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Lançamentos, novidades e tendências do mundo do desenvolvimento.
GPT-5 está em todo lugar, mas a pergunta de quem programa é só uma: vale trocar o que já funciona? Olhamos código real, custo por tarefa e quando a troca se paga, no tom honesto da marca.
Tem dev que dobrou de produtividade com IA e tem dev que não escreve mais uma função sem ela. A diferença é o workflow. Como usar IA para programar mantendo o entendimento do próprio código.
O código que a IA gerou roda, compila e passa no happy path e quebra em produção. Entenda por que o modelo gera código plausível-mas-errado e qual processo de revisão pega o problema antes do merge.
Comparação prática das principais IAs para programar em 2026 — mesma task real rodada em Claude Code, Cursor e GitHub Copilot, com critérios honestos: custo, contexto e qualidade do diff.
Fable 5 ou Opus 4.8, qual usar? Veredito direto por tipo de tarefa, com as 10 situações concretas em que o Fable resolve e o Opus 4.8 fazia mal ou não fazia: migração em escala, código a partir de print, agente de longa duração e raciocínio sobre documento. Mais o custo de cada um e os casos em que o Opus 4.8 continua sendo a escolha certa.
Saber que a IA alucina não resolve nada. Veja por que o LLM inventa e como reduzir alucinação de IA no seu produto com grounding, RAG, citações e guardrails.
O Claude Code é a ferramenta de dev que mais cresceu no ano. Antes de instalar, entenda o que ele faz de diferente do Copilot e do Cursor e onde ele não é a resposta.
Vibe coding — construir software conversando com a IA sem revisar o código — é o termo do momento. Veja o que é de verdade, onde acelera e onde vira dívida técnica silenciosa.
A semana inteira em um diagrama só — as seis camadas de uma arquitetura de agentes de IA (modelo, contexto, tools/MCP, RAG, guardrails, observabilidade), como se encaixam e um checklist de produção pra defender o agente numa code review.
RAG não é memória, e confundir os dois quebra seu agente. O que é RAG, como funciona por dentro, e onde ele termina e a memória (e o fine-tuning) começam.
Funcionava na demo, virou conta de US$ 3 mil e loop infinito em produção. Os 5 anti-patterns de arquitetura que mais quebram agentes de IA em produção — context stuffing, tools sem timeout, retry burro, zero observabilidade e ausência de guardrails — cada um com o sintoma e a correção.
RAG virou resposta automática pra tudo, e quase sempre é a escolha errada. O mapa de decisão entre RAG, fine-tuning e contexto pelos critérios que importam: volatilidade do dado, custo, rastreabilidade e tamanho.