Nikson

@giovannibassi 100% são muitos % Até pq são vários Edge cases Em alguns casos, 100% de boas, CRUD já era Mas no geral? Diria que 40-60% de boa

E aí, como está pra vocês? Já passou um ano, a IA está escrevendo 100% do seu código? Ou atrasou um pouco e só está entregando 90%?

@YgorWeb3 @giovannibassi Exato, tem que ter muitas rules e muito planejamento

@giovannibassi A aplicação de IA no código não é pnp. É necessário reestruturar o projeto, melhorar os contextos, trabalhar em mds e specs. Nao diria 90%, mas +60% frouxo. Micro serviços vai que é uma beleza. Monólito já pena um pouco mais. O segredo é aplicar bem os contexto

Codar com IA: decisão de arquitetura, planejar implementação, LER MUITO CÓDIGO. Se não fizer isso, vai ficar bagunçado, tudo bem pra projeto pequeno, mas se for produto complexo escalável, esquece!

Finalmente tenho que aprender marketing, talvez seja o que falta p eu voar

@samuelrizzondev Sinto o mesmo, fiz uma aplicação com python 100% funcional e não estudei sintaxe, só com a noção de js. E penso muito no marketing, software ta ficando cada vez mais barato, agora a atenção, mais cara

Stack vai acabar em alguns meses, não vai mais existir isso de ser dev react, angular, java, C# e etc Eu falo isso por experiência própria, sou dev angular há quase 10 anos mas tudo que faço hoje é em React, mesmo eu não sabendo nem usar o roteamento do React. O que vai diferenciar as pessoas nessa área é a UI/UX e Marketing. Então estude e aprenda isso o mais rápido possível. Você pode fazer o produto mais top do mundo com a melhor infraestrutura do mundo, se tiver com cara de IA e sem tráfego, não adianta nada.

Criei um bot para monitorar imóveis em Maceió! 🏝️🚀 Usei: 🔹 Cursor + Claude 🔹 Python 🔹 Cloudscraper (pra vencer o Cloudflare 🛡️) 🔹 SQLite3 🔹 Oracle Cloud (Always Free) Adeus busca manual, gora o bot que me avisa. 🤖📈 github.com/niksonndev/imo…

Okay lets try @ScrapingBee Let them fight cloudflare for me

Cloudflare e suas escolhas difíceis, to tentando fazer um botzinho aqui e ela não deixa

@usenaive Naive give it to me

Introducing Naive - hire autonomous employees with their own identity. Own compute. Own bank account. Own legal entity. Own email. Own credentials. Own mobile. No humans-in-the-loop. They sign up for tools, pay for services, deploy apps, file documents, and run your entire company. Describe a business. Naive runs it. Reply "Naive" + RT. Get $100 credit for free.

@carol_bitcoin @sseraphini @bronostr Pergunta de leigo: é igual a wallet of Satoshi que permite email personalizado?

Agora vc pode enviar Bitcoin como vc envia um PIX: usando tb número de celular ou email como endereço lightning. BRIX já tá disponível open source e integrado na versão mais recente do @bronostr github.com/Quizzicarol/br…

@leonardomso Na cara não pra não estragar o enterro Comentei num post seu la essa semana, o tipo de debate styled components x tailwind demonstra isso Cheguei no X recentemente e cheguei na msm conclusão

É nítida a diferença entre os devs aqui do X e do LinkedIn. A concorrência é baixíssima por lá, chega a dar pena, de verdade. É cada coisa que você lê, que começa a se questionar como aquela pessoa consegue se manter no mercado. Vários sujeitos com títulos de "tech lead" ou algo do tipo que são medíocres e conseguem se manter no mercado justamente por conta do mercado brasileiro ser de baixíssima qualidade. Os melhores devs, na sua maioria, estão no X. Essa é uma das vantagens que essa rede social te proporciona: estar em contato com as melhores mentes do Brasil e do mundo, quando falamos de tecnologia, e entender o buraco e a distância que a concorrência está. Não existe concorrência.

Escrever código artesanal pode ser cognitivamente exaustivo, tarefas repetitivas, bugs misteriosos, mocks sorrateiros Às vezes chegava desgastado no fim do dia Com LLMs trabalho as mesmas horas, entrego mais e o cansaço cognitivo caiu muito Energia mental é um recurso finito

@hermogenesfpn E concordo, não é a mesma coisa. GPT-4.1 nano é a comparação que faz sentido, e ainda assim, não bate nenhum modelo, como você disse.

@niksonndev O M4 não bate nenhum modelo comercial atual. Mesmo que o output seja bom, a velocidade de inferência vai ser péssima. Impraticável. Legal pra brincar. Mas não é a mesma coisa

Se for pra fazer errado, é melhor não fazer o cálculo 🤦‍♂️

@hermogenesfpn Tarefas especificas que vão rodar 24/7 com automação (q eu curto mto); classificação; extração; scripts curtos, ai acho que faz sentido. Mas é um edge case DISTANTE, e para compensar o investimento de tempo de implementação, É CHÃO

Qnd pensamos em rodar LLM na nossa máquina temos que ser humildes. Nem tudo sua GPU favorita da conta. Vai gastar com hardware? OpenAI e companhia estão gastando mais, boa sorte.

@pokerdev7 O Fábio akita fez um vídeo falando sobre vibe code com IA e um dos pilares é esse, TDD

Nos últimos meses eu estava sendo um vibecoder AMADOR ao extremo Eu explicitamente pedia pra IA não escrever specs de teste nos arquivos do frontend pq fodase, eu queria menos arquivos no projeto e eu imaginava assim "ah, a IA só vai escrever teste que ela sabe que vai dar sucesso com o código dela" Mas a IA escrevendo testes reduz muito a quantidade de bugs que ela entrega, pq ela escreve a spec e logo em seguida roda, e SIM, na verdade muitos testes dão erro e ela pega vários bugs no caminho

@coelho_lab_ @meunomeebero Falando de custos por token, acho que muitas vezes vai ser mais barato fazer projeto do 0 do que > Modificar código spaghetti, sem documentação e cheio comentários do tipo "ninguém sabe como funciona não mexe"

Hj, em muitos contextos, é mais importante e eficiente ter uma documentação bem estruturada do que confiar apenas no código em si Documentação sempre foi o farol de uma codebase (pelo menos conceitualmente). Mas hj isso deixou de ser só "ideal". e tem mais: "LLM-friendly" não é opcional. Pode ser uma doc ll lm friendly e uma doc convencional, mais direcionada a produto e ao Dev humano e uma mais técnica e mais direcionada a a gentes, enfim Tenta refatorar ou evoluir uma codebase com documentação desatualizada e mal estruturada. Um humano até consegue se virar, ele tem contexto empírico do negócio, intuição, consegue ponderar baseado nisso. O LLM não. Pra ele, o token é a fonte de verdade Ou seja, o risco de operar com documentação ruim em um ambiente com LLM é maior do que em um ambiente só com humanos Documentações sempre foi importante. Hoje em dia mais ainda @meunomeebero @sseraphini @ducaswtf

@YgorWeb3 @FelippeRegazio Faz sentido, não tinha pensado sobre e nem sabia disso. Como você descobriu/sabe sobre isso? Qual conteúdo recomenda para aprofundar no assunto?

@niksonndev @FelippeRegazio É sim. Mas veja que, o custo para rodar um modelo já treinado tende a diminuir com o tempo. Já o custo para criar novos modelos tende a aumentar com o tempo. Em alguns meses iremos atingir um platô onde o modelo será bom o suficiente p/ rodar por anos Ai o token fica mais barato

token vai encarecer sem dúvida alguma. dito isso, ACHO que: big techs poderão pagar e o farão, portanto terão vantagem competitiva mercadológica sobre empresas menores que terão menos tração sem AI e tentarão compensar com mão de obra humana ou otimização de processos.