Tutoriais
Guias práticos passo a passo sobre Laravel, Filament e ecossistema PHP.
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.
A maior parte dos bugs de agente em 2026 não é o modelo errando, é a spec mentindo. Três anti-padrões reais (ambiguidade, contexto inútil e regra implícita) com exemplos antes/depois e checklist de sete pontos pra validar a spec antes de mandar pro Claude Code.
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.
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.
Spec-driven virou padrão em 2026, e com ele veio o risco do pêndulo: spec gigante, aprovada em comitê, ignorada pelo time e filtrada pelo agente. Cinco sintomas concretos e o ajuste prático para cada um.
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.
Template proprietário de 1 página com objetivo, contexto, restrições, critérios de aceite e anti-escopo. Mostra quando expandir e quando NÃO expandir, e por que esse formato vira o melhor harness pra agente de IA executar sem alucinar feature paralela.
Quatro horas escrevendo spec para uma feature de duas horas é o sintoma. SDD virou ortodoxia em 2026 e pouca gente discute o custo: tempo de leitura, revisão dupla, drift entre spec e código, falsa sensação de controle. Aqui vamos ver de onde veio o método, onde entrega de verdade, onde virou cerimônia, e como aplicar spec proporcional ao risco.
A maioria dos agentes em produção sangra dinheiro em chamada repetida pra LLM. Três alavancas que cortam custo: prompt caching no system prompt do harness, Batch API pra workloads assíncronos e a decisão fria de quando o reranker é só caro e lento.
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.
Como evoluir do agente que responde "quanto custa?" para o agente que avisa "baixou agora": cron, webhook, idempotência, deduplicação de alerta e janelas de monitoramento sem estourar custo. Com snippets em Laravel e o que muda no harness quando o agente passa a viver sozinho.