Eu não entendo a fixação que todo mundo tem em cima da "urna". Ela não tem valor nenhum. É só uma caixa, um PC velho. Nada mais, nada menos. O software é certamente completamente bugado, nível Windows XP (eis o porque da piada). Mas mesmo que fosse perfeito, também não importa, porque tem diversos processos secretos ao redor e feitos por baixo dos panos que ninguém sabe e nunca vai saber.
E no final ninguém sabe se não é fazer um "update votos set total = xx where candidato = Y" num db qualquer e pronto. É como acreditar que um remédio funciona só porque abriram a embalagem na sua frente e te mostraram a seringa ... ohhhh wait .. (sarcasmo).
Eu realmente acho que o Molusco vai ganhar. Seria muita incompetência não ganhar depois de ganhar controle total do TSE e STF. É como você ter root na máquina e não usar.
Sempre vou xingar o Nine porque a esta altura é um esporte, mas nunca vou ter expectativa que ele vai ser derrotado fácil. 🤷 Eu sempre planejo pra esse cenário mais provável. E historicamente, tudo no Bostil termina em pizza. Nunca vi ser diferente.
A "urna" em si é uma cortina de fumaça. Não tem valor algum.
I don’t review code written by agents. I measure things like test coverage, dependency structure, cyclomatic complexity, module sizes, mutation testing, etc.
Much can be inferred about the quality of the code from those metrics. The code itself I leave to the AI.
Humans are slow at code. To get productivity we humans need to disengage from code and manage from a higher level.
Don Knuth, o CARA da ciencia da computação, literalmente o pai do TeX e autor de "The Art of Computer Programming", publicou um paper dizendo que mudou de ideia sobre IA
ele tava travado num problema de matemática há semanas. o Claude Opus resolveu em 1 hora, com 31 tentativas
Knuth encontrou 760 soluções validas usando o método que a IA descobriu
citação dele: "vou ter que revisar minhas opiniões sobre IA generativa"
Marc Andreessen: AI coding doesn’t eliminate programmers — it redefines them. The job is no longer typing code line by line, it’s orchestrating 10 coding bots in parallel, arguing with them, debugging their output, changing the spec, and pushing them toward the right result. But here’s the catch: if you don’t understand how to write code yourself, you can’t evaluate what the AI gives you.
The next layer of programming isn’t writing scripts — it’s supervising AI that writes them. Today’s best programmers spend their day jumping between terminals, managing multiple coding bots, fixing mistakes, and refining instructions. The irony? You still need deep fundamentals, because without them, you won’t know when the AI is wrong.
The job of the programmer has changed. Now it’s about arguing with coding bots, debugging AI-generated code, and understanding why something doesn’t work or isn’t fast enough. AI abstracts the work — but only people who truly understand code can tell if the abstraction is doing the right thing.
Programmers aren’t going away — they’re becoming 10x, 100x, even 1,000x more productive. Tasks are changing, the job is changing, but humans are still overseeing the process, evaluating results, fixing errors, and making judgment calls. AI changes how we code, not who is responsible.
The future programmer isn’t replaced by AI — they’re upgraded by it. You still need to learn how to write and understand code, because when the AI gets it wrong, humans are the ones who have to know why. That up-leveling of capability is the real revolution.
This generation will never know the subtle joy of a simple program that actually did something and made you fall in love with the whole thing.
And those moments when it finally worked made it ALL worthwhile.
Now, folks cobble some slop together and then as they AI to "PLEASE fix the bug" until they get bored. That's not coding.
"Nunca me senti tão atrasado como programador" - essa foi uma frase que o Andrej Karpathy (@karpathy), uma das maiores referências de IA no mundo, soltou recentemente e fez bastante barulho.
Esse final de 2025 e início de 2026 foi aquela época que a galera de liderança tem mais tempo livre pra desenvolver projetos pessoais, e pelo jeito, todos eles mergulharam nos agentes de programação.
Além desse do Karpathy, outros dois exemplos que circularam muito foram o do David Holz (@DavidSHolz) (fundador da Midjourney, ex-NASA) dizendo que conseguiu fazer mais projetos pessoais nesse período de férias de fim de ano do que nos últimos 10 anos; e o da Jaana Dogan (@rakyll) (Principal Engineer no Google), comentando que o Claude Code gerou em uma hora um protótipo de sistema distribuído que a equipe dela vinha há um ano tentando alinhar e construir.
Isso me fez refletir nos últimos dias e ter conversas com algumas das pessoas mais inteligentes que eu conheço. A primeira reação natural é o ceticismo: será que a equipe da Jaana era ruim? Ou será que comparar um protótipo de IA com um sistema legado complexo é injusto?
Ambas as coisas podem ser verdade, mas falando com base em experiência própria e relatos de amigos próximos nos últimos 2-3 meses, esses exemplos têm começado a se multiplicar. Estou escutando de VÁRIOS Devs muito experientes e que confio sobre casos reais de demandas que levariam 1 mês sendo entregues em 1 semana, um ganho de eficiência de 4x.
Aí, existe um paradoxo interessante que um desses amigos trouxe: se a produtividade na escrita de código aumentou 4x, por que não estamos vendo a Apple, Google ou Microsoft lançando 4x mais softwares ou features?
A conclusão que eu chego com esses pontos pode ser dolorosa pra galera mais 'roots', mas acho que não tanto pra lideranças com mais experiência: escrever linhas de código definitivamente não é o gargalo de produtos digitais. O gargalo real é a definição do produto, o alinhamento de requisitos e, principalmente, a decisão do que construir.
Um desses amigos soltou uma frase que me pegou bastante (juro que não é fanfic): "Já estou vendo isso no meu time. O Dev que atua só como um 'digitador de código' está virando quase um datilógrafo de luxo, e já está começando a bater cabeça. Já o Dev com 'cabeça de produto', que entende do negócio, está voando aqui dentro.".
E eu adiciono: vendo a evolução de ferramentas como Replit, Lovable e outras, mesmo a pessoa de produto que não é desenvolvedora já está conseguindo criar protótipos em uma velocidade que era impossível até pouco tempo atrás.
Pra quem é Dev, acredito que o padrão no Brasil tem sido Cursor + Claude Opus 4.5. Já nos EUA, eu praticamente só escuto falar do Claude Code.
No fim das contas, dá pra concluir que a barreira técnica diminuiu, mas a responsabilidade de escolher a solução certa aumentou.
Fica a pergunta sincera: essa aceleração de 4x já chegou no time de vocês ou ainda parece distante?
R.I.P generic prompting.
Context engineering is the new king.
Anthropic, OpenAI, and Google engineers don't write prompts like everyone else. They engineer context.
Here are 8 ways to use context in your prompts to get pro-level output from every LLM out there:
ISSO É ABSOLUTAMENTE INCRÍVEL!!!
Depois de chocar o mundo com o Optimus, com o Cybercab e com a Robovan, hoje veio a cereja do bolo para essa semana incrível do Elon Musk, ele conseguiu retornar o Booster 12 do Starship e fazer ele ser capturado pela plataforma, algo incrível, é o dia que pousarmos na Lua novamente esse dia será lembrado!!! Ainda meio sem acreditar no que vimos hoje, que momento especial!!! AD ASTRA ET ULTRA!!! Elon Musk, você é ridículooooo!!
“The problem with the world is that the intelligent people are full of doubts, while the stupid ones are full of confidence.”
-- Charles Bukowski
#quote#goodmorning