Pensamentos simples sobre construir, projetar e entregar
Classifiquei todos os termos que continuavam aparecendo enquanto eu usava Claude Code e Codex todo dia. Cinco grupos surgiram, e eles mapeiam todo o sistema em que essas ferramentas rodam.
Analisei as definições de tipos do SDK e os system prompts de ambas as ferramentas. A diferença entre 29 e 7 não é sobre quantidade de funcionalidades. É sobre duas respostas fundamentalmente diferentes para a mesma pergunta: como um agente de IA para código deve interagir com o seu sistema?
Alguém fez benchmark de uma reimplementação do SQLite em Rust escrita por um LLM. A diferença entre código que parece certo e código que é certo foi de cinco ordens de magnitude.
Blog version of a 2026-03-12 LinkedIn note — same claims, cleaned structure for reading.
Quatro projetos que surgiram nos últimos dois meses mostram o que acontece quando agentes de IA não apenas programam, mas geram receita, orquestram e administram empresas inteiras.
Depois de quase um ano de desenvolvimento assistido por agentes de IA, descobri que arquivos de especificação estruturados resolviam o problema de inconsistência muito melhor do que qualquer técnica de prompt.
Fiz engenharia reversa de como o Codex trata overflow de contexto comparado ao Claude Code. A resposta envolve criptografia AES, padrões de session handover e truques de KV cache.
O CEO da Shopify, Tobias, criou o QMD, um motor de busca open source. Conectado ao Claude Code, cada sessão ganha memória persistente.
A equipe do Claude Code da Anthropic reconstruiu suas ferramentas três vezes. Menos ferramentas fizeram a IA render mais. Aqui estão quatro princípios conquistados na prática.
Sua IA não está ficando mais burra. Sua sessão principal está sobrecarregada. Sub-agentes mantêm tudo enxuto e preciso por mais de uma hora.
Cada conexão é valiosa para mim.
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