Tutoriais

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.

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.

Para de discutir "qual é melhor" e comece a discutir "qual cabe no seu contexto". Matriz de decisão com quatro eixos que mapeia SDD, BMAD e Vibe Coding ao quadrante onde performam.

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.

Tripé Git + spec + ADR (Architecture Decision Records) que mantém doc viva ao lado do código, com hooks de pré-commit que travam o drift. Estrutura mínima, scripts de validação e configuração pre-commit prontos para colar — sem precisar contratar engenheiro de documentação.

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.

BMAD promete um time agil de IA com personas para cada papel. Em termos de SDD, e Spec-Driven com mais cerimonia. Mapeio onde isso vale o overhead e onde so vira cerimonia que atrasa entrega.