AI Coding

Mantendo Especificações, Testes e Código Sincronizados no Desenvolvimento de IA

Mantendo Especificações, Testes e Código Sincronizados no Desenvolvimento de IA

Evite que agentes de IA se desviem das especificações, testes e código.

Agentes de codificação com IA entregam funcionalidades rapidamente, mas especificações, testes e código se afastam silenciosamente uns dos outros. Este guia aborda um modelo de rastreabilidade, mapeamento de especificação para teste e de especificação para código, e as verificações de CI que detectam esse desvio antes de um merge.

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Fluxos de Trabalho SDD do Claude Code

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Fluxos de Trabalho SDD do Claude Code

Profundidade de processamento vs. portabilidade, não a melhor ferramenta.

Desenvolvedores que comparam configurações de Desenvolvimento Orientado por Especificação (SDD) em 2026 geralmente não perguntam qual modelo é o mais inteligente. Eles perguntam qual fluxo de trabalho manterá um agente de IA alinhado sem soterrar a equipe em burocracia.

Decodificação Especulativa: Inferência de LLM 20-50% Mais Rápida

Decodificação Especulativa: Inferência de LLM 20-50% Mais Rápida

Inferência de LLMs mais rápida sem perda de qualidade: um guia prático

Um modelo de 70B gera um token por passagem direta (forward pass), e cada passagem recarrega os pesos da VRAM, calcula a atenção em todo o contexto e sincroniza a memória. Entre os tokens, a GPU fica ociosa enquanto aguarda a resolução das dependências sequenciais.

Padrões de Orquestração de Multi-Agentes: Um Guia Prático

Padrões de Orquestração de Multi-Agentes: Um Guia Prático

40% dos pilotos de multi-agentes falham. Veja como escolher o padrão de orquestração correto – e evitar os que quebram.

Os sistemas de IA de agente único atingiram seu auge em 2025 — você dava um prompt a um LLM, algumas ferramentas e um objetivo, e ele desempenhava razoavelmente bem em tarefas delimitadas.

Validação de Saída Estruturada de LLMs em Python que Funciona

Validação de Saída Estruturada de LLMs em Python que Funciona

Pare de interpretar vibes. Valide contratos.

A maioria dos tutoriais sobre “saída estruturada” de LLMs é superficial. Eles ensinam você a pedir JSON educadamente e depois torcer para que o modelo se comporte. Isso não é validação. Isso é otimismo com chaves.