: RAG, agents, observability and LLMOps in real projects, next to people already in production. It is paid, it is a subscription, and it is exactly the environment these sessions give you a taste of.

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