#Ia

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.

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.

Mesma tarefa de refatoração, três montagens de contexto: inflado (25k tokens), enxuto (2k) e vazio (150). Enxuto passou 8/8 testes com 4x menos custo; inflado aplicou regra descartada; vazio inventou faixas. Os números e o playbook Write, Select, Compress, Isolate em PHP/Laravel pra cortar ruído sem amputar sinal.

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"]

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.

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.

Vector-only, hybrid (BM25 + vetor + RRF) e o stack completo com SQL e reranker como tools separadas: comparação prática com benchmarks reais e código de produção.

Padrão pesquisador, executor e validador na prática. Por que três Claudes especializados batem um agente gigante em qualidade e travam menos no limite de contexto. Com números reais publicados pela Anthropic.

SDD nasceu pensando em greenfield. A maioria dos tutoriais começa em mkdir projeto-novo e ignora quem está em projeto maduro. Reverse-spec resolve isso: o agente lê o código existente, gera a specification, humano revisa, e a partir daí o ciclo SDD clássico roda. Vou mostrar 4 passos práticos pra aplicar a técnica num módulo legado real, sem reescrever do zero e sem precisar esperar comando oficial em ferramenta nenhuma.

Funciona no happy path, mas e quando o usuário manda emoji, idioma misto e SQL injection? Em vez de rezar, monte um dataset com cinquenta casos adversariais, rode evals automatizadas e meça pass rate, custo e latência a cada iteração. É assim que prompt vira engenharia.

Vibe coding com agente em Laravel funciona até a feature ter regra de negócio. Aí o agente inventa. Spec-Driven Development resolve isso virando a especificação na fonte da verdade. Neste post a gente percorre o ciclo PRD, spec, plan, tasks, código e testes em uma feature aparentemente boba: exportar relatório de vendas em PDF. Stack PHP, Claude Code e Spec Kit, do zero.

Como construir um agente em Laravel que decide quando buscar e quando responder direto. Arquitetura completa com Prism PHP, pgvector e a lógica de orquestração que separa demo de produto.