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.
Em seis meses depois do Vol.1, vinte termos novos entraram no vocabulário dos times sérios de IA: context engineering, plan-and-execute, streamable HTTP MCP, AIDR, harness telemetry, world models, spec-driven dev. Cada um em duas ou três linhas, com exemplo concreto. Bônus: cinco que sumiram.
Pipeline em três camadas que automatiza revisão de PR sem ruído: um gate filtra trivialidades, um reviewer com Claude e tool use roda php artisan test antes de comentar, e um escalator chama humano quando o modelo não tem confiança. Workflow YAML completo, prompt em XML em três blocos e um caso real de SQL injection que o bot pegou em produção.
Seis meses rodando Cursor, Claude Code e Windsurf no mesmo projeto Laravel. Pricing maio/2026, benchmarks, custo real em USD e veredito por persona: dev solo, time pequeno mixed-stack e time grande JS/TS.
30 perguntas reais (10 técnicas, 10 de arquitetura, 10 comportamentais) de entrevistas para AI engineer em maio de 2026. Pra cada uma: resposta curta de 30s, resposta de senior de 2min, e o red flag que entrega o junior. Mais 5 perguntas reversas pra filtrar empresa sem maturidade de IA.
Quatro caminhos pra rodar Laravel em produção em 2026 (Forge, Cloud, Sail+VPS ou Kubernetes) comparados por cenário, com a armadilha que mata seu banco e o checklist de 18 itens antes do go-live.
Case de migração: portei um projeto real de Prism pra SDK oficial do Laravel e abri o diff. 47 linhas a menos no serviço de IA, switch de provider em um atributo, embeddings e vector store no Eloquent, e os casos em que ficar no Prism é a decisão certa. Se a dúvida é qual pacote escolher, comece pelo comparativo Laravel AI SDK vs Prism.
Prompt para code review com LLM que o time realmente lê: cinco padrões (diff-anchored, severity gate, tool use antes do palpite, citation obrigatória e self-grading com threshold) que sobem o signal ratio de ~20% pra acima de 60%. Vem com REVIEW.md completo e workflow de GitHub Actions pronto pra plugar em um projeto Laravel.
Chatbot interno de TI, 12 mil chamadas/dia, p95 abaixo de 2 segundos, dados sensíveis. Stack A com Llama 3.3 70B em duas A100 contra Stack B com Claude Haiku 4.5 via API. Planilha de seis baldes mês a mês, break-even e veredito por persona.
Proibido, alto risco, limitado ou mínimo? Os quatro níveis de risco do EU AI Act traduzidos pra feature real — triagem de currículo, score de crédito, detecção de cola, chatbot — e o template de AI Decision Record (AIDR) que registra a classificação no repo antes do jurídico perguntar. Sem teoria de consultoria.
Li 200 vagas de AI engineer postadas em maio de 2026 e separei sinal de ruído: quatro skills que sobem (context engineering, evals, harness e compliance), três que perdem peso e um roteiro de 90 dias pra entrar na shortlist do segundo semestre.
Tutorial completo de RAG em Laravel com PostgreSQL e pgvector: ingestion assíncrono, busca híbrida BM25 + embeddings com RRF, tool use no Claude API e as três métricas que separam protótipo de produto (recall@5, faithfulness e latência p95).
Os sete movimentos de plataforma do Google I/O 2026 que mudam o trabalho do AI engineer brasileiro, com comparativo Gemini 3.5 Flash x Sonnet 4.5 x GPT-5.5 em três tarefas backend reais e o que ignorar do hype enterprise.