aajj

[aajj @aajj]

Samsung não entrega suporte de parede incluso na compra da TV https://t.co/12P7kAHhSF

[aajj @aajj]

@taieditora

[aajj @aajj]

@ografista Quero

[aajj @aajj]

@AkitaOnRails Seu software usa db vetoriais, como o qdrant?

[Bruno Bertolini • awesome.codar.me @brunobertolini]

A IA criou meu sistema de pagamentos em 2 horas.
Levei 3 dias pra desfazer o estrago.
Depois disso mudei 3 coisas no meu workflow:

1. Spec antes de código.
Se eu não consigo escrever em 1 parágrafo o que, por que, e critério de aceite verificável, a feature não ta pronta pra ser construída.

2. Boundaries explícitas.
Cada projeto tem 3 níveis: Always, Ask First, Never. O agente sabe onde tem autonomia e onde precisa parar.

3. Tarefas atômicas.
Em vez de "implementa o sistema de pagamentos", decomponho em tarefas de 1-3 arquivos. "Quando /payment receber créditos insuficientes, retorna 402 com mensagem X."

Resultado: menos surpresas, menos retrabalho.
A IA ainda erra. Mas agora eu sei exatamente o que ela deveria ter feito, porque a spec existe.

Escrevi sobre isso na newsletter dessa semana: Por que GitHub, Google e Amazon convergiram pro mesmo método, o que a equipe do Martin Fowler criticou (com razão), e a ciência por trás de por que specs funcionam.

[aajj @aajj]

@MiniMax_AI I subscribed monthly and the API works, but I lost access to the website. Is there a problem with the site?

[Tom Dörr @tom_doerr]

Turns documents into knowledge graphs

https://t.co/evKY6tMT3j

[el hombre pulpo @coproduto]

Ei, você que fica perdido com tanta coisa sobre IA - muitas vezes contraditória - sendo falada: Você não precisa ficar ansioso.

Tem um estudo recente da ETH Zurich que eu acho que reforça bastante que o que funciona de verdade é o simples.

O que a gente mais vê por aí nas redes sociais são pessoas dizendo o que você tem que fazer pra "tirar o máximo da IA". Muitas vezes com dicas que não batem entre si e que até se contradizem.

Essencialmente, na ETH Zurich estudaram o impacto do tamanho do AGENTS.md na taxa de sucesso de agentes em tarefas de programação.

E o resumo é: Arquivos AGENTS.md gerados por humanos aumentam muito levemente (4%) a taxa de sucesso, mas também aumentam o custo em tokens.

Arquivos gerados por LLM *reduzem* também muito levement a taxa de sucesso (em cerca de 3%) e também aumentam o custo em tokens em medida semelhante.

Com arquivos de contexto elaborados, os agentes passam mais tempo lendo a codebase e explorando ela - mesmo quando não precisam.

Aqui eu já vou partir um pouco pra especulação, mas: Outras informações que ocupam o contexto dos LLMs muito provavelmente vão ter efeitos semelhantes - no sentido de que quanto mais informação você faz seu LLM precisar pra trabalhar, menos ele vai ter pra tarefa em si.

E se você acompanha os avanços em raciocínio profundo em LLMs, uma coisa que você precisa saber bem é que hoje em dia a maior parte dos ganhos de performance de IAs vêm do raciocínio.

Então qualquer coisa que ocupe espaço no contexto tem que ser MUITO bem demonstrada de fazer sentido e melhorar performance - pois o espaço do contexto é valioso e disputado!

O resumo é: Sempre parta do simples. Não tente fazer arquiteturas mirabolantes. Com IA ou não, o princípio KISS segue valendo: Faça a coisa mais simples que funciona. Assim você vai obter performance ótima e reduzir o desperdício de tokens.

[Shubham Saboo @Saboo_Shubham_]

You can build always-on AI Agents with Google ADK and Gemini 3.1 Flash-Lite.

Agent teams can run 24/7 at negligible cost.

100% Opensource code.

[Harshil Tomar @Hartdrawss]

https://t.co/t4CaP5RVek

[Sudo su @sudoingX]

first impressions of qwen 3.5 27B dense on a single RTX 3090.

35 tok/s. from 4K all the way to 300K+ context. no speed drop. hermes 4.3 started at 35 and degraded to 15 as context filled. qwen dense holds. MoE held 112 flat. 3x faster but only 3B of 35B active per token. architecture tradeoff.

Q4_K_M on 16.7GB. native context 262K. pushed past training limit to 376K before VRAM ceiling on 24GB. tried q8 KV cache at 262K, speed collapsed to 11 tok/s. q4_0 KV is the sweet spot. flash attention mandatory.

built in reasoning mode. the model thinks step by step before it answers. full chain of thought surviving Q4 quant. 1,799+ token thinking chains with self correction loops. on a single consumer GPU.

gave it one prompt: "build a realtime particle galaxy simulation in one HTML file." 3,340 tokens. 95 seconds. one shot. ran on first load. full reasoning and coding in the video below.

optimal config if you want to skip the hours of testing:
llama-server -ngl 99 -c 262144 -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0

this is just the warmup. octopus invaders is next: 10 files, 3,400+ lines, zero steering. the prompt hermes quit at 22%.

already more impressed than expected. full results coming soon.

[Todd Saunders @toddsaunders]

Fun command built in Claude Code: /cost-estimate

It scans your codebase and cross-references current market rates to calculate what your project would've cost a real team to build.

It looks at all the APIs, integrations, everything.

Without AI: ~2.8 years. ~$650k.

With AI: 30 hours.

It's absurd when you start to think about it like this.

[aajj @aajj]

@AkitaOnRails E essa tecnica de subagentes do claude, economiza tokens mesmo?

[aajj @aajj]

@AkitaOnRails Uso há um ano. Muito bom e rápido.

[aajj @aajj]

@AkitaOnRails Fale do seu consumo de tokens e estratégias q encontrou para otimizar os custos e custos por projeto ou mensais.

[aajj @aajj]

@AkitaOnRails @manodeyvin Porque Rust?
Dá pra instalar no servidor e o cliente em outra máquina?
Tem webUI previsto?

[aajj @aajj]

@mendatrades Liquidity book

[aajj @aajj]

Esperando o pix ser creditado pela @chainlesscripto ha 9 horas! O que a empresa fará para compensar esse dano financeiro? Confiança se perde muito rapido.

[₿it⚡️Dov @bitdov]

Scams evoluindo: Te enganam fazendo você instalar um aplicativo "legítimo" com avaliações de 5 estrelas apenas para gerar uma fatura.

Então criam um perfil seu e decidem se vale seguir o golpe. Qdo vc se dá conta do q está acontecendo, já invadiram sua vida digital há semanas.

[Theo @ai_uncovered]

🚨EXPOSED: 109s of Premium AI Agents.

If you missed it before, I'll give it again.

Worth $3K+ per build — now FREE for the first 2000.

Inside the file:
→ Booking & outreach automations
→ Scrapers, support agents & more
→ Cold email engines
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