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Engenharia de lastro: como tornar agentes autônomos verificáveis
Loops permitem que agentes de engenharia trabalhem por horas, mas não garantem que suas conclusões sejam verdadeiras. A Engenharia de Lastro usa evidências graduadas, sensores executáveis e contratos de verificação para impedir que uma suposição vire fato.
A IA tornou o código barato. Agora precisamos provar que ele está certo
Agentes de IA reduziram o custo de implementar software, mas não resolveram o problema mais difícil: demonstrar que a implementação corresponde à intenção. É nesse espaço que o Spec-Driven Development precisa evoluir de documentação para governança executável.
Observabilidade de agentes de código: o que medir além de tokens e custo
Contar tokens e chamadas aceitas não explica se um agente de código está ajudando o time. Com OpenTelemetry, é possível acompanhar ferramentas, subagentes, falhas e a permanência das alterações no código — com evidência suficiente para orientar decisões de engenharia.
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Como separar fato, hipótese e opinião em uma decisão de arquitetura
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From Spec: The Three Modes of ArchGenerator
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Loops permitem que agentes de engenharia trabalhem por horas, mas não garantem que suas conclusões sejam verdadeiras. A Engenharia de Lastro usa evidências graduadas, sensores executáveis e contratos de verificação para impedir que uma suposição vire fato.
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Spend Intelligence Where the Work Is Uncertain
Enterprise agents become more reliable when models focus on judgment instead of repeating mechanical orchestration. The practical pattern is to let code, files, and explicit state handle the routine work while the model concentrates on ambiguity and decisions.
Eficiência de contexto: como reduzir o custo real de agentes de código
Quando o uso de agentes de programação passa a ser cobrado por consumo, cada token desperdiçado vira custo e ruído. A resposta não é apenas escolher um modelo menor, mas ensinar o agente a trabalhar com o contexto certo.
How to Start an AI Initiative Without Losing Control of Your Product
Many companies know they need to introduce AI into their products, but few know where to begin. The right starting point is not a model: it is a clear understanding of the system, the business problem, the available data, and the decisions that AI is allowed to influence.
From Spec: The Three Modes of ArchGenerator
From a greenfield spec to an evidence-backed report, and from the report to an executable repair kit. See ArchGenerator's three modes in one flow.
Criando uma especificação de software com SDD desde a primeira decisão
Uma especificação útil não nasce de um documento isolado: ela conecta problema, requisitos, decisões, arquitetura e histórias executáveis. Veja como o Spec do ArchGenerator estrutura esse caminho com rastreabilidade e verificação.
Como separar fato, hipótese e opinião em uma decisão de arquitetura
Decisões arquiteturais ruins raramente começam com uma escolha técnica absurda. Elas começam quando o time mistura evidência, hipótese e opinião no mesmo diagnóstico. Veja como tornar essa separação explícita e transformar análise em ação.
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