Textos longos: o raciocínio completo por trás das notas.
- A língua do seu Prompt decide com qual universo paralelo de dados de treinamento você está conversando
Pare de traduzir seus Prompt para o inglês só para economizar Token! Por que, quanto mais você traduz para o inglês, mais a IA responde com “給到” e “質量”? Este artigo une pesquisas da ACL sobre modelos de linguagem e experiência prática para explicar por que “termos técnicos no original + descrição na língua materna + âncoras claras de região” é a melhor forma de reduzir o custo das idas e vindas de correção.
- Use a IA como seu mentor: /insights do Claude Code e Computer History do Codex para revisar o próprio trabalho
Se você usa Claude e Codex ao mesmo tempo e ativou o Computer History, dois truques dão muita alavanca: pedir ao Codex que, com o Computer History, avalie como mentor o meu desempenho recente, e gerar com o /insights do Claude Code um relatório de retrospectiva, do geral ao detalhe, com um resumo que ajuda a evoluir continuamente.
- Apresentando o Deckhand: transforme o Claude Code no seu painel de controle para IAs de terceiros
O Deckhand é um plugin open source para o Claude Code que adiciona uma barra de ferramentas acima da caixa de entrada: delegue tarefas em modo somente leitura para o Codex, Cursor agent e agy a fim de obter uma segunda opinião, despache subagentes em paralelo com o Sub5 e acesse métricas de uso e troca de modelos. Este artigo aborda a instalação, o uso de cada recurso, o fluxo de dados e as limitações conhecidas.
- Chega de Fan-out sem critério: orquestração em quatro camadas com Claude Haiku 5.5 na prática
O Claude Haiku 5.5 é rápido e barato, mas disparar todas as tarefas em paralelo para ele só amplifica erros de julgamento, viés de avaliação e riscos de Supply Chain. Veja como estruturar uma arquitetura em camadas com Fable no julgamento, Opus na orquestração, Sonnet e Haiku na implementação, validação por CI e aceite no Opus — e saiba quando o Fan-out realmente vale a pena.
- Pare de jogar o SOP direto no AI Agent: use a RFC 2119 (MUST/SHOULD/MAY) para controlar o comportamento do Agent com precisão
Jogar o SOP humano direto no LLM faz o Agent acertar uma vez e quebrar nas outras três. Veja como reescrever System Prompts e Agent Skills usando MUST, SHOULD e MAY da RFC 2119, separando restrições rígidas, recomendações fortes e decisões discricionárias, com três princípios práticos para implementação.
- Um AI Agent nada mais é do que um time ágil: desmistificando os 5 conceitos centrais com a rotina de engenharia de software
Uma analogia direta com o dia a dia da engenharia de software para explicar os 5 conceitos essenciais de um AI Agent: Prompt, Context, Harness, Loop e Graph — mapeados para a task/card, o ambiente de desenvolvimento com suas diretrizes, o ciclo de testes e o fluxo de trabalho do PM.
- Respostas de IA mais legíveis: o ASD-STE100 recomendado por Karpathy
Karpathy recomenda pedir à IA para explicar as coisas usando o ASD-STE100, reduzindo ambiguidades e interpretações incorretas. Este post inclui a versão final pronta para ser adicionada diretamente ao CLAUDE.md ou AGENTS.md global.
- Use front-end puro para criar um blog multilíngue "dinâmico + artigo"
Transformei meu site em um blog multilíngue "dinâmico + artigo": o conteúdo é gerenciado com Markdown, a tradução é concluída na postagem, páginas estáticas são geradas durante a construção e o navegador é responsável pela leitura e troca de idiomas. Este artigo detalha o modelo de conteúdo, pipelines compartilhados, compensações entre carregamento sob demanda e SEO e o que exatamente o front-end puro salva.
- Padrão de arquitetura para múltiplos layouts e temas
Como estruturar um frontend para dar conta de 100+ temas e vários layouts sem deixar a lógica de personalização invadir os componentes compartilhados? Neste artigo, detalho a divisão em core / view / theme leaf, as configurações tipadas, os testes de integridade da família e o carregamento sob demanda do CSS dos temas, além das escolhas e limitações de cada camada.