#Tool Use
Setup completo de bot de code review com Claude no GitHub Actions num projeto Laravel: workflow YAML pra colar, allowedTools pra rodar php artisan test antes de comentar, scoring de confiança com threshold 80, armadilhas de fork e pull_request_target, e um script que mede precision e recall do bot contra os comentários humanos do time.
Recrutador olha 11 segundos. Notebook de fine-tuning de Llama no Colab não convence ninguém. Cinco projetos pequenos que provam skill real de AI engineer e cabem em 1 a 3 fins de semana cada.
Dicionário de campo com 30 termos que aparecem em todo projeto sério de IA em 2026: núcleo, capacidades, padrões agênticos, recuperação, engenharia e operação. Cada termo em uma linha clara, com um exemplo concreto e zero hype. Mais mini-FAQ com 10 perguntas que economizam reunião.
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.
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.
Construa do zero um harness em Laravel mais Claude API: um service PHP que recebe a tarefa, escolhe qual tool chamar, executa em loop ate concluir e reporta. Inclui handling de erros com is_error, limite de iteracoes e logging real. Codigo executavel, sem framework de agente.
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.
Comparação lado a lado: function calling turno a turno vs. tools orquestradas por código Python no sandbox do Claude. Tokens, latência, composição e debug, com o código que o modelo gera e um agente que escreve o próprio orquestrador.
Quando o agente esquece o que estava fazendo, repete trabalho ou alucina arquivos, raramente é falha do modelo. É falha do harness. Definição do termo, anatomia mínima (loop, tools, contexto, memória) e o ponto onde a maioria dos devs para de evoluir o setup.
Scraping é flexível mas frágil. API é estável mas limitada. MCP padroniza mas exige integração específica. Veja a matriz prática de quando usar cada um para preço, review e estoque no seu agente, e por que o modelo híbrido com fronteira clara é o que aguenta produção.
Tutorial reproduzivel em Python: agent loop com Claude, busca na web, rerank do Cohere e saida em JSON estruturado. Esqueleto de 80 linhas para voce expandir e levar para producao.
O agente que compara preços entre Amazon, Mercado Livre e Magalu funciona uma vez na frente da câmera. Em produção quebra em três pontos que a demo nunca mostra: produto que não é o mesmo, frete e cupom ignorados, e API que vai morrer em abril. Este post abre a arquitetura em cinco camadas e mostra as decisões que separam demo de feature real.