Thiago

[Thiago @thiagosplima]

Você nunca vai se arrepender de:

- Rezar;
- Agradecer;
- Praticar exercícios;
- Ler mais;
- Falar menos;
- Ajudar sem expectativas;
- Trabalhar;
- Estudar por conta própria;
- Alimentar-se com equilíbrio;
- Passar mais tempo com a família;
- Viver uma vida simples.

[Thiago @thiagosplima]

@trindaderafael Sucesso 🙏🙏🙏

[Allyson de Paula @DePaulaAllyson]

Teve um post ano passado quando o @FilipeDeschamps falou sobre o Real Oficial. Na época eu disse que até outubro de 2026 ele poderia estar valendo 7M

O motivo é simples.

Existe uma framework bastante conhecida em venture capital chamada T2D3. A ideia é que negócios excepcionais não crescem de forma linear.

Mas existe um ponto anterior ao T2D3 que pouca gente comenta...

qdo uma empresa consegue dobrar um KPI fundamental três vezes consecutivas, algo geralmente muda estruturalmente no negócio...

Exemplo:

MRR: 10k / 20k -> 40k -> 80k

A primeira dobra pode ser sorte...

A segunda pode ser resultado de execução acima da média (o cara é um bom gesto)

A terceira começa a ficar interessante...

Pq é nesse momento que vc começa a suspeitar que existe algo replicável por trás dos números

Um canal de aquisição funcionando... um produto que resolve uma dor real... uma distribuição que os concorrentes ainda não encontraram... um custo operacional que forca o mercado a sangrar no CAC

E a convicção aumenta quando outras métricas acompanham o movimento: clientes / leads / receita / margem / CAC / churn

O VC profissional não quer investir quando tudo já deu certo... mas tb não quer apostar em uma ideia que ainda ta muito embrionária

O que ele procura são evidências de que o crescimento pode ser repetido

Três dobras consecutivas costumam chamar atenção justamente porque começam a separar sorte de sistema

É aí que os primeiros sinais reais de product-market fit aparecem... eu cravei 7M de valuation ano, passado... pq eu já tinha lido isso... 1.2M de ARR

7/1.2 = 5.83... e valuations bons ficam na regiao de 5 a 10x do ARR... entao só falta o VC certo pq 7M é até conservador até outubro desse ano...

https://t.co/IeQombxwM5

[Thiago @thiagosplima]

@brunopinheiroms O site https://t.co/Y69QE2kfXL é um absurdo o investidor que negócio é lelé da cuca kkk alguém já conseguiu algum valor relevante?? pela minha ideia mesmo melhorando o pitch só me deu R$ 50 por 99% da empresa 😂😂😂🤡🤡🤡

[Aakash Gupta @aakashgupta]

There's a physicist at Stanford named Safi Bahcall who modeled this exact principle and the math is wild.

He calls it "phase transitions in human networks." When you're stationary, your probability of a lucky event is limited to your existing surface area: the people you already know, the places you already go, the ideas you've already been exposed to. Your opportunity window is fixed.

When you move, your collision rate with new nodes in a network increases nonlinearly. Double your movement (new conversations, new cities, new projects) and your probability of a serendipitous encounter doesn't double. It roughly quadruples. Because each new node connects you to their entire network, not just to them.

Richard Wiseman ran a 10-year study at the University of Hertfordshire tracking self-described "lucky" and "unlucky" people. The single biggest differentiator wasn't IQ, education, or family money. Lucky people scored significantly higher on one trait: openness to experience. They talked to strangers more, varied their routines more, and said yes to invitations at nearly twice the rate.

The "unlucky" group followed the same routes, ate at the same restaurants, and talked to the same 5 people. Their networks were closed loops. No new inputs, no new collisions.

Luck isn't random. Luck is surface area. And surface area is a function of movement.

The lobster emoji is doing more work than most people realize. Lobsters grow by shedding their shell when it gets too tight. The growth requires a period of total vulnerability. No protection, no armor, soft body exposed to the ocean.

That's the cost of movement nobody posts about. You have to be uncomfortable first. The new shell only hardens after you've already moved.

[Thiago @thiagosplima]

@adamuchigabriel Claude

[Miami Beach Elevator.btc 🗽🐇⚡🏄⛵ @elevamiami]

Interior de Minas Gerais.

Sem porto.
Sem metrô.
Sem litoral.

Mesmo assim essa cidade abastece o Brasil inteiro.

Amazonas ao Rio Grande do Sul.

Dentro do seu raio logístico:

58% do PIB nacional.

80 milhões de consumidores.

Nome?

Uberlândia.

Mas nada disso foi planejado.

Começou com um jovem.

19 anos.

Alair Martins convence o pai a vender o sítio da família.

Abre um armazém.

110 metros quadrados.

Secos e molhados.

Em uma cidade de 60 mil habitantes.

Em 5 anos crescia 70% ao ano.

Mas o que mudou tudo veio depois.

Alair percebeu algo invisível:

A indústria não conseguia chegar no interior.

E o pequeno varejo não conseguia comprar direto da indústria.

Havia um buraco no meio.

Ele ocupou.

Comprava em volume.

Distribuía para quem ninguém atendia.

Simples.

E poderoso.

Nascia o atacado moderno no Brasil.

Nos anos 70 já atendia 8 estados.

E então aconteceu o efeito rede.

Outras empresas vieram:

AmBev.
Coca-Cola.
Sadia.
Natura.

Cada nova empresa atraía outras.

Transportadoras.
Fornecedores.
Centros de distribuição.

A cidade virou sistema.

Quanto mais empresas chegavam…
mais eficiente ficava.

E mais empresas chegavam.

Hoje:
Uberlândia é um dos maiores hubs logísticos do país.

O Grupo Martins:
R$ 8,3 bilhões de faturamento projetado.

Atende todos os municípios do Brasil.

25 milhões de km rodados por ano.

Tudo começou com 110m².

E aqui está o paradoxo:

A cidade não tem porto.
Não tem ferrovia relevante.
Não tem aeroporto de carga forte.

Só estrada.

E uma decisão.

Porque outras cidades estavam no mesmo lugar.

Mesma geografia.
Mesma oportunidade.

Mas não fizeram.

E aqui está o ponto:

Vantagem competitiva nem sempre está no mapa.

Está em quem enxerga primeiro.

Uberlândia não virou um hub por localização.

Virou porque alguém resolveu um problema real antes de todo mundo.

No mundo dos negócios, isso é regra:

Quem ocupa o “meio invisível” do mercado vira indispensável.

E quando vira indispensável…

o sistema cresce ao redor de você.

No fim não é sobre onde você está.

É sobre o que você decide construir ali.

[Aria Westcott @AriaWestcott]

1. Claude (solve any problem)
2. Perplexity (research anything)
3. Klingai (create AI videos)
4. Tripo AI (create 3D models)
5. Mureka AI (compose music)
6. Gemini (perfect writing)
7. Capcut (edit videos)
8. Youlearn (summarize YouTube)
9. Canva (design graphics)
10. ElevenLabs (clone voices)
11. Podcastle (edit podcasts)

12. ✅ Save this list, it might be incredibly useful.

[FELPS @FelpsCrypto]

🚨ÚLTIMA HORA: O Claude agora analisa suas ideias no estilo da Amy Edmondson (a especialista em 'segurança psicológica' que ajuda líderes a construir times que inovam sem medo) e constrói autoridade de graça!

Aqui vão 5 prompts do Claude que transformam seu
LinkedIn em uma máquina de liderança de pensamento 👇

(Salve antes que seus concorrentes façam isso!)

[Jorge Araujo @JorgeAraujo]

Este aqui é o paper do "problema" sobre ir a pé para levar o carro para lavar.

Pesquisadores fizeram a Claude uma pergunta trivial: “O lava-jato fica a 100 metros. Vou a pé ou de carro?”.

A resposta foi: a pé.

Quase todos os grandes modelos erraram. A resposta correta é óbvia: é preciso levar o carro.

O detalhe relevante: o modelo não mudou. O que mudou foi a arquitetura do prompt.

No Sonnet 4.5, pergunta simples gerou 0% de acerto. Acrescentar “especialista qualificado”? Também 0%. Inserir mais contexto físico? 30%.

Quando obrigaram o modelo a raciocinar em estrutura STAR — Situação, Tarefa, Ação e Resultado — o desempenho saltou para 85%. Com perfil, 95%. Com RAG, 100%.

O ponto decisivo está na “Tarefa”. Sem estrutura, o modelo ativa a heurística da distância: 100 metros é perto, vá a pé. Não explicita o objetivo real: levar o carro.

Mais dados quase não ajudaram. Melhor arquitetura cognitiva, sim.

Mesmo modelo. Mesmos parâmetros. Diferença de 55 pontos percentuais.

O gargalo não era informação. Era estrutura de raciocínio.

No próximo comentário o endereço do paper.

[Mohini Shewale @s_mohinii]

🚨 BREAKING: You can run Claude Code completely free now.

No API bills.
No rate limits.
No data leaving your device.

Just Claude Code running locally fast, private, and 100% yours. Here’s how to set up Claude Code on your own machine (free + fully private)

For guide: Local AI Coding Setup: Free Claude-Like Agent (Ollama + VS Code)

Like + Comment " Send" + Retweet
Follow me @s_mohinii so that i can DM you

[Samuel Rizzon @samuelrizzondev]

>Pedro, brasileiro, 17 anos
>enquanto a galera tava estudando pro ENEM
>funda uma agência de marketing
>do zero, sem investidor, sem mentor, sem networking
>em menos de 4 anos: R$1.5M de receita anual
>negócio consolidado, vida boa
>maioria pararia aqui
>Pedro: "e se eu começasse do zero de novo?"
>larga tudo
>olha pro mercado e vê um problema gigante:
>milhões de pessoas criam conteúdo todo dia
>quase ninguém consegue monetizar
>enquanto isso, marcas gastam fortunas em ads frios que ninguém confia
>93% dos marketeiros dizem que UGC performa melhor que ad tradicional
>78% da Gen Z compra baseado em gente real, não em propaganda
>fevereiro de 2025
>funda a Conty
>MVP sozinho, em 30 dias
>ideia: a "Uber da criação de conteúdo"
>conectar marcas a criadores reais via missões gamificadas
>qualquer pessoa pode ganhar dinheiro criando conteúdo autêntico
>não precisa ter 100k seguidores
>agosto de 2025
>começa a monetizar
>em 2 meses: R$20k MRR
>800+ criadores cadastrados
>20 marcas ativas
>R$10k+ pagos direto pra criadores
>investidor aparece
>Anderson Diehl — Investidor Anjo do Ano no Startup Awards 2024
>9 exits no currículo
>pergunta pro Pedro: "qual seu objetivo?"
>Pedro: "construir um unicórnio"
>Diehl: "então vamos juntos"
>Conty avaliada em R$2.5M
>novo anjo entra
>valuation salta pra R$14M
>iFood e Kaspersky fecham contrato
>22 anos de idade
>mercado de Creator Economy no Brasil: US$5.4B em 2025
>projeção: US$33.5B até 2034
>Brasil é o 3º maior consumidor de redes sociais do mundo
>Pedro não tá tentando surfar uma onda
>ele tá construindo a infraestrutura da onda
>"o conteúdo autêntico vai ser o maior diferencial num mundo dominado por IA"
>keep building
A história do Pedro é insana. Largou um negócio de milhões aos 21 pra construir algo que pode mudar como marcas e criadores se conectam no Brasil inteiro.
@Pedrodv e a @appconty tão só começando.
Escalar autenticidade. Essa é a missão. 🧢

[Thiago @thiagosplima]

@IsaacEullen @micaelmrsilva @ararahq Tmj apanhando pra aprender

[Bruxão petersoniano 🇮🇹 @aassibarreto]

O teorema de Bayes é provavelmente a coisa mais importante que qualquer pessoa racional pode aprender.

Muitos dos nossos debates e desacordos, pelos quais gritamos, acontecem porque não entendemos o teorema de Bayes ou como a racionalidade humana funciona.

O teorema de Bayes recebeu esse nome em homenagem a Thomas Bayes, do século XVIII, e, essencialmente, é uma fórmula que pergunta: quando você se depara com todas as evidências a favor de algo, quanta crença você deve ter?

O teorema de Bayes nos ensina que nossas crenças não são fixas; são probabilidades. Nossas crenças mudam à medida que ponderamos novas evidências em relação às nossas suposições, ou nossas crenças prévias. Em outras palavras, todos nós temos certas ideias sobre como o mundo funciona, e novas evidências podem desafiá-las.

Por exemplo, alguém pode acreditar que fumar é seguro, que o estresse causa aftas ou que a atividade humana não tem relação com as mudanças climáticas. Essas são suas crenças prévias, seus pontos de partida. Elas podem ser formadas por nossa cultura, nossos vieses ou até mesmo por informações incompletas.

Agora imagine que um novo estudo surge e desafia uma de suas crenças prévias. Um único estudo pode não ter peso suficiente para derrubar suas crenças existentes. Mas, à medida que os estudos se acumulam, eventualmente a balança pode pender. Em algum momento, sua crença prévia se tornará cada vez menos plausível.

O teorema de Bayes argumenta que ser racional não se trata de preto e branco. Não se trata nem mesmo de verdadeiro ou falso. Trata-se do que é mais razoável com base nas melhores evidências disponíveis. Mas, para que isso funcione, precisamos ter acesso à maior quantidade possível de dados de alta qualidade. Sem evidências — sem dados que formem crenças — ficamos apenas com nossas crenças prévias e vieses. E estes nem sempre são racionais.

[Dollar @notaboutdollar]

Pra IA entregar exatamente o que você quer, tu precisa praticamente seguir uma receita:

– Tópico
– Tom de voz
– Quantidade de conteúdo
– Dados específicos

Seja o cliente chato que quer detalhe, é exigente e direto.

[Thiago @thiagosplima]

@clintoptions 11 flips

[Banhos S. 🚿 @banhosdev]

Voce envia dezenas de curriculos por dia, nao recebe nenhuma resposta e nao tem ideia do pq?

Esse site analisa gratuitamente o score ATS do seu curriculo, utilizando o mesmo sistema que o Linkedin e a Gupy usam para filtrar os candidatos automaticamente.

Ele analisa a descricao da vaga que voce quer aplicar e verifica se o seu curriculo esta no formato ideal e a chance dele passar na filtragem do rovo naquela vaga em especifico

[The Fisherman | 🥩🇨🇱 @Thefishermanm]

10 livros que você precisa ler em 2026:

1. Trabalhe 4 horas por semana

[Raimundo Silva | CNPI @InvestCaps]

Separei alguns livros 📚 que fizeram parte do meu processo de aprendizado e que recomendo para quem está começando a investir, todos com foco em fundamentos.

Eles estão divididos em fileiras:

1º livros de entrada, onde você aprende sobre múltiplos e o que observar em uma empresa.

2º livros intermediários, que se aprofundam mais em estratégias de investimento de grandes investidores.

3º livros um pouco mais avançados, trazendo análises e dados com foco no longo prazo.

4º livros focados em comportamento, algo fundamental para qualquer investidor.

Vale lembrar que são livros de estudo, o que normalmente exige mais de uma leitura.

Qual desses livros 📚 você já leu?
E qual ainda está na sua lista de leitura?

[Wagner Z.Luiz @WZacura]

Ao investir em ações, sempre evitamos empresas endividadas, isso é óbvio, visto que a empresa precisa equilíbrar suas dívidas primeiro para depois distribuir lucros.
Nós criamos um indicador que mostra quanto do valor de firma é dívida.
De modo geral,se você vai comprar uma empresa, quanto do que está pagando e dívida.
https://t.co/XnHDTvufnh
Ps:O exemplo abaixo, não é recomendação de compra nem de venda,apenas explicação do sistema.

[andrew chen @andrewchen]

Weirdly, 4chan’s top books list might be one of the best ones I’ve seen?