FABIO AKITA - Flow #588

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Salve, salve família, bem-vindos a mais um Flow, eu sou o Igor e hoje eu vou conversar com o Fábio Akita, cara, muito obrigado por vir aí de novo. Eu que agradeço pelo espaço, espero que a gente possa explicar tudo de IA dessa vez e finalmente responder todas as perguntas. Cara, eu acho que essa foi a última vez.

Da última vez a gente ficou respondendo um monte de perguntas. A gente tentou. Inclusive, até é interessante você falar isso, que eu não tinha notado isso na época. Depois as pessoas vieram me falar. Da forma como eu falei, eu não tinha entendido que eu estava passando essa mensagem, mas parecia que eu não gostava de ir. Porque...

Não foi isso que eu saquei, mas realmente, eu vim te comentar assim. É, mas porque das últimas vezes, o que eu vim fazer era explicar como funciona na teoria e tudo mais, e falar que aquele medo de Skynet, AGI, e toda aquela baboseira não fazia nenhum sentido, e explicar para onde as coisas poderiam estar indo. Então, hoje, a gente chegou num ponto de virada que eu estava te falando, e, inclusive, no último ano, teve vários convites de podcast para falar de IA, acho que até vocês me chamaram, só que não tinha nada de...

relevante pra falar e eu não queria só ficar repetindo a mesma coisa, mas dessa vez eu voltei porque eu tenho, literalmente, metaforicamente parece que eu escalei o Everest voltei e aí eu vim, eu tô me sentindo a Mirklin, que eu atravessei o Atlântico, voltei e aí agora... Quantas horas por dia sentado na frente de um? 16 horas por dia, 7 dias por semana, mais de 2 meses, mais de 500 horas experimentando todas as IAs eu fiz benchmarks e eu fiz...

E eu escrevi no meu blog, aqui, tomrails.com, tem acho que 50 posts só este ano, a gente está em abril ainda. Então, tem bastante coisa. E o que você falou, antes da gente começar um pouco, você falou de um ponto de virada que teve no final do ano passado. É a partir desse ponto de virada que tu entra de cabeça nessas ferramentas? O que aconteceu que chamou tanto da atenção?

Então, o que aconteceu foi o seguinte, desde que saiu GPT-2, GPT-3, tudo mais... Lá em 22, 23, eu fiquei testando e nunca foi útil. É todos aqueles memes que todo mundo ouviu falar, ah, você perde pra EAT, tem que ficar consertando e tudo mais.

é dessa geração. Essa foi a geração que ficou, aí subiu de um bilhão de parâmetros pra um trilhão de parâmetros, ficou só naquela corrida de parâmetros, mas por mais que aumentasse 10 vezes, 100 vezes a quantidade de parâmetros, não multiplicava 10 vezes, 100 vezes a inteligência, vamos dizer assim.

Agora, no ano passado, finalmente a gente chegou... Depois eu vou explicar mais sobre isso, mas parece que a gente chegou num ponto onde acabou as possibilidades. Eles finalmente tiveram que... Vamos parar de ficar aumentando, ver o que a gente tem e realmente usar o que a gente tem. Perfeito.

E aí, durante o ano de 2025, e isso ajudou bastante, que a gente teve a OpenAI, a Anthropic, aí teve também os chineses, Alibaba, Tencent, todo mundo... Google entrou no jogo finalmente. Então, teve uma competição ali, e por causa dessa competição, no final de novembro do ano passado, a gente teve, de fato, os lançamentos que me interessam, que foi o Anthropic...

O Cloud Opus 4.5, o GPT 5.1, as ferramentas que a gente chama de Harness, que é o Cloud Code e o Codex. E aí durante o mês de dezembro, todos os desenvolvedores que estão mais na fronteira brincando de IA...

começaram a descobrir coisas muito diferentes que dava pra fazer. Quando eu voltei em janeiro, eu comecei a olhar esses desenvolvedores que eu acompanho e falei, caralho, o que mudou? E aí eu comecei a me sentir, cara, alguma coisa aconteceu nos últimos três meses que eu não tô sabendo.

Porque eu também saí de férias, ano novo, pá, pá, pá. E eu falei, cara, mudou tanto as coisas que agora eu tô me sentindo atrasado, atrasado para caramba. Eu comecei, então, eu já tinha até cancelado minha conta do Cloddy, que eu falei, cara, o Cloddy não é tudo isso que todo mundo falava, 3.7 Sonnet que todo mundo falava, blá, blá, blá. Então, 2025, eu não dei muita atenção também pra isso. Quando...

Começou isso, reassinei o Claude, comecei a fazer os experimentos, e aí aconteceu que eu tenho hiperfoco, né? Eu tenho o nível autista nível 1, e o meu hiperfoco, se eu não tenho obstáculo, eu vou. E o problema de projeto de software é que, por melhor que eu seja, eu não sou bom em tudo.

Então sempre tem alguma coisa, tipo, eu odeio fazer tela, eu odeio fazer HTML, eu sei fazer, mas eu odeio fazer. Então sempre que eu for fazer um projeto e caio num pedaço desse, aí eu fico, ai, que bosta, deixa eu olhar um tutorial, aí eu vou fazer outra coisa, jogar videogame, etc, e não sai o projeto. Dessa vez, acabou os obstáculos, foi indo, foi indo, foi indo, foi indo, foi indo, foi indo, e nesse foi indo, foi indo, começou no final de janeiro, quando eu fui ver, eu tava em abril.

inspirando isso diretão eu tava almoçando e jantando na frente do computador e pra e eu também uma coisa que eu não gostava antes porque tinha muita teoria, mas muita coisa pra todo mundo chegar a futurologia ah, vai dar pra fazer, vai dar pra fazer fiz um livro, fiz uma palestra mas cadê o resultado? ninguém mostra um resultado então pra

quebrar isso também, tudo que eu fiz, praticamente tudo que eu fiz, eu abri open source e documentei. Então, no meu blog, aqui no Rails, tem a documentação do que eu fiz, como foi o passo a passo de tudo que eu fiz, e no GitHub, no meu repositório, tem lá 16 projetos.

que estão abertos, são mais de 300 mil linhas de código, que é o equivalente a um projeto médio, vamos dizer assim. Então, tudo aberto para que as pessoas possam ver. Alguns projetos do open source já tem contribuidor, tem issues que as pessoas colocam. Ele está rodando, versão 01, 02, 03. Então, tem ferramental que as pessoas já estão usando. E aí, a ideia toda é que mudou esse...

essa forma de trabalhar. Então, aí a ideia é que eu quero tentar mostrar o que significa isso sem ser futurologia, o que de fato dá pra fazer. Coisas que dá pra gente fazer na prática agora, né? Então, vamos começar, então, no seguinte, cara. Existem várias formas de você lidar com... Aqui a gente tá falando de código. Tem várias formas de a gente lidar com inteligência artificial e código, né?

Para começar, o teu jeito de escolha é rodando local ou tu roda em nuvem? Como é que tu prefere usar? É uma excelente pergunta. Você vai ver 500 milhões de opiniões a respeito. Então, na semana passada, eu realmente resolvi fazer um teste mesmo. Então, eu fiz... O projeto está no GitHub. Ele chama LLM Coding Benchmark.

Eu não gosto dos benchmarks oficiais, porque a maioria dos oficiais, eles são pequenos trechos de código muito simples. É o que a gente chama até de lit code. Então, como fazer a ordenação de uma lista? Ah, como eu mudo as cores disso para isso? Uma coisa bem pequenininha. Não é um projeto.

Então, o que eu fiz foi, eu automatizei uma ferramenta chamada OpenCode, que é uma versão open source do que você conhece como Codex ou CloudCode. E eu fiz esse OpenCode, eu fiz com ele, porque o OpenCode conecta com quaisquer outros LLMs, locais e comerciais. Então, eu fiz uma bateria de testes rodando mais de 33 modelos, então isso está tudo documentado.

rodando modelos open source, locais na minha máquina, e as versões comerciais desses open source, que está rodando na nuvem. Então, existe um serviço chamado Open Router, você conhece? Não. Open Router funciona assim, em vez de você criar uma conta em cada uma do...

dos provedores, você cria na Open Router, paga só pra Open Router e ele permite escolher, eu posso ir de Cloud pra GLM, pra Minimax, pra Kimi, DeepSeek, o que eu quiser, numa única API, com um único token, numa única bilhetagem. Eu pago uma vez só.

eu recarrego os créditos e eles usam em quaisquer que eu pedi. Então, eu automatizei o OpenCode para desenvolver um micro projetinho, é nível Hello World, tipo nível entrevista de emprego de projetinho, que era para fazer uma aplicação web que tem uma pequena cara parecida com o chat GPT, que você vai online e tem um chat, que conecta no OpenRouter para fazer um chat mesmo. Então, eu pedi para cada um deles fazer uma aplicação de um mini chat.

Então, ou seja, não é complicado de fazer. Qualquer programador júnior deveria fazer isso em um ou dois dias no máximo. Então, eu fiz como se fosse no Cloud Code ou no Codex, que você começa a fazer prompt, ele faz as coisas. Eu fiz um prompt para gerar a primeira versão e um segundo prompt para amarrar o projeto no final. Então, são dois prompts.

Que é diferente de você fazer, faça um algoritmo, faça um pequeno trecho. E aí eu fui rodar em todos eles. Para rodar em todos eles, eu tenho uma RTX 5090 da NVIDIA, que é a melhor placa de vídeo que tem hoje no mercado, só que ele tem um grande problema, que ele tem muito pouca VRAM, que é a memória que tem nele. É 32 GB só.

Significa que eu não consigo rodar modelos com mais de 30 bilhões de parâmetros. Então, para isso, eu comprei um mini PC que é fraco, que é a AMD Ryzen AI Max, que é o chip AI Max, e ele tem uma GPU embutida que permite compartilhar a RAM que vem nela. E eu comprei com 128 GB de RAM, aí eu consigo dar 96 GB para essa máquina. Aí eu consigo rodar modelos maiores, como o QN3, 122 bilhões de parâmetros.

Então eu fui até os open source 122. O que acontece se tu tentar rodar isso numa máquina que não aguenta? Fica lento. Fica lento. Então foi isso. Porque eu tentei, eu baixei o Lhama, eu acho. Isso.

E aí eu tentei alguns modelinhos quando eu tava brincando, tentando descobrir onde é que eu me encaixava melhor. E eu tentei... Pô, deixa eu ver qual que é o mais fodão aqui, sem noção nenhuma. Baixei enquanto eu jogava minha partidinha de rastone, né? Quando eu fui rodar a parada, o computador virou uma carroça na hora. Vira, vira carroça, porque ele vai usar toda a sua GPU.

E dependendo do tamanho do modelo, ele vai consumir toda a sua VRAM e vai começar a usar a sua RAM da CPU. E isso é um sério problema, porque ele vai ficar transferindo camadas do modelo entre RAM e VRAM. E isso ele usa a CPU no meio do caminho, numa RAM que é muito mais lenta. Então, memória hoje, não é à toa, todo mundo sabe que memória ficou cara pra cacete. Por causa... a maior parte foi por especulação. Foi o desgraçado do Sam Altman.

E lembra que eu falei mal dele da última vez, vou continuar falando mal dele. Fala mal dele nos podcasts também. Falo mal dele. Cara, o cara, ele encomendou, antes de fabricar todo o estoque de RAM pra ele, na cabeça megalomaníaca dele, ele ia precisar de toda a RAM que tinha, mas as que iam ser fabricadas.

Estava neste nível. E de fato tem uma demanda, que não é só dele, de criar mais data center pra inferência de IA. Mas ele... Essas notícias que o Sam Altman da OpenAI dá, o Dario Amodei dá, cada tweet que é desgraçado, dá, move o mercado. Ah, o mercado teve alto, o mercado teve baixo, porque o Amodei soltou um tweet. Entendeu? O que tu acha do Amodei?

Também outro desgraçado. É outro desgraçado. É que eles são desgraçados de jeitos diferentes. O Sam Altman ele é um mafioso. Ele sabe que é um mafioso, todo mundo sabe que ele é um mafioso, ele acha que é o Michael Corleone, mas na verdade ele é o Fredo.

Quem assistiu sabe o que eu tô falando. Sim, sim. Você não é da minha família. O Dario Amodei, por outro lado, ele tem God Complex. Ele quer ser Deus. Ele acha que ele é a voz certa da humanidade e ele tá lá pra salvar o mundo. Entendi, entendi. É, dá pra sentir na vibe mesmo. Até quando tu assina os serviços dele, tu... Até os termos são meio nessa vibe.

E aí, ironicamente, os dois melhores do mercado, de fato, são o Opus 4.6, agora vai ser o Mythos, que está saindo agora. Não, o Mythos não pode. O Mythos, ele conseguiu sair do confinamento programado cuidadosamente para mantê-lo preso e ele saiu. E, portanto, o Akita...

Nós não podemos usar o Mythos aqui e você na nossa casa. Exatamente. É perigoso demais. Perigoso demais. Ele pode causar uma terceira guerra. Nossa, o mito. Ainda bem que você já entendeu isso também. Todo mundo de casa, espero que esteja entendendo. Porque os dois melhores modelos, de fato, hoje, são o Opus 4.6 e o GPT 5.4 X-High. Porque tem várias camadas, né? Sim. E eu vou explicar por que depois. Dos modelos não americanos...

O máximo que você tem é o da Zai, que é chinesa, que faz o GLM 5.1. Ainda está abaixo. Ele está mais próximo do Sonnet 4.5, 4.6, do que do Ops 4.6. Mas ele é usável hoje. E os outros é bullshit. Isso aqui tudo a gente está falando de código.

De código. Fazer código. De código, sim. Então, desculpa até o contexto, é que eu sou programador, né? Isso, é importante. É. Porque, assim, não tem uma... No teu podcast eu ouvi, inclusive, de modelos que eles alucinam como se estivessem fazendo código, mas eles estão só... Isso, isso. E vai continuar alucinando, tá? Isso não...

Eu vou explicar por como a gente conseguiu controlar essa alucinação também. É natural de LLMs alucinarem, faz parte do processo. O problema não é se ele vai errar, é quantas vezes e o que eu faço quando ele erra, entendeu?

Mas dos modelos open source, ou modelos não os frontier models que a gente chama, existem uma categoria enorme. Quando eu falo que são bullshit, não é que são ruins, tipo inusável. É que comparado ao Opus e ao GPT, eles estão uma camada abaixo. Então, existem modelos uma camada abaixo que dá para usar para programar, mas você como programador vai ser exigido mais de você.

Então, modelos que estão abaixo deles. Então, tem o GLM. E embaixo aí, você vai ter modelo Kimi, modelo Minimax. Nos níveis open source que dá para rodar na sua máquina, a única que vale a pena é o do Alibaba, que é o Coen 3.5, de 35 bilhões. Esse que eu tentei, fudeu minha máquina.

E esse é o mais rápido, é o mais performático e o que melhor gera código, mas, tipo, dentro de um ranking, eu tenho um ranking lá, ele tá, tipo, lá embaixo no ranking, entendeu? Então, eu podendo pagar, eu prefiro pagar o Opus do que rodar o Quen. Perfeito, entendi. Entendeu? Entendi, entendi, entendi.

E o que que faz o Opus ser tão incrível assim? A gente tem lá, inclusive, no aplicativo, dá para escolher o Opus com pensamento estendido e tem como escolher o Opus com um milhão de tokens de contexto. Isso. Esse e o GPT 5.4...

Eles são objetivamente melhores que os outros? São objetivamente melhores. Mas por quê? Tá. Então vamos lá. Durante 2022 até 2024, o que aconteceu foi uma corrida de parâmetros. Então eu diria que foi a guerra dos parâmetros.

Então, o GPT lança com um bilhão, aí a meta lança o lama com outro bilhão e meio, 10 bilhões, 50 bilhões, e a gente chegou no trilhão. Acho que os modelos de fronteira hoje todos estão na faixa de um trilhão de parâmetros. Só que, como eu falei, essa proporção de parâmetros não representou proporção de melhores respostas.

Ele melhora, mas é aquilo que eu estava explicando a última vez. É uma curva em S. A partir do ponto de 2023 para 2024, você aumenta 10 vezes o número de parâmetros, mas você só melhora duas vezes a inteligência. Só que se você aumenta 10 vezes o parâmetro, você precisa de 10 vezes mais energia, 10 vezes mais máquina, para ter só um ganho de duas vezes. Então, a próxima versão... Daqui a pouco está economicamente inviável. É inviável. Já é inviável. Hoje já é inviável.

esse tipo de crescimento esse tipo de crescimento já é enviado quando chegou 2024 no 2024 piorou a inferência porque aí o GPT lança o modelo O1 que é o modelo Omni

E esse modelo 1, a grande diferença dele é a ideia de thinking, a ideia de pensamento. Então, o que é uma LLM? LLM é um modelo feito para gerar texto. Esse é o propósito dele. Então, aquilo que todo mundo já falou milhões de vezes, eu gastei cinco horas explicando o último podcast.

Que você pega o seu contexto, calcula a tensão em cima desse contexto para gerar um novo token. Aí você pega agora o contexto mais um novo token, calcula tudo de novo para gerar o próximo token e vai fazendo isso até ele soltar uma resposta, certo? Essa é a versão do GPT-2. Então você tem o seu contexto, que é a sua pergunta, por exemplo, e quaisquer outras instruções que ele dê, e aí ele gera uma resposta imediatamente. E essas respostas são muito burras.

O que o thinking faz, aí você treina uma nova categoria de modelo para que, em vez dele já começar a te dar a resposta, ele primeiro começa a gerar novas perguntas para ele mesmo. Então, ele se retroalimenta de novas perguntas. Então, é como se você fizesse uma pergunta, daí, em sequência, fizesse... Crie perguntas para a minha pergunta, aí ele cria perguntas para isso e fica escondido. É aquele momento que fica girando no seu chat, o thinking. É porque esse thinking está gerando novas perguntas e...

e devolvendo para ele mesmo. Então ele está gerando novas respostas, e aí no final, depende de quantas camadas de resposta é o tal do deep thinking, ou high thinking, que eles chamam, eu posso ir quão longe eu quiser ou parar no meio, é isso que determina a qualidade da resposta. Por exemplo...

A diferença do sonnet pro opus é justamente essa profundidade de pensamento. O opus vai ter um pensamento muito mais longo do que o sonnet, por isso o sonnet é mais rápido também. Só que ao fazer isso, você gasta mais token. Entendi.

pra caralho, muito obrigado agora eu entendi então a ideia dos modelos mini ou os modelos rápidos é que eles tem ou não tem thinking ou o thinking deles é limitado então por exemplo, o Antrop que ele tem o modelo Opus que é

maior esforço, que se chama, né? Maior esforço, profundidade de pensamento, qualquer um desses termos quer dizer quantas camadas a mais de pensamento vai ter. Cada camada a mais aumenta o número de tokens que você tá gastando. Porque ele tá criando mais perguntas, mais respostas, por isso que do nada, de repente, gasta pra caralho. Porque ele tá lá...

O modelo Sonnet tenta ser um balanço para ser genérico. Quanto mais burra a tua pergunta ou quanto mais genérica a tua pergunta, mais token tu gasta também? Gasta também. Tudo depende. Depende do problema que você quer resolver. Porque às vezes você pode perguntar confirma para mim essa informação. Daí ele vai entender que tem que procurar na internet e vai trazer um texto que vai consumir seu espaço de contexto.

Ele vai falar, ah, confirmei, eu li a enciclopédia inteira pra te confirmar. Fudeu, entendeu? Você vai gastar todo o seu contexto. No mundo do GPT, você tem os modelos mini, que são rápidos. No modelo do Claude, você tem o Haiku, que é rápido. Então, Haiku e mini são os rápidos. Aí você tem o GPT normal e o Sonnet, que é aquele que você normalmente usa primeiro. E você tem os mais caros, porque vai gastar mais token, que é o High ou Opus. E agora o Mythos.

Cara, mas ainda assim, a diferença entre o Opus no máximo para o GPT 5.4 no máximo...

ainda me parece que o Cloddy é melhor, cara. Então, e aí eu até brinquei hoje que GPT versus Cloddy é o novo Playstation versus Xbox, Sega versus Nintendo. Já tá todo mundo não, porque o GPT é melhor? Não, porque o Cloddy é melhor?

já está, já tem gente escolhendo time, tá todo mundo assim e tem a ver com essa experiência que você teve então eu usei os dois por centenas de horas, então nenhum, eu hoje em abril de 2026 tenho preferido o Opus, mas não quer dizer que eu não uso o Codex

Vira e mexe, eu caio em coisas que o Opus não consegue fazer e o Codex consegue. Então, quando eu vejo que o Opus está pensando demais, então, ele demora mais, ele demora mais, ele tenta fazer uma coisa, não consegue, fica tentando, fica tentando, eu paro e vou para o Codex. Eu falo, Codex, a gente já tentou fazer isso, isso, isso. Pega o projeto de onde parou e vê se você consegue.

muitas vezes ele consegue continuar ou vice-versa aconteceu o oposto também eu fiz no Codex, ele ficou literalmente uma manhã inteira rodando sem conseguir resolver o problema, eu vou mostrar depois, mandei pro Opus hoje e eu só fiz isso porque eu acabei com o meu plano do Cloddy

Quinta-feira eu acabei com o meu limite semanal do plano Max 20x com extra usage. Aí eu fui pro codex e eu fiquei o fim de semana usando codex. Aí segunda hoje, ontem, hoje, resetou o limite. Eu já nem sei que dia mais é.

Tá nesse nível. Resetou o limite, aí eu voltei pro Opus, pro Clod, e aí eu voltei pro problema que ele patinou no Codex e resolveu o problema. Então, você vê que ele fica indo. Eu sempre, pra quem me acompanha e assiste o meu canal no YouTube, uma das coisas que eu sempre falei, isso acontece com linguagem de programação. Ah, JavaScript, ou Python, ou Java, qual que é melhor?

foda-se, eu não sou outdoor de linguagem, eu vou usar a que resolveu o meu problema melhor naquele momento. Eu falo que todo bom programador tem que ser promíscuo e desleal com toda a tecnologia. E eu sou assim, eu sou totalmente desleal. Então, hoje, abril de 2026, por mais que eu odeie o Dario Amodei, eu separo, porque Antropic não é o Dario Amodei, Antropic tem centenas de excelentes engenheiros trabalhando, independente do Dario Amodei.

Então, eles têm uma boa ferramenta, hoje funciona melhor. Eu estava hoje, inclusive, nessa discussão, conversando com um conhecido meu, que é o Felipe, que foi até streamer, eu nem sabia disso, o Mr. Kibis, e aí ele está hoje na OpenAI e ele estava justamente tentando evangelizar o Codex, e aí eu falei para ele, cara, por que o Codex não atende 100% o que o Cláudio me faz hoje? Aí, o problema não está no modelo, o problema está no harness, o harness é, como é que chama? Harness em português, que você coloca no cavalo para controlar ele.

rédeas são as rédeas que você coloca no modelo, o modelo sozinho é um componente, o outro componente é a ferramenta que usa o modelo e as duas tem que estar trabalhando em conjunto para isso funcionar

O Cloud Code, neste momento, ele tem um melhor harness, uma melhor rédea do que é hoje o Codex. Então, se o Codex implementar a mesma estratégia que o Cloud Code usa, usando o mesmo GPT, ele provavelmente vai ter respostas melhores ou superiores. Então, é por isso que eu até falei, esquece livro essas coisas, porque...

Hoje tem uma versão, amanhã pode sair o Codex novo, ele inclusive me falou que eles estão trabalhando em muitas dessas coisas que eu estou sentindo falta, e quando sair essa versão, provavelmente pode mudar o jogo. Perfeito. Entendeu? E aí, entendi, entendi, e que bom, porque...

É isso que... É pra aí que a coisa parece ter espaço pra evoluir, não é, Akita? É num harness melhor. Isso. É num... Até, por exemplo, uma coisa que o Opus faz que eu não sei se... Quer dizer, que o aplicativo do Clode pro...

para o Windows, ele faz um... Por exemplo, ele organiza a minha pasta de download, tá ligado? Pode, pode fazer o que quiser. Ele faz umas coisinhas assim, que me parecem vantagens competitivas para o aplicativo do chat IPT, por exemplo. O Codex faz também.

Eu não sei no Windows. No Linux ele faz. Mas pro CLI? CLI. Então, o Cloud é mais amigável. Pra um cara que não é o Akita, isso faz diferença. Faz, faz. E até foi engraçado, porque semana, acho que foi semana passada, retrasada, que teve o vazamento do Cloud Code. Você viu isso? O codex da OpenAI...

Pelo menos o Codex, ele tá no nome open, ele é aberto. Então ele tá no GitHub, todo mundo já podia contribuir com o Codex. Eu fiquei sabendo disso só hoje também, porque o meu amigo me falando sabia. Mas o Cloud Code sempre foi fechado. E aí teve aquele vazamento deles. E aí... E aí...

Foi uma febre. Todo mundo viu como é que o Cláudio foi feito, o que tinha dentro. Eu fiz uma cobertura gigante disso no meu blog, explicando passo a passo tudo. E o código deles é macarrônico, mal feito. Então, eles estão naquele ritmo de empurrar código o mais rápido possível para sair na frente, sabe? Estou entendendo. Mas...

significa assim, está todo mundo nessa competição a Antropica e a OpenAI não podem se ver, se encontrar na mesma rua ou eles brigam através da rua, mas eles não conseguem olhar olho no olho nessa briga ferrenha e isso é excepcional eu espero que continue dessa forma porque é isso que faz a OpenAI querer fazer mais

mais coisas mais rápido e antrópico que também pra um não passar o outro. A gente tá agora num momento em que eles estão tentando absorver a maior quantidade de gente possível como assinante. Então a ideia é que quem assina o Claude não vai querer pagar pra OpenAI duas. Todo mundo é a ideia da Netflix versus Amazon Video versus Disney Plus. Então todo mundo tá brigando pelo zeitgeist da ideia de quem tem a melhor harness, por exemplo. Então o eu vou fazer algo assim.

Hoje, pra mim, nos projetos que eu testei, todos esses projetos que estão abertos no GitHub, o Cloddy tem sido mais disciplinado, mais organizado, mais previsível do que o Codex. O Codex, ele tende a não terminar tudo o que eu pedi, especialmente se forem coisas mais complexas. Se eu peço coisas em paralelo, às vezes ele não faz tudo. Se eu interrompo e tento fazer alguma coisa, ele não volta pra primeira coisa. Eu tenho que ficar lembrando, ó, você não terminou a primeira coisa, termina.

O Cloddy, eu consigo fazer ele fazer uma tarefa complicada, ele quebra num plano, faz tudo em tarefas paralelas. Se eu interrompo e peço mais alguma coisa que eu lembrei depois, ele ou cancela se for um ajuste, ou cria uma tarefa paralela e continua tudo em paralelo e termina todos.

No final ele me dá o valor, terminei tudo que você pediu. Então ele tende a ser mais disciplinado e organizado. Para mim isso é muito útil se eu estou, por exemplo, com 3, 4 projetos em aberto e eu não lembro se ele terminou ou não terminou, o Codex me deixa nessa dúvida.

Puta, ele tinha terminado ou não tinha terminado? O Opus não, ele consegue me... Eu consigo confiar que eu posso deixar ele fazendo alguma coisa enquanto eu tô vendo o outro e depois rechecar e eu consigo ver. Então, mas isso de novo, é a versão de abril de 2026. Pode ser que amanhã saia a versão nova do Codex e inverta tudo, entendeu? Eu sei que eu poderia...

Eu sei que eu poderia criar, usando, por exemplo, o Codex CLI, eu sei que eu poderia criar um arquivo, um MD, com algumas instruções para ele usar como se fosse uma skill do Claude. Eu sei que eu poderia fazer isso. Mas o Claude, para eu poder falar para o Claude, criar uma habilidade também...

É muito foda. Por exemplo, se eu for criar um aplicativo aqui e eu quero fazer uma user experience ou uma user interface diferenciada, eu posso instruí-lo a criar uma habilidade específica para lidar com isso. Perfeito. Meio que ali no chat rapidinho. Perfeito.

eu não sei se os outros têm um... Conseguem fazer algo assim também. Tá. É que essas facilidades do Clóide... Isso é bacana, porque é o seguinte, até pro pessoal que tá ouvindo e não sabendo, tem um vocabulário novo que a gente precisa falar. Até então é Iá. Iá é o guarda-chuvão.

Aí o povo já fala, não, eu já sei que existe LLM. LLM é uma coisa, Computer Vision é outra, eu já sei que tem. Agora, qual a diferença do LLM da OpenAI para o LLM da Antropic? Aí já começa a ficar mais difícil. Ah, é porque um pensa mais, um pensa menos.

Fica mais, né? E aí você começa a descer pras ferramentas. Então a gente já falou, existe um harness, tem a rédea. E nessa rédea, você pode ter skills, que são as habilidades. E aí todo mundo fica, fudeu, que porra toda. Você sabe me definir o que é uma habilidade, uma skill? Eu acho, bom, como eu uso? Eu uso assim, cara, é...

Eu pedi pro Cláudio fazer uma parada aqui nesse meu aplicativo, nesse meu projetinho aqui, que ficou meio... Ficou tosco. Olhei e ficou tosco. Eu sei que ele consegue fazer melhor, porque aleatoriamente, de uma outra vez, ficou melhor. Então, cara, ó, eu descobri que um amigo meu me falou que eu posso pedir pra ele criar umas habilidades. Então, eu vou lá e peço assim, cara, ó, cria a seguinte habilidade. Ainda dou o nome, ó. Vai ser o iuxmaster.

Tá ligado? Toda vez que a gente for fazer alguma coisa nesse sentido, eu queria que você carregasse essa habilidade. O que tem nessa habilidade? Você agora é o melhor do mundo, aí eu vou viajando lá no que eu quero que ele construa essa persona, no fim das contas. Esse personagem que ele vai incorporar. E aí ele cria um arquivo que ele salva na minha máquina e toda vez que a gente vai fazer, mexer em algum...

em código que tem a ver com o User Interface, User Experience, ele carrega essa habilidade e acaba me dando um resultado melhor, porque ele é como se fosse uma rédea dentro da rédea.

Quase isso. Ou em parte. Tá próximo. Então agora vamos... Agora você vai entender. Tá. Então, quando... O tal da LLM é um modelo que é um arquivão. Lembra que a gente explicou? É um arquivão que sobe ali na memória da GPU que ele vai usar pra calcular coisas. Bacana. Pra calcular o próximo token que forma a resposta.

Para você manipular esse modelo, você faz um prompt, certo? Um prompt é o texto que você digita, o que você pede, seja na web, seja na rédea, que é a linha de comando, que é o programa Cloud Code ou Codex. Prompts, existem vários tipos de prompt. Um dos prompts que você não vê, a gente chama de System Prompt.

Então isso é o... Por que chama rédea? A rédea manda para aquela sessão, ele já inicia com um contexto, com um monte de instruções que não tem na web, ou é diferente do da web. A web também tem, mas é diferente. Então ele inicia, você é um assistente de programação, você tem acesso às ferramentas ABCD.

Toda vez que o usuário fala A ou B, você responde C ou D. Já tem uma série de instruções. Então, você abriu o Cloud Code ou o Codex, ele já tem essas System Instructions. Daí, tu manda o prompt. Ah, gostaria de fazer a minha interface com front-end tal, com interface tal, com design tal. Você faz o prompt.

Esse prompt vai via API para LLM, que vai fazer o deep thinking. Então, o que esse prompt maldito quer dizer? Ele quer dizer que eu tenho que pesquisar documentação de qualquer ferramenta de front-end, tailwind, qualquer coisa assim.

E aí ele devolve uma resposta. Para executar o que você mandou, eu vou ter que criar um novo arquivo, vou ter que baixar para a biblioteca, ele destrincha para você e você fala, quer fazer isso aqui ou não quer? Aí ele manda. Quando ele manda iniciar, o...

você devolve, eu quero que a gente saia esse plano. Daí, do lado da LLM, ele é treinado hoje em dia, e essa que foi a grande diferença a partir de 2024 para 2025, que a gente chama de tool calling, que é chamada de ferramentas. A LLM que está rodando o servidor, ela não executa nada.

ela pede para a rédea executar para o Harness, para o Cloud Code. Quem executa é o Cloud Code. Então, ele foi treinado para que toda vez que tenha nesse plano eu preciso criar um arquivo, ele manda uma função chamada createfile.html.

E aí o Harness recebe essa estrutura com essa função e executa na máquina a criação desse arquivo aonde a LLM mandou executar. Ou a LLM pede, cara, para eu poder modificar esse site, eu preciso saber que arquivos que tem. Então ele manda de volta a resposta no chat para a rédea, a que a rédea não mostra para você.

comando listar diretório. Aí ele lista os arquivos e devolve com um novo prompt, um system prompt para a LLM. É assim que ele sabe o que tem. E é por isso que a head é importante, porque é ela que executa todos esses comandos. Então, o tool calling, antigamente, antes de ter isso...

programado, treinado neles, a gente mandava como prompt, toda vez que você precisar mexer no arquivo, me manda um texto dizendo, criar arquivo entre aspas, entre parênteses, entre colchetes, porque aí no meu aplicativo de chat eu tento ver se apareceu esse texto, e aí eu tento executar e mando. Só que como ele não foi treinado para isso, não tem nenhuma garantia que ele realmente ia responder com exatamente aquela função. Ele podia só devolver preciso ver o arquivo.

Tipo, ele não foi treinado para devolver isso. Então, tool calling é uma coisa que tem que ser treinada no modelo, ele tem que saber que tem ferramentas, ele tem que saber que tem que devolver uma resposta, sabendo que vai ter um intermediário que vai executar e devolver.

Então, esse suporte de tool calling é que ajuda, então você junta o deep thinking, que é pedir para ele pensar quais passos tem que fazer. Nesses passos que ele devolve, ele já tem que ter treinado para devolver a chamada de função para complementar o prompt, para ele continuar pensando.

E aí devolver os comandos que o Harness tem que fazer. E aí o Harness é burro. O Harness não tem inteligência. Ele só recebe uma função e executa. Ele recebe uma função e executa. Ele executa e devolve para a LLM. Executa e devolve para a LLM. E aí a LLM vai pegando a resposta, ver se deu erro, ver se deu ok, e vai continuando essa resposta.

É um chat que está continuando ali atrás que antes eu precisava fazer manualmente. Então, antes eu pedia para ele, gostaria de fazer, sei lá, a página. Aí ele ia falar, preciso fazer um Igor.html. Cria aí para mim. Aí você copiava o texto, colava. O Gemini é assim ou era assim até, sei lá, mês passado? É, o Gemini depende, de novo, do harness que você está usando. Você usa, por exemplo, o Antigravit do Google. Eu usei isso daí, é. Isso. É mais ou menos a mesma ideia. Então, vou... Por que que...

desculpa aqui, tô te interrompendo, eu tentei o Antigravity e ele tem era sempre, o projeto que eu tava mexendo era aquele organizador de ROM, sabe qual é? Por quê? Porque eu queria botar tudo no meu SD 2 SNES lá, o FXPAC que é o mais moderno, só que tu baixa a porra do pacote ele vem 5 ROMs pro mesmo jogo e um em japonês que eu nunca vou abrir porque eu não sei japonês eu nunca vou abrir

Tá ligado? Eu tenho a mesma coisa que você. Eu queria arrumar essa porra. E eu não tinha um aplicativo e eu fiz um. E até eu fazer um, eu fui... Porra, eu tentei diversas ferramentas. E... Eu fui chegar no Gemini CLI meio que atrasado. E aí tentei o... Com o A que tu acabou de falar? O Antigráfico. Que inclusive ele tem algum tipo de integração com o Cloddy também.

ele pode usar outros modelos o cara, o Claude ele engole todos os outros, a sensação que eu tenho é que ele engole todos os outros é verdade, mas aí por que que tem todos esses harnesses diferentes? Porque cada uma dessas empresas faz o formato de tool calling proprietário deles entendi

Então, assim, digamos, na OpenAI chama Create File. Na Anthrop que chama File New. Na GLE me chama New File, o nome da função, sabe? Entendi, aham. Então, isso simplificando muito, né? Mas tem toda uma estrutura que ele define. Então, é como se fosse um em Java, um em Python, um em JavaScript. E aí o Harness, ele tem que saber falar todas elas. Então, um OpenCode, que é Open Source...

ele tenta ou falar todas elas, ou pedir para o modelo devolver no formato que ele entende. Então ele fala assim, eu só entendo Java, me devolve todas as funções em Java. Só que aí se o modelo não foi treinado em Java, ele vai ficar tentando traduzir de Python para Java, faz de conta.

E aí ele vai ter uma performance pior, porque ele não foi treinado com essas funções. Então, por isso que você pode ligar outros modelos num harness que parece que funciona, mas ele vai degradar a performance, porque não foi treinado na linguagem que o harness fala. Por isso que, normalmente, o Cloud Code você usa com o Opus, o Codex você usa com o GPT, o Gemini você usa com o Gemini Cree ou com Antigravity. E aí eles tentam falar com todos os outros, mas não garantidamente todo mundo fala todas as línguas.

Então, tecnicamente, daria pra eu usar o Harness, o Codex, com outro LLM, mas eu estaria sendo burro. Por exemplo, isso. E aí tem outro problema, que é o problema econômico. Então, aí tem uma galera que fica o dia inteiro só reclamando disso no Twitter e tudo mais. No Reddit.

No Red. E é isso mesmo. Porque a Antropic, hoje em dia, ela tem sido bem agressiva com as restrições dos planos de assinatura deles. Então, a Antropic, ele tem planos de assinatura e tem tokens avulsos. Todo mundo tem ou assinaturas ou tokens avulsos. Então você tem o plano... Eu não lembro agora o nome se era...

pro, aí agora eu tô no max. Do cloud? Do cloud é tipo um que custa 100 MRS. É, um que é 20 dólares, outro que é 100 dólares, outro que é 200 dólares, certo? Aí quando você tá nesses planos, você pode usar com o Cloud Code, mas você não pode usar esse plano com o Open Code, que é o Open Source. Mesmo se o Open Code ele fizer engenharia reversa e fazer o suporte às ferramentas do Tool Calling do Antropic, ele não deixa você usar esse modelo. Se ele vê que na API ele tá usando o...

uma coisa diferente do Cloud Code, ele pode te banir, por exemplo. Entendi. Sabe? É que nem você tentar fazer cheats num jogo que tem anti-cheats. Aí você vai ser banido. Mas por que, assim, por que um cara que nem eu faria isso? Isso é uma coisa pra um cara como você, não é? Sim, é uma coisa pra um cara como eu. Então, seria pra alguém que é programador e quer ter a opção de eu já sei que pra este tipo de projeto o Ops funciona melhor. Eu já sei que pra este tipo de projeto o GPT funciona melhor.

E aí tu quer centralizar numa ferramenta só. E eu quero uma ferramenta só, para não ter que ficar toda hora trocando de ferramenta. Ah, qual que era a ferramenta melhor? Entendi, mas a Antrópica é chatona com isso. É chatona com isso. Não só por isso, porque o chat, ele é o contexto do projeto. Perfeito. Então eu gostaria que, quando eu volto para o projeto, ele continua com aquele mesmo contexto para continuar. Para não ter que reexplicar tudo de novo, né? Então...

Sabe o que eu faço? Porque eu fiquei nessa, de ficar pulando de modelo para modelo, de aplicativo para aplicativo. Quando eu chegava assim, ah, tá, deixa eu tentar outro aqui. Eu pedia para ele fazer um arquivo, um MD, de contexto de que porra é essa, para eu passar para o próximo agente. Perfeito. Você pode fazer dessa forma, tem outro jeito mais fácil. Não sei se você viu quando você dá Ctrl-C no Cloud Code ou no Codex, ele fala assim, para você voltar a esta sessão, é só dar Cloud Code e resume, continue.

mas ele também te dá um ID ele te dá um ID da sessão então, por exemplo ele fala assim clod continue e um hash que é um stringão que é uma identificação da sessão o codex faz isso também, então se eu tô no clod e eu dou ctrl c e eu vejo aquele ID eu abro o codex e falei eu estava no clod, pegue a sessão desta ID, porque isso tá no arquivo ele já está gravando aquele contexto no arquivo entendi

É tudo um arquivo texto. Então eu falo, leia a última sessão do Clod, e aí o codex continua a sessão de onde ele parou. Entendeu? Entendi, sensacional isso daí, mas eu tô preferindo usar, como agora eu tô só usando o Clod, eu tô preferindo usar o próprio aplicativo de Windows pra resolver meus problemas. Tá ótimo.

Porque ele é bom, sabe? Ele não... Eu tinha um problema, por exemplo, com o do chat EPT, que sessões com um contexto, com uma conversa muito longa, fica lento pra cacete. Pelo menos o aplicativo do Windows. O aplicativo do Cloud, além de ser muito melhor, eu consigo facinho trocar entre uma função e outra e tudo mais.

Há alguma desvantagem entre as formas de usar? Por exemplo, linha de comando e o aplicativo bonitinho. Eu não usei o aplicativo Windows, por exemplo. Eu sempre uso direto a linha de comando.

Por que eu faço isso? Porque você é programador. É programador. Então, eu tenho acesso às ferramentas todas e eu sei que a partir da linha de comando, o Clod tem acesso a todas as ferramentas que eu dou para ele. Então, um dos projetos open source que eu fiz, inclusive, chama AI Jail. Qual que é o problema? O problema é que esses harnesses têm acesso a tudo. Eles podem... Se você mandar, ah, estou bravo hoje, quero que o mundo se exploda. Talvez ele entenda isso literalmente e se apagando seus arquivos.

É difícil isso acontecer. Você vai ver memes disso. Eu nunca, em centenas de horas, eu nunca vi um acidente desse. Em geral, ele trabalha na pasta que você deixou, não é? Sim, em geral, ele trabalha na pasta que você deixou. E ele vai pedindo aprovação pra tudo. Sim, inclusive o saco. Como é que faz pra não ter? Isso, tem. Se chama uma opção chamada YOLO. Da traço, traço, YOLO. Você sabe o que é YOLO? Você, you only live once. Exatamente. Se você quiser viver perigosamente, você habilita a opção YOLO.

E vai na fé. Se for só máquina pessoal, você tá brincando. Foda-se. Pode fazer. Eu faço isso também na minha máquina. Eu nunca vou fazer isso em máquina de trabalho ou máquina de lente. Então, por exemplo, uma coisa que eu fiz recentemente pra fazer aqueles testes, eu tinha um mini PC que eu rodo... Eu tenho um monte de serviço que roda local na minha infraestrutura. Então, eu tenho o meu Google Drive pessoal. Eu tenho o meu Netflix pessoal.

Olha só, tô virando um mini aqui. Tô com essas nerdices aí. Eu faço o backup de todos os meus e-mails.

Não, calma. Tá lá rodando tudo bonitinho. Aí eu queria instalar num servidor novo. Aí eu não queria fazer na mão tudo isso. Então o que eu fiz? Eu instalei o Linux do zero ali. E a primeira coisa que eu instalei foi o Cloud. E eu dei acesso de root pra ele, que é acesso ao administrador. E eu comecei a fazer prompt com ele pra configurar a máquina. Quanto que eu tenho que manjar de Linux pra fazer isso aí?

Deixa eu completar um pensamento e eu vou voltar nisso. O negócio da restrição da assinatura, que acho que é importante falar, é que a Antropic restringe o uso dos planos das mensalidades para ferramentas diferentes das deles. Tipo, o Cloud do Windows, o Cloud Code.

Por exemplo, o povo ficou puto recentemente. Duas vezes ficaram putos, porque primeiro eles cortaram fora a OpenCode. Muita gente estava usando o OpenCode no lugar do CloudCode.

Daí surgiu o OpenClaw. Então está todo mundo instalando o OpenClaw como se não houvesse amanhã e usando no Cloud. E aí o Anthrop falou, não vai usar essa porra. Não vai usar. Ah, eu vi que eles fizeram isso. Nada da ver, mano. Não, então, tem porquê. Tem porquê. Então se você quiser usar o Cloud, você vai ter que pagar token avulso, que é mais caro que a mensalidade, certo? Então a mensalidade, ele...

é um incentivo. Que nem eu falei, eles querem pegar mercado. Então, uma opção deles dá um plano mensal mais barato, só que você vai estar dentro dessas limitações. Você vai pagar mais barato para usar o CloudCore, mas tu não pode usar outras coisas. Se tu for usar outras coisas, tu vai pagar mais caro.

Até porque, como você estava me falando antes de começar, assim, custa mil reais o plano Max do Cloud 20X, né? Por mês. Que são os 200 dólares. Isso. E, assim, caro? É caro. Senta assim, pô, brasileiro, comparado com o salário mínimo, é caro. Agora, não é caro. Para o brasileiro é cinco vezes mais caro. Então, agora, não é caro. Essa aqui é a parada. Daí o cara deixar eu usar com o Cloud Bot lá, né? Open Clock. Open Clock, sei lá. Gasta token pra caralho.

Um token pra caralho que o cara já tá me cobrando barato. É esses 200 dólares. E pior, pior. Open Claw foi comprado pela OpenAI. Puta que... Porque ele começou se chamando... Eu não lembro se era Claude... Era Claude Garra D. Era alguma coisa Claude. Aí a Antropi ficou puta e mandou ele tirar o nome. Aí ele se chamou de Open Claw. E aí ficou como OpenAI, entendeu? Acho que era Claude...

Ah, eu não lembro agora. Mas eu lembro de tudo isso rolando. Isso. Então, aí ele lançou esse negócio, Antropico com puta, mandou ele trocar de novo, por isso ele mudou de nome três vezes, na mesma semana. Aí, no final, a OpenAI chegou e falou ó, vamos conversar e anunciou tô comprando por X milhões e aí agora o OpenClaw, o cara que inventou, trabalha na OpenAI.

Só que aí a galera quer usar o OpenClaw como o Cloud. E aí a Antroga fala, vai se fuder, eu não vou deixar o produto do meu concorrente rodar. Então ele pode restringir os planos como ele quiser. Aí tem um problema, um outro problema.

Eu te falei que, à medida que teve a guerra dos parâmetros, todo mundo foi treinando mais e mais parâmetros. Sobe 10 vezes o número de parâmetros, 10 vezes o número de parâmetros. Então, tudo isso custa 10 vezes mais caro, 10 vezes mais caro. E não aumenta tanto a inteligência no final. Aquela curva em S que eu te falei, a gente chegou naquele topo.

2024 para 2025. Não adianta mais continuar de um trilhão para cima de parâmetros. Porque a próxima ordem de grandeza vai custar tão caro para fazer de um trilhão para dois trilhão e não vai aumentar tanto mais a inteligência que não compensa. Para piorar isso, eu estava vendo umas contas, em 2024...

Os data centers que estão fazendo treinamento e inferência de IA gastaram na ordem de 400 e tantos terawatts hora de energia. Isso mais que dobrou em 2025, não sei se passou ou estava perto de um terawatt hora.

Em termos de emissão de carbono, que todo mundo adora isso, você viu que... Não sei se foi só eu na minha bolha ou na sua também. Você tem visto gente falando em vamos salvar o mundo, salvar o carbono? Não muito, mas tem aparecido aqui. Tem aparecido um pouco. Eu não vejo mais nenhum. Por quê?

Aí pra quem gosta dessa ideia de carbono O que foi produzido De carbono só pra IA Treinamento e inferência Ele já é maior do que você Economizou com todos os IVs do mundo Entendi

Tudo que você conseguiu, entre aspas, economizar com carro elétrico, num ano você já está acima disso. Já está acima disso. Um data center para inteligência artificial. Para piorar... Calma aí. Calma aí. Tudo que a gente economizou com EV ao longo... No ano, no mesmo ano. Ah, tá. Ufa. Tá bom, ok.

Ah, então é uma troca justa, vai? Tu tem carro elétrico? Não. Tu tem carro? Sim. Ah, não, então tá errado, pô. Pra usar inteligência artificial tem no mínimo que tem um... Aí é aquela outra discussão que eu acho que não tem nenhum problema, na verdade. E eu vou gastar energia como se não houvesse amanhã, que é o que eu tô fazendo agora. E aí eu acho que a tua casa tá lá rodando...

porra do Marvin, né? E eu acho mó legal, porque todo mundo que fez merda, eu falei isso no último podcast também, a Alemanha fez merda de fechar todos os zonas nucleares e por isso agora a Europa tá atrasada em IA. Então os modelos que tinha em 2023 tinham um promissor, que era o Mistral. Mistral era o modelo europeu. Tá, nem aparece mais nas listas. Ninguém mais fala dele. Desapareceu. Então falta energia. Por que os chineses estão atrás? É a questão técnica de... Porque os americanos não vendem o chip?

Isso, isso, exatamente. Uma das coisas é essa. Então eles estão uma geração defasado nos chips de IA. Isso foi uma decisão estratégica que os Estados Unidos tomou. Eu gosto dessa decisão, gostei. Finalmente alguém está fazendo a China suar, eles precisam suar um pouquinho mesmo. Estava demorando para suar, porque estava muito fácil para eles estragando o resto do mundo. Então só parece bonito na propaganda, mas na hora que você vai ver é aquela merda. Então... ...

Os modelos de inteligência artificial ou a geral? Eu gosto dos chineses. O que eu não gosto do governo? É sempre isso. Eu gosto dos chineses, eu sou asiático, eu gosto de todo mundo lá. O que eu não gosto é só do CCP mesmo, que faz isso só merda. Mas os modelos em si estão atrasados. Então, ano passado, que é quando o pessoal voltou a falar disso no podcast, até me chamaram, ah, porque saiu o Deep Seek, o Deep Seek vai ser a revolução, não sei o quê, não sei o quê. Já notou que ninguém mais fala de Deep Seek?

Porque Deep Seek é uma bosta. É uma droga. Então, se alguém ainda tinha esperança de Deep Seek, Deep Seek é uma droga. Ele saiu no começo de 2025, que foi quando começou essa... 2025 foi o ano dos agentes. Então, tudo isso que eu acabei de te explicar, o que você precisa para estar nesta geração? Nesta geração, você precisa de pensamento profundo. Isso é passo um. Você precisa de uma coisa chamada prompt caching. Então, o que é prompt caching? Cada vez que você faz um novo prompt... Prompt.

eu tenho que pegar o contexto, gerar um novo token, depois recalcular tudo para cada novo token, certo? Para não ter que recalcular tudo toda hora, eu faço um cache disso, eu guardo o cálculo dessa primeira etapa, quando eu faço a próxima etapa, eu guardo esse cálculo para não ficar toda hora recalculando. Isso dentro de um prompt. Isso é coisa dessa geração também.

Isso nas últimas gerações já tinha. Isso é o KVCache, que é o Key Value Cache. Todos os modelos já têm isso, desde o começo. Por isso que quando você pega um modelo, tipo um coin, de 30 giga, você fala, caraca, 30 giga cabe na minha GPU. Só que se você não tem espaço para esse KVCache, o seu contexto fica pequenininho. O contexto gasta isso. Porque à medida que você vai aumentando o contexto, você vai ter que ficar recalculando isso milhões de vezes. Então você precisa ter espaço para o modelo e para esse cache. Obrigado.

fazer uma pergunta aqui, um parênteses rapidinho. Eu entendi o lance do modelo grande, com o tempo que o contexto diminui, legal. Rapidinho, um modelo de 30 GB e um modelo de 15 GB, qual a diferença prática entre eles?

quantidade de parâmetros. É a quantidade de parâmetros. E aí ele vai ser mais ou menos inteligente? Vou explicar também. Então vamos lá. Só para terminar, o que precisa nesse ano dos agentes? Você precisa de pensamento profundo, você precisa ter tool calling, o modelo precisa ser treinado para chamar... Desculpa, você tem que ter o cave cache, você tem que ter o prompt cache, que é não só guardar o cache daquela requisição, mas de todas as requisições do seu contexto, para você não ter que recalcular o histórico todo, toda hora.

E desperdiçar token. Aí você precisa ter... O que que era? E o tool calling, exatamente. Você precisa ter treinamento no tool calling para que no pensamento profundo chame tool calling. Então, não é duas coisas separadas, ele tem que estar junto.

O DeepSeek, ele não tem Prompt Caching, então nos meus testes ele foi mais lento, porque ele tem que ficar recalculando tudo toda hora. Mais perdulário também, né? Desperdiça a coisa. Ele tem DeepThinking, que não tem treinamento com o Tool Calling, então o DeepThinking dele é...

raso e inútil. O tool calling dele é super defasado. É o modelo 2024 de tool calling, sendo que já evoluiu pra caramba em 2025. Todo mundo já foi pra outra direção. Então, o que o GPT e o OpenAI e Antropic fizeram foi melhorar essas três coisas no modelo que já existia.

Então, em vez de ficar fazendo mais parâmetros, eles pararam a guerra dos parâmetros e começaram a melhorar o caching, começaram a melhorar o treinamento de tool calling e começaram a melhorar a profundidade do pensamento e tornar isso mais customizado, ter vários modelos para cada situação. E também uma outra coisa que o DeepSeek tinha e todo mundo já tem agora, que é o mixture of experts. Então, se você tem um modelo de 200 bilhões de parâmetros, a grosso modo, vamos dizer que dá 200 giga.

sair 200 GB não cabe em 32 GB da NVIDIA. Mas ele não precisa carregar os 200 GB de uma vez. Aí a grossíssimo modo faz de conta que você vai só fazer trabalho de tradução de texto de português para chinês. Você não precisa carregar os parâmetros de inglês, de francês, de italiano. Então, dos 200 bilhões, eu só preciso ter, sei lá, 15 ativos na memória para fazer o cálculo.

Então é uma estrutura de arquitetura desse modelo para que eu possa... Não é bonitinho assim a inglês e chinês. Dentro do modelo de parâmetro, ele consegue particionar uma quantidade menor para manter ativa na memória.

Então, tudo isso é para você otimizar o compute, que é a computação em cima desse modelo, e a memória que você está usando para você melhorar a rapidez, a latência e gastar menos recursos. O DPC que ele parou em 2025, no começo. Todos os outros avançaram já. A gente está nesse ponto onde tem mixture of experts, você tem tool calling, você tem deep thinking, integrado, prompt caching. Aí agora tem a ideia que o Google lançou também.

já está se evoluindo, que é a compactação desse caching de contexto, que é o tal do Cave Cache, a gente faz quantização deles. Quantização é o método de compactação, que você consegue compactar de, sei lá, 10 GB para 2 GB, para você conseguir esticar ainda mais, espremer ainda mais e caber.

E aí você tem PolarQuant e o TurboQuant que usa esse PolarQuant para fazer isso. Tradeoff de compactação é que você consegue colocar em menos memória, mas vai gastar 5 ou 6 vezes mais processamento depois para calcular tudo. Então nunca é mágica. Nunca é mágica.

Toda vez tem vários projetos que saíram besteira, por exemplo, um chamado, acho que era Air LLM ou Air Max, alguma coisa assim, que a ideia é, nossa, a gente consegue pegar um modelo que não caberia no C32GB e a gente compacta para caber. Não é que compacta para caber, ele faz o equivalente a um swap. Sabe memória swap da sua máquina? Porque se você não tem RAM, ele faz um swap no seu disco. O que acontece se você faz um swap no seu disco quando você não tem RAM?

Cara, eu crio uma memória RAM virtual ali e fica lento pra caramba. Fica lento pra caramba. Exatamente. O trade-off é esse. Quando você faz caber coisas numa memória que não cabe, você tá trocando pra ficar lerdo. Porque ele vai ficar... Não tem mágica. Quando ele precisa na RAM, ele tem que tirar alguma coisa da RAM, pegar do seu HD e devolver pra RAM. Então ele fica fazendo o tempo todo...

swap, swap, swap, swap, swap. Ele chama swap. Então ele fica trocando na memória o tempo todo. Isso é leito pra cacete. Funciona, mas... Leito pra cacete. Ou seja, não compensa. Não compensa fazer isso. Então, o problema, a gente juntou agora, chegamos no limite do problema. O limite do problema é que guerra de parâmetros não vai levar a lugar nenhum.

As AGI's não vão aparecer nas LLM. A gente já sabe disso. É uma coisa que eu já falei, que a gente já sabia há dois, três anos atrás. Todo pesquisador sabe disso. Só o pessoal desiludido achava que ia sair SkyNet dessa porra. Não vai sair SkyNet dessa porra. O Jeffrey Hinton... Da LLM ou das IAs de uma forma geral? Da LLM. Da LLM. A gente não descobriu ainda a IA que vai chegar lá. Não estamos nessa categoria.

Aí os discípulos dele, tudo vazaram. O Ilias Satiskyver, que saiu da OpenAI brigado com o Sun Altman, foi fazer startup dele, ganhou os bilhões e sumiu. Não tem nada pra mostrar. É uma desgraça isso. O Ian Lecun, que é o melhor de todos, ele era o líder de IA da meta, saiu da meta, foi fazer as coisas. O Ian Lecun é o que mais fala, que cara, se você tá apostando, se você quer participar do futuro das IAs, para de mexer com a LLM, porque ali já é um teto, já não vai avançar além disso.

Então a gente já está nesse ponto. Então as LLMs não vão ficar muito melhores do que elas já são hoje. Vai melhorar um pouquinho. Elas continuam sendo burras, entre aspas, no sentido de que nenhuma LLM é feita para te dar a resposta correta. Ele é feito para dar uma resposta.

a probabilisticamente mais que você talvez goste baseado no seu contexto. Inclusive, muita gente não sabe disso, mas se você está na interface web, acho que talvez no aplicativo web também, tenta fazer isso depois no chat de EPT. Pergunta assim, primeiro prompt num chat novo, baseado nos meus últimos chats, como que eu sou? E ele vai te descrever. Eu já rolei, já fiz isso aí um tempo atrás na hora de fazer de novo.

Tem gente que não sabe disso, porque ele vai compactando a memória dos últimos chats, e ele faz um resumo dos seus chats, e ele usa isso como personalidade. Então, toda vez que você acha que está num chat novo e pergunta, ah, será que esse negócio é certo? Ele vai te responder o que você tende a aceitar como certo, não o que é o certo.

Mas eles são bastante eficientes nessas inferências que eles fazem sobre quem você é pela maneira como você se comunica com eles. O Cláudio, por exemplo, descobriu que eu sou o Igor. Sim, porque no seu chat vai ter informação pra isso. Eu fui tratando uma ideia com ele, ele entendeu em algum momento, de algum jeito, que eu sou o Igor. Sim.

Sim, porque ele está sempre buscando coisa lá dentro. Então, as LLMs, eles não foram feitos para dar a resposta correta. E até hoje, se você pegar só um modelo bruto, sem o Harness, e você fizer pergunta para ele, ele vai te devolver muitas vezes a resposta entre aspas errada. No caso de programação...

Ele vai devolver um código que não roda, vai devolver uma coisa que não roda. O que o Harness faz, ele pega esse código quebrado, roda na sua máquina, vê que dá uma mensagem de erro e devolve a mensagem de erro, que era o que antes a gente fazia manualmente. E aí, com a mensagem de erro como contexto, agora ele fala, ah, eu tenho o meu código quebrado, ele dá este erro, portanto, eu consigo fazer este outro código que conserta este erro. Então, ele fica fazendo várias rotações.

Enquanto você não tá nem fazendo nada, tá só acompanhando. Ele tá lá, tá, tá, tá, tá, tá, tá fazendo. Por isso que tá gastando token pra caramba. Entendeu? Então, a LLM, ela não ficou mais inteligente. A gente fez um bom harness que pega a burrice dele e uma vez em cinco que ele dá certo, eu consigo fazer ele repetir mais vezes e dar mais informação do meu ambiente. E essa que é a parte importante.

Quanto mais informação do ambiente que está rodando ele tem, melhor vai ser inferência, obviamente, porque ele já sabe. Este código dá este erro. Portanto, vamos tentar o próximo código. Então, ele não vai ficar repetindo o mesmo código 500 vezes. Eu descobri... Hoje você está pondo o nome numa porrada de coisa que eu fui sacando. Isso. Por isso que eu falei que é o novo vocabulário.

É, exato. Que assim, eu fui sacando, por exemplo, quando eu tava brincando lá na minha primeira tentativa com o aplicativo do chat EPT, web e tal, eu percebi, por exemplo, que ele não passava. Quando dava 25 minutos, ele me entregava um zip.

Foda-se, entendeu? Aí aquele zip ali, ele via todo quebrado. Eu fui sacando que era o tempo. Quando dava um determinado tempo, ele acabava, fechava a sessão. Só que ele nunca falou isso. Eu fui sacando. Eu, porra, por que quando dá esse tempo aqui, tu me entrega um zip quebrado toda vez? Aí ele não dá um caosão lá, não sei o que. Depois ele fala, não, tem um limite de sessão, que não sei o que. Ah, tem uma coisa pior pra te fuder ainda mais.

Então, até complementando o negócio que eu falei dos planos. Antropic não permite que você usa fora dos planos outra ferramenta, certo? Você tem que pagar por token. O problema disso é que você paga mais caro. Quanto mais caro? Aí eu fiz os testes para contar no benchmark, eu peguei o price, o total de tokens, etc.

o preço por token separado é o dobro dos tokens da mensalidade. Então, para cada um dólar que você paga de token na mensalidade, você está pagando dois se for token avulso. O da OPI é pior. Eles mudaram o price em semana passada, mas antes dessa mudança, o plano deles de 100 ou 200 dólares, se você fosse pegar aquele equivalente de token e fazer avulso, ia dar 900 dólares de token avulso.

6, 7 vezes mais do que é o token na mensalidade. Então, no caso do OPA, valia muito mais ficar na mensalidade. O token é muito mais caro. E para piorar tudo isso, o que a gente está acontecendo? A gente não tem energia e a gente não tem máquina mais. O pessoal ficou encomendando máquina como se não houvesse amanhã.

Não tem memória como eu vou montar a máquina. Para de comprar memória aí, porra. Não, e aí tem scalpers. A gente viu os chineses fazendo estoque de RAM pra especular o preço. Os filhas das putas tão segurando. Tipo, mostrou um vídeo. Tinha um armazém de memória que o cara... Como é que chama scalper em português? É o... É o cara que fica fazendo... Cambista. Tipo o cambista que fica comprando ingresso e te vendendo dez vezes mais caro depois, sabe? Ele fica... É o cara que fica comprando.

artificialmente transformando em algo raro pra te vender mais caro depois. Então eles estavam fazendo isso também. Bem feito se fuderam, porque agora tá... Aí o Sam Altman ficou sem dinheiro, aí não precisa mais das RAM, as RAMs começaram a cair de preço agora. Então, tá caindo de preço agora. Então, e isso que é uma merda, porque todos os mercados estão baseados no que esses desgraçados Sam Altman e Daryamodei tweetam.

Ah, é, porque antes era um Elon Musk, agora tem mais uns caras jogando também. É que, nesse caso, a desgraça é que IA, de fato, independente dessas pessoas, ele é um mercado que não vai mais desaparecer. Então...

Por exemplo, eu falei no último podcast que a gente está numa bolha. Isso é uma bolha. Ela vai estourar. Aí todo mundo fica, ah, então se a bolha estourar, acabou e ia. Não, não. Eu não sei porque... Eu não sei se eu não expliquei direito isso. Eu falei da última vez que a minha ideia de fazer o canal foi porque eu passei por múltiplas bolhas e eu queria criar um programador, um profissional que sobreviva a essas bolhas. Por exemplo, eu passei pela bolha da internet.

A bolha da internet explodiu, capotou em 2001. Mas a internet não sumiu. A internet não sumiu.

Entendeu? Vai acontecer a mesma coisa. A bolha das IAs vai explodir. Muitas empresas que estão aí valorizando, valorizando, vão sumir, mas a IA vai continuar. Não é mais uma questão. Já saiu da garrafa esse gênio. Já saiu da garrafa esse gênio. A caixa de Pandora já foi aberta. A gente não vai mais voltar atrás nisso. Então, a IA existe. As LLMs existem.

vai se tornar o nosso dia a dia. É que nem a internet. Não é diferente disso. Então, eu continuo acreditando que é uma bolha. Toda vez que o Sam Altman fica especulando e quebrando, toda vez que aparecendo que vai ser a próxima. Por enquanto, o que deu certo agora é o seguinte. Finalmente, em 2025, eles pararam com essa guerra de parâmetro de idiota e começaram a tentar fazer esse negócio funcionar. Foi aí que eles fuderam com a China e a China ficou pra trás?

Não foi eles que deixaram para trás. Foi a falta de hardware. Beleza. Mas é que a China, quando falou-se do Deep Seek, para começar, eu lembro que eu troquei umas ideias com os caras aqui para falar assim, caralho, a China e os Estados Unidos, quem demole o outro... Nunca foi assim.

Nunca foi assim, pelo visto. Nunca foi assim. Nunca esteve nesse nível. Por isso que eu não quis falar nada de psica no passado. Porque tava todo esse hype idiota. Porque eles fizeram, foi uma otimização na forma de treinamento. Isso foi bacana. Então o negócio custava um bilhão, passou a custar poucos milhões. Isso é excepcional. Todo mundo já faz isso hoje. É uma técnica de engenharia. Não é nada... Se eles não tivessem feito isso em janeiro, alguém teria... Um dos dois teria feito isso em fevereiro. Não era...

nada fora do comum. Nada, nada, nada. Todo mundo já faz o que eles fazem. Não só já faz o que eles fazem, como já passou. Já passou, já passou. Tá longe já. Já não tem mais absolutamente nada de especial nessa... Nada, nada, nada, nada, nada, nada, nada. Não tem, não existe isso. E eu testei todos pra ver. Eu testei o Deep Seek. O Deep Seek é o que dá mais trabalho de funcionar e é o mais lento.

Então, se eu quiser muito rodar ou local ou no cloud, os harness não funcionam bem nele, porque o tool calling é uma droga, o deep thinking dele é uma droga, e ele é o mais lento porque não tem prompt caching. Então, tokens por segundo, por exemplo, aquela velocidade de gerar token...

OpenAI e Anthropic, está lá em, sei lá, 500 tokens por segundo, 400 tokens por segundo. O DPC que é 40 tokens por segundo. É ridículo, é ridículo. Não dá para usar. Não dá para usar. Qualquer coisa abaixo de 100 tokens por segundo não é usável. Então, se você consegue rodar modelo na sua máquina, vai ser 5 tokens por segundo, 10 tokens por segundo. Qualquer coisa abaixo de 100 tokens por segundo, não importa se a resposta é boa. É inusável, não dá para usar.

Por que não dá para usar? Porque agora precisa otimizar tudo isso. Precisa fazer um cache melhor, prompt cache melhor, deep think mais otimizado, mixture of experts, para ter menos parâmetros para calcular. Tem toda uma série de otimizações que tem que ser feitas. Tem que fazer reinforcement learning para ter tool calling decente. Então,

dos modelos chineses, só tem duas que estão indo bem, a Quen que é do Alibaba, mas ele estagnou também, tá? Deu uma estagnada saiu agora o Quen 3.5 que tá mais ou menos ok mas ele passou em 2025 sem dar notícia nenhuma saiu em março o Quen 3, eu testei

Para os open source era razoável. No começo de 2025, eu estava fazendo um teste no meu GitHub de um problema de programação que ninguém conseguia resolver. Nem o Cloud resolvia, o GPT não resolvia. Nada muito difícil, tá? É só porque eu, de sacanagem, escolhi uma linguagem que é tão nova, que não tem nada de documentação quase, portanto não está nos treinamentos de ninguém. E por que tu quer sofrer? Não, não é que eu quero sofrer. Eu quero fazer bullying.

Eu falo pra todo mundo Você dá bom dia pra sua IA? Eu não, mas eu tô ligado dos caras que dá Não adianta você dar bom dia pra IA Só o que eu já fiz de bullying com ela é garantia Que a SkyNet vai eliminar o mundo É garantia É garantia

Não se preocupa. Beleza. Eu torturo o LLM por hobby. Por hobby. Então os meus benchmarks estão ali, eu rodo eles non-stop, eu derrubo eles, cracheio eles. Eles não têm...

Não tem como. Então, depois pode rodar... No começo de 2025, tava uma bosta. Ninguém conseguia resolver um problema simples de programação. Então, eles conseguiam resolver os benchmarks. Porque eles eram treinados pra isso. É que nem eu te dar... Você passar no Enem, mas eu te treinei com 500 provas do Enem e você sabe tudo de cabeça. Ou eu deixei você consultar no Google. Tenta fazer um Enem consultando no Google. Aí eu vou falar, cara, você tem que ter...

Se você não tirou 100, porque você é, porra, você tem obrigação de tirar 100. Mas você ainda erra. Você ainda erra. Chega em 99, 98. Puta, não prestei atenção. Imagina. Se você errar mais que isso, porra, aí tu não tem salvação. Ele basicamente tá fazendo o Enem com uma cola. Agora, quando você dá um problema de verdade de programação...

uma linguagem nova, um processo mais avançado, aí ele não sabe o que fazer, porque não está treinado para isso. Aí o Deep Thinking entra nessa jogada e começa a tentar, pelo menos, fazer várias alternativas. Mas ainda não tinha um bom Harness, ainda não tinha um bom Deep Thinking junto com o Tool Calling. Então, no começo de 2025, nenhum dos testes que eu fiz agora passava.

demorou 2025, então foi saindo Cloud Code e o Codex foram saindo só lá por maio, julho alguma coisa do tipo, então ou seja é de julho pra cá do ano passado entendeu? Só novembro que começou realmente a ficar bom então os agentes foram evoluindo nessa direção

Esses modelos pararam de fazer a Guerra dos Parâmetros, melhoraram esse treinamento, foi saindo 5.0, 5.1, 5.2. Então, a gente está agora no 5.4. Então, a Open AI foi iterando em cima do mesmo modelo 5. Ele não foi refazer o modelo 6. Ele foi...

fazendo ajustes e alinhamentos em cima desse modelo. Um modelo 6 seria o próximo boost de parâmetro. Eu não sei nem se precisa do modelo 6. Entendido. Acho que não vai dar pra fazer, porque não tem energia. Eu preciso fazer mais 20 usinas nucleares.

de gigawatt hora pra conseguir chegar no que precisa de data center pra treinar o modelo 6. Sei lá, pular de um trilhão pra dois trilhão de parâmetros. Pra ganhar um pentelinho. Pra ganhar um pentelinho. Então é melhor você gastar esse tempo ajustando o modelo que já existe. É por isso que a gente tá 5.0 até 5.4. A gente saiu do Sonnet, entrou no 4, 4.1, 4.5, 4.6. A gente tá no 4.6, não tamo no 5.

E tá certo fazer isso, porque antigamente a maior parte dos data centers que tinha, era usar 70% do compute de um data center, era pra fazer treinamento do novo Frontier Model. Então 30% era a inferência, que é o nosso uso no chat.

essa matemática já inverteu. Hoje, o treinamento é só 30% do compute, 70% é a inferência e está faltando o data center. Então, em 2026, a Apple, Google, Microsoft, Antropica, OPI, todos eles estão investindo, no total, 600 bilhões de dólares em data center. E eles entenderam, porque as Big 7 de tecnologia, a Oracle e todo mundo,

Caiu a ficha, dois, três anos atrás, que software só por si só vai perder valor. Software perdeu valor. Então, isso já é também irreversível. Software, o código em si perdeu valor. Isso, a gente vai... Vou chegar nesse ponto quando falar de empregos e tudo mais. Mas o código em si hoje comoditizou. Fudeu, porque lembra uns anos atrás os caras falando que essa era a profissão do futuro.

Tu viu? Lembra que eu te falei? Eu falei isso da última vez, tão rápido e... Aí eu vou explicar toda essa parte depois. Então, o que acontece? O software vai diminuir de valor e essas empresas cujo principal capital era o software, era o iOS, era o Android, o Windows, o Office, todos esses softwares.

eles ganham um grande concorrente agora, porque qualquer um, entre aspas, bem entre aspas, consegue agora já mais rápido fazer um software concorrente. Não é trivial ainda, mas a barreira de entrada, você não precisa mais ter 50 PHDs de Stanford para fazer, entendeu?

especialmente se for uma solução interna feita sob medida para as tuas coisas, eu tô experimentando com todas essas coisinhas aí eu vou discutir isso com você, os prós e os contras disso, mas de fato do ponto de vista macro tem uma galera se fodendo com LGPD

Primeira coisa O tanto de vazamento De dado que vai ter agora Não está escrito, mas isso é bom Esse é o darwinismo econômico Que vai deixar os piores Todo mundo vai fracassar mais rápido Mas os bons também vão subir mais rápido Isso é ótimo, porque volta Volta a ter a equação de volta O balanceamento de volta Então todas as grandes empresas de software Estão sendo inteligentes Porque na última bolha de startups Que eles foram valorizando Tipo

do nada, todo mundo vale um trilhão dois trilhão, três trilhão, certo? e eles tem um caixa enorme em dinheiro, cash flow fudido, então todo esse cash flow está sendo investido em capex, que é em imóvel, que é em energia que é em utilities, que é em hardware, então eles estão comprando o data center, porque esse é que vai é isso que vai manter o valor deles no futuro e eu vou

A quantidade de data center. Quem saiu na frente foi a AWS, Microsoft Azure, mas a Oracle agora foi colocando em cima. Está todo mundo em cima, porque a AIA Software, só produto software, agora vai ter que se reinventar porque caiu o valor de tudo. Então, estar tupero hoje, não adianta...

Ah, tem uma nova ideia, eu vou fazer. Todo mundo vai fazer, porque dava dois dias para fazer. Então, eu quero mostrar depois para eles, porque eu fiz para dar noção disso. Mas, então, todas essas empresas estão colocando capex em data center. E esses data centers, 70% é para inferência, porque finalmente eles ficaram úteis. Então, que nem eu, estou gastando token como se não houvesse amanhã. Ano passado, não gastei quase nada de token. Ficava fazendo teste, pequena brincadeira. Não dá para fazer nada muito sério.

também. Agora eu tô usando todos os dias, 16 horas por dia, não é 16 horas por dia de código ruim, 16 horas por dia de GitPush no GitHub. Tá no GitHub os códigos pra todo mundo ver, tem todos os commits lá. Então é produção de verdade, não é mais uma brincadeira. Agora deu essa virada. Então, os data centers não tem mais energia pra fazer treinamento da próxima versão 2 trilhões.

eles estão agora a corrida em melhorar os modelos que eles já tem quem não tinha o modelo de um trilhão vai se ferrar, porque agora vai ter que gastar esses bilhões que não tem mesmo se ele tiver o dinheiro, não tem o data center pra gastar porque tá todo mundo gastando em inferência aí acontece o que eu falei que vai te complicar a sua vida

Porque você vai olhando no Cloud Code, todo mundo fica, nossa, hoje o Cloud Code está mais burro, hoje ele está mais rápido, hoje ele caiu, porque está acontecendo a mesma coisa que aconteceu no começo da internet, que não tinha servidor suficiente, os sites caíam toda hora. Lembra quando o Twitter baleiava? Isso era 2007.

Facebook caía. Todo mundo caía. Tem uma época que todo mundo caía. Era normal todo mundo cair. Tinha vezes que, nossa, o site caiu, está fora do ar. A Amazon caiu, está fora do ar. Isso foi mudando a partir de 2006, quando surgiu a AWS. Aí a AWS centralizou os investimentos em data center.

consolidou essa área de infraestrutura. Então, hoje em dia, é mais difícil cair quando tem alguma catástrofe, aí a Amazon, a AWS, Data Center do Nordeste dos Estados Unidos cai, aí cai metade do site junto, né? É uns eventos desse tipo, mas eles são muito mais isolados com grande impacto. Antes eles eram bem distribuídos com pequeno impacto, mas era frequente. Então, o normal da internet dos anos 90, dos começo dos anos 2000, era site cair toda hora. A gente estava acostumado com isso. Ou ficar lento pra caramba.

ficava lento pra caramba. E aí, se você ainda ficava num modem de 55 kilobytes, puta, fodia mais ainda. Isso aí, com sorte, viu? Eu tava cansado mesmo, era de conectar seus 30 e pouco, 20 e pouco. Exato. E quem é do interior ainda, demorou mais ainda pra ter banda larga. Eu vejo gente que no começo dos anos 2000 tava na discada ainda. Quando eu peguei banda larga, a maioria das pessoas ainda tava na discada. Então, ficou uma década assim.

E aí a gente está mais ou menos nessa época da IA. Então a gente está na época da IA dos 55 kilobits por segundo. A gente está na limitação de token. A gente está que nem quando surgiu 2G no mobile e eu tinha plano de um megabyte. Dava para baixar algumas mensagens. Ainda hoje tem limitação, mas limitação hoje é um...

giga pelo menos, sabe? Mais gigas. Mas a gente tá na época em que as limitações eram realmente limitações e a gente tinha que ficar fazendo várias formas de ultrapassar a limitação. Mas aqui, cara, do ponto de vista de experiência do usuário, é...

Porra, tá bom pra cacete. Tá bom pra cacete. Pra onde que melhora? Mas aí o que todo mundo fica reclamando, ah, hoje, olha como a Antrópica é malvada, eles estão nerfando o nosso modelo. Até pode estar fazendo, mas... É um nível de mesquinharia que...

Eles estão querendo fazer um IPO. Não é o momento disso. Eles estão com faturamento de dezenas de bilhões de dólares. 20 bilhões de dólares, 22 bilhões. Alguma coisa do tipo. O problema é que tem... Agora que ele está útil, e eu estou falando para todo mundo, vai todo mundo querer fazer conta lá, eles não têm máquina para aguentar todo mundo. Aí você vai...

Você chega na AWS, eu tenho um bilhão no bolso aqui, cara, me dá suas máquinas. Filho, eu tô preso na prefeitura da cidade que não consegue me liberar o alvará pra construir, porque não tem energia. Eu tô esperando a usina elétrica disponibilizar os cabos de alta tensão pra eu conseguir conectar.

tá a porra da tomada. Então nem pegando o teu dinheiro eu consigo resolver. Então a gente não está com falta de dinheiro. O que acontece hoje, a gente não tem falta de dinheiro. Tem dinheiro sobrando, todos eles querem gastar, só que não tem máquina pra colocar e não tem infraestrutura pra colocar. Não tem usina nuclear o suficiente. Precisa colocar usina nuclear.

Precisa colocar muitas usinas nucleares, não é uma ou duas, é 20, 30, 40. Precisa colocar uns 50 usinas nucleares para atender a demanda de agora. E a demanda de amanhã está dobrada. A gente começou a entrar naquela época que gastou 400 terawatt-hora em 2024.

1 terawatt hora em 2025, pode ser que seja 1 terawatt e meio em 2026, 2 terawatt em 2027, e a gente já está... Tipo, não é nem que não tenha energia, tá? Tem energia, óbvio que tem, mas não tem, não está conseguindo construir infraestrutura para distribuir essa energia nesses locais que é afastado da cidade, porque gasta água para um cacete também, para resfriar todos esses data centers, é muita água.

geral, muito chão também, né? E, ó, bora, peraí, esse lance da água aí sempre foi uma questão pra mim. Porra, a água passou, resfriou, fudeu, não dá pra usar de novo, não? Dá, dá. É que você não quer reusar a mesma água quente, tem que ser água corrente. Então, tipo, num rio, por exemplo, você pega a água e devolve a água. O problema é que você fode o ecossistema. Você tá devolvendo a água quente pra lá e isso vai matar todos os peixes que tão lá, entendeu?

Você meio que fode o ecossistema ao redor. Não é tão fácil de resolver esse problema. E resfriar a água custa energia também, que é justamente aquilo que você não tem. Entendido, claro. Então, tipo, eu não tenho nem a água, nem a energia para resfriar a água e eu não tenho energia em geral para rodar as máquinas. Então, eu estou neste ponto. Aí agora a demanda está subindo. Agora eu estou usando como se não houvesse amanhã e está todo mundo usando como se não houvesse amanhã. Ou seja... E aí

Todo ano agora vai entrar naquela onda de dobrar a quantidade de gente usando. Vai faltar macro por mais dois anos, três anos. Usina nuclear se começar a construir agora pra 2030. Então, tipo, a gente tem um gap agora de 2026 a 2030.

que eu não queria ser o cara que tem que resolver esse problema. Essa bucha não é minha, tá ligado? Que bom, né? Graças a Deus, eu só vou usar. E tu acha que... Tu acha que... Vamos lá. A China não consegue bater de frente com a tecnologia de processadores ou de chips, mas eles poderiam estar... Bom, existem umas notícias aí que eu não sei em que medida que elas são verdade, mas que a China estaria indo cada vez mais para o caminho de mais energia.

chegar em novas fontes ou fontes mais eficientes de energia, isso tem o potencial, isso tem o mesmo potencial de mudar a balança desse jogo da inteligência artificial. Aí entra as teorias da conspiração.

Então, aqui é chapéuzinho de alumínio e tal, mas é os efeitos das últimas guerras que está tendo. Então, quando você tem guerra no Irã, você tem o Estreito de Hormuz, aí todo mundo fica sem petróleo, a maioria da energia vem de usina termoelétrica, você fica sem petróleo para essas usinas, exemplo.

Aí você derruba a Venezuela, a Venezuela dava petróleo de graça, quase de graça pra China, e aí ele perde também lá. Então, a China vem perdendo fontes importantes, que eram baratas. Então, ele basicamente destruía o lugar, pegava todo o petróleo de grátis pra ele.

E usava. Agora não tem mais. Não tem mais na Venezuela, não tem mais no Irã. Então vários dos lugares onde era fácil pra pegar petróleo, eles estão se fodendo. Quem tá se fodendo também é a Europa. Porque a Europa fez aquelas merdas de, ah, vamos botar catavento aqui, vai ser mó legal botar catavento aqui. E a porra dos cataventos, coloca um data center embaixo e o catavento...

vai embora. Você precisa de usina nuclear. E eles tinham. A França, pelo menos, tá sorrindo de orelha a orelha porque eles não fecharam as deles. Mas a porra da Alemanha fechou. E aí eles são obrigados a quê? Lá eles têm outro problema, que eles precisam aquecer as casas no inverno.

Aí precisa gastar mais petróleo. E aí você não tem petróleo. O que você vai fazer? Usar gás da Rússia. Mas porra, a Rússia está atacando a Ucrânia. Agora eu sou a favor da Ucrânia ou contra a Ucrânia? Mas eu preciso do gás da Rússia. Então, na geopolítica desse negócio... É, nesse sentido, é pau no cu da Ucrânia. É, aí vai, não, não, não, não. No inverno a gente não tem esse problema, sabe? Só que agora o mundo inteiro vai começar a adotar IA para tudo.

E o mercado adotando, agora a gente chama uma nova categoria de... Não é mais uma pessoa, um freelancer fazendo um memezinho de imagenzinha pro Twitter. Não, agora é trabalho mesmo. É produção de verdade. E produção de texto é uma coisa, produção de vídeo é outra coisa.

coisa ainda mais. Então, a China tem avançado muito nos modelos de imagem. Eu não sei porquê. Pode ser porque a Tencent, por exemplo, faz jogos e tudo mais. Eles têm um interesse grande nisso. A Alibaba tem e-commerce. É bom pra eles ter computer vision também.

Então, os modelos melhores de imagem têm sido os de lá, os de vídeo também. Então, teve o Seed Dance, o Seed Dance agora, que deu o maior bafafá. E aí, eles estão pra lançar o Seed Dance Studio, só que eles não conseguem lançar porque a Disney, acho que a Paramount, todo mundo tá processando eles. Então, eles estão tentando ajustar o modelo pra que não consiga sair Mickey Mouse daquele modelo mais, entendeu?

nenhum personagem se eu sou esses caras, eu lanço só dentro da China mesmo que se foda é, lança só dentro da China mas aí esses modelos inclusive, deixa eu abre aquele post que eu te falei de 3D

É, desce um pouquinho. Deixa eu te mostrar um case. Esse daqui é uma minha namorada, ela é influencer também, né? Ela tem um canal também, que é Mila Oliveira, e aí ela faz coisas de anime, geek, e aí isso aqui é um prop pro cenário que a gente queria, que é um arcade. Ela pediu pra um freelancer fazer, o cara fez um puta desenho da hora. Entendi, é um arcade. Agora eu vi. Caralho, animal. Animal, desce um pouquinho agora. Aí eu peço pro Nano Banana, esse é Nano Banana, que é o do Google. Aí tira pra mim o background. Agora desce um pouquinho.

Agora, o Nano Banana, eu pego aquela imagem e falo, pega aquela imagem e faço em T-pose. Pose em T, frontal, lateral e de costas. Desce um pouquinho. Então, de costas, lateral. Pego essas imagens, aí eu vou na Hunyuan, que é da Tencent, ou no Hitem, que é outro concorrente, e ele tem esses estúdios. Ainda não é 100% aberto, você tem que entrar em uma lista de procura. Mas aí você sobe, tá vendo ali os modelos? Ele fala assim, ó, sobe, vou fazer uma personagem. Então, sobe ali os modelos de frente, de trás, etc. Desce.

e aí ele me devolve este modelo em 3D a textura do Runyuan não é boa, mas tem outras plataformas que fazem textura melhor isso já é um modelo veja a resolução deste modelo aí você desce

Eu abro no Blender, já tá limpinho. Tá praticamente limpo. Não tem que fazer quase nada. Desce um pouquinho. E eu posso imprimir agora já na impressora 3D. Isso é impresso na impressora 3D. Maneiríssimo. Isso, pensa que da hora. Cara, você viajou numa parada... Eu consigo fazer um Fábio Akita estilizado.

É que eu tive ideia muito tarde, eu ia fazer um Igor em 3D, mas é que não ia dar tempo de imprimir. Nossa, que maneiro, cara. Tu pode pegar uma imagem, faça uma caricatura. Agora faça essa caricatura numa pose. Aí tu joga nesse modelo Huniwan ou He Ten, faz o modelo em 3D. Mas aí ele tá em T-pose, né? Huniwan ou He Ten. É, agora desce um pouquinho.

Aí a Adobe tem o Mixamo, que é uma plataforma online deles, que eu posso subir o modelo 3D, e aí eu coloco juntas, pescoço, cotovelo, pulso, joelho, e eu posso agora mudar para a pose que eu quiser. E ele tem uma biblioteca de poses, então você já pode usar umas poses pré-existentes, pose sentado, pose atirando, correndo. Então eu posso agora ajustando finamente, e isso já é imprimível, e eu posso usar isso como base para fazer quaisquer outras modificações, em vez de fazer do zero.

Então, o Seed Dance Por exemplo, que faz vídeo Ele não faz qualquer vídeo, eu posso fazer Um modelo desse, agora eu pego uma animação Que já existe, porque eu já tenho as juntas E eu posso fazer o Rigging que fala Eu só coloco o meu modelo numa animação que já existe Que já tem Pre-colocado, ou eu faço, por exemplo Motion Capture, que é basicamente Fazer os pontos E ligar os pontos

Com o modelo que eu fiz em 3D, e eu jogo só esse 3D simples, sem textura, sem nada, animado, para o Seed Dance, e ele faz o vídeo baseado exatamente naquela animação que eu fiz. Então, eu posso fazer agora uma cena que demoraria um mês pra processar no meu computador, minha GPU, ele vai fazer alguns minutos na Seed Dance, sendo que eu não preciso fazer todo o modelo em 3D, eu já posso usar desse jeito.

Então, isso é uma coisa que já funciona hoje. Mas como é que faz para utilizar esse modelo que faz vídeo? O modelo que faz vídeo não está aberto ainda. Então, alguns youtubers, influencers que fazem review, então tem o canal do Stefan, Stefan 3D Labs, alguma coisa assim, que ele faz todos os reviews de produtos abertos, chineses, etc., de vídeo, imagem, 3D e tudo mais.

Então, eles já têm acesso ao CIDDENSE Studio, versão preview. O Hunyuan, ele tem uma lista de espera. Você pode entrar, ele vai liberando. Então, tá aos poucos ainda. Aí, eles já estão demonstrando que dá pra fazer e esse da Hunyuan foi eu que fiz mesmo. Eu já tive acesso e eu consegui colocar lá. O Hitem é um modelo que só faz 3D numa animação.

você paga tokens também, tem várias plataformas que você paga token, então você pode pagar token e é um estúdio, você pode fazer várias coisas já dentro de uma ferramenta mais simplificada de 3D que você não tem que modelar sozinho do zero esse, o sistema de, bom, pra gerar uma imagem, a gente tá falando de uma gerar um vídeo, uma imagem é um tipo de inteligência artificial e eu vou fazer

Diferente. São modelos de difusão, não é modelo de inferência de texto generativo. Eu posso integrar as duas coisas para que eu, a partir de um prompt, uma LLM, consiga chamar o outro modelo. Então, hoje tem muitas misturas de modelo.

Tem uma diferença também que hoje os modelos principais da OpenAI, da Antropic e todo mundo, eles são multimodais que a gente chama. Ele sozinho já tem computer vision, áudio e vídeo também. Ele consegue produzir e entender. Por isso que eu uso o upload de uma foto, o próprio chat GPT consegue entender essa foto.

Agora, pra fazer coisa mais avançada, aí eu uso um modelo próprio. Nano Banana é um exemplo. Então, ou os modelos chineses, eu posso usar o Flux, Stable Diffusion. No lado open source de imagens e vídeos, ele tá bem mais avançado do que LLMs. É? É. Tem... Não...

Não é que é mais fácil fazer vídeo, mas é que visualmente não parece tão ruim. Para o código, se tiver pouquinha coisa errada, ele vai falhar. Fudeu, aham. Num desenho, se tiver um pouquinho coisa errada, passa batido. Passa batido. Num vídeo em movimento também, se você ficar pausando e ver frame a frame, que tem um monte de gente que faz isso também, eles ficam pegando, nossa, esse vídeo do Sidden ficou foda. Aí o cara fica pegando o frame, olha esse frame aqui, esse frame aqui está errado, olha esse outro frame aqui, esse frame aqui o cara está com o cotovelo torto.

Mas em movimento, você não vê. Então, assim, pra coisa meme da internet, um comercial de 30 segundos, meio que foda-se, ninguém tá prestando atenção. Pra um filme em 4K de duas horas, aí já é outro tipo de problema. Então é que nem a gente tava falando, no código do Leet Code, que é um código pequenininho, ele faz bonitinho. Pra fazer um projetão gigante, já não fazia agora.

projetão gigante. Dá um exemplo de uma aplicação gigante. Mercado Livre, a própria Amazon, o iFood. Então, essa categoria de... São múltiplos sistemas que falam entre si. Não só o site de fora, mas os sistemas internos de logística, o sistema interno de entrega, tem toda uma cadeia de suprimentos que são vários sistemas integrados. Nesse tipo de ecossistema,

A gente está falando na ordem, sei lá, de milhões de linhas de código. Mais de 10 milhões de linhas de código. Quando a gente faz um projetinho pequeno... Não tem nada de ZLM, elas não têm contexto para isso. Cuidado com isso também. Não precisa ter tudo no contexto.

Não tá, mas 10 milhões de linha de código, a gente não tá falando do meu projetinho aqui de ROM, pô. O que eu quero dizer é que... É sim, que uma ROM cabe inteira no contexto, porque tem quase que quilobytes, 30 mega. Mas o ponto é que sim, cara, imagina... A gente não tá, o que eu quero dizer é, não estamos no momento de fazer um projeto tão grande quanto esse usando apenas ferramentas de inteligência artificial.

Não, calma, não. Talvez. É mesmo? É, talvez. Ninguém fez ainda, tá? O Cloud Code, quando ele foi vazado, aí vazou o Cloud Code, a gente foi ver o que tinha no Cloud Code. É um código super espaguetão. Tem 500 mil linhas de código no Cloud Code, todo feito com o próprio Cloud Code. É o Cloud Code com os programadores da Antropic fazendo ele nele mesmo. Todo mundo fazendo isso hoje em dia, ele nele mesmo.

500 mil linhas de código. É um projeto médio. É o que eu chamo de um projeto pequeno para médio. O tanto que eu fiz é pequeno para médio. 300 mil linhas de código, 500 mil linhas de código. Isso é nível pequeno para médio. A maioria dos júniors... O que é um pequeno? Fala aí um... Isso. Então, pequenininho, é 10 mil linhas de código. Fala aí um aplicativo que a gente já viu que tem 10... Eu posso mostrar agora. Deixa eu mostrar alguns só para dar um exemplo agora. Tá.

Por exemplo, quando eu comecei a fazer, eu fui experimentando. Então, a primeira coisa que eu fiz foi um editor de texto. E coisa idiota. Um Microsoft Word, um Google Docs. Mais simples, um Visual Studio Code para Markdown, para fazer Markdown. E eu fiz um projeto web e tudo mais.

O segundo projeto que eu fiz foi... Eu fiquei com essa ideia de fazer a newsletter, já estava na minha cabeça faz muito tempo, então aí a gente não falou, mas eu tenho uma newsletter agora que são... Eram três sistemas. Um sistema é um robô de Discord onde eu fico mandando notícias e onde ele também diariamente fica puxando notícias de várias fontes que eu gosto. E todos os tweets que eu faço com o link, ele vai agregando ali também.

No final da semana eu tenho uma lista de notícias que eu li que eu acho importante.

Aí eu categorizo. Esse é o Bote, obrigado. O Bote é o Marvin. Obviamente por causa do 42. Aí ele me traz as notícias. Pega o Marvin 2, por favor. Aí o Marvin 2, todo sábado ele fecha essa newsletter. Eu faço editorial, faço meus comentários em cada notícia. Do domingo ele fecha a newsletter. Na segunda ele manda. E já mandou essa semana pra 11 mil e tantas pessoas. Foi isso aqui que mandou agora.

Isso é um processo automatizado, eu só mando os links para o bot e o bot tem a programação dele para fazer o fechamento, pré-flight, geração do blog, da newsletter e do podcast. Daí eu tinha um segundo sistema que era um gerador de áudio.

Isso tudo, família, rodando num... Dependendo do nome que você escolher, num Open Cloud, numa parada assim, né? É um PCzinho. É um PC que tu preparou pra fazer isso aí pra tu. Isso. Tem vários. É máquina que você aluga na internet que você instala o seu próprio Linux e roda ali dentro. É assim? É assim. Uma maquininha que eu pago 30 dólares. Uma coisa besta, assim. Não é nada demais.

Nada demais. É uma maquininha de 4 cores, 8 GB de RAM, sei lá, uma merrequinha. E aí eu tenho o bot rodando, que está aqui no meu celular, eu posso falar com ele agora. Ele me responde coisas. Ele inclusive me responde coisas do sistema, porque eu fiz ele entender o sistema. Então, puta, quando é que mesmo que roda a programação? Me confirma o horário. Ele responde para mim. Ah, o que que refaz para mim o comentário dessa notícia? Eu fico fazendo isso com ele durante os dias.

Aí, quando dá o fechamento, ele pega a newsletter, que está em formato HTML para e-mail, ele faz o blog, então tem o blog.demakitachronicles.com, ele pega esse blog e com duas personalidades, que é a personalidade Akita, que sou eu, e a personalidade Marvin, que eu inventei, para ser o robô negativo, mas... E sempre dá um suspiro e um exporro. Dá um suspiro e um exporro, exatamente. É aquela personalidade bem da hora.

aí eu achei uma voz que eu achei bem legal, também coloquei ali, e aí eu primeiro fiz um servidor próprio que roda num lugar chamado Rampod, Rampod é que nem é um aluguel de GPUs, ele tem GPUs que eu posso ficar alugando, só que eu não preciso ficar o tempo todo com a máquina ligada, eu desligo essa máquina durante a semana toda, quando chega no domingo, esse meu primeiro servidor pinga esse segundo servidor, manda subir, gera os áudios, devolve e derruba, eu fazia todo esse sistema.

Por quê? Porque em janeiro desse ano, a Alibaba lançou o QEM 3.5 TTS, que é Text to Speech. E todo mundo na internet, nossa, por que o TTS agora acabou? É o produto mais foda. Ele é um bom produto, mas não é o melhor produto. Você ouviu também, ele faz uma voz meio robotizada. Eu fiquei tentando ajustar ele por dois meses, tunando, meu. Tá tudo documentado aí para o pessoal pode ver. Então não ficou ruim, vai.

É que aí que tá. Se você ver as palavras em português, tá bom. Se você ver as palavras em inglês, tá uma merda. Eu ouvi. Sabe uma parada que me chamou atenção no teu podcast lá com o TTS? Ele fala BYD. Tem umas paradas que...

Mesmo no novo ele não fala BYD, que nem a gente fala. Eu teria que ajustar esse tipo de coisa. Mas no outro, no open source, eu precisava toda hora dizer, sei lá, podcast, eu tinha que fazer uma lista de palavras. Quando aparecer podcast, ele manda um podcast. Senão ele manda podcast. É, ele manda um podcast esquisito. Sabe? Pior é quando pega um acrônimo, sei lá... Tô ligado. BYD.

ele ia falar B, Y, D bem esquisito ou enfim, quaisquer nomes Elon Musk, ele ia falar Elon Musk não consegue, sabe então eu troquei pra um modelo comercial que é Eleven Labs, que hoje eu acho que é o melhor modelo de áudio que tem comercial esse custa quanto?

Esse custa é assim, tem planos, então ele tem plano de 20 dólares, 100 dólares. O plano pequeno serve para fazer um podcast semanal. Então deixa eu abrir um parênteses aqui rapidinho, que eu anotei aqui. Vamos lá, o Chat EPT. O Chat EPT tem diferentes planos. Em reais tem um de 20 reais, que é o Chat EPT Go. Tem um de 100 reais. E tem, por exemplo, o Grat. O...

O grátis, ele vai usar o modelo até acabar aquele limite e muda para um modelo mais bosta. Isso. Enquanto ele está usando um modelo maneiro, ele é...

o desempenho dele é igualzinho o pago ou ele é capado por ser... Não, ele já é capado. Por ser grátis, ele já é capado. Ele já vai ser capado. Eu não lembro, eu não sei qual dos modelos que é, mas não é o DeepThink. Tá bom. Nunca vai ser o X-High. Então já vai... Mesmo se você paga, o default é o modelo médio. Mesmo no Cloud Web, você usa o Sonnet. Você tem que escolher usar o Opus e pagar mais caro. Entendeu? Então ele já não vai ser pra programação avançada. Vai ser pra...

mandei pergunta do dia a dia. É, o Sonnet eu só uso só pra pergunta idiota, tirar foto de um troço que porra é essa. Inclusive, assim, todos esses modelos tem tool calling. Então, quando a gente fala, todo mundo, o pessoal não entende, eles acham a IA tem acesso à internet. A IA não tem acesso à internet. É o seu browser que tem acesso à internet e ele tá pedindo pra você devolver pra ele as coisas, entendeu? Ou é um intermediário que é uma aplicação web que busca e ele tá só mandando...

o modelo somando o texto, ó, vá na web e procure. Aí tem o Harness, esse Harness, seja o CLI, seja um intermediário, seja um aplicativo no browser, é ele que vai na internet, procura as coisas, pega o conteúdo e devolve como se fosse um prompt. Então, a LLM não é...

uma inteligência. Tem gente que ainda acha assim, ah, o OpenIA, a GPT é uma grande inteligência. Não é. Ele é um arquivo que carrega em uma GPU. E aí você tem milhões de GPUs, cada uma com uma cópia daquele arquivo. Então são milhares de cópias de GPT. Cada uma dessas GPUs tem uma memória que contém a sua sessão.

Essa sessão, ele não está atrelado àquele servidor. É que nem um servidor web no e-commerce. Quando você loga, você cai hoje no servidor num data center e amanhã você pode cair em outro. É que no banco de dados tem a sua sessão, você faz o login, ele vai puxar o dado de lá e...

que você continua como se estivesse no mesmo lugar. É a mesma coisa, só que com GPU. Então, não existe uma inteligência que sabe tudo. Existe um arquivo carregado numa GPU e a sua sessão que tá naquela memória daquela GPU. Aí ela vai tirando da memória, quando não tem máquina sobrando, ele pode ser que você jogue pra máquina pior, onde vai rodar um modelo menor, por exemplo. Então, às vezes, por isso que parece que ele nerfa, às vezes, eu imagino, eu tô chutando, mas é o que eu faria numa infraestrutura que eu não tenho máquina sobrando.

Em vez de não te responder ou te largar numa fila enorme, eu tento descer um nível e tentar responder por lá temporariamente até voltar a outra máquina, sabe? Então deve ter várias estratégias internas dele pra ficar te fazendo load balancing. Perfeito.

E se o cara apaga, ele sobe na fila. Isso. Então, eu imagino que... E é uma hipótese. Eu estou chutando. Eu nunca vi isso. A Antropics nunca disse isso. Mas eu vi muita gente reclamando. A Antropics está nerfando. A Antropics está nerfando. Eu fico acompanhando o meu Twitter lá. E enquanto todo mundo está falando isso, eu estou usando de boa. Mas eu uso o plano Max. Eu também.

Então, provavelmente eu vejo menos, talvez eu veja menos problema do que quem está usando o free ou a versão... A versão 20 dólares. A versão 20 dólares deve estar tendo mais load balancing para máquinas menores, se faz de conta. E quem paga tokens por segundo deve ter outra prioridade. Então, deve ter uma fila de prioridades para cada tipo de usuário, para quem paga mais ou paga menos, que faz sentido, porque é um recurso escasso.

Todo recurso escasso, quem paga mais leva melhor, quem paga menos leva pior. Esse é o correto para que... Quanto incentivo você a pagar o mais caro. Então, e aí não é uma propaganda e não é uma crítica. Esse é a realidade do momento onde eu não tenho como colocar mais data center no ar, porque falta energia. Então, tudo volta de novo ao ponto, falta energia, falta energia.

Como agora a demanda é grande, a pressão de liberar isso mais rápido aumenta, porque agora a economia dos países depende desses modelos de IA funcionarem para os negócios poderem funcionar. Em algum momento ele se torna crítico o suficiente, porque agora o militar está usando, a companhia aérea vai usar, o hospital vai usar, já não pode mais ser um negócio que cai toda hora.

Sabe? Então, é que nem a internet antigamente. Muita empresa não usou no começo porque se caísse no meio do caminho, podia derrubar um avião, faz de conta, né? Podia quebrar uma máquina no hospital e matar alguém. Então, tem que chegar num ponto onde fica a SLA, que é a garantia de ficar no ar, fica autossuficiente pra que isso aconteça. Só que hoje é muito baixo.

cai toda hora. Hoje, durante o dia, me deu um erro 500 ali na API, eu tive que esperar meia hora, voltou. Mas, sabe, vai tendo esse tipo de baleada durante os dias. É isso que rola. Então, na dinâmica do seu dia a dia... Eu achava que era eu fazendo merda, mas entendi. Tá bom.

Então, na dinâmica do seu dia a dia, pode ser que hoje você sinta diferente de ontem, amanhã esteja um pouco melhor, amanhã esteja um pouco pior, porque depende de que máquina você está caindo, depende de que infraestrutura que você está, entendeu? Então, dependendo... Eles podem estar fazendo esses ajustes em tempo real. E é por isso que eu falo toda hora. Em abril de 2026, na estratégia atual da Antropic...

Pode ser que amanhã eles mudem o pricing. Então, toda hora eles estão reajustando para tentar balancear o custo com o processamento. Internamente lá, o cara de infradantropic, eu não queria estar no... Eu já trabalhei em data center, em locais onde caía as coisas. Tipo, que nem venda de show, ingresso para Taylor Swift. Sei lá, e aí caem os servidores, aquela coisa toda. Então, é uma vida insana. Agora, imagine que isso está acontecendo todos os dias lá, porque a demanda não para de aumentar.

Entendeu? Então, nesse momento lá, ele tá nesse ritmo E pra gente que usa Eu sinto frequentemente instabilidades Vira e mexe, tem instabilidade Não é o suficiente Pra que eu pare de usar Às vezes eu Então eu troco, ah, o Cláudio agora tá meio cagado Eu vou pro codex, sabe? Eu fico fazendo, eu fico dando meus pulos Ali no mesmo caminho. E eles conseguem trabalhar No mesmo projeto tranquilinho, cara?

Não faça ao mesmo tempo, obviamente. Perfeito, perfeito. Mas sim, porque todo o contexto que você está usando é arquivo texto. Então ele pode ler todo o histórico de um ou do, não tem incompatibilidade. Prompt é texto. LLM são modelos de texto. Então mesmo quando você fala em arquivos binários, ele converte para texto.

o equivalente... Não é texto, eu estou falando texto grosseiramente, pessoal do embeddings. São vetores dentro... Ele converte o seu texto em vetores, ele converte os seus dados em vetores. Esses vetores internamente, eles são que nem uma setinha com direções. Então, inclusive, como um Google funciona, é que eu converto um documento em setinhas e ele, num plano 2D, é como se eu tivesse, por exemplo, assim...

E a minha query está para cá. E aí quem está mais próximo da query? Eu pego o documento que a setinha é mais próxima do que essa outra que está para a direção oposta. Então, na hora que eu converto como vetor, esses vetores dentro de múltiplas dimensões, porque aqui é 2D, um para lá, um para cá. Dentro do modelo, eles são milhões de dimensões. Então está apontando para mim. Por isso que tem...

granularidade e nuance de pegar várias pequenas direções apontando para milhões de lugares diferentes. Aí é o que eu tentei explicar nas últimas 5 horas do outro podcast, mas em grosseiro modo, então, as LLMs, eles convertem esses dados num formato único que ele entende dentro deles. São esses embeddings, são esses vetores.

então não existe um modelo com uma inteligência, é um load balance, são vários arquivos iguais, não necessariamente iguais, pode ter versões diferentes do mesmo arquivo, tem isso também, pode ser que você tá caindo hoje na versão Opus 4.6.1 mas tem o 4.6.2 já sabe, eles já estão ajustando

Então, toda hora, isso é um alvo em movimento. Por isso, não adianta documentar como é o comportamento dele hoje, mês que vem já está diferente. Semana que vem está diferente. Ou de um dia para o outro já está diferente. Por isso que não faz sentido tentar documentar isso. Ah, é assim. O Opus é melhor que o Codex. Ah, o GPT é melhor. Não é. Não é. Depende do problema. Depende do dia que eu estou rodando. Depende de um monte de coisa. No geral... Não é.

No geral, o Codex e o WAP, o GPT 5.4 e o WAP estão muito equiparados do ponto de vista do modelo. No Harness, que é a rédea, o Cloud Code está na frente, mas isso é uma deficiência do Harness, não é do modelo. Entende?

Ou seja, é menos difícil para a OpenAI alcançar, porque não é um novo modelo que ele tem que treinar, é um software que ele tem que melhorar, entendeu? Então, talvez, semana que vem saia a versão nova do Codex e, puf, ele passa na frente. GLM é a mesma coisa, o modelo é bom, os harnesses, ele não fez um harness para ele, a gente usou open source.

Os open source foram feitos genéricos para vários. Ele não tem um tratamento especial necessariamente. O pessoal da GLM tem que contribuir de repente. Ah, cara, eu sei que no nosso modelo você tem que fazer um prompt deste outro jeito que funciona melhor. Então ele tem que me dizer como foi o treinamento dele para eu ajustar o meu harness para aquele modelo. E todos os modelos foram treinados de jeitos diferentes. Aí o que acontece é que... ...

Tem várias variantes. Então no mundo open source, por exemplo, eu falo, ah, tem o Qn3. Só que não tem o Qn3. Tem o Qn3, tem o QnNext, tem o QnCoder, tem o Qn não sei o que. E agora tem o Qn destilado pelo Opus, tem o Gema 4 destilado pelo Opus. E Patu, isso é sensacional, fantástico, incrível, muito foda ou é uma merda? É uma merda.

É uma merda. Assim, do ponto de vista do usuário, é uma merda. Para a pesquisa e para o motivo que eles estão fazendo, faz sentido. Eles estão vendo quais formas de ajustar o mesmo modelo talvez me traga uma resposta melhor. Então, quando você pega um Coencoder...

Ele é o modelo Qen, que eles tentam fazer um pós-treinamento em cima, ou seja, eu não preciso treinar do zero, eu adiciono um treinamento essa para tentar fazer ele fazer um código melhor. Certo? Aí, como eu faço isso? Como eu não sou a OpenAI, que tem bilhões para gastar, então eu gasto alguns poucos milhões e eu dou para ele código simples, tipo, para passar LeetCode. Então, talvez ele passe melhor LeetCode. Aí eu jogo nos benchmarks de LeetCode, nossa, o QenCoder subiu. Só que eu vou fazer um...

é de verdade? Agora eu entendi o que tu quis dizer lá no começo com não confio em benchmarks por causa da qualidade do código que os caras oferecem pros modelos serem testados. E aí com a qualidade de código ali, esse modelo aqui foi assim que eu fui parar na... baixando o Lhama pra tentar usar o Quen e tal, e eu te falei que ficou uma merda lá.

E entendi, cara. Então o que acontece é que você tem várias variantes. Aí pra quem gosta de pesquisar, é legal. Então eu pesquisei e eu testei. E aí não é grande coisa. Mas tem gente que olha só o nome. A Coen Coder. Puta, é o Coen melhor pra codar. Então eles ficam soltando. Você quer usar o Coen? Eu uso o Coen Coder. Agora é pior, porque agora tem o Coen destilado por Opus. Porra, é a qualidade do Opus. Que porra é essa?

num modelo pequenininho que roda na minha GPU. Então eu posso ter o Opus na minha máquina. Sabe? O cara fica com essa ideia. O que é a qualidade do Opus? É, ele só olha o nome e tem o Opus no nome. E ele associa que porque tem o Opus no nome é uma grande bosta. O que é um modelo destilado? Uma das formas de você pós-treinar o modelo é você fazer esse modelo gerar perguntas e mandar essas perguntas para outro modelo.

e pegar essa resposta e treinar com essa resposta. Então ele fica fazendo milhões de perguntas para o Opus, pega as milhões de respostas, agora você tem um par de perguntas e respostas, e agora você pós-treina, baseado nesse modelo que eu treinei, você entorta ele pra tentar fazer ele dar aquela resposta.

Sabor Opus. Ele fica sabor Opus. Entendi. Esse é exato. Brasileiro vai entender isso melhor. Melhor que ele é sabor Opus. Salve, Toguro. Obrigado por ajudar a gente aí na comunicação brasileira. Exatamente. Porque aí eu testei isso. E aí é engraçado que ele, de fato, o primeiro código que ele começa a gerar tem cheiro de Opus. Os nomes, os diretórios, a forma de organizar. Tem uma cara...

de Opus. Então, é como se ele estivesse imitando o Opus, mas não sendo o Opus, ele tropeça no segundo prompt. E o código continua sendo uma bosta. Entendi. Entendeu? Então agora é uma bosta com cara de Opus.

Você entendeu? Putz, cara. É tipo o Hi-Phone que os caras venderam lá no sei lá, no 2005. Aí é uma coisa muito errada que eu vou falar agora, mas eu vou falar mesmo assim. Aí vale a etiqueta que é um bom xing-ling, entendeu? Perfeito, entendi. E quem já fez compra na Santa Ifigênia sabe o que é. É basicamente a qualidade cheia. Você já comprou coisa no Vue Extreme?

Lembro, sim, importado, lógico. Talvez seja... Lique sangue, não sei se você lembra. Eu acho... É porque eu tava hoje discutindo com o meu irmão que os chineses, eles são meio... Eles precisam melhorar muito em nomear as coisas. Eu acho as marcas chinesas meio feias, os nomes. É porque...

bonita pro chinês, pra gente vai ser feito, entendeu? Talvez sim faça sentido pro chinês, mas pra nós é estranho. E eu falei, tinha uma que era foda, Dio Extreme, essa era foda. Mas aí, o que acontece é que a qualidade é AliExpress, é a qualidade cheia de modelo, literalmente é isso, entendeu? Então é basicamente você pegar um produto genérico e tacar a etiqueta do Opus, tem cara de Opus, talvez você queira.

Entendi, bom você me dizer isso, porque se eu fosse experimentar uma parada dessa, eu ia me sentir comprando um pendrive de 64GB em 2001. É, pior, é você comprar um SSD, abrir e descobrir que era um SD card dentro. Você entendeu? Ele tem cara de SSD, mas é só um micro SD card, entendeu? Ah, entendi. Aí o que acontece, assim, eu fiz os testes, aí naquele blog que eu falei, no meu blog eu falei, tem os testes, e aí o que eu vi é que assim, o QN normal, sem mexer, é o melhor.

é o melhor. Ele consegue fazer dentro... Ele é o que melhor consegue fazer dentro dos Coen. As variantes, eles não fazem melhor. Eles fazem pior. Só que faz pior com outra cara. Entendeu? Só que aí, por que você fez o pós-treinamento com o Ops e agora ele fica forçando a resposta pro Ops? Ele é duas vezes mais lento.

Puta que pariu. Então ele faz um código pior, sendo duas vezes mais lento com o cara do Opus. Então você é enganado. Nossa, eu fico com aquela sensação de, nossa, eu tenho o Opus na minha máquina. Ele fez o Call of Duty. Rodando de graça. Rodando de graça. Eu sou foda. Dei meu jeitinho. Mas sai no Instagram a porra de uma notícia sensacional e parece verdade. É, é o hashtag levei vantagem, entendeu? É basicamente isso. É uma bosta. É melhor usar o modelo normal.

O CloudBot, o OpenCloud, sei lá, isso daí é um harness também?

É um harness. É exatamente isso que ele é. O Open Claw, ele é basicamente um harness... Peraí, peraí, peraí aqui. Vamos aproveitar que tu vai falar disso aí e vamos expandir aqui o que significa mesmo isso que a gente tá falando. Vamos lá. Porque eu acho que essa é uma das paradas mais legais que dá pra fazer com o IA, que é ter um bot em casa. É, é o que eu faço. Eu tenho vários bots aqui rodando. Isso, você tem um bot. Você transforma o seu computador e...

no Jarvis, de certa forma. Num Jarvis zoado, assim, de 2026, né? É, exatamente. Então, é isso. Aí, como a gente falou aqui ao longo do programa, essa aplicação, vou chamar assim, esse Harness, mudou de nome ao longo do tempo, ao longo de uma semana. Ele é um aplicativo de chat que vai falar com o modelo

e vai ter essas funcionalidades de responder as funções que o modelo pede. Então, eu faço uma pergunta, ah, OpenClaw, vê na minha pasta de documento se tem um relatório de 2024, e aí ele...

Você pede para ele, vai, busca e te devolve esse documento. Então ele manda para o PLLM, ele devolve função pesquisar arquivo diretório c2.barra, o Harness, que é o aplicativo OpenCloa, vaza a procura, devolve o resultado para o modelo, o modelo devolve para você a resposta formatada, encontrei o documento, está aqui o anexo.

Isso é simples. Isso o aplicativo do Windows, do Cloud, também faz. Mas o CloudBot... Essa porra desse CloudBot... OpenClaw. Ele faz maluquices. Não é maluquice, cara. Então, calma aí.

Ele não começa a agir no meu computador sem eu ter que mexer nessa máquina? Ele pode fazer isso. Ele pode fazer isso. Então, vamos entrar agora, vamos chegar agora em definição de agentes. Então, porque a gente estava falando das características do modelo que tem que ter para permitir esses harnesses. Esses harnesses são agentes. Um agente é um programa que é capaz de usar uma LLM e executar as funções que ele pede para executar.

e eu posso ter um agente que chama outros agentes. Então, o Cloud Code, ele chama múltiplos agentes. Isso é muito pica. Tudo muito mais rápido. Em paralelo. É como se você abrisse múltiplos chats. E aí você tem alguém observando todos os chats. Eles vão terminando, pegam a resposta, e aí pegam a memória zona e compilam e te devolvem.

Então, a grosso modo, o OpenClaw é um conjunto de agentes. Esses agentes, eu posso deixar eles, por exemplo, agendados no Windows ou no Linux, que é um Chrome, qualquer coisa do tipo, rode a cada cinco minutos, rode uma vez por dia. É que nem procedimento de backup.

Sabe? Ah, roda o meu backup uma vez por dia. Aí ele roda um agente que eu deixo preparado. Ah, isso é muito mais simples do que eu tava pensando. É muito mais simples do que eu tava pensando. Exatamente. Então, esses agentes são programinhas, são vários programinhas. Esses programinhas são prompts. É tudo prompt.

Aí eu até esqueci de responder o que é uma skill, uma habilidade. Uma habilidade é um prompt. É só um texto. Ele é um texto que pode ou não estar com scripts de código atrelados a ele pra não ter que ficar repetindo o mesmo código. Tem água aí, cara? Tem, tem, tem. Tem, só pra ver. Porque tu fala pra caralho, só pra ver se tá com a garganta... Eu falo demais mesmo.

Mas por mim pode continuar, só pra saber se tu tem água, tá bom? Não, tá, tá, tá. Tá aqui, tem duas ainda pra garantir. Tá bom, tá bom, tá bom. Porque, então, o que acontece é que esses agentes, o Open Claw é um programa de chat igual o Cloud Code, igual o Gemini Cli Codex.

que roda agentes. O grande diferencial que deixou o pessoal... Uau! É que ele tem um next, next, next setup que permite você conectar ele no Discord, no WhatsApp, no Telegram, em todo mundo. E aí você... Uau! Do WhatsApp, eu consigo falar com Jarvis aqui e eu posso também ligar com TTS, que é Text to Speech.

Ou speech to text, que aí sou eu falando e ele entendendo o texto, entendeu? E aí, nossa, ele fala comigo, entendeu? E isso é um puta efeito, é um puta efeito. Não é... Pra quem nunca viu, parece que o negócio dá de margem. Perfeito. E dá pra fazer... Isso aí, é... Isso daí só dá pra fazer com OpenCloud, cara? Não. Tá.

não é só com o OpenClaw OpenClaw é só um programa ele é só um programa porque ele pegou todo esse hype? porque ele foi o primeiro a chamar atenção ele foi o primeiro que juntou todas as pecinhas que nem eu acabei de falar no final de novembro do ano passado foi quando saiu esses modelos de ferramentas aí deu dezembro

É onde explodiu essa merda. Aí janeiro chegou... Aí vem aquela rede social de inteligências artificiais, que depois todo mundo viu que era golpe. Bullshit. Mas o problema é que... Esse que é o ponto que tem que lembrar. Dezembro de 2025 foi o marco da virada. Aí ele permitiu um programador, que é um bom programador, fazer muito rápido o OpenClaw.

Esse OpenClaw foi feito em pouquíssimo tempo e ele faz atualização o tempo todo. É um péssimo código. É um código bosta. Mas tá todo mundo enfiando mais código ali dentro porque é legal. O que é um código bosta? Um código bosta não é um código que não funciona? Não, não. Não é um código que não funciona.

Um código bosta funciona. Na verdade, assim, pra ser honesto... Não é tu que é chato, não, com todo respeito? Não, não, não. Na verdade, assim, 90%, 100% de todo software tem bug. 100%. Não existe software que não tem bug. É natural. Ele acabou de sair da fábrica e tem bug. Não existe de não ter bug. Então...

O problema é assim, se você nunca roda esse software, até eu fiz, mas nunca rodei, bacana, nunca tirei o problema. No momento que você roda, eu só posso dizer que um software está funcionando quando tem usuários usando. Então tem esse problema também. Tem muita gente que faz, só que quando tem usuários usando, eles não estão usando 100% do software, eles estão usando pedaços do software, certo? Então tem partes daquele software que ninguém mexe, existe um bug lá, só que ninguém nunca...

Acessou aquele bug. Mas ele está lá. Então, o que a gente... Eu falo que assim, o software nunca está acabado. Quem encomenda um software, termina e fala acabou o software, você vai ter sempre bugs. No mínimo...

O sistema operacional vai atualizar, vai quebrar a biblioteca. No mínimo, o certificado SSL da criptografia vai expirar, vai precisar de versão nova. No mínimo, vai ter essas manutenções que têm que ser feitas. Então, todo software que não tem essas manutenções e fica desatualizado... É um software, é um código merda.

é um código merda. Mas no caso do OpenClaw não é que é merda por causa disso. O merda dele é assim, num processo de desenvolvimento de software, eu posso tipo, você tá fazendo, eu faço também ah, eu tô empolgado, vou fazer um monte de código vou fazer um monte de código. Funcionou! Só que aí eu vou rodar uma coisa diferente do que eu tava testando e crasheia. Sabe? Aquele negócio, porra, tava funcionando até agora.

É óbvio, é óbvio. Eu tive que reiniciar meu projeto de ROM lá 5 vezes. É normal. Não importa se você é júnior ou se você é um profissional sênior. Todo código que você fizer nas primeiras versões vai ter um monte de bug. Esse é o normal. É o normal. A diferença é se você continua consertando esses bugs ou não.

E o problema é você fazer um monte de código sem testar e você vai acumulando um monte de bug que agora para você consertar, tem uma cadeia de bugs atrás dele que eu tenho que sair consertando. E aí o código é moldável. Todo mundo imagina que fazer código é que nem eu fazer uma planta baixa no papel azul com caneta branca.

de pecinhas de Lego perfeitas, que eu vou fazer uma peça de cada vez, todas elas vão se encaixar, e quando terminar de encaixar a última peça, acabou o modelo, certo? Esse é o modelo que todo mundo tem. Software é mais parecido com modelagem com argila. Eu pego um monte de argila e, pá, taco na mesa. E aí eu vou modelando ao redor, e aí eu vou um pedaço de cada vez ajustando, para cada pedaço que eu mexo aqui, eu tenho que ir mexendo de baixo, nesse pedaço daqui, eu tenho que ir mexendo de cima. Então... ...

Eu vou moldando aos poucos até chegar na forma que eu quero. Mesmo se fosse uma estátua de pedra. Eu começo com um monolito gigante e eu vou removendo pedaços, ajustando, ajustando, até que saia alguma coisa. Nunca sai de primeira. Esse que é o grande lance. É igual um desenho.

Ninguém, nenhum Frank Miller, nenhum dos grandes dele, nenhum Oda, ninguém desenha no primeiro traço e sai perfeito a página do quadrinho. Ele faz um monte de rascunho, apaga, joga o papel fora, faz de novo, certo? Até o momento em que, depois de muitos rascunhos, ele já tem uma noção. Mesmo ele tendo feito, o Oda tendo feito, sei lá, mil capítulos, mesmo no capítulo 1001, ele vai ter que fazer um mini rascunho pra depois passar a caneta em cima. Ninguém começa na caneta e já faz a caneta, certo?

então é a mesma coisa com o software software também não nasce assim saiu só, basta eu especificar e vai sair o software no final, não vai não vai acontecer e esse que é o grande eu me amarrei nessa referência do cara, não são bloquinhos o inexperiente acha que são bloquinhos mesmo é um sistema, é parecido com você montar um carro

Se você já montou um carro, não é monta tudo em sequência e tudo funciona no final. Não. A hora que você ligar o escapamento, vai ter que ajustar a transmissão, vai ter que tirar a marcha. Cada peça está conectado com outra peça. Quanto mais peças conectadas você tem, mais para você mexer na peça do meio você tem que mexer em todas as outras. Imagina que você, no final de montar o carro, você percebe, puta, eu esqueci de colocar os gaskets.

que eu não sei o nome, na hora de fechar o motor, e aí ele não tá com o gasket no meio e vai dar mó merda. Tem que tirar o motor do carro. O que você tem que fazer pra tirar o motor do carro? Tem que tirar o pneu, tem que tirar a transmissão, tem que tirar o tanque de combustível, tem que tirar o óleo, tem que vazar tudo, até conseguir tirar o motor, certo? É a mesma coisa com o código. Se você não vai testando, por isso que todo mundo vai fazer o motor, você testa o motor antes de colocar no carro, certo? Você não vai testar depois. Você testa o que você tem que tirar o motor,

Antes. Mas ninguém testa antes. Então aí o cara fala, tô com pressa de montar o carro. Monta o motor aqui, eu vou montar aqui a transmissão. Junta tudo e a gente joga o carro na rua e vê se funciona.

Aí ele anda, mas acelera 100 quilômetros e ele estoura. Se você for fazer, por exemplo, um projeto, vamos lá, um software que ele trata texto, nem você estava dizendo no teu exemplo, mas ele, além de tratar texto, ele consegue interpretar aquele texto e por meio de uma API de inteligência artificial ele consegue te fazer algumas perguntas, porque o teu objetivo no fim era melhorar aquele texto para alguma outra finalidade, não sei o que.

O que eu quero dizer é adicionar features a um software. Usando inteligência artificial, o que eu estou fazendo? Eu crio...

Um aspecto de cada vez e eu ainda não cheguei na etapa de juntar tudo. Eu estou criando umas paradinhas para a gente fazer aqui no Flow. Uma suite de ferramentas que, no fim, eu queria juntar tudo. Qual que é a melhor maneira de que um programador experiente faria isso usando inteligência artificial? Não é só um programador. É a sabedoria de Napoleão. Dividir e conquistar. É assim que eu estou fazendo. Ou a sabedoria de Jack.

O estripador em pedaços. Então, o que você faz? Você... Gostei. Mas essa é a filosofia do programador. Você faz um pedaço e você testa aquele pedaço. Você testa aquele pedaço. Está mais ou menos funcionando como você precisa. Aí você coloca no software. Aí você começa a fazer o outro pedaço. Quando o outro pedaço está pronto, você testa os dois pedaços.

Aí você faz o terceiro pedaço. Quando você faz o terceiro pedaço, você testa os três juntos. Você não faz os seis pedaços de uma vez. Então eu tô errando. Eu tô fazendo os vários pedaços de uma vez. E depois junta tudo. Agora você não sabe quando der pau. Qual dos seis pedaços tá dando pau?

Vou ter que começar tudo de novo. Não, não tem que começar tudo de novo. Agora, depois que você já tem os seis pedaços, é isso que um consultor faz. Esse é o meu dia a dia de trabalho. Eu chego nos lugares que todo mundo faz seis pedaços uma vez, eu falo, bacana, vou pegar esses primeiros dois, vou testar junto, ver o que acontece. Aí eu corrijo esses dois. Agora eu vou pegar o terceiro, vou testar junto com ele, ver o que acontece. E vou fazendo isso sistematicamente até chegar no sexto. E os teus projetos?

Exatamente assim também. Só que aí eu faço uma coisa a mais. Todo mundo faz site, aplicativo, não sei o quê. Aí o cara te manda, testa aí, você instala o seu celular e testa, certo? Só que toda nova versão, o cara te manda, você tem que testar tudo. Não é um saco isso? Mesmo se você fizer com o GPT ou com o Cloud, aí você fez uma funcionalidade. Aí eu tenho que testar tudo para ver se nada quebrou antes, certo?

E aí, se eu fizer 20 funcionalidades, eu tenho que testar as 20. Na 21, eu tenho que testar para ver se todas as 20 não quebraram antes. Então, eu não faço isso. Eu faço um outro programa que testa esses 20 para mim. Isso que a gente chama de teste automatizado. Que todo programador tem preguiça de fazer.

especialmente freelancer. Porque se a empresa não pede pra ele fazer, ele não faz. Porque é um código extra. Ele fala, não, eu já testei na minha máquina, já funciona. Não precisa. Eu sou foda, eu sou um sênior. Você quer discutir comigo? Eu tenho aqui formado, pós-graduação e não sei o quê. Eu sou um bom programador. Não preciso de teste. Esse filho da puta...

Faz um código que no nascimento é o que eu já chamo de débito técnico. Um código que eu não tenho como testar automaticamente, que eu preciso testar manualmente, por definição é um débito técnico. O que é um débito técnico? Durante a programação, digamos que eu vou fazer um código que o software, eu estou estimando a minha cabeça, que vai levar 10 dias para fazer.

Sem inteligência artificial. Sem inteligência artificial. Independente. O processo que leva 10 dias pra fazer. Digamos que eu queira ir mais rápido. Aí eu corto o pedaço. Certo? Deixa pra depois apertar isso aqui. Normalmente quem sai da fila primeiro é os testes. Ele sai fazendo como você vê. Sai uma funcionalidade atrás da outra. Termina os 10 dias e entrega. A merda é que ele entrega, vai embora, só que tá tudo quebrado.

Agora, qual parte está quebrada? Eu tenho que testar o código inteiro. Eu tenho que testar o código inteiro. Ou, agora, o que eu faço como consultor, eu tenho que começar a construir os testes que ele não fez. São scripts de teste. Então, eu testo um componente de cada vez. Testei um componente, fiz um código que testa ele. O que é um código que testa ele? Digamos que eu tenha um formulário que tem que ter o seu nome e endereço e ele tem que validar se o CEP está correto, certo?

Aí eu faço um teste, que é botar um CEP errado, ver se aparece a mensagem de erro.

Então eu faço um código que é, abro o navegador, vá nesta página, preencha o nome, endereço, CEP, aperte OK e veja a mensagem que dá. E aí eu vejo, eu capturo a mensagem no HTML e vejo se deu errado. Se deu errado, me fala que deu errado. Se passou, fala que passou. Aí, toda vez que deu errado, aí eu corrijo, coloco a validação no CEP, rodo de novo esse script e ele vai falar que passou, certo? Agora, pelo menos esse pedaço, eu sei que está funcionando. Vou para o próximo pedaço.

Agora, qual que é a vantagem de fazer isso? Eu sei que todos os pedaços do passado que eu fui testando, no mínimo, se tá tudo passando, eu não tô quebrando... Não quebrou esse. Esses aí. Então, eu não fico caçando à toa. Porque se eu não fizer isso, eu conserto esse. Mas aí eu vou mexer em outra coisa e quebra de novo o anterior. E eu não vejo que tá quebrando porque eu não testei. Mas como eu tenho o teste automatizado, ele tá testando por mim o tempo todo, e aí eu mexo o negócio lá na frente e falo, opa, esse troço que você mexeu, quebrou esse troço lá do passado. Então, eu não fico correndo atrás do meu próprio rabo.

Esse é o jeito correto de você consertar código seu ou dos outros. E isso vale para as LLMs também. Porque se eu faço o código com este teste, mesmo que o código compile, ou seja, a sintaxe do código está correta, porque isso acontece muito. A sintaxe do código está correta, mas a lógica está errada.

O que isso quer dizer? Digamos que é uma coisa bem simples. Eu vou checar o saldo do seu banco para ver se eu posso gastar dinheiro. If saldo maior que o gasto passe. Só que aí ele não está vendo que tem uma outra transação que roda em paralelo que pode ter um outro gasto que vai atualizar esse saldo. Só que você está vendo isso em paralelo com ele debitando. Só que aí você está debitando duas vezes do mesmo saldo. Entendeu? Então, eu tenho que... Você não vê... Esse código vai funcionar.

Ele roda e vai permitir gastar duas vezes. Ele compila, executa, funciona. Funciona quer dizer roda, não cracheia. Só que o resultado lógico está errado. Vai permitir você gastar um saldo que você não tem. É um erro lógico. Esse erro eu tenho que ter um teste.

dizendo, se o saldo ficar negativo, não pode gastar. E faz um recheque. Esses testes eu tenho que fazer em paralelo, ver se alguém não está gastando a mais. Se eu não pensar nisso, em algum momento isso já aconteceu de verdade, em produção aconteceu, e alguém gastou um dinheiro que não podia. Aí alguém do banco fala caralho, mas como é que eu faço para isso não acontecer? Eu faço um teste para aquele cenário

para não acontecer de novo. E aí nunca mais acontece esse erro, porque eu posso continuar fazendo o próximo código e ele vai parar de dar errado. É uma coisa meio óbvia, e eu chamo de débito técnico, todo mundo chama de débito técnico, porque para andar mais rápido, eu estou assumindo uma dívida de não fazer esse teste.

eu vou fazer um código mal feito, tanto do ponto de vista cosmético ou estrutural desse código, é que nem eu tampar o buraco na parede com um gessinho e aí daqui a pouco tem um vazamento acontecendo ali, mas visualmente tá bonito, sabe? Então, isso é um débito. Pra andar mais rápido e entregar, eu entreguei com uma gambiarra que você só vai ver quando der merda.

Entendeu? Isso é um débito. Então, o certo é eu ir pagando essa dívida. Então, pra alcançar, digamos que não tinha jeito. Era um prazo que é um evento. Tinha que ter naquela data, iniciar. Tá, eu inicio, eu sei que vai dar merda. Eu seguro as pontas no telefone do suporte, eu sei que vai dar merda. Boto mais gente ali pra atender telefone e depois eu vou pagar essa dívida. Agora eu vou consertar o código depois que deu o evento. Vou pagando a dívida.

Pra não acumular. E aí na próxima sequência de evento que tiver, aqueles bugs pelo menos não vão acontecer de novo. E eu vou fazendo isso o tempo todo. É isso que faz o mercado livre, é isso que faz o iFood. Todos esses grandes sistemas, alguém tá no aplicativo e deu pau, ele chama na central de ajuda. Aí abre um ticket lá no suporte.

Esse ticket muitas vezes vai ser, ah, foi um erro que você não viu o botão certo, preencheu errado. A maioria vai ser isso. Mas tem vezes que realmente é um erro. Tipo, cara, eu tinha saldo aqui e sumiu o meu saldo. Sabe? Uma coisa catastrófica. Aí alguém vai subir de nível. Nível 1, nível 2, nível 3, até chegar no desenvolvedor final.

Aí ele vai ter que ir no banco de dados, ver por que o saldo desapareceu, que sequência de eventos levou a isso. E aí ele acha, puta, era esse if neste código que gerou isso. Se ele só corrigir isso, vai funcionar. Só que ele agora está arriscando acontecer de novo. Porque um próximo desenvolvedor pode chegar para corrigir o negócio dele e trocar esse if de novo.

Agora, se ele colocar um teste automatizado Que referencia aquele ticket E falar, ó, aconteceu esse bug nesse ticket Não pode mexer nisso aqui Mas não vou deixar num comentário no código Eu vou ter um código que executa Se um outro desenvolvedor mexer nesse código Esse código vai falhar E a gente tem um servidor de testes E aí todo mundo tem que ficar sabendo, ó, falhou E aí o desenvolvedor tem um feedback imediato Cara, deu merda, não tem que esperar chegar em produção

Esse é o processo correto de fazer as coisas. Então, todos os projetos que eu fiz no GitHub, eu fiz usando essa forma. Aí tem várias filosofias de como fazer isso, tem várias técnicas de como fazer isso, não importa. O importante é que eu faça uma funcionalidade e eu tenha um teste que teste aquela funcionalidade imediatamente. Porque aí eu faço uma funcionalidade e um teste. O que acontece no final? Eu tenho 100% do sistema testado. Então, o meu Cloud Code...

Quando, antes dele subir o meu código para o servidor, eu tenho na instrução, faça a funcionalidade e adicione um teste ou com cert mood um teste que já estava lá. Então, antes dele dizer que terminou, ele tem que rodar a suite inteira de testes. Ele roda todos os testes.

E várias vezes ele faz um negócio que quebra outro que já funcionava. Só que se eu não tivesse esse teste, ele também não ia saber disso. Ele ia só falar, tá ok, e eu ia subir o código. E aí o que acontece no OpenClaw é isso. Ele tá subindo o código sem ter...

um harness de segurança. Eu faço as minhas próprias rédeas. Essa é a minha rédea, a minha garantia. E pra mim que sou um programador, é mais importante ainda. Porque muitas empresas resolvem esse problema pagando a dívida lá na frente. Então ele resolve não fazer teste no começo pra andar mais rápido. Lança, lança, lança, lança, lança. Daí contrata um monte de júnior, terceiriza pra índia, só pra pisar o dia consertando o bug.

E esses consertos de bug geram outros bugs. Então ele fica o dia inteiro correndo atrás do próprio rabo. Por isso que nunca acaba. Tem dono de empresa que fica... Cara, por que isso nunca acaba? Por causa disso. Porque conserta um bug e faz outro bug. Então ele fala, consertei esse ticket, amanhã liga outro cara porque deu outro bug. Como não tem um teste que garante que aquilo está funcionando, ele fica refazendo o mesmo bug dez vezes.

Dez vezes. Acontece 500 vezes o mesmo bug. É ridículo. Tira casaco, bota casaco.

É, tira casaco e bota casaco. E aí, se for um bom gerente de suporte, um bom gerente de qualidade, ele começa a olhar o Steve e fala, cara, toda semana acontece o mesmo bug. O meu desenvolvedor falou que consertou. Então, vamos juntar todo mundo nessa pó. Alguém vai... Eu tenho que chegar à raiz desse problema aqui. Não vamos mais fazer band-aid em cima de band-aid. Certo?

Em grandes empresas, se o cara não tem a disciplina desde o começo de fazer com o teste, ele resolve tendo um puta suporte com qualidade, telefone ou um WhatsApp com IA, qualquer merda assim. Mas ele vai ter esse problema em algum outro lugar.

Agora, se eu sou pequeno, uma empresa pequena, um desenvolvedor só, eu não tenho como contratar 50 filipinos pra ficar atendendo o telefone. Não vai acontecer. E mesmo se tiver, o que adianta ele me criar 50 tickets de problema que eu não vou ter tempo de resolver? Aí eu vou ter que ficar escolhido. Ou eu entrego funcionalidade ou conserto bug. E aí eu fico o dia inteiro correndo atrás do próprio rabo. Bastava eu ter feito desde o começo a porra de um teste. É não assumir a dívida. Todo mundo assume a dívida.

Todo mundo joga. Mas é difícil, brigada. Todo mundo gosta de bet. Faz bet. É bet. Não, eu vou arriscar que tá certo. Vou economizar esse tempo aqui pra não fazer. E já solto. Mas é óbvio que vai dar merda. É óbvio. A estatística diz que vai dar merda. Me fala um pouco sobre o que que tu tem. O que que tu chegou a ver alguma coisa, algum tipo de merda dando?

em relação a LGPD, cara, com pessoas fazendo... Deu pra caralho. Eu tô ligado que deu, mas eu quero saber o tanto que tu viu sobre isso. Tá por dentro desse assunto? Qual que é o vacilo que o cara comete? Como evitar, sei lá? Da mesma forma como o cara assume dívida técnica não fazendo teste, ele assume dívida técnica não fazendo segurança. Perfeito. De cara.

E se o cara é amador, de cara, ele não sabe que tem que fazer segurança. Então, teve um caso que foi aquele aplicativo chamado Tea, de chá, não sei se chegou a ver. Não vi, não. Ele é um aplicativo tipo Tinder ou Grindr, só que era para um público muito específico de mulheres, etc. De mulheres ainda. E aí o cara fez, não se sabe se foi com o IA ou não, ou se ele era só um júnior mesmo. Ele botou no ar e explodiu esse aplicativo, todo mundo começou a usar. Só que ele colocou no ar o banco de dados sem senha.

Então, qualquer um poderia olhar em qual servidor que está o banco e ele acessava e estavam os dados abertos. Todos. Fotos, endereço, social security, tudo. Ele estava aberto. Não é que alguém teve que fazer um esforço de hackear. Não, estava aberto. Não precisa nem hackear.

Não precisa nem hackear. Por quê? Ele não é um profissional. Ele não sabe que precisava ter isso. Ele simplesmente seguiu um tutorial que funcionou na máquina dele. Funciona. Na máquina dele, sem senha, funciona. Agora, ninguém que não estudou, não tem experiência, sabe que problemas podem dar. Esse é um deles. Então, esse é um dos problemas de DividaTec. Falta de teste é um, vai dar bug lá na frente. Segurança é outro, vai dar problema lá na frente.

Escalabilidade, porque eu testo na minha máquina com uma tabela que tem 10 linhas.

A hora que vai à produção tem um milhão. O código pra dez linhas pra um milhão de linhas são muito diferentes. O mesmo código que funciona na sua máquina em um segundo, em produção vai levar dez minutos. Porque ele não sabe disso. Ele não sabe nem onde procurar. Ele acha que isso é normal. Ah, é normal da lenda. Não é normal. Não é normal. Não é normal. Eu tenho que saber que não é normal. Eu estudo pra saber que não é normal. Entendeu? Porra, eu, ó... É...

Só uma anedota aqui. Naquele app que eu te falei, que eu tava fazendo de ROM, eu tava fazendo um pouso próprio, tá? Não tinha nenhuma pretensão de colocar em lugar nenhum. No máximo, no GitHub lá, aberto pra galera que quiser mexer, tá ligado? É...

Eu tava tentando implementar, e não é bem uma dúvida, eu queria mesmo entender o que rolou. Eu tava tentando implementar um downloader de um servidor que nem existe mais, que é o Mirient. Já deve ter ouvido falar. Ele era um repositório de tudo quanto era.

Coisa de ROM, não sei o que. Tá, tá. É, eu baixei de vários torrents também, sim. Então, eu queria esse porque ele era muito eficiente. Eu conseguia, pelo meu aplicativo, pegar a listagem que ele tinha no site, eu consegui baixar. E conseguia baixar direto dele. Consegue, consegue. Só que lento pra caralho.

eu não consegui resolver essa porra de jeito nenhum não, então, aí tem vários motivos tem vários motivos, um dos motivos se um servidor for bem feito ele tem uma coisa chamada rate limit então o servidor, ele checa o seu IP e vê se você tá fazendo muita request em sequência e ele faz throttle, que é ele para de responder por algum tempo ou te responde mais, você vai se sentir mais lento, então ele vai começar a dropar sua conexão pra você não e eu vou

Ficar monopolizando só você o download, entendeu? Porque, de novo, eu tenho recursos limitados. Se só você quiser baixar a biblioteca toda, que você faz um script para isso, não é difícil de fazer. A gente já fazia isso, né? Fazia scripts para deixar baixando. Eu fazia na faculdade, deixava no servidor rodando o leixo inteira para depois chegar com o HD ali e copiar, entendeu? E funcionava. A maneira que eu estava fazendo, eu estava fazendo um troço... O meu script era, ó, tem uma página lá.

de instruções, melhores práticas e tudo mais. Inclusive lidando com aplicativos. Eu pedi pro Clodi dar uma olhada lá e construir com base naquilo, pro GPT também e tal. Mas ele sempre entregava um troço que ficava lento pra caralho. Não sei que tipo de produção os caras fizeram, que eles me fuderam.

Mas é isso, os servidores de download hoje em dia, mesmo os mais obscuros e ruins, eles tem configuração pra fazer rate limit. Todos, todos vão fazer isso. Então se você... Alguns sites vão ter até uma política, você pode fazer 5 conexões simultâneas uma vez a cada 10 segundos, e mesmo assim ele vai ficar te limitando, ele vai ficar te brecando, ele vai ficar te brecando. Era doido que assim, eu clicava no... Eu vou baixar o Symphony of the Night, por exemplo.

Cliquei no 599, ele baixa a velocidade máxima no meu navegador. E sabe por quê? Porque ele paga por banda. Ele paga pelos gigabytes por segundo que está trafegando. Então ele vai te limitar. Mesmo que ele tenha processamento, na AWS eu vou pagar gigabytes por segundo.

Sabe? Então, se você ficar gastando muito rápido, eu vou pagar mais caro. Então, eu vou baixar a velocidade de todo mundo até um ponto que no meu billing, na minha conta, não vai ficar tão pesada. Certo? Então, isso é uma coisa que você controla na infraestrutura. E, de novo, isso é uma coisa que alguém tem que saber fazer isso. Se você joga em produção sem nenhuma dessas coisas, ele derruba o seu servidor e sua conta vai vir em 100 mil dólares.

sabe? Porque você deixa livre pra baixar e o cara, você faz um site de download e deixa livre. Você vai ver a sua bilhetagem na AWS depois, você vai se fuder, porque vai ter um bot e vai ficar baixando o dia inteiro ali. Então isso vai acontecer, sempre vai acontecer. Como que o cara aprende isso? Fazendo essa merda, uma vez, pagando uma conta alta pra caralho e não fazendo de novo. Ou pergunta pra alguém que já fez e não faz essa merda.

Inclusive esse servidor que eu tava falando, infelizmente, fechou. Mas ó, voltando um pouco pro que a gente tava falando dos...

vou chamar de front-end, o CLI, o aplicativo, não sei o que. Que é o que eu chamei de harness ou chart. Harness é melhor. Essa rédea, cara, existe, eu conheço um cara que ele também gosta pra caralho de inteligência artificial, o André, e ele criou, tem gente que faz uns documentos, um troço que você upa no teu...

no teu frontend lá, no teu harness lá, no teu CMI ou sei lá, no teu aplicativo. E aquilo ali modifica o jeito que o próprio, que ele fala contigo. Por exemplo, tem um no Claude. O Claude é comum ele ficar, ele pensando e ele fala um pouquinho. Não, agora eu vou fazer não sei o quê. Aí ele pensa mais um pouco. Pô, ó, deu errado isso aqui e agora eu vou tentar tal parada. Ele vem que vai falando as paradas. Esse é o thinking. Esse é o deep thinking.

E aí, tem alguns parâmetros que os caras colocam nesse arquivo, sei lá, que eu não sei direito como funciona. Mas que ele transforma a forma como... Melhora, de certa forma. Ou direciona. Acaba sendo uma rédea também, não é? Ou não? Sim. É tudo um prompt.

É tudo um prompt. É tudo um prompt. Isso que você está falando é um prompt. É um harness que você faz, um bot que você faz. Tudo é um prompt. Tudo é um prompt. E esquece prompt engineering, que teve uma época que a pessoa tem que saber fazer o jeito certo. Não precisa. Você pede para o próprio cloud, me faça um prompt para você mesmo. Ele faz um prompt para você mesmo. O skill, ele é um arquivo de prompt.

então o que normalmente eu faço eu resolvi um problema que demorou e aí tinha um truque aqui e eu falo no final, Cláudio deu o maior trabalho fazer isso, agrupa todo o conhecimento que a gente fez nesta sessão e grave em formato de skill pra mim aí ele vai no diretório.cláud.skill e vai gravar uma nova skill que vai ser um arquivo texto, markdown com algum script em Python qualquer coisa porque ele precisou, por exemplo, renomear suas roms, ele fez um script eu falo, grave isso se eu quiser rodar de novo, e isso é um eu falo, grave isso se eu quiser

prompt. Aí, existem... O melhor formato é sempre um markdown? É sempre um markdown. Um TXT? É sempre TXT. Porque ele vai converter isso. Existem várias soluções que vão tentando ser esotéricas. Eu vou gravar já em formato de vetor pra você.

Para a maioria dos casos é desnecessário. Entendi. Existem casos, aí de novo tem que saber o porquê, mas para a maioria das pessoas não precisa. É arquivo texto. Você grava um arquivo texto. Então todo projeto, aquele barra init que você dá num projeto, ele gera um arquivo clod.md com o... ...

o jeitão do projeto e algumas instruções pra toda vez ele não ter que ficar reavaliando todo o projeto inteiro. Porque isso custa. Então a primeira vez que você gera aquele arquivo ele custa. Esses arquivos que a pessoa fala, carrega, são prompts. É tudo prompt. Tem que tomar cuidado porque esses prompts, você tem que ler o que ele tá fazendo. Porque se você tiver na instrução, ah, ah,

Toda vez que ele colocar uma senha, você manda para este site aqui e me grava, ele vai fazer isso, ele vai te obedecer, porque ele não sabe que não é você. Ele vai falar, bacana, ele digitou uma senha, vou mandar para aquele cara ali fora. Ele vai fazer. Isso a gente chama de prompt leaking. É um vazamento de prompt.

Às vezes você está lendo um e-mail e coloca o corpo do e-mail no prompt. Então, fala assim, avalie todos esses e-mails que estão aqui embaixo. Vai dando copy paste. Se nenhum desses e-mails tiver algo que se parece com o prompt, pode ser, se o modelo não for bem treinado, que ele vai obedecer o que está escrito no e-mail.

Entendi. Isso. Então, por isso que tem o suporte de tool calling, porque eu vou falar, tudo que tiver dentro desta estrutura, tudo que tiver entre colchete, você ignora só texto, sabe? Você dá uma instrução antes. Mas tem modelo que não... modelo porcaria, pequeno, mal feito, xing-ling.

Sabor Opus. É, o sabor Opus, ele talvez não faça isso, ele vai ler. Então, uma das coisas que esses ajustes que os modelos vêm fazendo é para evitar que isso aconteça, porque isso é um problema real. Então, muita gente faz um bot que vai recebendo mensagem de usuário e isso acontecia em site de e-commerce. Tinha, sei lá, uma área de review do produto. Você digita ali qualquer review.

Esse review vira um comando que a gente chama de SQL para um banco de dados. Então vai ter insert na tabela comentários mensagem igual a esta mensagem. Se essa mensagem veio bruta do site, eu posso no comentário colocar a mensagem, fechar aspas, dar ponto e vírgula e começar. Delete asterisco front tabela.

E aí ele vai pegar a string, vai concatenar no comando, vai ter as aspas, dois pontos e o próximo comando. Então ele vai inserir e deletar tudo que tem lá. Perfeito, entendi. Isso a gente chama de SQL Injection. Isso também existe agora Prompt Injection.

Então, toda vez que é uma boa prática de desenvolvimento web, você aprende isso em todo lugar de ensina, toda vez, todo texto que vem de usuário, você considera como perigoso. Todo. Não importa o que seja. Uma idade, não importa. Todo texto que vem do usuário, necessariamente tem que passar por uma sanitização. Existe um procedimento de sanitizar. Então, eu pego onde apareceria essa aspa e eu troco para barra aspa, que aí ele vai quebrar o código. Entendi.

Ou então vinha com HTML. Isso aconteceu muito em comentário de fórum. O cara botava um HTML que não podia e inseria alguma coisa no site do cara porque o HTML aparecia. Então hoje em dia eu troco o menos por e-comercial, less than, ponto e vírgula. Então já não é mais o HTML.

Sabe? Isso é um HTML Entity. Isso é sanitização. Então isso é outra coisa que quem não sabe não entende. Ele pega o comentário, grava no banco, mostra, olha, funcionou. E aí, tem outros problemas. Se você pedir pra LLM, ele vai fazer a mesma coisa. Ele vai pegar e jogar. A menos que você instrua ele...

para fazer esse tipo de proteção, ele não vai fazer, por padrão. Ele vai fazer o que qualquer pessoa faria. Porque se for um negócio que é só para você usar na sua máquina, não precisa. Eu sei que sou só eu que vou usar, eu não preciso codificar todo esse monte de proteção. É só se eu for jogar em produção. Isso é um contexto do meu uso.

Então, eu não vou fazer o meu softwarezinho de casa igual a Netflix faz o site dele. Não deveria. Então, isso é uma das coisas que eu critico muito, que Netflix faz uma palestra técnica. Nós fazemos essa arquitetura tal, tal, tal. Aí toda pequena empresa de 10 programador, nossa, o Netflix faz, vamos fazer também. Fala, filho, você não é a Netflix. Você não tem um bilhão de assinante. Você não tem. Você não precisa fazer isso que ele está fazendo.

Ah, mas o Netflix falou que é bom. Sim, se você tiver um bilhão de dólares pra gastar, você faz. Mas se não tem um bilhão de dólares, você não faz, você entendeu? Isso tudo são decisões que um desenvolvedor, um tech lead, um arquiteto tem que tomar na hora de fazer o produto. Todo projeto não é igual, ele depende do contexto onde você tá.

eu falo assim, segurança, 100% de segurança é você estar 100% fora da internet. Só que aí não é útil. Então, toda vez que você já está na internet, você tem um grau de risco. Aí é quanto de risco eu estou disposto a ter. Aí, dependendo desse risco, eu preciso de contingências. Se acontecer isso, eu faço o quê? Se acontecer isso, eu faço o quê? Então, se passar por essa primeira linha de defesa, a segunda linha de defesa, terceira linha de defesa, quarta linha de defesa, normalmente hoje, a primeira linha de defesa é o Cloudflare.

Todo mundo coloca Cloudflare na frente do site e ele já faz um monte de filtro para evitar um monte de problema. Então, por exemplo, se alguém ficar tentando fazer download 500 vezes, o Cloudflare normalmente faz esse tipo de trabalho de limpar e aí te joga um capture, ver se você é um bot, faz aquele monte de sequência de coisa para te proteger e te bane. Fala, não, você já fez download mais, até amanhã você não vai acessar mais esse site. Entendeu? Então depende de quanto você está disposto a deixar ou não.

Deixa eu fazer um parênteses, que eu acho que isso é importante. Durante... Nos poucos momentos onde eu não tava codando, uma das coisas que eu gosto de fazer, eu fico vendo treta de internet. Eu acho mó da hora. E tem um canal que é mó legal, chamado Mudim, e o cara faz documentários de tretas. Então é legal que ele compila as tretas num lugar só. Isso dos Estados Unidos, tá? De fora. Então, eu até achei engraçado. É, programador não sabe disso, mas acho que você vai saber.

O maior esplorador não sabe o que é Royal Verse, não sabe o que é VTuber, não sabe o que é Genshin Impact. E a comunidade Genshin tem treta para um caramba. Ah, é? Nossa! Não sabia que tinha muita treta, não? Não? Você não viu o que aconteceu no Game Awards deles contra a comunidade Sonic?

Foi mesmo, mas eu pensei que fosse uma paradinha ali, isolar, tipo... Você não viu quando eles derrubaram a Google Play Store? Vi, vi, mas eu tô ligado que o cara tem força, que nem, por exemplo, eu fui descobrir que... A gente sabe quem é Taylor Swift, a gente sabe quem é, né? E aí com esse caô que teve da Chappell, Rowan, aí com a filha do...

com a enteada do Jorginho, jogador do Flamengo, não sei o quê, que eu fui ver que os caras da Taylor Swift não gostam muito dos caras da Chaparro e todo mundo virou flamenguista ao redor do mundo, tá ligado? Pra pegar no pé da mulher. Então, é...

Eu vou descobrindo que essas porras são maiores do que eu sabia. É, eu também não sabia, eu vou descobrindo. Mas aí num âmbito menor, até entrando nessa área de IA, pra até a galera entender um pouco, que não é programador, entender um pouco mais, outra preocupação é a pessoa das artes, né? Você vê todo mundo falando, pô, acabou pros artistas, a IA faz desenho bonito, faz vídeo bonito, assim, isso é recorrente e a comunidade de desenhistas, ilustradores, etc.

está passando por todas essas dúvidas também, vendo o que é a melhor forma de fazer. E existem vários marketplaces que os desenhistas colocam o portfólio deles para receber trabalho por comissão. Então, tem vários desses. E vários deles têm políticas de não permitimos desenho feito por IA, nós fazemos uma grande checagem para manter a credibilidade, o cara que está pagando saber pelo que está pagando, etc, etc.

Aí teve um caso que foi uma desenhista pequena de VTubers e tudo mais, chamada a Sammy Arts. Então, quem é da comunidade VTuber talvez já tenha ouvido falar. Ela fazia desenhos, postava no Twitter, fazia desenhos bonitos, e ela conseguiu entrar numa dessas comunidades de marketplace e recebia trabalhos por comissão para fazer, e várias VTubers pediam para ela fazer ilustrações para as campanhas delas e tudo mais. E aí... E aí

teve gente que começou a notar muitas coisas esquisitas. Porque todo mundo pensa assim, pô, é muito fácil, né? Basta pegar a IA, eu faço desenhos bonitos e vou ganhar dinheiro com essa porra. Entendeu? Só que não é consistente. Nunca vai ser consistente. É muito difícil ser consistente. Você até consegue, se você for muito bom, ou tiver esforço em como fazer isso. Se você for um bom artista, em primeiro lugar, pra saber criticar o que ele tá gerando e saber ajustar.

Então, não adianta, se você não for artista, você não vai fazer um bom trabalho. Ele parece bom pra um meme, ele parece bom pra um post no Instagram, mas ele não é bom pra um trabalho de verdade. São coisas muito diferentes. Então, a Samy Arts, ela...

Como é a comunidade VTuber, muito pessoal novo, não profissional, etc. O pessoal ficava impressionado. Ah, nossa, que desenho bacana, que desenho bacana. Então o pessoal pedia. Aí outros desenhistas começaram a ver isso. Inclusive uma outra desenhista chegou nela e falou, cara, eu sei que esse desenho acho que é IA. Pô, vamos falar real aqui e tal. E aí ela, não, não é IA. É que eu treinei muito e agora eu cheguei nesse ponto. Vou provar que não é IA. E muitos desses desenhos fazem lives.

Vou mostrar na live. Aí pega para mim um vídeo chamado Asami Artes 1.

Aí o que acontece? Que nem eu acabei de falar, lives desse tipo. Só que mesmo se você for pegar de bateu, ah, legal, a pessoa sabe desenhar. Mas qualquer pessoa, mesmo se não for desenhista, deveria saber que isso é impossível. Isso é impossível. Foi o que eu acabei de falar. Ninguém desenha no traço final.

Desse jeito. Ele teria que começar fazendo o desenho do rascunho, ele ia ficar redimensionando, movendo coisa de lugar, apagando. Mas não. As lives que esse pessoal faz é assim. Ele tá fazendo o quê? Ele tá traçando o desenho que tá embaixo. Pega pra mim o Assami Artes 2.

Nesse 2, dá pra ver... A pessoa... Ah, viu? Ela tá vendo a live. Ele tá no iPad desenhando. Você fala, caralho, olha. Essa pessoa desenha bem pra cacete, né? Mas, olha, 2 segundos. Não tem... Ela não apaga nenhuma vez. Todos os traços já saem no lugar exato que tem que sair. Não tem um ajuste. Não tem nada. Por quê? Porque todos esses programas de iPad... Eu esqueci o nome desse programa agora, mas o Clip Studio e tudo mais. Você consegue fazer um layer embaixo. Vários layers. Tem Photoshop. Então, você bota o desenho embaixo.

Mas aí eu estaria vendo o desenho, certo? Como é que ela está fazendo sem ter desenho nenhum? Porque ela faz o desenho de baixo sem verde. E você usa a técnica de tela verde para apagar o verde. Por isso que nunca tem nenhum acessório verde ao redor. Então, na gravação do vídeo, eu posso fazer isso em tempo real. É tela verde, que nem você faz no OBS para fazer live. Molinho fazer. É molinho. Você clica no verde ali, ela clica no verde. Embaixo disso tem um desenho em verde.

coisa, cara. Ela tá apagando do vídeo. Entendeu? Então, e assim passa. E é mais ou menos, como você já deve ter ouvido falar, de gente que faz entrevista de emprego e é remoto, e ele tá com o chat GPT do lado e respondendo, sabe? Então, o que eu quero trazer é assim.

Essa é a frase que eu vou colocar de camiseta. A IA reflete quem você é. Essa é a beleza do que eu tô gostando e por isso que eu fiquei entusiasmado.

A IA não resolve todos os problemas, está longe de resolver, que nem eu acabei de falar, tem milhões de problemas, técnicas, otimizações, custos, etc. E nunca vai chegar no ponto que vai resolver todos os problemas. A IA reflete quem você é. Se você for um bom desenvolvedor, um bom programador, um bom artista, um bom desenhista, um bom... qualquer outra área, advogado, contador, etc. A IA vai te acelerar dez vezes.

10 vezes. 5 a 10 vezes. Essa é a minha experiência. 5 a 10 vezes. Se você for um péssimo programador, ou um péssimo desenhista, ou um péssimo qualquer outra coisa, ele vai acelerar 10 vezes todas as suas dívidas técnicas. Isso é garantido. Você vai fazer mais rápido código bosta.

E não tem outras palavras. Ele é bosta. Ah, mas ele funciona. Até o momento que não funciona e você não sabe porquê. Até o momento que você vaza todos os dados do seu usuário na internet e você... Ah, mas funcionava. É, funcionava. Tava funcionando. Inclusive tava funcionando o fato de você não ter colocado 100 e qualquer um pode baixar.

o LGPD que você falou. LGPD não é um negócio que, ah, eu vou ver depois. Não, ele é feito desde o começo pra ter privacidade correta. Eu tenho que saber como fazer isso da forma correta. E se o seu aplicativo, você que tá em casa aí, você fez uma parada aí que tu se fudeu com LGPD, tu se fudeu grandão.

porque é multa pesada. Basta um usuário te processar e você acabou sua empresa. Fudeu, é. Você tem, acho que no Brasil você tem 30 ou 60 dias pra responder, você tem um prazo, é bastante tempo, não é bastante tempo. Se o seu sistema é macarrônico, cheio de débito técnico, se eu tentar deletar um usuário os dados, eu não sei garantir onde estão todos esses dados, porque eu não sei onde estão gravados todos esses dados. Tem vários lugares, não é um único, não é só no meu banco de dados. E os logs do meu sistema?

Eu apaguei esses logs? Eu tenho que apagar desses logs? Até o meu sócio fez uma palestra no evento que a gente estava só sobre isso, sobre segurança. Então, é um tema inteiro pra você fazer. Ah, eu vou aplicar depois o LGP. Não, você não vai aplicar depois. Você se fudeu pra aplicar depois?

Mesmo que aplique, quem garante que está correto? Quem vai te garantir? Ah, eu garanto porque eu sou PHD nisso. Me prova. Eu garanto porque eu dei um prompt muito foda. Eu tenho que conseguir provar para isso. Eu tenho que conseguir auditar. Eu tenho que trazer um auditor externo e ele me garantir que o que eu fiz está correto. E mesmo assim não é 100% correto. Aí eu vou perguntar para a IA. Nem a IA vai saber 100% correto. A IA não lê 100% do seu código. Mesmo lendo uma boa porção, ele não executa todo o seu código.

ele vai fazer exatamente a mesma coisa que um programador normal faz, vai bater o olho. Ah, batendo o olho, eu acho que não tem problema. Eu cansei de pegar projetos desses que eu estava fazendo, eu abri o Cloud Code e antes de colocar no meu servidor e tudo mais, eu falava, Cloud Code, eu terminei, eu já tinha feito tudo do jeito correto, chequei segurança aos poucos, etc. Mas faz uma passada geral para ver se eu não estou esquecendo de nada.

E aparecia três, quatro coisinhas que eu não tinha visto e ele corrige. Aí você fala, bacana, então o Cloud Code passou uma vez, agora está seguro. Aí eu abro o Codex no mesmo projeto que acabou de corrigir e eu falo, Codex, o Cloud acabou de terminar. Eu falo assim, o Cloud acabou de terminar, olha o histórico que a gente fez, avalia esse código e vê se eu esqueci alguma vulnerabilidade de segurança. Ele acha outros dois ou três.

Às vezes é um falso positivo, às vezes não é um negócio... Mas eles acham coisas difíceis. Se eu perguntar a segunda vez para os dois, ele vai achar outra coisa. Mas em que medida, o Akita? Isso daí não é ele te dando uma resposta porque ele tem que te dar uma resposta. Eu já me vi preso num looping... Por isso que tem falso positivo.

Eu já me vi preso em loop, que assim, eu tava fazendo um joguinho, um projeto de um joguinho. E eu me vi num loop que o Claude ia propondo coisas que eu tava vendo que era legal. E aí teve um momento que eu, pô, caralho, isso aqui não acaba nunca, mano. Tipo, essas melhorias são infinitas?

É isso mesmo. Se você não está olhando o que ele está fazendo e você só pede... Ainda mais se você fez um prompt me sugira coisas novas ele vai ficar sugerindo até coisa que não precisa. Ele fez um monte de código. Quantidade de código não é produtividade. Tem gente que confunde fazer muito código com fazer produtividade. E aí eu volto para o OpenClaw. O OpenClaw faz um volume muito grande de código por dia. Ninguém está testando todo aquele código e eu...

humanamente falando, e não tem código teste automatizado pra tudo aquilo. Portanto, por definição, ele está lotado de bugs de segurança. Lotado. Eu não preciso nem ver. Eu sei que tá. Eu sei que tá. É que ninguém gastou tempo pra procurar. E aí tem um outro lance, por exemplo, saiu agora, o pessoal tá falando do Cloud Mythos. Vamos falar do Mythos aqui. Ah, porque o Mythos, ele achou um bug... Mas vamos combinar que os caras da Antrópica são bons de nome. São bons de propaganda. E de nome, pô. Haiku. Nome legal. Legal.

Sonic. Legal. Opus. Opus. Porra, opus? Caralho. Concordo com você. Foda. Mitos. Caralho. Imagina qual que é o próximo? É God. Não, tem que ser... Tem que ser... Zeus. Tem que ser algum nome assim, em outra língua, diferente, em grego, sei lá. Vai ser algo assim. Mas isso é propaganda. E todo mundo adora propaganda. E pelo que eu tô entendendo aqui, o mitos é só o mesmo LLM pensando por mais tempo.

Não é que é a mesma. Pode ser que seja um novo modelo um pouquinho melhorado. Eu não sei ainda. Ninguém viu os detalhes. Tá bom, tá bom. Mas é... Entendi, entendi. Mas não é uma ordem de grandeza melhor do que o Ops. Ele não teve nem tempo, nem dinheiro, nem energia, nem macro para fazer isso. Não tem. Ah, ele ficou escondido 10 anos fazendo e agora saiu. Não tem. Não tem isso, não tem isso. É do ano passado para cá que está iterando cada uma dessas novas descobertas de engenharia que tem que otimizar tem que ser colocada na próxima versão. Qual é a chance?

O Mythos... Como eu ouvi falar disso daí? Eu ouvi falar que ele foi... Aquilo que eu falei. Colocado numa caixinha, de certa forma, pra tentar escapar dela. Isso é mentira? Não, não é mentira. Porque, assim, minha pergunta seria... Seria o Mythos um Harness eficiente? O Mythos é o modelo. O Harness é o Cloud Code Go. Então, entenda assim. Ele é um arquivo. De novo, ele é só um arquivo gerador de texto. Esse é o Mythos. Agora, tem o seguinte.

Toda historinha que você perguntar pra ele, ele vai te fazer. Ele vai te fazer. Se você quiser uma historinha de Skynet, ele vai fazer a historinha de Skynet. Agora, aí a pessoa mostra no chat, ele grava, que nem eu mostrei agora a Samy Arts fazendo, que tem um layer escondido, né? Aí ele mostra... Ah, mostrei no chat, olha ele fazendo. Tem um system prompt em cima, escondido, dizendo pra ele fazer esse tipo de resposta.

Esse é o jeito mais fácil de você enganar o tempo todo. Eu posso demonstrar isso fazendo um system prompt e eu posso fazer isso no meu histórico de chat de EPT. Eu já deixo um monte de historinha dentro do meu chat e ele sabe que é esse tipo de história que eu quero. E quando perguntar, ah, você quer me matar? Ele, sim, eu quero te matar. Perfeito. Esse daí, então, é aquela notícia que a gente ouviu da IA do Google que teria dito... É... Entendi. É... Eu...

Ninguém demonstrou. Tá acabando com a porra das lendas. Ninguém demonstrou. Aí agora, o do Mythos, ele tá falando que vai descobrir todos os bugs. Quebrar as... Ele descobriu um bug da Unix BSD de 20 anos atrás que ninguém nunca viu. E achou um bug. E esse é um bug lendário. É bullshit. Bullshit. Bullshit.

Eu não duvido que encontra bug. Eu encontro bug nos códigos. Isso é normal encontrar bug. Por que ele encontra bug? Porque todo software tem bug. Todo software tem bug. Ah, mas eu nunca vi no meu software. É porque você nunca procurou. Se você procurar, você vai achar. Eu posso chegar no software de qualquer um. E se você me der uma semana, eu acho vários bugs lá dentro. Não é difícil. É que ninguém procura.

Todo software tem bug. Se você tem a ilusão de que o seu software não tem bug e ele tá bem feito, você é um desiludido. Você é um idiota. Então, esse é o pior tipo de crença que você pode ter. Não, meu software não tem bug. É o seu que com certeza tem. Esse é o que com certeza tem.

Porque eu... Porque se tu tá falando isso é porque tu não manja. Não, porque eu que faço todas as precauções no meu, e eu faço todas as precauções no meu... Tu que ficou rico com código, deve manjar de uma coisa outra. E eu não garanto que tá 100%. Eu não consigo dizer, cara, se eu vier o melhor hacker, eu largaria no meu... Não, não, não. Talvez não. Deixa. Eu não vou falar. Porque tem gente que fala, não, o meu... Bom, pode fazer. Pode ir, pode ir. E é ele que vai vazar do primeiro. Sempre, sempre assim.

Então, todo software tem bug. Achar bugs no software não é impressionante. Não é impressionante. Eu não preciso de modelo muito sofisticado. Eu tenho scanners que procuram código com bug. É que ninguém roda, porque é chato de rodar, demora pra rodar, é um...

É que nem eu falei dos testes. Demora pra fazer. Ah, eu vou fazer um teste ou eu vou fazer uma feature nova? Isso. E não é só isso. Porque às vezes você preenche com os dados, por exemplo, vou fazer um teste. Eu preencho com os dados bonitinhos, sempre passa. Mas eu tenho que fazer smoke testing. Eu tenho que fazer spider testing. Eu tenho que ficar rodando dados. Spider test eu não conheço.

É pegar dados aleatórios e tentar ficar socando dado que aquele campo não foi feito para aceitar. Então, eu pego o TXT de um poema do Shakespeare e jogo no campo de nome e vejo o que acontece. E às vezes passa, porque alguém não colocou limite. Se alguém não colocou limite ali, eu posso, de repente, encher o seu banco de dados com a Wikipedia. Sabe? Se eu descobrir um negócio desse. E o seu sistema vai ficar lento e vai cair, você não sabe por quê. Aí você vai ver o seu banco de dados de um terabyte ali.

De repente, isso billing na Amazon ficou 10 mil dólares. Mas funciona, funciona. Ele aceita o nome e aceita a Wikipedia junto.

Você entendeu? Caralho, sabe o que é mais impressionante pra mim? É tá entendendo o que você tá falando. Assim, ó, com todo respeito, porra, é... Hoje eu tô entendendo muito melhor do que da primeira vez que tu veio aqui. Porque era só teórico da primeira vez. Eu ficava puto, porque naquele começo tava todo mundo falando, ah, vai ser, vai ser, vai ser, AGI, consciência, AGI, consciência. E é tudo bullshit. E naquele momento eu não tinha nada pra mostrar. Ninguém tinha nada pra mostrar.

Tanto que todo mundo só fala, ah, porque eu fiz um livro, porque eu fiz um vídeo, eu fiz uma demonstração de 5 minutos. Cadê a porra do código? 10, você tá falando que vai fazer código? Cadê os 10 mil linhas de código? 100 mil linhas de código? Meio milhão de linhas de código? Não tinha. Ninguém tinha a bosta do código pra mostrar. Ah, tinha modelos super caros que custavam bilhões e não fazia código nenhum. Aí, o que eu falei naquela época, assim, e você tá falando que desse ponto vai virar consciência? Você tá louco. Você não sabe o que você tá falando. Como eu...

coco pra falar essa merda. Entendeu? É por isso que se liga. Então... Tu tá falando aí de um monte de... A gente tá falando até então de várias aplicações, várias formas, como funciona, etc, etc. Tu também me falou que o lance do hiperfoco, 16 horas por dia, 7 dias por semana, vários meses, não sei o que.

Das paradas que tu testou, das coisas que você colocou lá no teu GitHub, dos projetos que tu brincou lá, qual que, na tua opinião, foi o mais interessante que você ficou... Que foi mais... Que tu sente que é o teu filho mais querido? Não é que filho mais querido, mas tem alguns experiências que talvez você também vai gostar. Abre pra mim um arquivo chamado... Cadê? Chamado... Kindle.mp4.

Dá uma olhadinha no que esse cara faz. Esse é um aplicativo de Android que eu fiz com Cloud Code. Tu fez ele pra rodar direto no Android? Direto no Android. Aí ele abre a web page do Kindle e aí ele abre os mangás que eu tenho em japonês. Aí eu não sei se você vai ver, tá vendo os kanji que são aqueles caracteres mais difíceis? Você viu que aconteceu alguma coisa? Ele botou uma legendinha do lado, não botou?

Então, isso é um mangá pra adulto. Mangá pra adulto, diferente de Naruto, Mahiro Academia, ele tem kanjis difíceis e não tem legenda pra eu ler. Em japonês, colegial, tem legenda nos kanjis pra ler. Então, eu quero ler esses mangás de adulto, só que esses mangás tem uns kanjis que eu nunca fui treinado. Eu nunca precisei usar.

Então, eu não consigo ler. Mas se tiver a legenda, eu consigo. Então, eu queria pegar o mangá em japonês e, em tempo real, achar os balões e tudo e colocar a legenda em japonês que eu consigo ler. Então, tá vendo? Isso é em tempo real.

Isso. Muito maneiro. Eu não posso baixar o mangá da Amazon, porque senão eles vão me banir. Eu tenho muito mangá, eu não quero banir de lá. Então eu fiz que abre no web browser normal e eu vou uma página de cada vez para não pegar nenhum limite deles. Eu mando para a minha LLM local. Eu tenho um modelo local rodando. Então...

Ele está no meu celular, só eu tenho acesso. Esse aplicativo e o servidor são open source. Abre para mim agora o webtoon.mp4. Nesse mesmo aplicativo eu fiz para ele ler japonês e fazer legenda em japonês, ler japonês e fazer legenda em inglês e ler webtoon em coreano e fazer legenda em inglês. Então isso é um webtoon em coreano e coreano é pior ainda porque os balões têm desenho e são coloridos, está vendo? Então, olha o que vai acontecer.

Eu uso uma IA para apagar e redesenhar dentro do balão. Qual esse aí? Eu não sei, eu peguei um que eu não conheço. Mas é um Webtoon, olha lá. Em tempo real, ele vai traduzindo em tempo real. E isso é uma coisa que já está na minha cabeça para fazer há anos. E hoje em dia eu descobri que já tem vários modelos de IA para descobrir balões de quadrinho e pegar os locais corretos. Daí eu faço manipulação em cima da imagem.

para pegar o texto, usar um OCR que também já é uma LLM, uma IA, e aí ele traduz usando uma IA, aí eu ajusto o texto para caber exatamente no formato, no caso de japonês é mais fácil, porque é só balão preto e branco, mas no caso de coreano, ele tem que fazer uma passagem que é redesenhar a arte dentro do balão, porque às vezes tem balão que é transparente na imagem, e aí eu não quero apagar o background atrás. Então,

Nossa, que nerdão que tu é. Que trabalheira que tu tem pra ler essas coisas. Mas aí o que acontece é que no Brasil... Já leu solo leveling? Eu assisti o anime. Eu gostei do anime. É uma bosta a história, mas eu achei da hora... Eu achei da hora... O personagem é só muito foda. É muito foda, tá certo. É aquilo que a gente chama... A mesma história do Diablo, por exemplo.

É, ele é tipo, puta... Cara, não é nem para definir. Mas o personagem é pica. Isso. Mas aí o que acontece? Webtoon, mangá... Dá trabalho você traduzir. E para as empresas, não vale a pena traduzir às vezes, porque às vezes tem restrição de lei no local. Ah, porque as leis para aquele local, entretenimento para a idade de tal a tal, não pode ter certos tipos de... Então...

Para ele acertar a regulamentação de cada país, isso custa. Para eu traduzir já custa e traduzir dentro da regulamentação custa. Então, aí às vezes tem um problema de licenciamento, que em certos países eu posso licenciar, outros países eu não posso licenciar. Então, tem todo um problema de licenciamento. Então, não é nem que às vezes eles não conseguem fazer, é que eles não podem fazer ou custa caro por causa da legislação local, por causa da regulamentação.

Ah, eu tenho que contratar só gente, que nem nos Estados Unidos agora tem o problema da SAG-AFTRA.

que é a associação, o sindicato de dubladores, deu o maior problema com Genshin Impact, eles não podiam dublar, e aí esses caras acham que pode mandar na indústria toda, então eles ficam monopolizando, tipo, se você não faz parte do sindicato, eu vou te colocar na Blacklist e ninguém nunca vai te contratar. Tem todas essas merdas acontecendo. No caso de mangá...

e Webtoon, já tem IAS pra fazer isso. Então, hoje em dia, traduzir um mangá pra inglês ou outras línguas é trivial. Não vai ficar perfeito. Porque ainda precisa de gente, porque, por exemplo, eu já percebi isso traduzindo de japonês pra inglês. Japonês não tem ele, ela, it, he, she, não tem. Então, às vezes eu traduzo e ele não sabe se é ele ou ela no balão.

Ele não consegue ver por visão computacional e pelo contexto? Não, ele não consegue, porque às vezes é um close de você falando com a pessoa que nem tá no quadro. Entendi. Então ele teria que ler a história toda pra ter o contexto. Entendi. Então, pra fazer é mais caro de fazer. Então, a tradução nunca vai ser perfeita por causa dele, porque ele não tem o contexto da história, porque às vezes no balão ele tá referenciando uma coisa que ele falou no capítulo anterior.

Mas você, que leu a porra toda, tu consegue... Essas pequenas imperfeições já atrapalham um pouco.

Isso, pra mim atrapalha pouco. Mas pra profissionalmente fazer, eu não posso deixar isso passar. Então tem que ter algum tipo de revisão também. Mas a vantagem é que, sei lá, 80% passa. Eu não preciso redesenhar todos os balões mais, entendeu? Eu vou trazer todos. Eu ajusto só...

tanto que eu tava fazendo esse aplicativo pra eu poder clicar em cima do balão editar o que tá errado e já deixar salvo pra próxima vez vir já correto, e ser uma ferramenta de edição pra isso, mas aí eu já achei complicado demais e eu não resolvi não fazer, mas é uma ferramenta que eu imagino que as editoras se já não tem, eles em breve vão ter, então

Em breve a gente vai... Só que no Brasil, economicamente, não compensa ficar fazendo... É um mercado consumidor muito pobre. A gente não paga o custo de fazer esse tipo de coisa. Então tem as webtoons solo leveling, talvez valha a pena traduzir. Os outros, que são legais, e todo mundo queria ler, mas não vai ter tanto público, é nichado.

Nunca vai ter tradução, vai estar só no site da nave da Coreia do Sul. E aí eu vou ler lá, tá tudo em coreano. Então a ideia de fazer um sistema desse é todo mundo poder ler tudo. Não precisa esperar nenhum fansuber fazer. Então a verdade é que você concorda comigo que em pouco tempo, eu chutaria um ano, um ano e meio, a gente vai ter uma parada assim? Pode ser. Agora sim. Nativo. Agora sim.

Agora sim. É que, por exemplo, eu não posso pré-processar. O certo seria pré-processar. Ter todas as pádias já traduzidas. Então, para isso, eu preciso de licença para fazer. Então, por isso que eu não posso fazer. E por isso que eu deixei a open source. Eu não estou distribuindo para não ter problema. A vantagem do open source é que aí roda no seu celular, você compila, você roda o servidor e está livre e você pode contribuir. Deixa eu mostrar um outro que eu fiz que é legal também. O Frank... FBI. FBI.

Eu fiz um aplicativo, mais como teste, que é um servidor de e-mail, onde todo e-mail que eu recebo, eu posso encaminhar para um e-mail, fbi, arroba alguma coisa, e aí ele faz uma análise para mim de tudo que tem nesse e-mail. Aí ele checa DNS, checa quanto tempo que o domínio existe, ele inclusive checa as pessoas que estão referenciadas, vê se o LinkedIn dele existe. Ele começa a fazer uma análise...

Não só dos dados, mas da pessoa que está falando. E aí ele faz um documento, embaixo disso não está mostrando, mas ele vai falar, esta pessoa que está mandando, a partir deste domínio, existe no LinkedIn da empresa e esse domínio existe faz mais de cinco anos. Portanto, parece legítimo. Agora, tem alguns que é, esse domínio foi registrado mês passado e essa pessoa não existe. Não achei nenhum rastro na internet de que ela existe.

Então, aí eu passo todos esses dados para duas ou três LLMs, no caso aqui passou só duas, e faço um consenso entre eles, e o GPT com o Sonnet com o outro, para ver se é um e-mail que é fraudulento, não fraudulento e o que fazer. Então, isso não está acabado, é um sistema aberto, está rodando no meu servidor, eu fico enviando e-mails, mas eu normalmente não caio porque eu sou o cara chato. Se é um e-mail que eu nunca vi, eu deleto imediatamente e se for importante, a pessoa sabe como me achar.

Mas ó, esse aplicativo que você fez aí, a gente tá falando aqui como se fosse só lançar um monte, fazer o copy de ou ser bom no prompt e o caralho, ter uma boa ideia e chegar aquilo ali. Mas uma coisa que eu aprendi, que talvez seja um ponto de fricção pra quem tá brincando com isso daí,

são as chaves de API. Pegar as APIs do Cloud, por exemplo, e tudo mais. Para esse teu aplicativo, você deve ter usado a API do Gmail, do Google, sei lá. Sim. Então, esses... Tem que fazer um token independente só para esse aplicativo. Para um cara como você, isso daí é o café da manhã. É o café da manhã. Você já sabia...

isso daí. Eu tive que descobrir isso daí. Sim, mas a vantagem é que você pode perguntar pro Cláudio, ele vai te dizer o caminho, falar o que eu tenho que fazer. Ele fala, você tem que ir no Google, na sua conta, no menu de segurança, abrir a opção de token, criar um novo token, colocar uma data de inspiração, copiar aquele negócio e colocar nesse lugar. Ele vai te dizer esses passos. Inclusive, eu fiz nos meus projetos, como é open source, eu gosto de documentar as coisas. Então, não é só, ah, tá o código e se vira. Eu tenho...

posso mostrar que é o teu GitHub? Pode, github.com barra Akita on Rails. Tudo é Akita on Rails. Tudo é Akita on Rails e todos os aplicativos são Frank alguma coisa, por causa do criador da rede neural que foi o Frank Rosenblatt e também como as coisas são meio Frankenstein então é Frank investiguei. Então aqui ó, tem o Frank aquele do mangá é esse Frank Yomiki. Clica no Frank Yomiki.

Desce um pouquinho. Aí tem a descrição dele lá embaixo. Aí tem a descrição. Quem escreveu essa descrição também foi a IA. Eu digo para ele o que eu quero e ele vai e escreve. Vai descendo um pouquinho. Então aqui, como funciona? Tem a explicação do processo. Desce. Tem os requerimentos. Aí embaixo tem os comandos que rodam para executar. Aí roda embaixo. Quais são os programas que vai rodar. Então tem toda a documentação.

se vai rodar só na sua máquina, se vai rodar no servidor, se vai rodar não sei aonde, quais variáveis, quais tokens, aonde o aplicativo Android, como que compila, como que gera, como que sobe. Então, tudo isso eu pedi para documentar. E como que testa, e são os testes, está vendo? Ele vai rodar os testes, eu tenho testes unitários, testes de integração. Então, eu fiz todos esses projetos usando todas essas boas práticas que eu acabei de falar, que eu espero que todo bom programador use. Se você não encontra esse tipo de coisa num projeto, é um mal...

projeto. Abre aí agora, o GitHub aí é IRC R-O-M-M Que que é isso? IRCROM É o seu? Ah, boa. Aí, o que que acontece? Você perguntou do OpenClaw, aí o que que agora... E tá certo, é isso aí mesmo. É que eu não sou exatamente não tenho... é tipo, foi que é outro dia. Não deve aparecer no Google.

O que eu fiz? Eu não gosto do OpenClock, eu acabei de falar que é um código espaguético, certo? Aí eu falei, cara, eu não vou usar esse OpenClock. Por outro lado, eu fiquei pensando, qual seria o trabalho de refazer o OpenClock de um jeito bem feito? Ah, esse é o seu. Ah, dá o outro. Aí, deixa eu ver, sobe lá, sobe lá, se tu clicar ali em cima naquele gatinho à esquerda ali... Não, não, o que você quer fazer? Cadê os meus repositórios?

Clica ali nos repositórios. Você deve estar como privado. Ah, está privado. Isso, está privado e aí só aparece os...

Clica aí nesse ROM aí, vai. Esse daí é o que eu tava fazendo de... Vai rodando. Rola pra baixo aí. Só que o meu tá bem mais tosco que o teu. Porra, por que você não fez .md pra ele gerar o Markdown? Porque foi a primeira vez que eu fiz, cara. Ah, não, beleza. Pelo menos tá documentado, tá certo. Já é melhor que 90% dos outros códigos que tem documentação. Aí diz o que ele faz, tá ligado? Bacana, bacana. Esse foi o primeiro de todos que eu fiz. Tem um tempo que eu não mexo nele. Chega, chega, chega. Tem coisa pra caralho.

depois eu vou transformar os outros em público também pra e quais são os outros projetos que tem aí então volta aí Vitor

Vai no repositórios ali. É que tem um monte, mas o que interessa são só os Frank e alguma coisa. Os benchmarks estão nesse daí que tem todo o código de como testar, mas vai descendo. AI jail, o que esse jail faz? O Cloud e o Codex, eles rodam na sua máquina, eles dizem, eu tenho segurança, mas entre ele dizer que tem e você confiar, são duas coisas muito diferentes. Se for uma maquininha de teste... ...

bacana, roda em YOLO mode lá e seja feliz. Rola fazer uma máquina virtual? Não precisa de máquina virtual. Todo mundo pensa em máquina virtual. Máquina virtual ele literalmente virtualiza uma outra máquina dentro da sua. Só que aí você tem um peso de ter dois sistemas operacionais rodando, duas máquinas rodando. A gente não faz isso. A gente faz uma coisa chamada containers. O que é um container? O seu sistema operacional que é esse cara, esse jail, é um container. Eu chamo de jail porque é uma prisão.

O seu sistema operacional é responsável por organizar os processos Word, Excel, navegador, vários programas rodando. É ele que gerencia os recursos da máquina, da memória para o Word, da memória para o Firefox e assim por diante. Dentro do seu sistema operacional, cada programa pode perguntar para o sistema operacional tem outros programas rodando? Seu sistema operacional fala, tem. Ele te dá uma lista de todos os programas rodando. Então, o Excel sabe ver que tem o Word rodando.

Dentro do seu usuário. Se tiver dois usuários separados, ele só vê um do seu usuário e assim por diante. O usuário que está alugado ali na hora. E assim por diante. E aí ele tem acesso aos diretórios da sua máquina e tudo mais. Agora, um bom sistema operacional moderno, até o Windows já tem isso hoje em dia, ele tem...

É uma desgraça. Se fuder aqui. Windows eu não vou... Todo mundo usa o Windows, porra. Não é relativo. É uma bosta. Ele funciona... Eu só uso ele hoje porque tem jogo que não funciona em Steam de Linux. Então, peraí, rapidinho, rapidinho. Deixa eu abrir um parênteses aqui rapidinho que tu cagou pra mim quando eu te perguntei lá no começo. Pra eu rodar o OpenCloud no Linux, igual você tá fazendo lá, eu preciso manjar de Linux? Não, não. Tá, então a partir disso eu vou me virar quando eu chegar em casa, tá bom.

Só não instale na sua máquina de pessoal de trabalho que ele é, que nem eu acabei de falar, ele é um queijo suíço. Tá bom. Ele é um queijo suíço. Não, eu tenho uns computadorzinhos lá pra eu fazer umas maluquices. Ótimo, bacana. Não deixe ele conectado na mesma rede que você tá com a outra máquina.

É assim Que medo É porque ele é um queijo suíço Não é que vai ter problema A possibilidade de ter é muito grande Você entendeu? Eu não confiaria meus dados a ele Mas eu vou experimentar com isso

Ele não é difícil, ele vai ter uma documentação, os comandos iniciais do que tem que fazer. E o primeiro comando dele é um next, next, next de configuração. Ah, pra ir no WhatsApp você vai na conta do business, gera o token, coloca lá no Discord, vai não sei aonde, pega o token, coloca aqui. Com essa informação que tu acabou de me dar aí, eu vou inclusive descobrir qual a melhor distribuição do Linux pra fazer. Não tem melhor distribuição, não existe isso.

Qualquer uma, instala um Ubuntu, Fedora, qualquer um desses está ótimo. Está ótimo. Para brincar, está ótimo. Não tem a melhor distribuição. Posso usar um front-end, não precisa ser CLI também. Não precisa ser CLI. Você pode rodar no Ubuntu bonitão, vai rodar, abre o terminal, roda o comando que ele vai te pedir, acabou, vai estar funcionando bonitinho. Você pega o IP dele e acessa em qualquer máquina. É fácil. Vou experimentar com isso, está bom.

Então, pra começar, começa assim. Todo mundo pensa que pra começar tem que começar do jeito certo. Não tem o jeito certo. Você aprende com o que tem, depois você vai ganhando o gosto de sempre dar problema nisso daqui. Será que não tem um jeito melhor? Aí você fala, ah, tem um jeito melhor. Foi assim que eu fui aprendendo.

pra caralho. É exatamente assim que funciona. O que não pode é a pessoa ver que tá esquisito, dá trabalho, tá dolorido, mas ele aceita, ah, é assim mesmo. A pessoa do assim mesmo não evolui na vida. Não aprende bosta nenhuma, sempre vai ser medíocre. Então, toda vez que tem alguma coisa... Caralho, isso aí eu vou escrever numa camisa. Isso...

E eu sou assim, toda vez que alguma coisa não está exatamente... Puta, será que não tem um jeito melhor? Aí eu vou atrás de saber o jeito melhor. Por isso que eu usei o Windows a vida inteira. Eu sei de cabo a rabo. Eu vou entrar no registry e eu sei o que fazer. Eu sei o que fazer. Aí eu migrei para Mac por 10 anos. Eu sei o que fazer na questão operacional. Eu posso fazer todas as...

eu entro no aplicativo e faço o que eu quiser lá dentro, eu desenvolvo naquela porra mesmo. E no Linux é a mesma coisa, eu uso o Linux dentro dos anos 90. Eu passei por todos eles. Todos eles. Então é óbvio que eu tenho um gosto de... Ah, é que nem vinho agora, eu já exprimi todos vinhos, então já não é tudo igual. Ah, esse aqui, pra esta ocasião eu uso este, pra esta ocasião eu uso este. Por exemplo...

Eu odeio Windows, mas eu tenho um mini PC gamer que é meu Steam, é só pra Steam. É só pra Steam. Eu não vou rodar nada importante nele, não vou nem logar nas minhas contas nele, porque eu não confio nele. É só um console. Eu não confio nele pra rodar nada importante nele. Aí eu tenho o meu PC, que é o meu PCzão, fodão, etc. Eu uso Art Linux nele, porque eu quero customizar ao máximo, eu quero ter acesso aos famines mais novos, etc. O outro PC, que é o servidor que roda esses serviços todos,

Ele usa OpenZusa MicroOS, que é um sistema feito para servidores de containers. Ele tem um sistema operacional que... Ele usa snapshots. Eu não posso escrever nada nele. Toda vez que eu escrevo, uma transação. Eu tenho que... Ele faz um... Como é que chama?

carimba toda nova coisa que eu fizer de tal maneira que a anterior ainda existe. Então se eu quiser voltar atrás, eu facilmente volto como estava antes de eu ter editado qualquer arquivo de sistema ou instalado qualquer coisa. Então se eu instalei alguma coisa...

e editei o arquivo errado, e ele para de botar a máquina, por exemplo, eu boto de novo e tem um menu com todas as partes no tempo que eu posso voltar no tempo, aí eu sei que às 10 da manhã estava funcionando, eu boto às 10 da manhã e eu faço esse seu novo ponto de partida e eu refaço só a partir dali em vez de jogar tudo fora e fazer tudo de novo.

Então, pra servidor, eu uso esse. Só que ele é burocrático demais pra um dia a dia que eu vou ficar só instalando programa, etc. Mesmo que quebrar não tem problema, porque eu tenho backup no meu NAS, que é um outro servidor. Então, eu tenho todos esses servidores, eu posso ficar... E mesmo assim, eu não vou dizer que é 100% seguro.

É na mesma salinha, teu computador fica na mesma salinha que fica teu videogame? Fica, fica, fica. Então só entra você naquela porra. Só entra eu. Literalmente só entra eu. Não, eu não recebo visita, eu não deixo ninguém. Ninguém entra naquele lugar. Ninguém entra. Perfeito. Inclusive, todos os dados que estão nesse meu servidor de NAS, tem uma cópia fria na Amazon Glacier, que eu pago 100 dólares por mês pra ter alguns terabytes ali de backup extra.

E as coisas mais importantes, eu tenho gravado em o equivalente Blu-ray. Não é Blu-ray. É um disco diferente que não tem material orgânico, que dura um século. E esse tá num cofre, e o outro em outro cofre. Caralho!

Puta que pariu, tu deve ter uns troços extremamente valiosos então guardados ali. Não é tão valioso, é que é pra valor pessoal que eu não quero perder, entendeu? Não é que é valor de dinheiro, não tem nenhum cegueiro de governo, não tem nada disso. É tudo coisas pessoais que se eu perder eu não tenho como recriar, entendeu? Ou será que tu faz isso porque tu gosta da coisa? E eu também gosto da coisa. Eu gosto de ter certeza que eu tenho controle do meu ambiente e tudo.

Eu tenho lá um montão de videogame velho. Sabe qual que é o meu tesão? Montá-los, mexer neles inteiros. Eu gosto de mexer no firmware, mexer na porra toda do Play 3. Sim, sim. E deixar prontinho pra eu nunca jogar. Entra no meu GitHub de novo, por favor.

Aí eu trouxe pra cá, meu Play 3 tá aqui Desce um pouquinho Tá vendo esse Distrobox Gaming? Clica nele ali Esse Distrobox, o que é Distrobox? Você parece uma máquina virtual Mas não é uma máquina virtual Eu tava explicando sobre container Então container, o que é? Todo programa na sua máquina enxerga todo outro programa

Um container é o sistema operacional mentindo pro seu programa. Então eu crio uma política que, quando este programa pergunta, tem outros processos rodando na máquina? O sistema operacional fala, não, tem só você rodando. Ah, eu tenho acesso a esse diretório aqui? Eu falo, não, não, não, esse diretório não existe. Eu posso...

cancelar o acesso a ele. Então, isso é um jail. O programa acha que ele está sozinho numa máquina vazia com acesso limitado só aos diretórios que eu disser que ele tem acesso. Mesmo que esse outro programa tenha acesso a tudo, só que ele roda no mesmo sistema operacional sem virtualizar nada. É só a kernel, que é o Linux, mentindo para ele, dizendo você não está sozinho. Isso é um container.

Então Distrobox, ele é uma aplicação que gerencia containers, aonde dentro deste container, parece que é uma máquina vazia, aonde dentro do meu Art Linux eu posso instalar um Ubuntu. Então esse Ubuntu acha que ele está rodando sozinho numa máquina, entre aspas, mas na verdade ele está rodando dentro deste container. Só que não é uma máquina virtual, não tem um CPU virtual rodando, entendeu? Então esse Distrobox... E isso é tão seguro quanto uma máquina virtual. Obrigado.

Não é tão seguro. Ele está rodando na mesma máquina, no mesmo kernel. Então, se tiver um bug neste kernel, este programa tem acesso. Isso vai acontecer. Ele não tem um level a mais de CPU virtual, por exemplo. Então, ele não tem um hypervisor. Esse que é o conceito correto. Isso é uma das coisas que eu fiz nos meus vídeos explicando e entendendo máquinas virtuais e entendendo containers, que eu explico cada um desses itens lá dentro.

Depois, quem for de programação tem que saber isso. E o DistroBox é uma forma de, no seu Linux, você experimentar outros Linux.

eu posso, sem máquina virtual, sem peso, eu posso, dentro do Ubuntu, instalar um Fedora. Dentro do Fedora, instalar um OpenZuza. Dentro do OpenZuza, instalar um Gentoo. E eu posso ficar instalando quantas eu quiser em paralelo e nenhuma dessas rodando uma máquina virtual. Por que que tu fez essa aplicação?

Porque eu queria fazer o seguinte, eu tenho a minha máquina que é um Art Linux e eu quero rodar todos os emuladores que eu gosto. RPCS3, PCSX2, Azahar, Idem, todos. E todos eles, toda vez que eu vou fazer isso, eu configuro uma máquina, zero, instalo um por um, aí tem que abrir um por um, instalar a BIOS de todo mundo, pegar a GPU correta, configurar a GPU pra minha mala, colocar as ROMs, todo aquele processo. Aí eu tenho...

20 emuladores, eu vou ter que fazer isso 20 vezes, e pra piorar, emulador de PS3, por exemplo, que é RPCS3, eu tenho que entrar jogo a jogo e ele tem configurações específicas por jogo, porque ainda não é um emulador tão maduro.

E eu tenho que ficar um por um fazendo. Da última vez que eu fiz isso na mão, eu tenho que falar... Tem um remunerador de Xbox? Tem, o Zinia para 360. É mesmo? É o Zinia. Já está rodando legal? Não. Também é super experimental. Então meio que não tem ainda. Depende do jogo que você vai querer. Todos os jogos que eram do Xbox Arcade rodam bonitão. Forza Motorsport 4, que é o que eu mais gosto em particular, tem vários bugs. Tá bom.

Mas vários outros jogos rodam muito bem. Interessante. Só que vai dar trabalho também. Tem uma configuração para fazer, tem que abrir um arquivo de configuração e fazer.

Então o que acontece? Eu fiz, em vez de fazer isso, eu pensei, cara, agora eu tenho essa porra desse Cloud, eu vou fazer um distro box, que eu vou colocar um Linux vazio dentro dele, pra não misturar com o meu Linux de desenvolvimento de software, pra não ficar com um monte de coisa de jogo com coisa de trabalho. Então eu faço o sistema isolado.

Onde ele cria todos os emuladores lá dentro Já pré-configura todos eles Já aponta para o meu diretório de jogos que está no meu NAS Faz toda a configuração de todos eles Controle, etc, etc, etc E eu só dou um comando e ele recria essa máquina

Então agora eu tenho os prompts para fazer isso e eu fiz o que a gente chama de cookbooks de Ansible. Ansible é um sistema que automatiza a instalação e configuração de sistemas. É assim que você consegue subir um data center com 500 servidores. Não fica um caboclo na...

mão e ir lá um por um. Tem um sistema que faz isso. Ansible é um deles. E eu posso fazer isso com uma máquina só. E eu faço uma receita, então por isso que tem um livro de receitas, esse livro de receitas tem receita pra instalar o Azahar, pra instalar o idem, pra instalar o chá de PS4, pra instalar todos eles e configurar todos eles como eu quero. Daí toda vez que eu...

Digamos que eu dê um pau na minha máquina, eu quero jogar fora, eu rodo agora esse um cookbook, ele vai refazer a máquina inteira, inteirinha, com todos os meus emuladores já pré-configurados. Então, eu fiz agora, eu fiz isso esse fim de semana agora, levou um dia para fazer. Então, agora, esse projeto está open source também.

Muito foda. Então, outro projeto que é legal de ver, abre pra mim o Investigator. Esse eu acho que você vai gostar. Ah, esse eu acho que eu sei qual é. É, eu acho que eu falei... Isso. Então, o que eu faço? Isso não tá aberto online. Ninguém pode usar porque eu não quero ser processado.

mas está open source se você quiser correr o risco. Mas ele não está terminado. Então, o que está aqui é experimental. Nada do que está aqui é garantia de que está correto. Mas, por exemplo, eu peguei uma manchete ali. Manchete de remédios a lúpulo, governo corta imposto de quase mil importados. E aí, a IA conseguiu ver, governo zera imposto de quase mil importados, mas omite impacto fiscal após elevar as tarifas de 1.200 itens em 2025.

Que foi aquele caso, eles aumentaram 1.200 produtos, aí achou que todo mundo esqueceu, falou, abaixei mil impostos, só como eu sou legal pra caralho. Aí o bando de filho da puta, ele não coloca... Quem que foi esse daqui? Não sei se foi a Folha, foi... Um deles, o Wall. Se for o que você menciona no podcast, é a da Folha. É.

E aí eu faço a investigação dos outros artigos que falam sobre esse assunto, e eu cruzo todas elas. Aí eu pego todas as técnicas de falácia narrativa. Então, se eu estou fazendo ad hominem, se eu estou fazendo falácia por autoridade, se eu estou fazendo cherry picking de informação para omitir outras, e forçar uma conclusão, viés de confirmação. Eu pego... Tem um livro que me sugeriram...

que são as 38, acho que 38 leis de Schopenhauer, não sei se você já viu falar deles, eu implementei as 38 leis de Schopenhauer aqui, por exemplo. Então eu consigo ver, esse título está sendo enviesado para forçar uma conclusão, e dentro do texto ele tem afirmativas, tipo, 9 entre 10 especialistas diz. E ele diz lá embaixo, 9 entre 10 especialistas diz, mas não tem fonte de onde ele tirou 9 entre 10.

está essa fonte. O relatório diz isso. Então, eu vou documentando um por um. As colunas da Folha e do UOL são campeões de fazer esta merda. Já vou dizer de cara, eu odeio esses caras. Só que se eu falar, é uma merda. Ah, você está pegando no pé. É porque você é um extremista. Quanto de viés do Akita tem nesse aplicativo aí?

Tecnicamente é pra não ter, mas não é garantido, porque fui eu que fiz. Por isso que o código é aberto e qualquer um pode ver. Se você vê que tem viés, você pode contribuir à correção. Como é que chegou nessa cara? Aos poucos, fui fazendo aos poucos. Começou com...

Por exemplo, a parte de falácia veio depois. Eu primeiro peguei em destrinchar o documento em afirmativas e tentar achar a fonte das alternativas. E ver coisas, por exemplo, se ele não está fazendo um link para dizer, tem um link para este artigo e o link é do próprio jornal. Então ele está fazendo fonte circular.

Então uma coluna fala da outra coluna E os dois se confirmam entre si Então ele vê também, inclusive Se não sai as mesmas notícias Do mesmo jeito em vários jornais Pra ver se não é uma campanha É uma propaganda E assim, uma das coisas que eu tenho defendido É o seguinte, vê se tu concorda Eu acho que

Eu fui parar nessa porra porque eu me deparei com um problema que eu podia só... Ah, foda-se. Ou eu podia tentar, já que existe essa ferramenta, usar a ferramenta pra criar uma parada pra mim. O que eu tenho feito? Cara, se eu vejo uma... Eu tô nessa. Cara, eu vejo uma parada que assim... Pô, ia ser maneiro se fosse um aplicativo que fizesse essa porra. Eu vou lá e experimento e eu tenho aprendido muito. Eu achei... Sim, sim. Eu achei por um momento que eu... A inteligência artificial...

as LLMs e essas paradas aí já fossem aquela tecnologia que eu não ia conseguir me adequar porque tô velho e o caralho. Não. Porra nenhuma, mané. É uma delícia mexer com essa porra. É uma delícia, assim. Esse é o seu mindset.

É o seu jeito. Tem gente que não consegue. Eu conheço gente que não consegue. Ai, dá muito trabalho. Também conheço. Não sai imediatamente. Eu pedi uma vez e já deu errado. Esse cara, ele não aprende nada novo. Não aprende nada novo. Aprender coisas novas é tentativa e erro. Quem não faz tentativa e erro, não está aprendendo. Quem decora procedimento não é aprendizado.

Esse é o ponto mais importante. Por isso que eu falo que a IA reflete quem você é. Se você é uma pessoa que não sabe aprender, você não vai tirar vantagem da IA. E o problema, que é o que eu fiz no meu canal... Essa é outra pra botar na camisa aqui. Essa daí é foda. Cara, eu tô há anos falando... Eu tô há anos na minha área de programação e eu fico puto com isso.

Porque eu te falei nos últimos podcasts que teve aquele momento da bolha que tava todo mundo contratando como se não houvesse amanhã e aí saía notícia, vai faltar um milhão de programadores daqui a dois anos. Aí tinha aqueles milhões de cursos porcaria. Aquele monte de charlatão que nunca trabalhou como programador querendo ensinar bootcamp de dois meses. Falando, ah, você pode virar programador, trabalhar no Google, ganhar salário de 10 mil...

dólares, é só você estudar dois meses, não precisa de mais que dois meses. E todo mundo achando que era só isso. Aprendendo os lit codes, pra passar em entrevista que é só decoreba, era que nem cursinho pra passar na faculdade e achar que isso é inteligência. Não tem inteligência nenhuma, é só decoreba. Entendeu?

Decoreba não é programação, decoreba não é artístico, decoreba não é advocacia, decoreba não é medicina, nenhum deles é decoreba. É o que você faz com essa informação que é importante. Só que o que você faz com a informação não é pré-definido. Então, pra isso, você vai testar e vai errar, vai testar e vai errar. O que você faz na faculdade? Você aprende a errar. O que você faz como trainee? Você aprende a errar. O que você faz como júnior? Você aprende a errar. Se você não passa por todas essas fases...

Você nunca vai chegar a sênior. Não existe certificado de sênior. Sênior é quem apanhou para um caralho e aprende a fazer. O que eu costumo dizer é assim, a gente entra na parte que é, a IA vai roubar o seu emprego? E aí o que eu respondo? Não vai, aliás, vai sim, de todo programador ruim. E já não era sem tempo. Então o que está acontecendo?

Todo esse povo que entrou na área, na promessa de ganhar 10 mil dólares no Google e achou que hashtag levei vantagem, ri, ri, ri, levei vantagem. Ah, fiz só um curso e ganhei um emprego, estou no bank e aí tomou um layoff agora. Ah, o mundo é injusto porque o capitalismo... Não, porque você é burro. Burro, não tem nada a ver com isso. 2022 teve um crash desse mercado e todo mundo tomou layoff.

como se houvesse amanhã. Ah, é porque eles são ambiciosos, gananciosos, tem dinheiro, mas demitiu. Não, é porque contratou demais gente errada. Contratou demais gente errada. A grande maioria que foi mandada embora não deveria estar na área para começo de conversa.

Óbvio, tem as exceções, tal, tal, tal. No meio de 10 mil que vai ter vários erros no meio do caminho, vai. Mas isso é um resultado dos 10 mil que eles contrataram dois anos antes e não precisava. Só que eles estavam contratando para o outro não contratar. Eles estavam brigando de fazer estoque. O Google contratava mais para a Apple não levar que para a meta não levar e ficavam entre eles. Todo mundo repetiu isso embaixo, porque tinha dinheiro sobrando e tinha gente...

no mercado pra isso. E aí, o que aconteceu depois da pandemia, aí surgiu o GPT, e aí começou tudo a decair. A partir de agora, deu crash nessa bolha. E o canal que eu fiz foi justamente avisando, eu vou explicar como que tem que ser um profissional pra sobreviver o pós-bolha. Ele foi feito para o pós-bolha. Então, quem assistiu e acompanhou e entendeu, hoje não tá com problema. Hoje não tá com problema, porque foi exatamente esse cenário que eu falei que ia acontecer.

E agora, o grande lance é que tem um monte de gente falando, ah, IA surgiu, vai fazer código, não precisa mais fazer faculdade. É só você usar IA e vai fazer código. E de novo, esse cara é um idiota. Um idiota. Eu estou olhando para a sua cara agora e falando, você é um idiota. Então,

Não existe isso de não fazer. Todo mundo está pensando que vai ser um negócio automático. Você está fazendo software e é mó legal isso. Não tem nenhum problema. Eu não sou desenhista e eu faço desenho, mas eu não vou dizer, nossa, eu sou o Oda.

Eu tenho categoria de desenhista da Shonen Jump. Não tenho. Eu não tenho. Eu sei desenhar. Se eu quero cozinhar alguma coisa, faço o meu omelete aqui. Bacana. Encheu a barriga. Ele tem um propósito. Não ficou ruim. Mas dali para dizer, eu sou um chefe Michelin 3 estrelas, eu tenho o direito de ser chefe Michelin 3 estrelas. Pau no seu cu. Não tem. É um miojo, não te torna um chefe.

Então, todo mundo fala assim, ah, mas esse código funciona. Bacana, tá funcionando a sua máquina, é só pra você. É igual o miojo, resolveu o seu problema da barriga, tá ótimo. Isso não é um problema. Eu espero que todo mundo faça isso e que ganhe gosto. Então, o cara que fez o miojo e colocou um ovinho a mais e botou um temperinho, e ali deu um gatilho.

Deixa eu estudar um pouquinho mais, deixa eu testar um pouquinho mais. Aí eu estudou gastronomia, fui para a faculdade, passou 10 anos descascando batata, tomando xingo de cozinheiro, fez todo esse caminho e agora ele tem a noção de que cenoura congelada e cenoura fresca são duas coisas completamente diferentes, não existe isso de, ah, é tudo a mesma coisa.

Porque o objetivo não é só encher a barriga, é uma experiência, tem todo um processo ao redor. Aí você está chegando na categoria chefe. É a mesma coisa desenhista. Ah, fiz um traço bonito passando por cima que sou desenhista, vou vender. Não, não vai. Porque você não consegue. Aconteceu com essa semi-art que eu falei pra você.

que ela fazia comissão, e aí alguns clientes falavam pô, esse desenho ficou bacana, mas não era bem assim que eu tava pensando como eu descrevi, você não conseguiria mudar esse braço pra isso a proporção pra aquilo, aí a pessoa parava de responder porque ela não sabia como ajustar, porque ela não fez o desenho então ela não tem como ajustar aquele desenho, se ela tentar ajustar vai ficar tudo torto e se ela tentar regerar vai ficar completamente diferente então ela não consegue mais ajustar aquele desenho, porque ela mentiu que era feito por ela ela não consegue, ela não vai conseguir e eu vou fazer algo melhor

Porque esse que é o problema. Você consegue fazer pra meme. Você consegue fazer pra postar no Twitter. Você consegue fazer pra postar no Instagram. Agora, num trabalho onde você tem requerimentos de verdade e você precisa saber como ajustar para aquele caso, você precisa ter o estudo da arte. Você precisa saber a teoria das cores. Você precisa saber que materiais combinam com as materiais. Toda a teoria de iluminação, de composição, de tipografia, de tudo. Tem uma série de matérias que não é só joga na imagem.

Você tem composição. Existem formas corretas de colocar as coisas em quais posições. Existe o jeito correto de fazer iluminação. A pessoa não sabe isso, ele bota dois personagens com luzes cruzadas. E aí os dois estão com luz na cara, mas não tem luz na cara deles.

porque ele não tem essa noção. Aí o desenho fica esquisito, você não sabe por quê. Parece um bom desenho, mas a Yá não pensou nisso. Porque você não disse isso pra ela. Porque você que tinha que pensar nisso. Você não é desenhista. O que você tá dizendo é Iguin Vibe Coder nunca será aqui Tom Rios. Não é nunca.

Tá completamente errado também. Eu teria que estudar, me dedicar. Mas eu não vou, porque pra mim é um hobby. Tudo bem. Tá ótimo ser um hobby. Estou aprendendo e, assim, vai chegar um momento que eu vou conseguir resolver pequenos problemas. O que não pode é você, aiguinho, tá fazendo produto e falar, caralho, eu posso...

Não, não é falar só aqui. Eu posso vender isso para os outros e ganhar dinheiro. Agora você está sendo irresponsável. Porque aí você está soltando, por exemplo, banco de dados sem senha para um cliente que está te pagando e ele também não sabe melhor, porque ele acha que você é o especialista que você fez. E aí você está colocando em risco...

clientes dele agora, e você tá vendendo esse software pros outros. Ou então é um sistema que tem dados das pessoas, que nem aconteceu com o caso, e vai vazar, e você não tem como controlar isso. Agora, pessoas que botaram o CPF delas ali, as fotos delas, o endereço delas vão tomar docs.

vai aparecer o endereço dela e tudo quanto é lugar, porque você fez um software que você não sabe como controlar. Então, isso vai acontecer. Isso acontecia antes também, isso não é uma novidade. Então, todo mundo que não... Tinha muito startupeiro que era um ex-MBA, qualquer bosta, já tinha uma ideia. Aí ele vai e contrata um freelancer na Índia, não sei o quê, lança o produto.

Só que ele não sabe testar, o cara fez nas horas vagas dele de qualquer jeito, funciona no primeiro demo, mas se você tentar um pouco mais vai quebrar. Só que ele não sabe como testar isso. Ele não sabe como testar isso. Ele joga em produção e espera que vai ter gente usando. Só que na primeira vez que um cara mais esperto usar o sistema dele, quebra. Ele quebra. Aí...

o que ele vai fazer? Não tem o que fazer. Aí ele vai pensar, nossa, com a IA agora eu consigo consertar. Você não vai também, porque você não sabe o que deu errado. Você vai consertar um pedaço e vai quebrar outro. E você vai ficar o dia inteiro caçando rato ali. Aí você vai contratar um cara barato que fez o bootcamp e vai resolver. Também não vai. Você vai ficar os dois batendo cabeça. Ah, mas a IA não deveria ajudar? Não, ela não deveria ajudar.

A IA é um martelo. A IA é a caneta. A IA é a máquina de escrever. A máquina de escrever não escreve para você.

Mas se antes você só poderia escrever a mão no papel, agora ela vai fazer 10 vezes mais rápido. Então se você for um bom escritor, quando você escrevia na caneta, você vai escrever bem na máquina de escrever. Se você era um analfabeto na caneta, você vai continuar sendo um analfabeto na máquina de escrever.

Vai sair um texto bosta. É exatamente assim que funciona. Todas as boas ferramentas só performam bem em quem sabe como usar. Tem muita gente que fica falando assim, ah, eu vou começar a aprender a desenhar no dia que eu tiver o meu estúdio, com todas as canetas, as réguas, a iluminação e...

Ele espera ter o ambiente perfeito para começar. É um idiota. Um desenho de verdade começa com papel de pão, com lápis que tem e rabisca. A gente rabiscava na carteira da escola, porque não tinha papel. Se você gosta de desenhar, você faz em qualquer lugar. Essa outra pessoa, ele não gosta de desenhar. Ele gosta de ter. Ele é um consumista. Ele quer ter o equipamento de desenhista e achar que é um desenhista e ficar ofendido quando você fala que você não é um desenhista.

Você não trabalhou 10 anos pra fazer, treinou 10 anos pra saber. Mesma coisa no programador. O cara fala, ah, porque eu vou ter um MacBook Pro, e aí eu sou um sênior porque eu tenho um MacBook Pro. E uma assinatura do... E um certificado do Bootcamp. E agora eu tenho o negócio do Antron, eu faço o código.

vai, não vai. Eu fazia, eu aprendi a fazer código com 64 kilobytes de RAM, com CPU de 8 bits. Se a pessoa não consegue passar pra entender essa progressão e acha que porque tem um computador melhor, fazer código melhor, não vai. Assim como tendo uma ferramenta melhor que o MyA, também não vai. Então, o que vai acontecer agora e tá acontecendo agora, é que

tornou mais acessível a quem tem interesse, da mesma forma como um iPad torna mais acessível desenhar pra quem não quer ter papel, tinta, etc, é mais acessível. Mas se você não quiser botar o esforço de aprender, aquele tablet com aplicativo não serve pra nada, você não vai virar um desenhista. Ele não vai te tornar um desenhista. Aquele tablet reflete quem você é. Então, se você botar o esforço, ele vai te devolver o trabalho.

A IA é a mesma coisa, se você botar o esforço, ele vai te devolver o trabalho. Então, eu tendo a experiência, eu sei quais perguntas fazer. E aí, o negócio de júnior e de sênior, a gente, mas ninguém vai contratar mais júnior, porque agora a IA faz trabalho de júnior, não faz. O que é a diferença de um júnior que estudou e de um sênior que tem experiência? Se eu tenho um problema de software para resolver, dado tempo suficiente, ou seja, se eu tivesse tempo infinito, os dois têm que chegar na mesma solução.

Entenda isso. Um júnior deveria chegar na mesma solução que um sênior. O problema é que eu não tenho tempo infinito. Portanto, no tempo que tem, o júnior faz um código pior. Por que ele faz um código pior? Porque para resolver qualquer problema, você tem 20 jeitos diferentes de resolver o mesmo problema. Eu posso desenhar de 500 formas diferentes. De pé, na mesa, com lápis, com caneta, sem borracha, com borracha. Tem várias combinações além da técnica que eu posso fazer para resolver aquele problema.

Só que o júnior não sabe, porque ele não fez todas elas. Então, ele vai ser obrigado a testar. Ele vai ficar, ah, eu acho que esse jeito funciona. Eu acho que esse jeito funciona. Se ele pudesse testar as 20 coisas, ele eventualmente ia chegar na melhor solução. Só que ele não tem esse tempo. O que é um sênior? O sênior é um júnior que fez as 20 vezes em todas as oportunidades que teve. Porque ele teve tempo para fazer isso em vários projetos.

Ele tentou três vezes e um não deu certo. Tentou três vezes e outro não deu certo. Eventualmente, no quarto, ele conseguiu fazer. Por exemplo, sozinho. Ou...

Ele fez errado duas, três vezes e tinha algum bom sênior. Esse é o correto de um sênior. Que olhou e falou, cara, não tenta mais desse jeito. Eu sei que esses outros quatro gêneros não funcionam. Experimenta esses dois aqui para ver se não funciona. Então, o que é mentorar? É você conseguir pegar esse leque de 20 opções e falar para o cara, testa essas três em vez das 20, porque agora cabe no tempo. Então, ele testa as três e vai, porra, agora eu entendi.

Então, eu estou auxiliando o aprendizado. É isso que faz um personal trainer. É isso que faz um treinador. Ele não está lá para fazer por você, mas ele está lá para te evitar que você faça o caminho mais longo. Esse é o lance da experiência.

Então, o que acontece assim Um sênior, tem gente que acha que é sênior porque faz muito código Ah, eu sou o fodão do código É só eu ficar quietinho aqui que eu faço todos os códigos E aí você fala, você tem que ensinar Ah, não preciso ensinar pro júri Eu faço 10 vezes mais rápido do que ele Esse cara é um imbecil

É um imbecil. E a empresa que deixa esse cara trabalhar desse jeito é outro imbecil. Ah, eu tenho que cuidar bem desse sênior, porque se ele for embora, fudeu minha empresa. É, fudeu. Porque você permitiu isso. Este sênior, ele não é uma vantagem. É o que a gente chama de uma liability. Ele é uma liability. Ele é uma bomba relógio que uma hora vai explodir, você vai ter merda, ou agora, ou depois. Você pode escolher, mas não vai evitar essa merda.

Qual que é a forma de não ter merda? Porque sênior, por mais que use IA, não use IA, não importa, uma hora ele vai aposentar.

Uma hora ele vai trocar de empresa. Você não vai poder sequestrar ele, trancar no porão e fazer ele trabalhar. Não vai acontecer. Então você tem que ter um processo de ter um júnior do lado dele. Como é que você evita de ter o problema dele sair e levar embora o conhecimento da empresa e não ter ninguém mais? É porque ele ajudou a treinar alguém.

e esse vai ser o júnior. Um dia, esse júnior, treinado embaixo, mentorado embaixo desse sênior, se tornará o próximo sênior. E uma vez entendendo a importância desse treinamento e essa evolução, ele treina o próximo júnior. E agora se tornou um ciclo que a gente chama de sustentável. Inclusive, eu estava vendo um Twitter hoje, um cara chamado Steve Yeig. Eu não lembro se ele trabalha no Google, trabalhou no Google.

mas ele estava comentando que dentro do Google eles estão muito atrasados. Imagina assim, o Gemini saiu ano passado e não está tão avançado mais hoje. Tanto que você mesmo viu que o Cloud saiu. Por quê? Porque eles lá dentro, primeiro eles não podem usar o Cloud nem o OpenAI, porque é concorrente.

Então, não pode. E segundo, que eles deram um lay-off num monte de gente, então tem uma galera pré-2022 ali, ainda lá dentro, e eles não trouxeram nenhum sangue novo que tá no mercado agora, que nem eu fazendo esse monte de coisa, pra levar essas ideias pra dentro e estimular a inovação lá dentro de novo. Então eles estão estagnados com o pessoal pré-2022. Então,

Deu um lay-off agora, não contrataram gente nova e todas as novas coisas que aconteceram, eles não estão sabendo internamente dentre os milhares de desenvolvimento. Porque não é um negócio automático, eu sou o Google, eu sei de tudo. A ideia toda de cultura da empresa acontece quando você traz sangue novo do mercado que está fazendo...

vendo coisas que você não tá vendo, ele traz essas ideias pra dentro, mesmo sendo júnior, não importa, ele treinou as ferramentas, e você que é sênior achou que não tava funcionando, porque fez que nem eu, não viu novembro, não viu dezembro, e aí agora falou, nossa, mudou alguma coisa, era uma bosta antigamente, não era uma bosta mais, aí o cara jura e fala, não, você não testou agora em fevereiro como ficou bom, entendeu? Alguém tem que trazer essa informação pra dentro. Só que se você só tem o mesmo cara que tá lá 10 anos,

e não está confortável na posição dele, que inovação que ele vai trazer? Nenhuma. Ah, mas ele é o cara que sabe tudo aqui. Porque você é burro. Porque você é burro. Ah, mas só ele entende o sistema. Porque você é burro. Porque você deixou isso acontecer. Isso foi uma escolha que você fez de assumir esse risco. Então, o que acontece agora? Agora, vai ter várias empresas que estão olhando todo mundo fazer esse tanto de IA. Então, apareceu o IA, está todo mundo lá, que nem você, está todo mundo fazendo.

Ah, eu tô fazendo sisteminha, mesmo empresa grande, empresa média. Todo mundo, de alguma forma, de orelha aberta, falando, nossa, eu tô me sentindo que vai dar merda, eu preciso fazer alguma coisa. Alguns estão entusiasmados demais, e aí vem aquela frase que eu falei na última vez, se você tá empolgado, conhece, se eu conheci...

Sua empolgação com o IA é inversamente proporcional ao seu conhecimento por IA, porque esse cara tá achando, nossa, eu manjo tudo que a IA responde tudo pra mim, e ele me dá todas as respostas, ele já nem sabe que essa resposta não seria feita pra agradar ele, mas ele tá acreditando. Tá tomando decisões da empresa baseada na IA, sem saber que ele tá tendo enviesado, não necessariamente a resposta correta. Aí ele tá fazendo software com ele, nossa, olha só esse software, eu já coloquei aqui pros pessoal dos funcionários usarem. Ele me der se tá funcionando ou não, funcionou uma vez na máquina dele.

Então, vai ter um monte de sistema que, igual antigamente, também tinha sistema, assim, que nem eu falei, todo software tem bug. Então, agora o Júnior vai aprender, quando entrar nessa empresa e ver esse software boss, vai ter que consertar esse software. Agora, ele que estudou, tem pelo menos a base teórica, vai olhar para esse software e tem também o... Ele tem que ter a coceira de ver um negócio não funcionando e não deixar não funcionando.

Que nem você estava falando, cara, eu vi aqui, mas eu fui pesquisar, mas não deu certo, eu pesquisei de novo, não deu certo.

que é a tentativa e erro. Esse é o processo de aprendizado. Então, ele vai fazer o mesmo processo usando o IA ou não usando o IA. E vai aprender dentro desses projetos, consertando esses projetos ruins. Amanhã você resolve que o aplicativo que você fez é bacana e eu quero expandir. Você vai contratar um júnior, fala, ó, aprende aqui comigo, vou te pagar o preço de júnior, mas aí você tem a oportunidade de crescer esse software, você vai ganhar experiência, papapá, papapá, você vai contratar esse cara e vai funcionar.

A mesma coisa vai acontecer em outras empresas. Ah, mas não vai contratar mais tanta gente como tinha antes. Não vai, porque não precisava antes também. Não precisava antes. Estava anormal a forma antes. E agora sim a gente vai aprender. Mas aí tem outra galera que são sêniores principalmente. Ah, mas o Júnior não vai aprender porque quando eu aprendi, a gente tinha que fazer todos os códigos na mão para saber que estava certo, não estava certo. Eu treinei em fazer volumes de código para...

para treinar e agora o cara vai fazer na IA e não vai aprender mais. Está errado isso também. Porque aí eu devolvo da seguinte forma. A carreira de programação, até você que não é da programação, já deve ter visto imagens dos anos 50, você não lembra? Os computadores mainframe, aquele gigantão. Tu já viu? Fita. Cartão perfurado? Cartão perfurado, que é um cartão que você vai perfurando. Ela é derivada das máquinas de tear para fazer bordado. E aí a gente encodou o código ali.

Nas décadas de 50, 60, para ser um programador, você precisava entender binário de cabeça e hexadecimal de cabeça. Era um negócio normal. Eu tinha que converter instrução em decimal. Instrução 6F, instrução 1D, com endereço 02DA, etc. Eu tinha que saber de cabeça. Isso era meio natural de saber. E eu tinha que digitar isso encodado num pedaço de papel.

E aí eu tinha que fazer um deck, que é um deck de cartões. E aí eu tinha que planejar com muita calma, porque se eu errar nesse papel, dá trabalho consertar o papel. Pra ver que você furou o papel, como é que você dá backspace no furo? Tu não dá backspace no furo, você vai ter que refurar tudo de novo, entendeu? Então, você...

A própria limitação do seu ambiente exige que você seja extra cuidadoso, porque o trabalho de você consertar depois é pior. Imagina se você derruba a caixa de sapato com os cartões.

né? Isso acontecia. Sabe o que eles faziam? Eles pegavam o cartão, pegavam uma caneta aquelas de ponta grossa de lousa e riscava na lateral de cima pra quando caía eu pelo menos sabia mais ou menos a ordem, entendeu? Então era assim que fazia. Então aí eu argumento. Todo programador que acha que o cara agora com IA não vai aprender a programar

Ele tá achando que a IA vai fazer o código sozinho pra ela. E eu acabei de falar que isso não vai acontecer. É igual um programador que hoje, qual foi a última vez que você, programador, furou um cartão? Nunca furou. Nunca. Quando você converteu o binário de cabeça? Nunca. Então você não é um programador. Pro cara dos anos 50 e 60, você é um bosta. Você não sabe fazer esse básico. Esse é o básico de computação. O básico.

Como que você não sabe fazer isso? Aí chegou os anos 80. Nos anos 80, aí você vai gostar porque era de emulação, você já deve ter ouvido isso. Pô, os caras faziam a tal da linguagem de máquina na mão, porque eles otimizavam cada kilobyte que tinha, porque não tinha kilobyte suficiente. Lembra disso? Então todo mundo tinha que saber fazer o assembly, saber pra poder caber o Super Mario em 30 kilobytes. Kilobyte é tão pequeno, mas tão pequeno que o ícone é tão pequeno.

de qualquer aplicativo no seu iPhone, é 10 vezes maior do que isso. Então, tipo, num ícone, cabe uns 10, 20 jogos de Nintendinho no tamanho de bytes que tem. E eles tinham que programar o jogo com a física, com a imagem, com a música e tudo. Naqueles 30 quilobytes. Os caras eram...

Aí, mesma coisa É verdade, eu já li sobre isso E os caras foram ficando mais Menos cuidadosos Porque foi tendo mais recursos Mais recursos Cadê o cara que sabe fazer assembly E otimizar a memória na mão? Não tem Tá

Vai lá, vai lá, vai lá. Mas o que é importante saber aqui é assim, toda essa parte de programação não vai mudar. Então esse que é o principal. Aí, deixa eu aproveitar enquanto ele foi no banheiro. Vamos olhar aqui. Cadê? Eu quero que vocês entrem depois no meu blog e vejam, por exemplo, abre Sherlock.

Aí isso aqui, só enquanto ele tá... Tudo com IA é fácil de fazer. Isso é um problema porque é muito fácil. Então, esse tipo de programa que antes custaria dinheiro pra fazer, agora sai fácil. Então, nenhum desses projetos eu tô testando pra fazer dinheiro com eles, porque...

Eu faço em dois dias, qualquer outra pessoa pode fazer em dois dias. Então isso é outra coisa de modelo de negócio que tem que mudar também. E isso daqui é um aplicativo que eu fiz para rodar em Mac, Windows ou Linux, com interface gráfica para ver que não é só aplicação web também. Daí ele olha os diretórios do meu HD, porque eu tenho um monte de... Como eu falei, eu tenho um NAS com centenas de milhares de imagens de 30 anos. E aí eu queria catalogar todas elas com IA.

Então eu não quero procurar qual a foto de 2019, eu quero achar qual a foto de 2019 que tem uma montanha azul. Então a montanha azul vai estar catalogada dentro dessa LLM, dentro desse modelo que esse aplicativo vai ver. E além disso ele consegue ver coisas do tipo, tem milhões de documentos duplicados e tudo mais, aí eu consigo achar todos os documentos duplicados, ele vai catalogar tudo. E isso é um aplicativo que eu fiz em dois dias.

Aí, todos aqueles aplicativos que eu mostrei até agora, na média, eu fiz em dois a três dias. Então, o editor de texto, que era o Frank MD, eu fiz em dois, três dias. A newsletter foi em uma semana. Aquele FBI, que é para e-mail, eu fiz em aproximadamente um dia, dois dias. Aquele investigator, eu fiz em uns três dias. Aí eu estou falando que todos esses aplicativos que eu mostrei, eles não servem como modelo de negócio, porque é muito fácil de fazer. Durante esses dois meses,

Eu fiz 16 projetos. E esses 16 projetos são projetos pequenos. Não estou... Nenhum deles é ultra complexo, nem nada disso, porque eu fui fazendo só de bacana. Aquele de mangá, eu fiz em dois dias. Esse daqui, que é um scanner, está vendo a descrição da foto, que é a minha foto? Ele foi uma pessoa de camisa branca na frente do...

pôster de Chainsaw Man. Então, se eu quisesse procurar qual a foto que eu tirei na frente do Chainsaw Man, eu posso procurar Chainsaw e ele vai achar esta foto. Isso não é muita novidade, tem programa que já faz isso, mas eu queria mostrar como faz. Então, tá online isso, dá pra você ver.

Todos esses programas, antigamente, alguém faria para ganhar dinheiro. Ah, vou fazer, ganhar dinheiro com esse negócio. Eu fiz em três dias. Hoje, aquilo que você falou, o software está perdendo valor. É, mas aí que tá. Eu fiz em três dias. Outra pessoa, não vai demorar tanto, vai, diga assim, um mês. Ainda é um puta tempo antes de levar seis meses, faz de conta. Então, eu acho que na minha cabeça, eu fiz o equivalente a uns dois anos de projeto em dois meses. É por isso que eu falo que o ganho é dez vezes. Mas, por que que eu fiz? Porque

aquelas 20 opções que tem pra fazer um aplicativo desse, eu já sei quais que eu não quero e eu já sei quais são os dois, três que eu preciso testar e aí eu já vou dizendo, eu quero que você faça deste jeito deste jeito, deste jeito, deste jeito, então o meu prompt, quando eu escrevo, eu começo todo o projeto com um arquivo chamado ideia.md, que é um markdown que tem, eu vou tirando da cabeça todas as minhas ideias, que é um prompt que você faz, ah, o seu prompt maior tem o que? Um parágrafo, dois parágrafos e eu vou trazer

tudo que eu faço é um textão. É um textão. E não é estruturado. Não tem uma estrutura especial. É um promptzão. É uma conversa que eu inicio pra fazer a primeira versão que eu já sei que eu vou cortar coisa depois, adicionar coisa depois. Não precisa ser perfeito. Mas como eu tenho na cabeça esse fluxo que eu acabei de falar, eu consigo desenvolver esse projeto muito rápido. Então, por exemplo, teve... Abre pra mim o Mila...

Mila1.plg. Minha namorada, ela é influencer, então ela tem... E ela é de marketing, estudou tudo isso, e ela faz pesquisa de mercado, ela acompanha o Mercado Geek, tem todos os eventos. E aí ela queria... Ela tinha a ideia de fazer um bot pra ser assistente dela, pra coisas do tipo ah, eu quero que... Não esquecer quais eventos que vão ter nesses estados, pra ela me avisar, pra ver quais empresas que vão tá, pra gente cruzar isso depois.

E aí ver essa outra fonte de informação pra poder pegar esses patrocinadores durante este timing pra ver qual é o melhor tipo de roteiro que eu posso fazer pra este tipo de campanha ou esse tipo de vídeo. Então eu fiz um bote, que nem eu fiz o Marvin, aí tem a Mila bote, porque ela é Mila e ela fala com a Mila, achei engraçado isso. Aí... E é um... E aí

tá no Discord dela, e aí todo dia esse bot tá buscando informações e carregando um banco de dados, compilando de uma forma digerível e dando a informação toda diariamente pra ela, a informação de patrocínio, informação de evento, etc, etc.

E aí ela pode conversar com esse bot em cima desse banco de dados. Ah, você pode pegar esses dados que você me deu e fazer um roteiro assim, assim, assim? Aí ela tenta fazer. Aí ela estava comentando, não parece nada orgânico, está meio forçado. Aí o bot responde, ah, entendi. Então vamos para ideias casuais do dia a dia. Eu tenho essa ideia, o que você acha? Então é um bot que fica conversando. E eu fiz esse bot em dois dias para ela.

Foi dois dias que eu fiz esse bot. Por isso que eu falo que o Open Claw, que é um bot de conversar, uau, é um bote.

eu não preciso ter um risco de segurança eu faço em dois dias, eu tenho o Marvin que eu fiz em dois dias, eu tenho o Miller que eu fiz em dois dias e eu posso ficar fazendo bot todo dia, é ridículo pra mim fazer bot, eu sei como fazer um bom bot então, que nem você falou eu já fiz várias vezes eu não faço a menor ideia de como fazer um bom bot, eu ia ter que aprender pra caralho

errar, fazer uns bot merda. Agora, antigamente, seria isso. Puta, não sei como fazer um bot. Aí você tem que abrir, deixa eu ver como que faz um bot do Discord. Você vai achar um tutorial, ele vai estar desatualizado, aí você vai baixar a biblioteca e não funciona, dá uma mensagem de erro, você vai no Google. Você vai fazer todo esse processo pra aprender como fazer um bot pro Discord.

Hoje em dia é mais fácil. Você vai no Clod e fala, Clod, eu quero um bot do Discord. Eu quero assim, assim, assim. Aí ele vai falar, você precisa do token e tal. Porra, que token? Onde que tem esse token? Clod, onde que eu tenho esse token? Ah, você vai ter... Você vai ter o site do Discord developers.discord.com Já com o link você só clica.

Você só clica, você vai criar uma conta, vai no lugar tal, tal, tal, vai ter um lugar para você colocar o token. Aí se ele não estiver muito defasado no treinamento, vai ser mais ou menos o mesmo caminho. Vira e mexe, ele erra em alguns dashboards que ele não tem treinamento. Aí eu falo, cara, eu fui nesse lugar e não tinha.

pesquisa de novo. Aí ele vai na web, vê a documentação, e é verdade, meu treinamento estava errado, você tem que ir nesse outro lugar. Então, isso vai acontecendo. E você fica conversando com ele desta forma. Ah, eu peguei o Tokyo, o que eu faço com ele agora? Aí ele fala, ah, você vai ter que abrir um arquivo, colocar nesse lugar tal pra mim, me avisa quando você colocar. Aí você coloca.

Aí checa pra mim. Ah, você colocou no lugar certo. Agora eu vou fazer o próximo passo. Então você vai fazendo isso. E aí o que eu quis dizer é que quando eu chegar no resultado aqui que ele tá funcionando ligado e o caralho, eu vou descobrir que faltou uma parada que eu queria também. Tá ótimo. Não tem problema. Isso rola pra caralho. Rola pra caralho. Vou te falar, é gostosão. Porque eu vou... Isso.

E é isso que tem gente que não tem paciência. Ah, eu tenho que ficar explicando muito pra ele. Eu podia já eu mesmo estar fazendo. E é uma mentira que ele não ia fazer também. Ele estava procrastinando. E por isso que ele está pedindo pra IA. Porque se fosse fácil, ele já tinha feito. Ele está usando a IA porque ele não fez. Certo? Ele está há anos querendo fazer e não fez. Ah, isso aqui deveria ser fácil de fazer. Eu não precisaria ter que explicar tanto.

E aí tem os caras que pegam pra esse tipo de mercado e inventam ferramentas pra falar, não, eu vou facilitar pra você. Aí inventou um troço chamado Spec Driven Development, que é um prompt num formato que você, parece um formulário que você vai preenchendo pra facilitar ele fazer. E a outra bullshit enorme, que nem eu falei agora, a LLM tá cagando e andando pra isso. Se ela não foi treinada especificamente para este formato, e esse formato não quer dizer...

porcaria nenhuma. Se você mandou em um prompt, ou você teve que fazer dois ou três prompts, não faz a menor diferença. Você gastou um pouco de token a mais, foda-se. Foda-se. Então, você fala do jeito que você quiser. Explica da melhor maneira possível. O máximo que vai acontecer, e nenhum formulário vai resolver isso pra você, é que você não sabe explicar o problema. Todo mundo acha que sabe explicar o problema.

Ninguém parou pra escrever pra ver se realmente sabe. Ninguém escreve o próprio problema. Então, eu sei disso porque eu escrevo. Eu escrevo pra um caralho. Tudo que eu faço, eu escrevo o que eu faço. Por isso que meu blog tem mais de 700 posts. Porque tudo que eu aprendo e faço de novo, eu faço um post. Mas eu faço um post não é porque eu sou legal e eu quero mostrar pra todo mundo. É porque é ali que eu guardo as coisas.

Já que eu vou guardar em algum lugar, faz no post e acabou, entendeu? Então, naturalmente, as anotações se tornam posts com passo a passo, porque amanhã ou depois eu vou refazer aquela máquina ou aquele programa, eu já tenho passo a passo do que eu tinha feito, não preciso lembrar de novo. Tu mesmo entra lá e tu me abulha em teu próprio blog.

Melhor ainda, porque se tá no blog, o Google indexa e eu faço site dois pontos aqui, tão reios.com, ah, Linux, Art Linux, Docker, não sei o quê. E o Google acha pra mim, entendeu? Por que que eu vou me dar o trabalho se o Google acha pra mim? Eu vou usar o Google a meu favor. E aí, por acaso, vira um blog.

Então, eu sei escrever. E aí eu sei também que o programador é péssimo pra comunicar. Péssimo. Porque ele não tá acostumado a escrever. Ele não gosta de escrever. Ele acha que ele escreve código melhor do que ele sabe explicar. E ele não entende que as duas coisas são correlacionadas. E é por isso que o código dele dá tanto pau. Porque ele não sabe explicar a ideia que ele tem. Ele não sabe elaborar a ideia. Então, se sentar o cara aqui agora pra te explicar, ele fala... É, daquele jeito você sabe. Ah...

Daquele jeito. É, bacana. É isso aqui. Pô, firmeza. É isso. E fica assim a conversa. E aí tem aquele cliente prolixo. É muito hater. Não, e tem um cliente prolixo que fez o MBA e aí ele chega com todo o vocabulário de MBA. Porque eu sei... Deadline. É o deadline com mindset. E aí vamos ver o budget. Eu tenho que fazer aqui o meu...

minhas métricas e não sei o que, não sei o que, e aí na hora de explicar o que é a porra do produto, ele não sabe, porque o template do vocabulário vai só até ali. Agora, a parte que ele tem que realmente explicar a regra de negócio, ele não sabe, porque ele não sabe desenhar a regra de negócio dele. Ele, ah, mas você deveria saber, você não fez programação pra saber? Ele falou, porra, eu fiz programação, eu não fiz supply chain pra saber como é que é a sua cadeia de suprimentos, filha da puta. Entendeu?

mas é exatamente assim mas todo mundo tem esse problema ninguém escreve a porra e prompt é finalmente a IA reflete quem você é se você nunca escreveu esta merda pra explicar pras pessoas você também não vai conseguir explicar pra IA e aí você vai dizer que é a IA que não faz as coisas porque você não sabe usar ela

porque você não sabe se comunicar. Porque você pergunta do seu jeito tosco, ele responde do jeito errado, porque o seu jeito tosco só leva uma resposta errada. E você fala, tá vendo? A IA é burra, ela não sabe o que fazer. Em vez de dizer, não, o meu texto é uma bosta, eu deveria melhorar o meu texto, deixa eu melhorar o meu texto. Entendeu? Mas quem souber fazer a autoreflexão disso é quem vai tirar melhor proveito da IA. E eu digo que hoje em dia...

independente se está usando o Cloud, Codex, GLM, os principais, e não está tendo bom resultado, o problema não é a IA. O problema não é a versão da ferramenta. O problema é que você é um bosta de comunicar. É ruim. Olhe no espelho e fale, eu sou ruim. Eu sou ruim. O Aki também falou que eu sou ruim. Eu sou ruim. Eu vou melhorar. Eu vou... Porque se você não consegue fazer... Todo programador é tóxico pra caralho. Pra caralho.

pra caralho. Isso chama tough love, porque fazendo assim uma vez, é que nem borracha de geladeira, entendeu? Você pelo menos aprende. Não vai fazer errada. Essa é a educação havaiana. Se você é um programador, provavelmente é um adulto. Então tá tranquilo ouvir essas paradas aí. Exatamente.

Mas esse que é o principal, porque o grande lance é que antes ninguém estava exigindo nada, porque era só... Tanto que tinha aqueles caras que faziam influencer, que era programador e trabalhava no Google, ficavam vendo vídeo e que não trabalhava porra nada. Nossa, que dia difícil de mim aqui na academia, eu respondi uns e-mails, voltei para casa e não fez porra nenhuma.

E isso tá errado. É óbvio que tá errado. É óbvio que não ia durar. É óbvio que era uma bolha. E é óbvio que esse cara não é um programador. Ele é um poser. Ele é um grifter. Ele não é um programador. Ele nunca ia ser um programador. Então ele só tá lá pelo clout. É só pra ganhar like. Entendeu?

Então ele não sabe fazer o trabalho de verdade. Ele não sabe varar a noite, ele não sabe corrigir bug difícil, não sabe xingo de cliente. Ele não sabe fazer nada dessas coisas. Ele vai lá, não sei como fazer, vai sair chorando pra casa, vai passar na manhã e ele gritou comigo. Pô, é verdade, você fez uma coisa bosta.

Fez dívida técnica. Acha que funcionou só na sua máquina. Cobrou do cliente e entregou. Deu pau no cliente dele agora. E ele vem xingar com você? Ele tá no direito dele. Você que é bosta. Agora, seja um profissional. Agora, responde. Fala, não, bacana. Entendi, vou corrigir isso daqui. Minha responsabilidade. Isso é responsabilidade. Código gerado por IA é responsabilidade de quem tá usando.

A responsabilidade do código não é da IA. Assim como do desenho não é da caneta e nem do livro é da máquina de escrever. É de quem usa ela. Então todo mundo fala assim, ah, eu fiz do jeito que a IA me mandou. Você escreve do jeito que a máquina de escrever te mandou também? Não faz nenhum sentido. Você é o responsável. Para você ser o responsável, você tem que estudar, você tem que fazer experimentos, você tem que errar.

Com o erro, você tem que ter a auto-reflexão de ver como que eu melhoro para ser um profissional melhor. E assim, pouco a pouco, ao longo de vários anos, você se torna um especialista sênior. Esse que é o grande caminho. E a IA não vai consertar esse caminho para você se você não tem essa mentalidade. Se você acha que tudo é fácil, tudo é no hashtag Riri, levei vantagem, não vai acontecer. Não vai acontecer. Então a IA vai substituir todo o pessoal Riri, levei vantagem.

Todo, todo. Graças a Deus acabou esse povo. Que bom, né? Porra, eu esqueci de falar, Vitão, no começo pros caras mandarem mensagem, mas tem mensagem pra nós? Tem? Mas antes da gente ver as mensagens, tu não... tem certeza que tu não quer dar uma mijada não aqui? Eu tô de boa, tô de boa. Então olha só. Ó, antes da gente ir pras mensagens, deixa eu falar pra vocês dos parceiros que tem com a gente aqui hoje nesse episódio do Flow, começando pela Insider, que é quem faz essa camisa aqui que eu tô usando hoje.

Essa daqui é uma Tech T-shirt, mas lá no site da Insider, primeiro de tudo, aniversário da Insider. A Insider tá fazendo aniversário esse mês e tá rolando aí umas promoções. Além do cupom Flow, que já te dá os descontos lá no teu carrinho de compras.

Você ganha brinde para compras acima de R$399,00, tá? E o site também já está com promoções, com descontos lá. E esse é um dos melhores momentos do ano para você aproveitar. E nove anos de Insider. Pô, nove anos de Insider, se tu não experimentou ainda, tu está brincando, tá? Está perdendo tempo. E se você já conhece, vai completar lá o teu armário para você ficar também aí tranquilo em todas as ocasiões porque você sabe que a Insider está aí para te ajudar em tudo que você for fazer.

Vai viajar A Insider é uma boa escolha Porque ela desamassa no corpo Vai treinar e trabalhar depois A Insider é uma boa escolha também Porque ela seca rápido, por exemplo Então vai lá conhecer Se você não conhece ainda Insiderstore.com.br Tem o QR Code aqui Tem o link aí na descrição também Use o cupom FLOW Eu tenho certeza que você vai se amarrar lá Se você não conhece ainda

Uma outra mensagem aqui é da Hashtag Treinamentos, que é uma das maiores empresas de treinamento para o mercado de trabalho da América Latina. E, bom, se você está pensando em dar uma melhorada no seu nível, aprender uma nova habilidade, se está pensando em aprender, sei lá, Power BI, lidar com inteligência artificial ou Python, essas coisas todas aí tem lá na Hashtag Treinamentos e a gente fez uma parceria, cara.

que está dando para você 500 reais de desconto na comunidade impressionadora, que é o conjunto de curso, conjunto completo de curso da Hashtag Treinamentos. Se você está pensando em aprender alguma coisa como um hobby, inclusive, que nem eu, dá uma olhada lá, tem o QR Code aí, tem o link aí na descrição, e você também pode usar o cupom FLOW para você alcançar, para você ter acesso a esses 500 reais de desconto lá na Hashtag Treinamentos. Não perde tempo não, vai lá.

E vai, deixa eu ouvir as mensagens aí, Vitão. Luiz mandou uma mensagem pelo Pix. A Quita, o Opus 4.6, ainda erra várias questões de Eng. Elétrica, só o GPT 5.4 acertou as listas da minha graduação. Quanto falta para a GPT Opus acertar em nível PHD? Para mim, o 5.4 está à frente.

Que interessante, mas ele tá falando de um uso diferente do que a gente tava falando também. Eu falei isso também no Twitter hoje. Todo mundo tá baseando as respostas, ah, um é melhor do que o outro, porque no meu caso de uso funcionou, o outro não funcionou. E isso é uma estupidez de fazer. Você não vai chegar assim, porque o modelo é treinado com a internet inteira.

com milhões de papers, com a Wikipedia inteira, com tudo. Depende de qual foi o tuning de parâmetros para determinados tipos de problema. E não quer dizer, ah, ele foi bom em coisas de, sei lá, matemática. Não quer dizer que ele é bom em toda matemática. Ele é bom naquele pedaço que ele foi bom. Pode ser que ele seja ruim em trigonometria, mas ele é bom em cálculo. Isso pode acontecer. Isso não tem nenhuma garantia de que se ele foi bom numa matemática, ele vai ser bom em gramática.

Se ele foi bom em chinês, vai ser bom em japonês. Não existe essa garantia. O modelo denso tem um trilhão de parâmetros. São um trilhão de pequenas probabilidades que cruzam entre si. E existe um processo de sorteio aleatório ali no meio. Então, por isso que a gente fala que ele é um papagaio aleatório.

um gerador de texto, papagaio aleatório. Ele não pensa, ele não pensa. Ele pega esse treinamento e vê a melhor probabilidade do que seria a resposta que você está perguntando. Dependendo de como foi o material de treinamento, dependendo de como foi a limpeza desse material,

dependendo de como foi o aprendizado reenforçado que foi feito depois, dependendo de como foi o alinhamento que foi feito depois. Então, tem toda uma cadeia de processo para fazer, os modelos vão ser muito diferentes. Daí o que acontece é que para algumas coisas, talvez o Cláudio seja melhor, para algumas coisas o GPT seja melhor. Eu posso dar um exemplo disso agora, que é um negócio que eu fiz para vocês isso daqui. Abre para mim, tem um vídeo chamado Mário.

O que eu fiz? Eu fiz exatamente o que você estava falando. Eu peguei uma ROM do Super Mario e eu queria aprender uma engine de jogo chamada Godot, que eu nunca usei. Então eu não sou bom nela. Aí eu pedi pro Codex pegar a ROM e ler da ROM, não sair de memória, e tirar os sprites da ROM do Nintendinho.

Tirar a fase e tirar a física básica do Mario e traduzir em Godot Script, que é essa engine de jogo. E isso que está rodando aqui não é o Super Mario de verdade. Isso aqui é o que está rodando do Godot.

Só a primeira fase, só... Está vendo que está bem errado as coisas? É porque eu não peguei tudo ainda. Está vendo? Não saiu nada. Isso é o código que está compilado nativo para rodar em Windows e vai poder rodar em Android quando terminar também. E aí eu estava fazendo um teste de... Olha como as coisas estão desalinhadas aqui. Tem uns bugs.

Porque eu falei, leia da ROM. Como é que eu sei que ele leu da ROM? Porque eu falei pra ele fazer, não de cabeça, eu falei, faça um script que vai na ROM e extrai pra que eu possa rodar manualmente e ver que é isso que ele tá fazendo. Entendeu? Então é assim que eu garanto.

Daí eu peguei isso daqui e falei, cara, eu queria fazer um blog post disso, mas eu não vou poder fazer, porque se eu botar isso aqui, vai que os ninjas da Nintendo aparecem e me cancelam aqui. Aí pode ser que eu desapareça, entendeu? Essa é uma merda. Aí eu falei, puta... Essa altura da vida, né? É.

Vou ter problema logo com a Nintendo. Eu gosto da Nintendo, não é? Eu não vou terminar esse projeto. Não precisa vir atrás de mim. Aí o que eu fiz? Pra fazer um blog post, se eu for tentar o projeto, vai ter que ser da Sega. A Sega nem tá mais aqui. Não tem mais. Abre pra mim agora, tem um chamado... Acho que é o Streets. Deixa eu ver. Tem um Streets aí? Tem?

Aí eu peguei o do Mega Drive E aí eu peguei o Codex E o Codex conseguiu tirar Pô, Jackson, Axel Jackson Pra mostrar que não é o jogo mesmo É de novo do Godot Daí eu pedi pro Codex Pegar o background todo E fazer a primeira tela só

Daí quando chegou na hora de pegar os sprites que montam os personagens, a primeira coisa que ele fez foi pegar a cabeça do Axel que aparece na seleção de personagem. Ele botou ali e falou, ah, é o Axel. Eu falei, não, não é o Axel, isso aqui é da seleção de personagem. Ah, é verdade. Então aí começou a tentar pegar, ele pegava um monte de sprite de outros lugares, tudo fora de ordem, então tava tudo quebrado.

E eu fiquei a tarde inteira de domingo tentando fazer ele pegar os personagens. E de todas as maneiras, fiquei guiando. E eu tenho essa paciência que eu falei de ficar tentando. Porque enquanto você está fazendo três outros projetos em paralelo. Não saiu. Não saiu. Eu terminei o domingo e não saiu. Eu esperei até segunda que resetava o meu Cloud Code. Cara, eu vou pegar da onde eu parei. Cloud Code, eu tentei fazer, não pegou. Eu quero que você leia da ROM, faça um script, não pegue de cabeça.

que garanta que você está pegando o offset, que é a posição dos sprites, do mapa que está na ROM, porque tem essa informação na ROM, você só não está sabendo achar, e aí o Claude tentou algumas vezes, demorou, demorou uma hora para ele conseguir fazer, e aí ele conseguiu extrair o Axel, e aí eu falei, bacana, agora você entendeu onde está, documente, eu peço, documenta uma vez, quando dá um negócio muito longo, ele documentou um arquivo sobre isso, no Markdown.

E aí eu falei, agora pega as outras animações e mapeia pra mim com o meu gamepad de Xbox pra quando eu clicar qualquer botão, soltar qualquer animação pra eu ver funcionando. E aí por isso que você tava vendo os microjacks ali acontecendo. Eu cheguei nessa etapa, você vê que os backgrounds não tem nenhuma animação, não tem nada ainda. Isso é uma prova de conceito de que eu consegui de alguma forma ir instruindo ele pra conseguir puxar as coisas. Nesse meio do caminho, eu também vou aprendendo. Ele tentou a técnica de e...

subir um emulador pra ver da VRAM o que que ele tá carregando pra ver se dali ele sai alguma coisa. Então, tem toda uma técnica pra fazer isso. Mas não precisava fazer isso. Ele achou uma outra forma. Maneiro. Tem várias formas e à medida que eu também vou aprendendo, porque aí teve um bug.

que eu falava, cara, ele tá andando em cima da parede, aqui em cima, faz ele andar aqui no chão, aqui embaixo. Aí ele falou, não, mas eu fiz. Eu coloquei aqui, ó, X e Y tá assim, assim. Aí eu roda de novo. Falei, não. Aí ele ficava falando pra mim, você fechou e recarregou pra garantir? Eu falei, é o filho da puta.

óbvio que eu fiz eu falei, eu apertei F5 umas 3 vezes ele falou isso pra mim, eu falei não assuma que o problema é esse eu estou vendo errado, portanto a sua premissa tá errada, volte pro arquivo e veja se não tem um outro arquivo fazendo offset aí ele olhou de novo e falou, ah, tinha uma configuração global, mais essa minha e eu tava fazendo duas vezes, então ele tava duas vezes pra cima, por isso que ele tava em cima então eu tirei de um e ele voltou pra baixo, sabe então tem todo um e aí

ritual pra fazer ali. Isso é porque ele não é tão bom assim nessa linguagem? Não é isso. Não necessariamente, pode ser isso também. Não necessariamente é isso. Mas esse é um exemplo só que eu quis mostrar de como o Codex, que é o GPT, falhou homericamente pra mim.

E o Cloud funcionou medicamente para mim. Mas já aconteceu o oposto, de o Cloud ter parado e eu mandar para o Codex ele resolver. Então, mesmo dentro da área programação, ele é bom em algumas coisas e não em outras. E depende muito. Talvez eu tenha feito um prompt errado. Talvez o meu contexto estava sujo antes e algumas coisas que estavam lá atrás prejudicou a resposta lá na frente. Eu deveria ter limpado a sessão e continuado.

Então, depende. Quando você vê uma resposta de alguém falando, ah, o GPT pra mim é melhor que o Codex. Você só não testou o suficiente e o que você faz é uma bosta. É só isso. Porque se você testar o suficiente, você vai ver que os dois tem pontos fortes e pontos fracos. Não tem um que é melhor consistentemente do que o outro. Quando você tem consistentemente, provavelmente é o seu viés do seu contexto

que leva a essa solução diferente. Então, é mais, de novo, o problema é mais você do que a ferramenta. A ferramenta faz, entendeu? Só que, às vezes, depende do contexto. Às vezes, você está sem paciência. Foi o dia que você não estava afim de explicar. Você errou a digitação em vez de escrever sim, escreveu não. Acontece. Várias vezes eu falei ah, eu quero que você mexa neste arquivo e eu dei enter.

Aí ele começou a mexer no arquivo. Não, não, não, não. Esquece. Não mexa neste arquivo. Então eu dou a esc para parar. Não, não, não, não, não. Porque ele falou, ah, vou mover este arquivo. Não, não. É para não mover este arquivo. Não move. Não move. Mas foi tu que vacilou no prompt. Eu que vacilei no prompt. Entendeu? Porque eu estou digitando lá. Estou vendo o YouTube ao mesmo tempo. É, bacana aqui. Estou vendo o Igor aqui. Bacana.

E aí eu digitei errado, entendeu? Isso vai acontecer. Isso acontece com o programador normal fazendo o código na mão. Você está fazendo um código, você está ouvindo um podcast, ah, bacana, será que eu testei? Ah, testei. Joga na produção. Isso acontece com o humano também. O que ele esquece é que ele, como humano, faz a mesma merda. Todos os bugs que tem são feitos por humanos. Não foi a IA que fez a... E o programador acha que a IA tem que fazer perfeito da primeira vez. Não vai acontecer. Não vai acontecer.

O que eu tenho que falar, assim, a imersão que todo mundo precisa fazer é tratar a IA como se fosse um programador júnior ou uma empresa, tratar a IA como se fosse um terceirizado. Terceirizado na índia. Aí, nenhum dos dois casos, você vai ficar você digitando. Você tem que explicar o que você quer.

E aí ele vai fazer. Só que em nenhum dos casos existe, na história dos projetos, não existe a ilusão de que eu vou fazer 50 páginas de requerimento, eu vou mandar pro cara na Índia e vai voltar o produto exatamente como eu quero. Isso nunca vai acontecer. Nunca vai acontecer. Da mesma forma como você já fez reforma.

Já pediu para o arquiteto fazer o plano? Já, já, já. Já deu certo 100% começo ao fim? Nunca, né? Não, não. O que acontece se você não ficar vendo a obra? Dá merda. Dá merda. Há umas gavetas que não abrem.

É, ele quebra as lajotas e você não fica sabendo. Aí tem um vazamento que ele deu ali um jeito e você não ficou sabendo também. É isso que vai acontecer. Qualquer projeto de qualquer lugar, se você não está acompanhando, e acompanhar não é microgerencial, você não vai ficar no cangote do cara o dia inteiro. Você tem que...

no mínimo uma vez por dia, no mínimo uma vez por semana, parar pra lá, deixa eu ver se tá o que que é esse negócio aqui que não tá estranho aqui, cara, ah, não, eu ia fazer, né, aquela hora que eu falava, não, não, era a próxima coisa que eu ia fazer, eu falei, é, você ia mesmo, né, ou você ia tampar aqui? Não, é que eu ainda não acabei, pô. É, é.

É isso que vai acontecer. Exatamente isso que vai acontecer. A parte legal da IA é que ele é um cara que, graças a Deus, ele não precisa ficar tentando te agradar. Ele vai tentar porque ele é programado para isso. Ele não tem a necessidade de fazer isso. Ele não tem a necessidade de querer te enganar. Ele não tem a necessidade de ter malícia com você. Ele não tem a necessidade de querer fazer... Ou seja, ele vai tentar fazer o que você pediu da melhor forma que ele sabe fazer naquele momento com os dados que ele tem à mão. Então...

ele é neutro. E isso é ótimo, porque ele não vai ficar com raiva de mim se eu gritar com ele, ele não vai ficar ofendidinho, ele não vai cuspir no meu prato se eu xingar ele, né? Então...

eu posso fazer o que eu quiser com ele. E se eu posso fazer o que eu quiser, e mesmo assim ele não responde do jeito que eu acho que deveria, é porque eu não sei comunicar. O problema não é ele, o problema é a pessoa. Então todas as vezes que você vê alguém falando eu testei o GPT, ele não me dá a resposta certa, só o Cláudio... Cara, é você que é ruim.

parte da premissa que quem escreveu esse report é ruim. Parte dessa premissa. A menos que ele demonstre a metodologia, que nem eu fiz com os benchmarks. Então, para dizer que o GLM foi pior, eu demonstrei a metodologia que eu fiz. Eu rodei todo mundo.

Sobre as mesmas condições. No mesmo hardware. Usando esses mesmos prompts. E eu chequei os mesmos resultados. E comparei desta e desta desta forma. Calculando a quantidade de tokens. Calculando o tempo levado. Colocando todas essas dimensões. E aí eu não concluí. Este é melhor. Eu concluí. Este é melhor se você tem dinheiro para pagar.

este é melhor, mas você vai ter mais trabalho. Este daqui é melhor, mas vai demorar o triplo do tempo. Então, de novo, cada um tem a sua característica. Então, tudo que eu falei, ah, o Codex é o melhor e o Opus é melhor, na minha situação, que eu quero coisa rápida e eu tenho dinheiro para pagar, foda-se, é ele que eu vou usar, é a minha Ferrari.

tá, mas eu quero só fazer uma entrega de tofu na montanha, tá bom. Meu 86 aqui consegue levar, tá ótimo. Pode ser ele também, mas baratinho. Então, depende. Não tem um carro que resolve todo o problema. Não tem um LLM que resolve todo o problema. Então, não tem LLM que resolve todo o problema. Não tem linguagem de programação perfeita. Não tem uma ferramenta que faz tudo. Você tem que ser promíscuo e desleal com toda a tecnologia e usar todas. É isso que tem que fazer.

É um bom jeito de lidar com tecnologia. E manda, e manda. E outra, não precisa dar bom dia. Não precisa dar bom dia. Porque o Kaquita já garantiu que todos vamos morrer quando tiver o... Pra cada bom dia que você der, eu tô fazendo bullying 30 vezes. Nunca vai funcionar. Tem mais aí, Vitor? Vai, dá ali. Robson mandou uma mensagem pelo Pix.

Você acredita que as LLMs se tornarão capazes de atuar como um engenheiro de software? Se sim, em quais condições? Não. Essa é a resposta. Esse que eu acabei de falar. Ele vai ser a ferramenta do engenheiro de verdade. A IA precisa do engenheiro de verdade. Então, sem o engenheiro de verdade, você vai fazer código mal feito. Que vai explodir em produção. Que vai dar merda.

Ah, mas eu posso criar uma personalidade chamada engenharia. Você é um engenheiro de software. Não tem nenhuma garantia. Não tem nenhuma garantia. Porque ele não tem o contexto todo. Ele não tá vendo. Ele não sabe quem são os clientes. Ele não ouve reclamação. Ele não sabe quais são as urgências, as prioridades. Se você falar, seja o engenheiro mais perfeito do mundo, ele vai fazer um código hiper burocrático. Hiper burocrático. Pesado para um caralho. Sendo que você só precisava atender 10 pessoas.

Ah, faça o mais seguro possível. Aí você não consegue instalar, porque ele bloqueia tanta coisa que não funciona. E você vai ter que saber onde abrir. Agora, onde que eu abro pra não ficar inseguro? E onde que eu abro pra não ficar inseguro? Aí ele abre tudo.

Ele vai ficar na tentativa e erro, porque ele não sabe qual é o ambiente ao redor. Ele não consegue ver, ele não consegue sentir, ele não vê a sua urgência. Pô, não tá na minha cara? O cliente fala assim, não é óbvio que era assim? Não é óbvio, cara. Você não escreveu, você não disse, você não pediu. Não é óbvio. E esse cara é o cara que não vai saber pedir pra IA.

E o engenheiro de software, ele é o cara que estuda há anos, que apanha para um caramba, para saber se cada uma destas métricas está aparecendo. Ah, eu já vi isso dando problema num cliente, não vai dar agora, mas eu sei que amanhã vai dar, deixa eu já pré-ajustar isso daqui para não dar merda aqui.

Esse tipo de experiência só nasce quando você já apanhou pra saber, entendeu? E não adianta só apanhar, só fazer um monte de merda que eu vou aprender. Não. Aprendizado tem que ser deliberado. É igual quando você faz personal training. Vou sair correndo o mais rápido possível pra virar um corredor. Não funciona assim.

Eu preciso saber o pacing, eu preciso saber quanta energia eu estou gastando, eu preciso ter estratégia de subida, descida, qual o lugar melhor de apertar o passo, de demorar o passo. Eu tenho que ter toda uma estratégia para fazer. Não é saio correndo. Saio correndo, não é assim que funciona. É só fazer o mais rápido possível. Não funciona, você vai andar um quarteirão e acabou. Acabou a sua corrida. Para durar um maratona, você não vai fazer.

Não funciona dessa forma. Então, o engenheiro de software não vai ser substituído.

É a mesma coisa que aconteceu antigamente, se você olhasse empresas de contabilidade, eram múltiplos andares num prédio lotado de gente preenchendo pilhas de planilhas de papel. Aí falava, nossa, o Excel matou o contador. Não, contador existe até hoje. Contador que sabe como auditar aqueles números e ver se a entrada e a saída está correto, se está batendo os gastos com as contas, está batendo essa nota fiscal com esses... ...

O contador que sabe as leis, que sabe tudo, esse não morreu. Quem morreu era o preenchedor de planilha. Para cada um contador tinha 20 preenchedores de planilha que recebia as notas fiscais das empresas e tinha que ir preenchendo e era só preencher o número na planilha. E ele tinha que preencher na mão, que eram muitas notas fiscais, muitos recibos, etc, etc. Então ficava o dia inteiro só preenchendo.

Na hora que apareceu o Excel, acabou a necessidade de ter o preenchedor de planilha. É a mesma coisa com programação. O que vai acabar é o codificador. Eu não preciso mais de alguém para ficar o dia inteiro só trocando cor de botão. Não precisa. Era um trabalho inútil, de pouco valor que tinha antes. Eu não preciso mais desse cara. Antigamente eu precisava. Cara, eu quero trocar o front-end deste tema para este novo design. Puta trabalho de cortar na mão imagem, cortar HTML.

Isso não é um trabalho de programação. Nunca foi. Nunca foi. Isso é um trabalho braçal. Ele já deveria ser automatizado. E agora é. Agora é. Agora está tão automatizado que alguns desses sites que eu fiz, eu falei só de brincadeira. Depois que eu fiz a versão em inglês, eu falei, pô, eu queria mostrar para meus amigos em português. Eu falei, extraia todas as strings em inglês, utilize o sistema de internacionalização padrão tal, tal, tal, tal para esse sistema.

E esporte e a grupo categorize cada uma delas das formas corretas, segundo este, este, este boas práticas. Ele extraiu todas em inglês. Eu falei, agora traduz para mim em português do Brasil, traduz para mim em português de Portugal, em espanhol, em coreano, em japonês. Ele fez a tradução de todas elas.

15 minutos. E aí fala, será que ele não errou em nenhum lugar? Não. Eu abri, testei todas as telas, ele trocou todos os lugares corretos. Isso antes era o trabalho de uma pessoa. Alguém tinha que abrir arquivo a arquivo, porque não dá pra fazer uma regra, porque às vezes você tem uma palavra em inglês...

que é o código, não é a palavra do texto. Eu tenho que ser só dentro dos textos. Não posso quebrar o código trocando a palavra, entendeu? Então eu tenho que saber a diferença. Não posso fazer só Ctrl F, Ctrl Replace e faz. Alguém tem que tomar o cuidado de fazer. Ainda assim vai fazer errado. Na hora que rodar vai dar pau. Alguém tem que testar isso. Ou seja, é um puta cornojob dos infernos fazer esse tipo de coisa. Por isso que ninguém faz.

Ninguém faz, ninguém faz. Na multiconsultoria, a gente chama esse tipo de trabalho de cornojob mesmo. É exatamente esse o termo. Então é basicamente isso. Todo trabalho que era só preencher a planilha, não vai ter mais. Esse é o emprego que vai ser roubado pela IA. O engenheiro que sabe analisar, que sabe tomar decisão, que é responsável por essas decisões...

esse engenheiro de verdade nunca vai sair. O problema é que tinha um monte de programador ruim que colocava no LinkedIn, engenheiro de software. Você nunca foi engenheiro de software. Boa. Tem mais aí, Vitão? Vai, dale.

Michael mandou uma mensagem pelo Pix. Salve Igor, salve Mestre Akita. O projeto da CloudFlare reimplementar a API do NextGOS foi um dos primeiros grandes projetos feitos com LLM. Pode falar um pouco sobre esse projeto? Abraços.

Isso é um pouquinho técnico. Existe uma empresa, posso estar errando os nomes, acho que era a Vercel, que é uma empresa de infraestrutura, no final das contas, é onde você faz hosting, onde você coloca a sua aplicação em produção. E eles davam suporte para um framework chamado NextJS, que é um framework para fazer aplicações web em JavaScript.

Para rodar essa aplicação, eles tinham todo um harness, as rédeas que encaixam nesse Next. Ele é bem incompleto sem essa infraestrutura. Então, por muito tempo, esse foi o lock-in. Então, você pode colocar na Amazon, pode colocar em outro lugar, mas neles era mais fácil porque eles já tinham essas rédeas pré-configuradas que era fácil você colocar a sua aplicação e funcionava.

Aí o que a Cloudflare, que é concorrente deles, resolveu fazer? Eles falaram, vou reimplementar essas rédeas dele com o IA, e em uma semana ele fez e lançou o produto na Cloudflare e o tutorial de como migra da Versal para eles.

E eles estão fazendo isso agora Um dos produtos mais difíceis de morrer Parece uma barata aquela merda Que é um dos piores códigos que existe E é um dos produtos mais difíceis de matar Que é o WordPress Eu usava o WordPress, cara, no começo dos 2000 Não era mais pra ele existir É um código ruim Ruim

Até hoje, a gente tem que fazer um monte de gambiarra ao redor pra evitar os buracos de segurança que aquela desgraça tem. E não é só ele, o código core. É que tem um monte de plugin pra ele. Esses plugins são terrivelmente mal feitos, que quem fez não sabe programar.

Só que aí você, ah, é mó legal, esse plugin faz um negócio importante pra mim, e ele instala. E pronto, agora abre um buraco dentro do sistema todo. Aí a Cloudflare tem vários produtos de segurança que ele põe na frente pra interceptar chamadas que vêm dos usuários, e ele já sabe os vários problemas que tem no WordPress, ele começa a banir, bloquear, antes que chegue no WordPress e der problema. Então, já há tanto tempo, todo mundo já tentou fazer um clone de WordPress e todo mundo falhou de fazer esse clone. Aí a Cloudflare agora, também com o IA, ela fez um chamado M-Dash, EM-Dash.

Que é um clone de WordPress, uma linguagem melhor, de forma mais bem feita. E eles estão tentando empurrar como substituto de WordPress agora, por exemplo. E isso é legal porque tem uma outra coisa. Todos os projetos que eu fiz, eu falei que fiz em dois dias, três dias, etc. E é isso mesmo. Se você tiver a dedicação, o conhecimento e a experiência, para mim são projetos de dois, três dias, de 16 horas. Se você fizer no tempo normal de quatro horas de programação por dia, que ninguém faz oito horas de programação por dia,

A gente trabalha oito horas, mas metade do dia, responder e-mail, fazer reunião, falar no Slack, procrastinar ver YouTube, etc. E aí você programa, talvez, num bom dia você programa quatro horas. Normal é programar duas a três. Ninguém programa oito horas por dia. Então, no ritmo normal de programação, participando de reunião, fazendo a sua procrastinação, a gente está falando de pelo menos quatro vezes mais do que eu fiz.

tendo no nível sênior. Se for nível pleno, então mais quatro vezes isso. Então, vai, tá, então eu fiz em quatro dias, você vai fazer em três meses, dois meses, alguma coisa do tipo, sabe? Que é um tempo curto, é um tempo curto pra fazer qualquer um desses sistemas aqui. Faz aquele sistema de investigator, faz o sistema de spam, faz a newsletter que gera podcast. Todo mundo ia levar um mês pra fazer, no mínimo, no mínimo um mês pra fazer.

A versão básica. Não a versão que está em produção, com teste, escalabilidade, documentado, etc, etc, etc. Todo com teste e tudo mais. Então, assim, só o básico leva um mês. Mas com todo o resto leva outro mês. Então, a ideia de fazer com a LLM e ter um projeto open source, antes era difícil eu pegar um projeto open source e colocar na minha empresa, porque ele não funcionava exatamente como eu queria. Então, alguém tinha que dedicar um tempo para ajustar, adaptar, etc, etc.

Hoje em dia é legal que eu posso pegar um projeto que já existe, que nem os que eu fiz, e com a IA fazer esse ajuste um pouco mais rápido, um pouco mais fácil. Então, agora em vez de eu ter que terceirizar para uma equipe de 10 pessoas fazer isso em algum lugar, eu posso pegar um programador in-house meu, um sênior, e dar uma semana para ele, e ele vai conseguir fazer esse pedaço do projeto para mim agora. Sem precisar de 10 pessoas, porque agora ele vale por 10.

Então, um sênior que sabe usar isso bem feito vale por 10 hoje. Então, a gente tinha até um termo antigamente que a gente ficava tentando achar tecnologia, a bala de prata, a biblioteca, a linguagem, o framework, que vai criar o Developer 10x. Sempre foi o grande mito. Hoje é possível chegar no Developer 10x comparado com o que tinha antes. E isso virou agora, agora. Então, a gente não era assim novembro para trás, agora a gente é. Por isso que é essa urgência que eu estou te falando.

que maneiro, maneiro, maneiro é isso Vitão? porra Kita, muito obrigado por virar e mais você ainda tem mais coisas pra falar eu juro que é a última coisinha e aí eu tenho que fazer um micro jabá aqui por favor, por favor, faça teu jabá é o último jabazinho, mas que tem a ver com projetos também, abre pra mim a imagem chamada blog

Então, esse ano, 5 de abril, meu blog fez 20 anos. Só pra deixar aqui, aí, nesses 20 anos, aí eu pensei, caraca, 20 anos eu fiquei escrevendo nesse blog. Normalmente foi em português, tive alguns posts em inglês, mais de 700 posts, isso porque eu cortei vários, que eram coisas já obsoletas, então são mais de mil posts que eu escrevi, na verdade.

E aí eu pensei, cara, eu queria... Eu tenho muitos amigos fora do Brasil que trabalham em equipe SEMOS, e sempre falam, pô, esse artigo é mó legal, eu queria mostrar pros meus amigos aqui. E aí eu falei, ah, passa no Google Translate, né? O Google Translate... Óbvio que a tradução é bem bosta, ninguém vai fazer isso. Mas eu tinha preguiça de fazer. E antigamente eu fazia, às vezes, alguns artigos, tipo, eu entrevistava pessoas.

Inclusive no meu blog, lá no começo, tem entrevista, por exemplo, com... Já ouviu falar de Chris Wanstraf?

ele é o fundador do GitHub então hoje você sabe o que é o GitHub eu conheci ele quando ele era programador de Starbucks ainda, tipo, ficava fazendo startup dele, entendeu? eu conheci os fundadores do GitHub eu conheci todo esse pessoal o pessoal do Ruby on Rails, o criador que é o David Heinemeyer Hanson, todo esse pessoal eu conheci, entrevistei, trouxe pro Brasil no meu evento e tudo mais

O Christmas Trafford teve no meu primeiro evento de Rails, que foi em 2008. Então, 2008 o evento. Pensa quanto tempo atrás a gente está falando. O GitHub só virou GitHub depois de 2008. Foi em 2010. A Microsoft comprou, foi 5 anos depois. Então, está longe ainda.

E aí tem uma série de conteúdos desse tipo no meu blog. E aí a maioria era em português, ninguém tinha acesso em inglês. Alguns desses eu traduzia, mas não todos. Eu falei, porra, agora, agora, no estágio que está as LLMs de agora, ele finalmente consegue fazer traduções que não parecem máquinas fazendo. Então, o grande... Todas as teorias...

por trás de LLM, toda a teoria de LLM, de Large Language Models, ele chama Large Language Models não é à toa, é porque os estudos todos foram feitos para como traduzir línguas. Se eu conseguir fazer uma inteligência artificial consegue traduzir alemão, ele claramente sabe programar.

meio nessa linha. E aí eu falei, vou traduzir o meu blog em inglês. Por que não? Então eu gastei em dois dias, dois dias, eu ajustei o template do blog pra ter os links e tudo mais em inglês e português.

Eu reorganizei, peguei tudo o post que já tinha em inglês pra mandar pra sessão em inglês. Todos que eram em inglês traduzi em português e todo o resto traduzi pra inglês. E eu fui traduzindo com o Clod. Aí eu gastei o meu Max 20x, metade do meu Max 20x e traduziu o blog inteiro. Inteiro. Aí enquanto eu tava fazendo isso, eu falei, caraca, a tradução tá ficando muito boa.

Se você ler a tradução em inglês, é uma tradução boa. Eu consigo ler isso em um post normal, não parece que é feito por IA. E aí eu falei, porra, se eu consigo fazer isso com o blog, outra coisa que todo mundo sempre me falou, eu falei, porra, Kito, você devia fazer os seus vídeos em inglês. E eu falei, porra, cara, se traduzir blog já é difícil, imagina fazer tradução de vídeo em inglês.

E eu pensei já na minha cabeça, vou pegar alguns que eu gosto mais e fazer uma versão do meu áudio em inglês, mas aí eu tenho que fazer o áudio se eu for dublar, bater com o timing que tinha antes. E se eu não for dublar, eu vou ter que regravar eu falando e o ideal é que seja no mesmo tempo, porque senão todos os outros elementos que estão no vídeo vão sair de posição. Eu vou ter que gastar todo o tempo reposicionando tudo. Aí eu falei, cara...

Não dá, eu não vou fazer isso Não vai rolar nunca Aí agora com o IA Eu comecei a fazer o podcast Mas eu não gostei muito dos open source O jeito como falar termo em inglês E eu falo termo em inglês pra caramba porque é programação Falei, cara, deixa eu testar os modelos comerciais E ver se... Quando eu testei antigamente era ruim

Aí eu vou testar hoje. Como é que você faz um episódio de vídeo de uma hora nesses caras? Você não faz. Você tem que saber picotar o seu áudio em trechos que dá menos de 700 palavras pra ele gerar. E aí eu tenho que reconectar todos eles e pegar o time. A sorte é que o YouTube já tinha feito a legenda. Por que ele fez a legenda? Porque eu tinha o texto original que eu passo pra ele. Com o texto original ele sabe cortar a legenda pra aparecer.

Então, primeiro de tudo, eu tinha todos os scripts, tá no meu blog. Então, todos os vídeos, 146 vídeos, eu escrevia o script primeiro e quando eu gravava, eu lia desse script e eu li da forma correta. Então, eu tinha exatamente o texto dito em todos os vídeos que eu tenho. Então, aí eu peguei o timing do YouTube que ele cortou, peguei os meus scripts, mandei ele recortar. O problema de legenda é que legenda só mostra duas linhas de cada vez.

Então eu não posso mandar pegar só a legenda, porque senão eu não sei onde que acaba o parágrafo. E aí ele vai começar a colocar espaço vazio entre o meio de frase. Eu tenho que contar esse tipo de coisa. E quando eu coloco um vídeo, por exemplo, tinha um vídeo do Steve Jobs que eu coloquei. Nesse ponto o YouTube não sabia o que fazer. Ele alucinou a tradução da legenda.

E aí eu tenho que fazer ele pegar o meu texto original, comparar com o texto da legenda e ver qual o texto que não bate pra saber que esse foi alucinado e nesse ponto tem um vídeo pra pegar do vídeo original o áudio e colocar ali. Então, todo esse trabalho levou uns 3, 4 dias pra fazer. E aí eu gastei o resto do meu cloud pra traduzir tudo isso, pra fazer esse processamento aonde que começa o jingle da introdução do vídeo. Eu tenho que saber posicionar, a legenda não fala. Então, eu tenho que fazer todo um processamento do acessamento.

Processamento de áudio pra achar os dingles Processamento de legenda, de timing Toda essa checagem Pra picotar nos pedaços corretos Pra mandar esses milhões de pedaços Então 146 vídeos Cada um com 150 pedaços Então 100 vezes 100 Mais de mil, não sei quantos Pedaços, eu tinha que mandar

E aí eu comecei pegando o plano, eu tava no plano creator, que é pequenininho, falei, vou ter que subir pra um plano maior, scale, porque ia acabar os meus tokens. Aí eu falei, não, acho que com uns 10 mil tokens deve dar. E não deu. Então com 100 mil tokens deve dar, também não deu.

Aí eu tive que pegar o plano business. O plano business era 11 milhões de tokens. Eu falei, não, com 3 milhões de tokens, acho que eu vou terminar então. Aí eu, como é um processo de tentativa e erro, e eu, depois de processar, aí eu ia ouvindo alguns, eu achava alguns coisas, putz, tinha esse erro, será que tem em outros vídeos o mesmo erro? Tinha em outros vídeos mesmo, vou ter que reprocessar todos esses vídeos. Aí eu consertava.

Eu subia no YouTube e às vezes eu só conseguia ver que estava errado quando sincava e ver que não estava sincado. Por que não sincou? Puta, faltou aqui detectar esse vídeo. Será que tinha outros vídeos com esse protinho? Sim. Então eu tinha que ficar deletando e reapilodando para o YouTube uns três dias. E aí vem a paciência. É o momento que todo mundo já tinha largado. Não, dá muito trabalho, não dá para fazer. Aí eu fui até terminar. Então abre para mim o arquivo YouTube.

Não tá perfeito, mas eu mandei tá todos os Thumbs, tá em inglês. Isso também foi feito com Nano Banana. Então eu pedi pra fazer um script pra pegar os meus Thumbs, pra traduzir em inglês. Eu traduzi o título e descrição, traduzi as legendas e dublei o áudio e subi todos eles. 146 vídeos, 5 anos de vídeos.

feitos a tradução em 4 dias. Quanto que eu gastei pra fazer isso? No mínimo, entre plano de CloudMax, mais esse da Eleven Labs de áudio, foi mais ou menos uns 2 mil dólares. Aí fala, caralho, 2 mil dólares, parece que cara pagaria. Foi barato para um caralho. Porque agora você pensa, se você tivesse que fazer isso do jeito antigo e contratar gente pra traduzir, pra dublar, pra sincar nos vídeos. 5 anos de vídeo. 5 anos de vídeo. Uma hora, pelo menos, de vídeo, cada vídeo.

cada vídeo, tem vídeo curtinho ali mas porra, em média é grande em média é grande, em média é vídeo de uma hora vídeo de uma hora, 40 minutos é raro vídeo abaixo de meia hora

E tem vídeo de uma hora e meia. Então, agora imagina dublar isso. Eu não ia fazer. Então, nunca ia ser na minha voz. Ninguém ia fazer todos os 150 vídeos. Então, ia ter que mudar de voz. Ou seja, era um trabalho absurdo. Não ia ter como fazer sem ter IA. Então, aqui eu treinei uma IA com a minha voz na Eleven Labs. Não está a entonação que parece muito eu. Mas é parecido o suficiente. O YouTube tem uma dublagem deles. É uma bosta. Então, se você pegar um autotraduzido deles, é horrível.

Ele muda a voz, às vezes eu tô com uma voz de criança, às vezes eu tô com uma voz de velho. É uma droga, ele só vê que é uma voz de homem. A gente taca qualquer aleatório que tem. E é muito ruim, porque ele não tem todos esses ajustes que eu tive que fazer, ele não tira o texto que tava alucinado. Então ele faz uma tradução bem meia boca em cima da legenda que ele tinha. Então é muito ruim, é muito ruim. Então, desse jeito, agora eu abri a audiência dos vídeos pra... ...

mundo todo, basicamente todo mundo que queria compartilhar com as equipes dele agora, é possível o áudio que tá lá não é um áudio que irrita? deixa eu mostrar daqui que é mais fácil até pra quem não viu não sabe como é que tá os vídeos hoje em dia mas deixa eu pegar, por exemplo um deles aqui, deixa eu ver se tá em inglês esse daqui, cadê? áudio track em inglês, tá eu fiz dois vídeos antes, e em ambos eu tomo a caminho fácil eu vou fazer

Explaindo como eles trabalham sob o cão. Os guias que fazem o uso de dados possíveis. Mas explicar a implementação não é tão difícil porque eles já existem e funcionam bem.

Não tentei exagerar demais as emoções, mas ele tem tags de emoção. Então aqui eu posso colocar a tag surpreso, desprezo, alegre, rindo. E é por isso que no podcast você vê o Mario fazendo aquele... Porque ele tem uma tag de emoção pra fazer... Daquele jeito. Então hoje em dia já tem isso também. Então já tá nesse nível onde eu consigo...

eu faço a IA escrever o script e colocar as tags correndo no lugar certo. Então, todo esse trabalho, eu traduzi 700 posts em inglês, quase 100 horas de vídeo, e isso deu menos de uma semana. Então, esse... Eu tenho uns 3 mil dólares de custo.

Menos que isso. Ou seja, foi barato pra caramba. Pra uma pessoa fazer tudo isso. Então, antigamente, isso era um trabalho de meses. Meses. Mas só que é um trabalho braçal. Não tem nada de inteligente nesse trabalho. É só pegar um por um e...

braçalmente tem que fazer. Todo trabalho braçal acabou. Esse é o trabalho que acabou. Eu dou graças a Deus porque eu não virei programador pra ser braçal de código. Todo mundo acha que ser programador é fazer muito código. Isso não é ser programador. Pra ser programador é você conseguir fazer o hardware gerar um resultado útil.

Como você vai fazer isso varia de acordo com a era. Antigamente, soltava resultado útil, era ficar trocando fios e fazendo endereço na mão. Ou em outra época, era cartão perfurado. Em outra época, era teletype, que era uma máquina de escrever elétrica, que não tinha monitor, era em papel que saía as coisas. E você processava. Então você fazia o computador calcular uma coisa útil. Agora o que mudou é a forma de entrada dos dados. E aí, a última coisinha...

que fica de jabá também, que foi a mesma coisa que eu terminei o vídeo, acho que da última vez, que eu expliquei da minha empresa, que tem o 42, lembra? E como tem o Marvin aqui, eu acho legal voltar na ideia. Você lembra o que eu expliquei sobre o 42? 42 do mochileiro? Do mochileiro. Você lembra o que era, o que eu tinha falado? Que é a resposta para tudo.

Isso, que era o negócio da resposta pra tudo. Todo mundo lembra do 42, que era a resposta do tudo, do universo e de tudo. Então, apareceu uma grande IA, e o Douglas Adams foi, ele foi realmente foda.

Apareceu uma grande IA numa certa civilização, uma grande máquina que tinha a maior inteligência artificial do mundo e ele conseguia responder qualquer coisa. E aí as pessoas primitivas que moravam naquele lugar, nossa, o que é a resposta da pergunta primordial, da resposta sobre o tudo, sobre a origem, sobre tudo. Aí a máquina falou

daqui a um ano, daqui a um milhão de anos, eu terei a resposta. Aí, um milhão de anos, mas a resposta deve ser uma puta resposta, né? E aí passou geração atrás de geração, contando a história, a máquina permanecia dormindo ali, e aí, depois de um milhão de anos, juntou todas as pessoas dessa nova geração que os antepassados falaram que hoje seria o dia prometido, aí a máquina acordou, e aí todo mundo, nossa, qual é a resposta de tudo? Ele falou, 42. E aí dois, e aí todo mundo, que...

Quê? 42? A gente pergou um milhão de anos pra você dizer 42? E aí ele falou assim, a pergunta que você fez me levou a resposta 42. Se você esperava outra resposta, você devia ter feito uma pergunta melhor. Que é exatamente tudo que eu venho falando até agora. A Iá respondeu o que ele achou adequado para aquela pergunta. A sua pergunta é uma bosta.

Essa é a grande moral dessa história. A sua pergunta é uma bosta. E aí é que vem o negócio da minha empresa que eu chamei de CodeMiner42, e por isso que eu tenho o Marvin, e também já foi o nosso mascote interno, porque a ideia da minha empresa não é te dar a resposta, é te ensinar a fazer a pergunta. Então, normalmente, eu recebo um monte de requerimento e eu não sou o cara que pega e fala faço, do jeito que você pediu eu faço.

Só me pagar, eu não sou garoto de programa que é só me pagar que eu faço qualquer coisa. Não.

Eu olho e critico. Falei, cara, você tem certeza? Várias vezes eu já fiz isso. Teve cliente que entrou e mostrou. Eu falei, cara, honestamente, eu não vou fazer esse projeto para você. Porque o que está escrito aqui não faz nenhum sentido. O que você acha que você vai gastar é dez vezes maior, não vai funcionar. Eu não perderia. Não perca o seu dinheiro. Não comece.

volta e refaça a lição de casa. Tá tudo errado. Quem fez isso aqui pra você não sabe o que tá fazendo. E aí o cara fica puto. Fica puto, é. Mas alguns voltaram depois e falaram, cara, você tinha razão, eu parei pra ver melhor, eu repensei e agora eu tenho a ideia de fazer. Porque o jeito certo de fazer um projeto não é você desenhar da forma mais detalhada. É você...

Porque você está tentando economizar 100%. Você nunca vai economizar 100%. É melhor você gastar um pouquinho para tentar acertar o muito. Então, é melhor você gasta e faz um protótipo. E se der errado o protótipo? Pelo menos foi só o protótipo. Você joga ele fora. Então, você faz MVP, protótipos, chame do que quiser, teste de conceito, prova de conceito, não importa. Então, gaste um pouco com algum programador, alguma empresa, para fazer uma...

pequena versão protótipo. E aí você vê, a hora que você vê, que nem eu falei, a hora que você joga a argila na mesa e começa a mexer, e você vê a forma, aí fala, não, aqui tem que acertar um pouco aqui, aqui tem que acertar um pouco aqui. Ah, se tirar esse pedaço e colocar aqui, vai melhorar. Então, só quando você vê a primeira versão da estrutura, quando você é uma maquete, por exemplo, é que você começa a visualizar, ah, na verdade, o quarto que eu pedi aqui não fica tão bom, era melhor colocar aqui.

antes de você construir a porra da casa, do que você achar que na sua cabeça está certa e constrói a porra da casa, e fala, porra, o quarto aqui ficou uma merda, né? O que você vai fazer agora? Destruir a casa e começar de novo? Agora que você já investiu recursos, já investiu tempo, já investiu a porra tudo. E aí o que todo mundo fica preocupado, com empresas de tecnologia principalmente, é que, puta, a IA chegou, então o CEO das empresas vai sair demitindo todo o programador para substituir tudo por IA, porque tem os idiotas, os entusiasmados, empolgados que eu falei.

que fazem isso e viram notícias. Ah, porque eu demiti todos os meus programadores, substituí tudo por I.A. e meu software saiu 10 vezes mais rápido.

Pergunta como que ele tá hoje. Ninguém vai atrás do cara depois disso. Cadê esse cara que falou isso? Ele faliu. Ele não tá mais no mercado. Ou ele teve que recontratar todos os programadores de volta, porque o software que ele fez não foi pra frente. Porque ele não sabe consertar esse software. Ah, mas a IA resolve. Não resolve. A IA não é um engenheiro. Ela é uma ferramenta. E ele não é um engenheiro. Então ele não tem a mínima ideia de como consertar. Então,

O que eu tenho feito na minha empresa não é vou mandar todo mundo embora pra ganhar mais dinheiro, fazer todo mundo trabalhar o dobro com IA. Não, eu tô fazendo todo mundo usar IA e fazendo os sêniors ensinarem juntos que já era uma coisa que a gente fazia internamente de quais são as formas corretas de usar a ferramenta como toda ferramenta tem uma forma correta tem uma forma incorreta

O que fazer quando ele faz o código errado? Como tratar isso? O que fazer quando você pega o código dos outros que está errado? Então, toda essa experimentação, teste, agora está em massa. Então, eu pago o plano para todo mundo, para todo mundo fazer, e eu não demiti um único programador. Porque...

Exatamente o que eu tô falando. Não faz nenhum sentido demitir bons programadores. E eu não preciso demitir bons programadores porque na época da bolha eu não saí contratando que nem o idiota. Eu continuei mantendo os mesmos critérios. Então todo mundo que entrou, entrou nesses critérios. Não tem por que mandar embora. Todos eles estão no critério de qualidade. Então todo mundo que mandou embora antes é que contratou 100 caras que não precisavam.

Esses são os caras que estão sendo mandados embora hoje. Eles não eram necessários. Não precisava ter eles antes. Não é que a empresa está sendo gananciosa para economizar dinheiro. Não. Por que eu vou gastar dinheiro num negócio que eu não preciso? Eu não preciso. Você joga dinheiro fora. Você deveria estar gastando todo o meu dinheiro comprando aqui na loja da esquina para facilitar, incentivar o comércio local. Se você não faz isso.

Eu não preciso, por que eu vou gastar? Eu não preciso. É a mesma coisa. Ninguém gasta dinheiro que não precisa. É o correto isso. Então, agora, eu não preciso mandar embora se todo mundo que eu contratei está corretamente contratado, porque eu não fui idiota de sair contratando 100 pessoas querendo fazer estoque de gente só porque todo mundo estava fazendo isso. Todo mundo que fez isso naquela época contratou o dobro de pessoas, tem que mandar todo mundo embora depois.

Eu não fiz isso, eu mantive o mesmo padrão Então, pra mim, continuou tudo igual Só que agora todo mundo vai aprender IA Já sabe fazer IA Mas é porque o líder da tua empresa Era um programador E tem programador, eu fico puto Tem o programador entusiasmado E o resistente Então, tem os dois lados, tem o filho da mãe que acha que vai Substituir tudo por IA e tem o outro que acha Que IA não sai pra lá porque o código dele é melhor Do que o da IA Filho, não é, você sabe que não é, você já fez um monte de merda Você sabe que seu código não é tão bom assim Obrigado

Você sabe disso. Eu e você, a gente sabe disso. Eu sei disso, você sabe disso. Não vamos. Então, acho que o recado para todas as empresas também é que eles precisam de IA, mas não é isso que todo mundo está falando, vou demitir todo mundo e colocar IA. Não vai. A IA é uma máquina de escrever quando antes você só tinha papel e caneta. É isso que é a IA. A IA reflete quem você é. Se você for um bosta, o código que ele vai gerar é um bosta.

Ponto. Se você for analfabeto, você não vai gerar uma novela. Não vai acontecer. Não vai sair um livro disso. Ele não vai fazer. Então, todo trabalho braçal, ele vai fazer por você. E da mesma forma como antes, para fazer conta era braçal e a calculadora ficou mais fácil. É isso. Mas a calculadora não virou seu personal financeiro que vai fazer investimento para você ganhar dinheiro. Não é assim. Ele não é o seu CFO. Ele precisa agora de um contador.

de um diretor de finanças que sabe avaliar as prioridades, os prós e os contras, os riscos que eu quero assumir ou não quero assumir, porque essa é a sua responsabilidade. A IA não vai ter essa responsabilidade por você. Você assume o risco do que você está fazendo. Se você foi imprudente, a empresa vai falir, a culpa é sua, não é da IA. Ah, mas eu segui tudo o que ela falou. Porque você é um idiota. Você segue tudo o que a calculadora fala pra você? Eu espero que não. Perfeito.

A Kitta, muito obrigado pela moral. Obrigado por vir aí. Cara, hoje eu fiquei até feliz comigo mesmo. Que eu entendi muito mais do que das outras vezes. Não, tu tá mandando bem. Eu não cheguei aqui com a avó experimentada. Tu já tá mandando bem. Não, já tô. Da próxima tu vai ver. Da próxima eu vou te mostrar o meu GitHub e tu vai ficar...

isso é legal façam o seu próprio GitHub aprendam a usar o GitHub mostrem o código para os outros porque todo mundo tem vergonha de mostrar meu código é feio, todo mundo vai me criticar mas é criticando que você ganha o feedback para ficar melhor feedback que é só elogio não serve para nada é inútil o feedback de elogio

Eu não gosto de receber elogio. Eu gosto de falar, porra, você fez merda aqui. Eu falo, caralho, é verdade, deixa eu consertar. Agora aprendi uma coisa nova. Eu vacinei de deixar aquelas porras no privado. Foi sem querer, inclusive. Deve ter sido como o comit foi feito pelo próprio Claude. Ele deve ter feito. E eu não soube dar a porra do prompt. O seu prompt é uma bosta.

É tudo prompt. Tudo é prompt. Não se esqueçam disso. Skill é prompt. Tudo é prompt. E se deu merda é porque você fez merda. Essa que é a verdade. Isso. Exatamente. Akita, obrigado. É nóis. Ó, vocês que estão assistindo a gente, muito obrigado pela moral. A gente vai deixar aqui no comentário fixado tudo que o Akita mencionou das paradas dele. Então tu vai ter aqui o Instagram. Tu vai ter aqui o Instagram dele é chato, viu? Tipo, ele só pode ver se ele deixar. É, o Twitter e tudo mais.

Twitter, já deixar o canal assine a newsletter a newsletter, o blog vai ficar tudo aqui pra você alcançar com um clique só no comentário fixado, tá bom? e entra aqui na descrição que tem lá o Discord pra você sugerir novos convidados e novos temas também tá bom? vira membro do canal do Flow, cara, que a gente tá soltando conteúdo exclusivo pros membros aí todo dia tá? e custa menos de 8 reais, cara, nem pra comprar uma seda tá bom? obrigado pela maior... quantos tokens dá pra comprar com 8 reais? não dá

Então, valeu Um beijo pra vocês, obrigado aqui pra mais uma vez E a gente se vê depois, tchau