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Tutoriais

Guias práticos passo a passo sobre Laravel, Filament e ecossistema PHP.

124 tutoriais
85 #ia · #harness
Prompts resilientes: 50 casos adversariais para descobrir onde seu prompt quebra

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.

05 Mai · 10 min ›
86 #ai-agents · #harness
Como escrever uma spec que o agente realmente entende (e não inventa em cima)

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.

04 Mai · 10 min ›
87 #laravel · #php
Construindo seu primeiro harness em Laravel: do prompt isolado ao loop autônomo

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.

04 Mai · 4 min ›
88 #laravel · #php
Spec Driven Development: guia prático do PRD ao código

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.

04 Mai · 13 min ›
89 #laravel · #php
Agente que pesquisa antes de agir: multi-tool + RAG em Laravel com pgvector

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.

03 Mai · 7 min ›
90 #ia · #ai-agents
5 sinais de que sua especificação virou burocracia (e como voltar à base bem feita)

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.

03 Mai · 7 min ›
91 #performance · #ia
Function calling clássico vs. code execution: a comparação lado a lado (37% menos tokens)

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.

03 Mai · 11 min ›
92 #ia · #ai-agents
Especificação mínima viável: o framework de 1 página que evita construir a Catedral antes da Cabana

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.

02 Mai · 10 min ›
93 #ia · #ai-agents
O paradoxo da especificação: quando SDD vira overengineering disfarçado de boa prática

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.

02 Mai · 9 min ›
94 #performance · #openai
Cortando custo em 80%: prompt caching, batch e quando NÃO usar reranker

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.

01 Mai · 10 min ›
95 #agentes · #ai-agents
Scraping, API ou MCP: o trade-off de fontes de dados que define seu agente

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.

01 Mai · 12 min ›
96 #laravel · #performance
Tracking 24/7: do agente que responde "quanto custa?" ao agente que avisa "baixou agora"

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.

01 Mai · 5 min ›
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