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Livros do Ken Imoto disponíveis em português brasileiro. Os demais livros estão em inglês ou japonês.

Chaos Engineering: Guia Prático para Sistemas Distribuídos Modernos

Chaos Engineering 2.0 · Krkn-AI · Harness · Steadybit · Dynatrace — chaos em produção sem virar manchete

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Manual completo de Knowledge Graph

Estruture os dados, torne a IA mais inteligente

Manual completo de Knowledge Graph | GraphRAG · Neo4j · RDF · Tree-sitter · revisão de código por IA

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Por Que Algumas Palavras Ficam para Sempre?

100 Frases da Engenharia Decifradas

100 Frases da Engenharia Decifradas | Filosofia de software · debugging · liderança através das palavras

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Otimização para Busca por IA para Engenheiros

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Manual completo dos truques psicológicos para engenheiros

Vieses cognitivos e técnicas psicológicas traduzidos para a prática do engenheiro

Vieses cognitivos para engenheiros | Sistema 1/2, revisão de código, estimativas, segurança psicológica

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Automação de revisão na era dos agentes de IA

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Engenharia de Contexto na Prática

Engenharia de Contexto na Prática | RAG · MCP · CLAUDE.md · Agentic RAG, com benchmarks de ponta a ponta

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De Usar IA a Controlar IA

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Engenharia de Contexto que Transforma seu Desenvolvimento

Tutorial de Claude Code | padrões de CLAUDE.md, design de Plan Mode e workflows de equipe

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Construir ficou trivial com Claude Code — o gargalo agora é vender, e quase nenhum engenheiro percebeu

O Claude Code derrubou o custo de construir software para perto de zero. O problema é que a maioria dos engenheiros ainda acha que saber construir é o diferencial. Não é mais. O gargalo do negócio andou para vender.

Pare de mandar o Claude Code codar direto: desenhei o dia no Plan Mode e o retrabalho despencou

Passei semanas usando o Claude Code com uma mentalidade simples: é só dar instrução que o código sai. E saía. O problema é que eu reescrevia metade no dia seguinte. Mudei uma coisa só: parei de codar de manhã e passei a desenhar o dia no Plan Mode antes. Conta o que isso fez com o meu retrabalho, em horas e em reais.

40% dos projetos de agente de IA vão ser cancelados até 2027. A culpa quase nunca é do modelo.

A Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até 2027. Passei meses achando que projeto de agente que quebra é problema de modelo fraco ou prompt ruim. Não é. É a harness que ninguém desenhou: o ambiente onde o agente roda. Demo funciona, produção quebra, e o motivo é estrutural.

95% do conhecimento da sua empresa mora na cabeça de um veterano: como a Meta transformou o tácito em grafo

Dizem que conhecimento tácito não dá para estruturar, que o 'feeling' do veterano é insubstituível. A Meta provou o contrário: pegou pipelines de dado espalhados em 4.100 arquivos, onde a IA enxergava só 5% do contexto, e subiu essa cobertura para 100% com um enxame de mais de 50 agentes. Eu li o caso inteiro e trago os números, o que dá para copiar e onde mora a pegadinha.

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Bookmark vira cemitério, anotação manual ninguém revisa. Montei um pipeline que pega uma URL, resume, pontua a confiabilidade em 5 níveis e grava no SQLite. 300 entradas em 3 meses, 10 minutos por dia. Com os números honestos do que isso custou.

Seu cérebro reconhece o bug antes de você ler o log (e erra mais do que você imagina)

No plantão, o cérebro faz pattern-matching instantâneo e te prende numa hipótese errada. A saída não é pensar mais rápido: é listar 3 hipóteses e caçar a evidência que refuta cada uma.

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