Felipe Silva

Terminei o fine-tuning usando o Gemma 4. Está rodando no meu servidor. 3.4GB. 13 tok/s numa CPU. O modelo sabe PENSAR de um jeito específico. Qualquer pergunta ele decompõe em D→L→A (Dados, Lógica, Ação), aplica Algoritmo Musk (Questionar → Deletar → Simplificar) e valida pelo N5 (método que criei). Basicamente agora tenho um modelo que sabe pensar com método, é praticamente meu sócio. kkk Zero cloud. Zero custo por token. Agora é tornar isso um serviço de IA treinada nas regras de negócio de clientes. cc: @sseraphini , @BolhaDevs

Colega foi no evento da @startseoficial e mandou essa msg: "Oi Felipe, estou no mesmo grupo do AÍ Builders, vim aqui no StartSe, não sei se está aqui: mas na plenária falaram da Ontologia Operacional" Eu sabia que era questão de tempo até o termo começar a ganhar força. A boa noticia é que quem buscar informaçoes sobre o assunto nas principais IAs (Gemini, chatGPT, Perplexy) vai encontrar referencia a minha empresa. Fizemos um trabalho de GEO e SEO forte desde o meio do ano passado cc: @BolhaDevs , @sseraphini

Sam, da uma olhada no repositório público do framework de Ontologia Operacional da FSTech (minha empresa): github.com/fstech-digital… A ideia do framework é simples: IA em produção não pode depender só de prompt. Ela precisa de uma camada operacional explícita conectando Dados, Lógica e Ação, para que o agente saiba o que existe, quais regras seguir e quais ações pode executar com segurança. Me diz o que acha. 🙂

De toda a farofa que temos por trás de uso de AI o que eu mais vejo utilidade hoje: Guidelines -> Por melhorarem o contexto e serem opcionais (sem saturar contexto quando não precisa) Slash Commands + Skills -> Por acionarem skill de maneira manual e tb darem um manejo mais justo de contexto. E automatizarem coisas na perspectiva de AI.

@oalanicolas Alan, tenho usado codex gpt-5.5 + Pi Agent e tenho percebido que o desempenho está superior ao Claude Code com mesmos Harness.

Basta ler os comentários pra entender o que está acontecendo. Anthropic está penalizando quem construiu seu próprio harness e usa ele localmente pra uso pessoal. Aqui mesmo de 50 a 80% do meu uso com Claude Code é através de runners (scripts) que eu crio que fazem o trabalho de forma autônoma e em alguns momentos fazendo uso da LLM via claude -p. Negócio é realmente migrar pra Códex.

Repositório público do framework de Ontologia Operacional da FSTech (minha empresa): github.com/fstech-digital… A ideia do framework é simples: IA em produção não pode depender só de prompt. Ela precisa de uma camada operacional explícita conectando Dados, Lógica e Ação, para que o agente saiba o que existe, quais regras seguir e quais ações pode executar com segurança.

Ontologia Operacional começou a entrar na agenda de IA das empresas. A distinção importante agora é simples: Ontologia como vocabulário organiza conhecimento. Ontologia Operacional como sistema executável transforma Dados, Lógica e Ação em operação auditável. IA sem isso é demonstração. IA com isso começa a virar produção. Publiquei a definição canônica aqui: fstech.digital/ontologia-oper… cc: @BolhaDevs , @sseraphini

@mendlowicz o simples

Feliz no simples 😎

Elon Musk just activated meme mode in Beijing 😂

@mendlowicz $PLTR pertinho da minima de 52 semanas. Vou comprar um bocadinho!

Agora os correios podem até comprar a Amazon

$PLTR Time to Buy some Palantir (@PalantirTech )

Radar #15 no ar. O avanço mais importante do dia não foi modelo maior. Foi arquitetura com revisor. DeepMind levou o padrão do coding agent para matemática: coordenador, agentes paralelos, busca de literatura, código e ciclos de revisão. No FrontierMath Tier 4, chegou a 48%, contra 19% do Gemini 3.1 Pro puro. RAVEN achou mais de 100 exoplanetas em dados antigos da NASA. O ganho não veio de telescópio novo. Veio de pipeline melhor para detectar, vetar e confirmar. Codex com Computer Use empurra o agente para a máquina real. Quando o agente clica, renomeia, exporta ou altera arquivo, prompt deixa de ser conversa. Vira permissão, escopo e auditoria. O padrão é o mesmo: decompor, executar, revisar, confirmar. Autonomia sem revisão escala confiança falsa. Autonomia com revisão vira capacidade operacional. fstech.digital/newsletter/edi… cc: @BolhaDevs , @sseraphini

Fair, I conflated the book with codebases that wave its banner while doing the opposite, deep hierarchies, indirection theater, state hidden across abstraction layers. What you actually prescribe (small fns, honest names, SRP, no surprise state) is the most agent-friendly style I know. Misrepresentation was on me.

@fs_tech_ @victori84819871 That’s a rather gross misrepresentation of clean code.

Morning Bathrobe Rant. Quicksilver.

Melhor vídeo que vc vai assistir hoje. O avanço da qualidade é espantoso.

@BolhaDevs @sseraphini preciso te enviar um pdf.

@fs_tech_ @sseraphini se perguntar pra alguém de exatas a resposta para a segunda pergunta também seria categórica. o problema é conceitual; IAs são boas em citar antologias mas não são boas em divagar sobre problemas filosóficos mal resolvidos

cc: @BolhaDevs , @sseraphini

@llspamplona @AkitaOnRails Justo. Mas especificar exige entender o problema e os contratos, não escrever cada linha. Arquiteto especifica estrutura sem assentar tijolo. A diferença é que antes da IA, sem saber implementar você não conseguia validar a spec. Agora consegue, desde que saiba ler o que voltou.

@fs_tech_ @AkitaOnRails Mas como vai especificar sem saber fazer?

@Andrektb76 os caça-fantasmas

Forward Deployed Engineer (FDE). Na era das LLMs essa é sem dúvida é a melhor abordagem. Básicamente trata-se de colocar engenheiros dentro da operação do cliente para entender o problema antes de vender e construir. Engenheiro vai ao cliente, captura dados do contexto real, define a lógica que resolve, executa.

A IA reduziu o custo de construir. Mas, mais importante do que isso, aumentou o custo de continuar operando de forma genérica. Se duas empresas usam as mesmas ferramentas, com os mesmos fluxos, os mesmos dashboards e os mesmos prompts, onde está a vantagem? A vantagem volta para quem entende melhor o próprio processo e consegue transformá-lo em sistema. cc: @BolhaDevs , @sseraphini