Android pode restringir ADB on-device: o que muda para desenvolvedores
O Google sinaliza que versões futuras do Android podem limitar o ADB on-device. Entenda o impacto para devs, testes automatizados e CI/CD com dispositivos físicos.
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Você configura um agente de IA para escrever código, mas ele erra contexto, repete erros e não aprende. O problema não e o modelo - e a engenharia de contexto. Entenda o que realmente faz um agente de código funcionar bem.
Um desenvolvedor substituiu o sistema de gestão de uma pista de boliche que custava US$ 120 mil por placas ESP32 que custaram US$ 1.600 no total. Entenda como esse microcontrolador funciona e o que você pode construir com ele.
Você sabia que é possível compilar, testar e publicar apps iOS e macOS inteiramente pela linha de comando, sem abrir o Xcode uma única vez? Aprenda a usar xcodebuild, fastlane e GitHub Actions para automatizar todo o ciclo de vida do seu app Apple.
Um desenvolvedor criou um agente de IA dentro do Slack capaz de entender pedidos em linguagem natural e abrir pull requests no GitHub automaticamente. Veja como funciona e como replicar.
O Context.dev e uma startup do Y Combinator (S26) que oferece uma API para extrair dados estruturados de qualquer website automaticamente. Em vez de criar e manter scrapers customizados, você faz uma chamada de API e recebe dados limpos e organizados. Veja como funciona e quando usar.
O WebMCP permite que agentes de IA controlem navegadores e interajam com páginas web usando o Model Context Protocol (MCP). Veja como construir um agente web minimalista com Playwright e como o MCP muda a forma de integrar IA com ferramentas externas.
As ferramentas de IA ajudam devs a escrever código muito mais rápido. Mas por que os projetos não entregam mais rápido? Entenda o que realmente trava as equipes de desenvolvimento e o que fazer a respeito.
Agentes de IA estão em todo lugar, mas a duvida e sempre a mesma: uso um agente geral ou divido em vários especializados? Entenda os dois modelos, quando cada um faz sentido e como evitar o caos na hora de escalar.
A Ford dispensou centenas de engenheiros de controle de qualidade apostando na IA para cobrir as lacunas. O resultado? Falhas que custaram caro e a necessidade de recontratar todo mundo. Entenda o que esse caso revela sobre os limites reais da IA no ambiente de trabalho.
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Criação de agentes para responder emails, agendar reuniões e executar processos. Análise da arquitetura de agentes e integrações disponíveis.
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Actors, datasets, key-value stores e proxy rotativo. Como o Apify industrializa scraping e automação web para equipes de engenharia de dados.
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Como agentes de IA atuam em tarefas de programação de maior escopo: planejamento, execução e revisão autônoma. Estado atual e implicações para engenharia.
Como o Codex entende e gera código para múltiplas linguagens. Casos de uso em automação, geração de testes e refatoração, e limites do modelo atual.
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RPA automatiza interfaces feitas para humanos quando não há API disponível. Entenda os casos onde faz sentido, ferramentas como Playwright e PyAutoGUI para scraping estruturado, e por que RPA é frágil por natureza.
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DevOps não é um cargo, é uma cultura de colaboração entre desenvolvimento e operações. As métricas DORA — deployment frequency, lead time, MTTR e change failure rate — medem maturidade real de entrega de software.