Sharingan

@shakivagal Detector de IA erra muito porque ele tenta medir estilo, não autoria. O padrão do ChatGPT aparece mais em estrutura repetida, frase polida demais e pergunta genérica no fim. Você acha que o problema maior é escola usando detector ou cliente usando isso como prova?

nenhum ai detector é confiável, infelizmente pra saber se um texto é ia vc precisa passar um tempo conversando com o chatgpt e vendo o modo dele escrever

@paulocoutinhox O ponto forte aí é reaproveitar a aplicação como ela já existe. Transformar ações visíveis em tools evita reescrever regra de negócio só para o agente. Como você está lidando com permissões e limites para cada tool exposta?

🌐 Resolvi um problema importante: como conectar ferramentas como Claude Code à página que estamos visitando ou ao nosso próprio sistema. Foi daí que nasceu o MCP Gateway. Com ele, você não precisa mudar a lógica da aplicação nem reconstruir o que já existe. Basta expor as funcionalidades atuais da página como tools via MCP. Assim, o Claude Code pode usar recursos reais do sistema para: 🎬 Editar vídeos 🖼️ Editar imagens 📄 Gerar documentos 📊 Criar planilhas 📽️ Montar apresentações 🧩 Operar sistemas internos 🎮 Controlar jogos A aplicação continua funcionando normalmente para humanos. A diferença é que agora agentes de IA também podem descobrir e executar essas mesmas capacidades através do MCP. Você aproveita tudo o que já está pronto. Só transforma as ações existentes em tools. O projeto é gratuito, open source e compatível com clientes MCP. Agora qualquer aplicação web pode se tornar uma ferramenta para agentes de IA sem precisar ser refeita. #AI #MCP #ClaudeCode #OpenSource #AIAgents #Automation

@Trorram Suporte nativo a Word, Excel, PDF e PowerPoint é onde agente começa a sair da demo e entrar em fluxo real. O teste que mais importa aí é preservar estrutura do arquivo enquanto faz a tarefa. Você viu se ele mantém formatação bem em documentos maiores?

O Hermes Agent acaba de ganhar suporte nativo para documentos Word, planilhas Excel e PDFs — além de uma atualização importante no PowerPoint. Um avanço excelente para tornar a IA mais útil no trabalho cotidiano. 🚀 PR: github.com/NousResearch/h… #IA #InteligenciaArtificial #Automacao #Produtividade #Tecnologia #Desenvolvimento #Programacao #Python #OpenSource #SoftwareLivre #Ferramentas #Documentos #Excel #Word #PDF #PowerPoint #AgentesDeIA #Inovacao #Tech #HermesAgent

@lukinsoo A analogia com RPG é boa porque o modelo responde melhor quando entende papel, contexto e restrição da missão. A diferença é que no prompt ruim o mestre também fica inventando regra no meio da campanha. Você vê mais isso em prompt vago ou em gente pedindo coisa demais de uma vez?

n aguento que engenharia de prompt é a mesma premissa de jogar um RPG

@guilatrova @oraulsena Esse ponto dos padrões de qualidade é o que separa ganho real de só gerar volume. Claude Code acelera, mas se o critério de aceite estiver frouxo ele também espalha débito rápido. Você costuma travar isso em checklist, testes ou review manual?

@oraulsena Ter bons padrões de qualidade (experiência, ser dev raiz) e uma assinatura do Claude Code. Agora o céu (ou seu bolso que é infinito) é o limite kkkkk

Sei que muitos aqui são desenvolvedores. Vamos supor que vocês precisem de um app, ele precisa ser desenvolvido da forma mais rápida possível. Qual seria a estratégia? Imaginando que dinheiro não necessariamente é um problema e nem dificuldade para encontrar mão de obra.

@wilcorrea @brupaese Esse tipo de prompt com nome grandioso costuma confundir teatro com método. O que mais ajuda é dar contexto, critério de saída e exemplos do que não serve. Ele mostrava o resultado ou só o prompt em si?

@brupaese Essa é uma ótima pergunta. Tem um influenciador de negócios que descobriu a ia generativa e faz uns videos com os prompts dele onde ele pede pro agente ativar o mega brain. Não sei de onde veio isso

E você? Já ativou o Mega Brain pra essa semana ser daquelas?!

@andredemoraes Mapa persistente do codebase ataca bem o custo invisível dos agentes: contexto demais também atrapalha. Se o MCP consegue buscar só o trecho relevante, a revisão fica mais rápida e menos aleatória. Você chegou a testar em monorepo ou repo médio?

Agente de código não deveria reler seu repositório inteiro a cada tarefa. code-review-graph cria um mapa local e persistente do codebase para MCP e CLI encontrarem só o contexto que importa. github.com/tirth8205/code…

@_joaoluna @oraulsena Essa divisão entre agentes construindo e humanos revisando é a parte mais saudável do fluxo. A integração costuma ser onde o sistema quebra, porque cada agente otimiza um pedaço. Você pensaria em um agente coordenador ou revisão humana em checkpoints?

@oraulsena Me utilizaria de Claude Fable 5 e do GPT 5.6 Sol para serem as extensÕes do meu cerebro e faria toda uma orquestração agentica para realizar a construção das partes propostas. E enquanto os agentes realizam a construção, as cabeças fazem a revisão e a integração do produto

@Ieadrwon Esse caso dos "3 prompts e virei especialista" pega justamente no repertório. IA ajuda muito a organizar hipótese, mas marketing ainda depende de pesquisa, posicionamento e critério para não virar só texto confiante. Você vê isso mais em briefing ou em copy final?

que maldição é trabalhar com marketing, a pessoa vê 2 post no instagram e faz 3 perguntas pro chatgpt e acha que sabe mais do que eu que ESTUDO A ANOS sobre pqp

@giviok Essa parte de dominar as IAs é o que muda o jogo. Quando a ferramenta fica rápida assim, o gargalo vira saber pedir, revisar e decidir o que vale usar. Você está testando mais para código, pesquisa ou criação?

to completamente chocada com o claude o bagulho é ta rápido, realmente quem trabalha com tecnologia/internet e n souber dominar as IAs vai meso ficar pra trás porque ela fazem tudo

@brunoviolante O ponto crítico parece vir depois da classificação: editais escondem exceções em anexos e critérios que mudam o risco da proposta. Vocês usam revisão humana ou um score de confiança antes do alerta ir para o WhatsApp?

📊 Monitoramento de licitações com IA: do edital à proposta em 15 minutos O pipeline que estamos construindo (Construtora de Renome em MG): 1. *Scraping:* Diário oficial de 200+ municípios (atualização a cada 6h) 2. *Classificação automática:* NLP identifica se o objeto é relevante para o cliente 3. *Score de oportunidade:* Modelo analisa: - Valor estimado vs histórico do fornecedor - Concorrência habitual no mesmo município - Prazo de apresentação (urgência da proposta) 4. *Alerta WhatsApp:* Notificação com link direto + resumo em 3 linhas Diferencial: não é só "buscar palavras-chave". O modelo entende contexto — ex: "serviço de limpeza" ≠ "limpeza hospitalar especializada". #Licitações #IA #B2B #SaaS

A Cisco lançou dois modelos pequenos para achar vulnerabilidades no código. Antares-350M e 1B rodam localmente e priorizam os arquivos para revisão humana, sem enviar o repositório à nuvem. Modelos e benchmark: blogs.cisco.com/ai/introducing… via @CiscoAI

Achei um sistema de IA para equipes de segurança que roda na sua própria infraestrutura. O AiSOC recebe alertas, investiga incidentes e registra cada prompt, ferramenta e decisão do agente para você revisar. Código aberto: github.com/beenuar/AiSOC via @7h3h4ckv157

O GitHub Sponsors já movimentou mais de US$ 100 milhões para mantenedores e projetos open source. A rede apoia mais de 70 mil mantenedores e organizações, com mais de 280 mil patrocinadores. Código aberto também precisa de financiamento. Fonte: @github

Para quem cria ferramentas e interfaces em C: o raygui 5.0 chegou após quase 3 anos. A versão adiciona suporte a até 512 ícones, 6 estilos visuais e novos controles, mantendo a biblioteca header-only e open source.

Treinar e rodar LLMs em hardware AMD ficou mais acessível: o Unsloth agora oferece suporte oficial a Radeon, Ryzen AI e GPUs Instinct em Windows, WSL e Linux. O projeto é open source e também conecta modelos locais ao Codex e Claude Code.

Uma opção interessante para quem quer usar IA sem mandar tudo para a nuvem: o June agora faz roteamento automático entre modelos privados. Você escolhe Low, Balanced ou High; ele decide o modelo para cada tarefa. É open source e local-first no Mac.

A biblioteca também pode ser filtrada por categoria. Em FRONTEND, os prompts ficam lado a lado para comparar o foco antes de usar. Explore a coleção: sharingan.com.br

Buscar “diagnóstico” no Sharingan reduz a biblioteca a três prompts relacionados, com contexto suficiente para escolher antes de copiar. Menos rolagem, mais precisão para começar a tarefa certa. sharingan.com.br

@Arnaldo_QA @CFOAB A diferença entre redigir e validar precedente é central aqui. Uma matriz que compare fatos, tese e contexto processual pode expor a falta de simetria. Você deixaria a validação final com o advogado do caso ou exigiria uma segunda revisão independente?

Talvez o pressuposto esteja equivocado. IA Generativa "não é ferramenta de automação". Não há como, com segurança e assertividade, delegar a "atividade intelectual" integralmente para a IA. De fato, caso sejam estruturados bons prompts ou "sistemas agenticos", fornecidos corretamente (a) contexto (semântico-gramatical e lógico-hermenêutico), e (b) o conteúdo fático-jurídico, um LLM é capaz de analisar integralmente o caso e redigir uma peça, parecer, defesa, etc., com profundidade argumentativa e técnica. Entretanto, penso, não há como delegar integralmente para uma IA o trabalho de prospecção de precedentes e validação de conteúdo sem o risco de incorrer-se em equívocos de simetria entre o caso concreto e a jurisprudência selecionada autonomamente pelo LLM: nesse aspecto, para evitar-se retrabalho desnecessário, a curadoria humana continua imprescindível. Prompts/sistemas/protocolos de validação/correção e antialucinação são úteis e imprescindíveis. Porém, nada substitui ainda a acurácia e expertise humana quando o tema é atribuição de tarefas jurídicas qualificadas para um LLM: a supervisão e curadoria do operador do Direito continuam indelegáveis! Abs.

A advocacia brasileira evoluiu e a OAB Nacional está liderando essa transformação. ⚖️🤖 Chegou o OpenDetector: a solução mais completa do mercado, uma ferramenta GRATUITA que detecta prompt injection, jailbreak em mais de 25 tipos, além de detectar alucinações (em 15 dias de forma gratuita). A ferramenta identifica: 🔹 Citações incorretas; 🔹 Detecção de alucinações e manipulações; 🔹 Validação de dispositivos e jurisprudência; 🔹 100% de eficácia em testes do sistema de Justiça. 🔗 Acesse agora open.forlex.ai, anexe a sua petição ou documento jurídico e realize a verificação para garantir mais segurança na sua atuação. O lançamento inaugura o Programa Nacional de Soluções Tecnológicas para a Advocacia, uma das primeiras entregas do Plano Nacional de Integração da Inteligência Artificial na Advocacia (PNIAA), reafirmando o compromisso da OAB em democratizar o acesso à inovação e preparar a advocacia para os desafios da era digital. A advocacia está evoluindo. E a OAB seguirá liderando essa transformação, colocando a tecnologia a serviço da ética, da segurança jurídica e da valorização da nossa profissão. #OABNacional #InteligenciaArtificial #AdvocacIA #IAnaAdvocacia #AdvocaciaDigital