Tudo o que publicamos, do mais recente ao mais antigo. Cada texto é escrito e revisado por gente, a partir de uso real.
Um passo a passo real para tirar uma paleta usável de uma conversa com IA — incluindo a etapa de contraste, que é justamente a que a IA erra e quase ninguém confere.
Uma lista honesta: onde cada tipo de ferramenta ajuda de verdade na análise, onde ela te dá número errado com cara de certo, e para quem cada uma faz sentido.
Três ferramentas, três filosofias diferentes de como a IA entra no seu código. Comparo onde cada uma ganha, onde cada uma irrita, e como escolher sem cair no hype.
Uma pasta, um arquivo, um cabeçalho bem escrito. Vou criar uma skill de verdade na sua frente — inclusive a parte em que a primeira versão não funciona e por quê.
Uma skill é instrução reutilizável que o Claude puxa sozinho quando o contexto bate. Ajuda muito num punhado de casos — e atrapalha em quase todos os outros. Como eu decido.
Pedir para a IA pontuar o backlog inteiro com RICE parece economizar uma tarde de reunião. O problema é que ela inventa os números que não tem como saber.
Pedir para a IA escrever o texto de um estado vazio é rápido. O problema é que ela entrega a mesma frase genérica que já cansou — a menos que você dê o contexto que falta.
Pedir para o modelo prever o próximo trimestre é fácil. O problema é que ele entrega um número redondo com a mesma confiança, tenha ou não base para isso.
A IA escreve cem testes em um minuto e sua cobertura vai a 90%. O problema é quando esses testes não testam nada. Como usar IA para suíte que realmente protege.
Interface travando raramente é falta de máquina. É quase sempre a propriedade errada sendo animada. Um mapa de onde o custo aparece, com demonstrações.
Não existe o melhor modelo para tudo. Existe o melhor para cada tarefa. Veja onde cada um brilha e onde te decepciona no trabalho real de código.
Muita coisa que antes exigia biblioteca hoje é uma linha de CSS. Onde dá para cortar a dependência, onde não dá, e por que a diferença importa.