café

Automating AI research is going to look a lot more like data cleaning than it is going to look like inventing the transformer

você tem duas opções, tentar se adaptar a isso ou não, mas ambas são apostas e ninguém é dono da verdade ainda

Refactoring with agents is _so much fun_! Extract this! Move that! Integrate those! All the power, none of the headache.

lembro de dizer exatamente isso aos meus colegas da startup no início do ano, e já rolou tanta coisa kkkkkkk

"não dá pra fazer x com IA" essa frase pra mim hoje em dia é skill issue

@Shinobu_uwu mas tu coda melhor que ele?

@DavidFiocchi pior que esse exemplo foi bem ruim, faz décadas que o linus não escreve mais código, suspeito até que não exista mais código escrito por ele no kernel kkkkk e pra programar um kernel com IA tu precisa saber muito bem o que tu tá fazendo, se não o resultado nem funciona direito

Eu consigo, no meu computador, escrever o mesmo código do kernel linux que o Linus escreveu, então o que me diferencia dele? Eu consigo também, nos meus agentes, enviar o mesmo prompt no mesmo harness que um engenheiro sênior da google usa, então o que me diferencia dele? Pois a unica certeza que tenho é que não sou eles, e me parece que nessa equação entre eu e os engenheiros no topo global da tecnologia o que diferenciou nunca foi a interface. suspeito que tenha algo além disso e que talvez seja necessário um pouco dessa coisa misteriosa, aparentemente sem nome e intangível ao mundo moderno para desenvolver software.

Something I have been thinking about: in the past, the best engineers I knew spent a lot of time automating their work in various ways. Better vim/emacs automations, writing lint rules to catch repeat code issues, building up a suite of e2e tests so they don't need to smoke test the app manually. These kinds of things were the highest leverage activities an engineer could do, because it multiplied their own output, which in turn meant they could build more things. I think many of these automations have become even more important now. This is true for a number of reasons. First, infra and DevX automation speeds you up. And if you are running an army of agents, each of those agents will be sped up also. More automation == more output per unit of time. Second, moving things to code improves efficiency. Your agent could fix an issue every time it sees that issue happen, but that uses tokens and might miss cases. If Claude instead writes a lint rule, CI step, or routine, that class of issue can be fully automated forever. This is really what people are talking about when they talk about loops -- it's about automating entire types of busywork rather than solving them one off. This isn't a new idea at all. Engineers have been doing this for a long time! Third and most importantly, automation makes it possible for others to contribute to the codebase more easily. Increasingly what I am seeing is engineers are contributing to codebases on day one because Claude can navigate the codebase for them, and that non-engineers are able to contribute to a codebase as effectively as engineers can. What gets in the way of both of these is domain knowledge that lives in peoples' heads rather than in automation -- the stuff you used to have to learn when ramping up. What has changed thanks to agents is the domain knowledge that can be encoded as infrastructure is no longer limited to what is expressible in lint rules and types and tests; it can now capture nearly all domain knowledge, encoded as code comments and skills and CLAUDE.md rules and memories. If I put up a PR for an iOS codebase I don't know and a code reviewer rejects it because it doesn't use the right framework, or if a designer builds a new feature and it gets rejected because it doesn't follow the right architectural patterns, these are failures of automation. Every team should be writing the CLAUDE.md's, REVIEW.md's, skills, and docs that enable agents to productively work in their codebase with zero additional context from the prompter. This sounds crazy, and at the same time is a natural extension of the stuff engineers have always done: automate, and encode domain knowledge as infrastructure. As the model gets smarter and as the harness matures, this task becomes easier. In the meantime, it is on every team to look for ways to convert their domain knowledge to infra so that Claude can write code better, so that code review catches issues automatically, and so the next person working on your codebase can contribute more easily.

@hdelima93 lê de novo

@DavidFiocchi você saber dirigir um carro nao te torna um piloto de formula um, os dois dirigem carros, o motorista opera sob leis de transito enquanto piloto dirige sob os limites de aderência da fisica, se você não consegue ver a diferença, isso é skill issues

@wowgioio hardstyle version

meiga e abusada - anitta [speed up]

@osupernerd inclusive bem pontuado a questão de paradigma, eu não tenho boa parte dos problemas justamente por meus workflows em dados e ML são majoritariamente funcionais

a questão agora não é o agora, é o amanhã. Opus 5 lançou, nível Fable, metade do custo e só estamos em Julho, ainda tem ano pela frente, só estamos em 2026, ainda vai mudar muita coisa, os modelos ficarão cada vez melhores e cada vez mais código será gerado o que você acha, enquanto senior com anos de exposição a tech, que é uma solução que funcionaria para essa constante e crescente evolução? se não existe ainda, o que precisa ser inventado?

Só queria lembrar a muitos de vocês que "Uncle Bob" é um usuário assíduo de programação funcional. E os conceitos são fundamentalmente diferentes da programação imperativa (a que a maioria de vocês trabalham). Programação funcional tem funções atômicas, imutabilidade e gerenciamento muito eficiente de efeitos colaterais. Não é a realidade da maioria das aplicações no mercado. É a pura e simples entrada e saída sem afetar a entrada em nenhum momento. Isso funciona bem com LLMs mais pelas restrições da linguagem do que por LLMs saberem lidar com imutabilidade e gerenciamento de side-effects. Modelos não sabem fazer isso e os seus N markdowns no máximo são capazes de mitigar isso. Sei lá, talvez junto com a mudança nos processos a gente precise de mudanças na estrutura das organizações e dos times. Talvez a gente até precise de uma linguagem mais estrita e otimizada para os modelos. E a solução "não leia mais o código" me parece a mais burra de todas.

@stifmeister_br totaaaaal, bem observado. eu por exemplo não consigo olhar "só" pra código hoje e acredito que cada vez mais a tendência será essa dai

@DavidFiocchi uma das coisas que percebi foi o ressurgimento do "product-focused engineer". Quantas tasks consegue entregar por sprint um programador bem instruído em IA e suas outras ferramentas (WCAG, testing, MCPs...)?

@nicolasmelo Consigo sem IA, mas não de cabeça e rápido, isso me complica muito em entrevistas, elas simulam um ambiente que não existe

Entrevista de SD da Open AI, sem usar IA e em 1 hora, vcs conseguiriam arquiteturar um banco de dados do completo 0? Suportando ACID, e operações de SQL basicas como CREATE, INSERT, SELECT com WHERE e principalmente JOINS. Teria bastante dificuldade em responder, admito

tem gente que foi feito pra bolar, tem gente que foi feita pra acender e tem gente que foi feita pra fumar a ponta

e conservadores vão tentar te convencer de que ser um idoso tatuado não é IRADO

@kimoonser clt é foda prima mas te entendo

@DavidFiocchi a vida corrida me pegou

Bom dia nightcity

eu trabalho desenvolvendo sistemas agenticos para advogados, principalmente, e vejo que quando a gente sai da bolha tech a galera ta usando Fable 5 e GPT5.6 Sol para fazer lista de compras enquanto sequer concebem a ideia de até onde essa máquina consegue chegar, elas tem a mesma interface, um harness melhor que muito dev (modestia a parte, eu que faço), mas não vão usar melhor que um engenheiro pq não é sobre a ferramenta

total, eu penso exatamente a mesma coisa e tenho percebido isso cada vez mais no inicio batia uma sindrome do impostor, hoje eu vejo que a média das pessoas não sabe sequer o que pedir, quando sabem, não entendem como e quando entendem como não sabem como garantir os resultados e por ai vai os engenheiros de alto nível já tem um acumulo de conhecimento, recursos, scripts, projetos pessoais, projetos opensource que conhecem, quase como verdadeiros magos, eu ainda preciso de tempo pra acumular mais spells no meu livrinho

@amocamelkretek conta a fofoca aguardarei

@DavidFiocchi vou la desabafar no seu pv

meu breve relacionamento acabou REPESCAGEM DE FICANTE