O tempo passa, mas certos legados continuam ecoando pelo mundo.
Orgulho de ser o Time do Povo. Orgulho de ser Corinthians. 🏴🏳️
Thank you, Mayor Zohran Kwame Mamdani, for honoring Dr. Sócrates and the legacy of Democracia Corinthiana.
📹 The Morning Pitch / @nycmayor
#CulturalDoCorinthians
#VaiCorinthians
lancei o curso de system design.
1 ano de trabalho, 17 módulos, +80 aulas.
é o material mais completo que já fiz.
se vc é pleno, sênior ou junior com xp, provavelmente vai gostar.
link nas replies.
A Anthropic liberou uma palestra de 46 min sobre Claude Code. Além do básico de "escreve esse script pra mim."
Quem deu a palestra:
A engenheira do time do Claude Code.
Legendado em português.
Artigo com os exemplos de código.
Comenta e salva. Você vai querer voltar nesse.
O time de IA Aplicada da Anthropic liberou uma sessão de 1h15 do AI Engineer 2026 ensinando a construir agentes que rodam por horas.
Manter coerência em execuções longas é o que separa quem experimenta IA de quem coloca em produção.
Legendei em português. Salve e bons estudos.
A Anthropic liberou um workshop de 26 minutos ensinando como fazer prompts pro Claude de verdade.
Saber escrever prompts é o que separa quem usa IA de quem aproveita IA de verdade.
Quem fez o vídeo:
o time que construiu o Claude.
Legendei em português. Aproveitem.
juntei as minhas anotações dos cursos da anthropic sobre o claude code em um único PDF!
nele, são abordados alguns conceitos iniciais importantes pra quem quer começar a usar o claude code: LLMs, tokens, janela de contexto, subagentes, entre outross
https://t.co/IsiLjzflIG
O Claude nunca mais vai alucinar se você fizer isso!
Testado e validado por mim, tem 15 dias que estou fazendo isso e nunca mais deu problema.
O vídeo é longo, mas garanto que vale a pena.
E a solução é tão simples, que você vai até duvidar, mas
acredite: funciona!!
Você nao perde crédito e nem tempo!!
Mereço curtida, comentário e respost!!
@claudeai #claude #ctbrweb3
Advanced SQL topics that will take your data engineering game to the next level:
- GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE
These functions allow you to do multiple aggregations at the same time without having to use UNION. They’re more performant that doing the aggregations individually and using UNION.
- CROSS JOIN UNNEST / LATERAL VIEW EXPLODE
These functions allow you to turn array columns into rows. This is very powerful when dealing with complex data!
- REDUCE / TRANSFORM
These functions are used to array data types and allow you to do array aggregations and element-wise operations. Very useful as well!
Pré-requisitos para lançar um sistema em produção SEM dor de cabeça:
- Backup (aquela velha história: quem tem 2 tem 1, quem tem 1 tem 0)
- Gosto do R2 da Cloudflare, R$0 de taxa de egresso + 10GB + 1 milhão de requests/mês no free tier.
- Observabilidade (logs, tracing? Wide-events)
- Sem isso não tem como saber o que que tá acontecendo na aplicação, é igual dirigir um carro na estrada vendado.
- DataDog é o milior, e o mais caro. New Relic tem free tier generoso (100GB / mês).
- Deploy automatizado 🙏
- Se precisar arrumar uma cagada, é bom que seja rápido pra fazer deploy. FTP é coisa dos anos 90, use GH Actions + docker com container registry (que apesar de ter container no nome, guarda imagens)
- Teste é bom, code coverage é vaidade.
- Teste bom de verdade é o E2E, use Playwright e escreva o teste como se fosse um usuário de verdade abrindo o chrome e realizando os fluxos principais. Começa pelo mais crítico.
- Achou um bug em produção? Escreve um teste unitário. Isso MATA aquele bug reincidente (que deixa o cliente puto da vida)
Todo sistema tem bug. É mais vantajoso agir/corrigir rápido do que tentar prever os problemas de ante-mão.
Hipótese pré-lançamento é chute, melhoria sem evidência é suposição.
Reduza suas hipóteses, não acredite nas suas suposições.
Espere o contato, que ele virá.
Data engineering will start feeling like Microsoft excel soon enough!
- data pipelines generated with Claude Code: companies threatened: Informatica, Talend, Fivetran
- physical data modeling managed by Databricks liquid clustering
Companies threatened: senior data engineers who pride themselves on data modeling, Snowflake
- automated data analysis by heavy LLM models
Companies threaten: Accenture, Tata Consultancy Services, Infosys, McKinsey & Company
- visualization frontends simplified and more customized
Companies threatened: Tableau, Salesforce, Preset
- sprint management done with agents
Companies threatened: Atlassian, Linear, Notion
The transformation we’re seeing is really intense. I’m excited to see where things end up!
What else do you see going away or changing a lot?
I first tried to read this book in 2018 and couldn't make it through because I thought it was too hard.
8 years later it's the only book I recommend every developer reads, and I had the chance to review the 2nd edition.
Join a study group, give it a read.
Então, aparentemente se você conectar todas as bases de dados abertas do Brasil, da para detectar corrupção com base no CPF de políticos
Construí um negócio e não sei o que fazer com isso, não tô querendo ir de vala