Ken Imoto

Ken Imoto

Engenheiro de WebRTC e Voice AI

Fundador, Propel-Lab

Bio

Ken Imoto é engenheiro de WebRTC e Voice AI, fundador da Propel-Lab. Constrói organizações AI-native usando LLMs, automação e agentes distribuídos.

É o criador do LLMO (Large Language Model Optimization) Framework, uma metodologia para otimizar a visibilidade de conteúdo em buscadores movidos por IA como ChatGPT e Perplexity. O framework está documentado no livro Why ChatGPT Ignores Your Website: The LLMO Practical Guide e no site companheiro llmoframework.com.

Já publicou 31 edições Kindle em 4 idiomas (inglês, japonês, português e espanhol) e 12 Zenn Books cobrindo desenvolvimento com IA, engenharia de contexto, knowledge graphs, segurança de MCP e otimização para busca com IA. Títulos em destaque: Practical Claude Code, Harness Engineering, Knowledge Graph Practical Guide e MCP Security in Practice.

Pesquisa atual: otimização de latência em Voice AI (a barreira dos 300ms), engenharia de contexto para sistemas multi-agente e simulação de agentes generativos. Três artigos publicados no Zenodo sobre análise quantitativa de texto gerado por IA, viés de cor em modelos de visão-linguagem, e padrões estilísticos em escrita técnica japonesa.

Trabalhos em destaque

  • "Rodando Qwen 35B em 12GB de VRAM" — 60.000+ PV no Qiita (2026-06)
  • "Gerenciando tudo no GitHub na era da IA" — 45.000+ PV / 241 LGTM no Qiita (2026-03)
  • "Revisão de código em 6 estágios revela a nova divisão de trabalho humano-IA" — 284 Likes no Zenn (2026-05)
  • "Harness Engineering: 5 empresas, 5 definições" — 130 Likes no Zenn (2026-04)
  • Posts em destaque no TabNews (Brasil) — 10–12 tabcoins por post (2026-05–06)

Frases-chave

  • "Engenheiros não precisam de um modelo mais rápido. Precisam de um harness." Harness Engineering
  • "A citação em busca por IA é decidida por passagens, não por páginas." LLMO Practical Guide
  • "Um LLM não fica mais inteligente — sua estrutura fica." Knowledge Graph Practical Guide
  • "O que muda a saída do Claude Code não é o modelo — é o contexto em que você o coloca." Practical Claude Code
  • "A barreira de 300ms de latência é onde 'conversa com IA' vira 'assistente de IA'." Voice AI 300ms
  • "Engenharia de Contexto transforma LLMs de mentirosos em especialistas." Context Engineering in Practice
  • "LLMO é a disciplina de tornar conteúdo citável por máquinas, não apenas localizável." LLMO Website Builder

Edições em português (9)

Chaos Engineering: Guia Prático para Sistemas Distribuídos Modernos

Manual completo de Knowledge Graph capa

Manual completo de Knowledge Graph

Estruture os dados, torne a IA mais inteligente

Por Que Algumas Palavras Ficam para Sempre? capa

Por Que Algumas Palavras Ficam para Sempre?

100 Frases da Engenharia Decifradas

LLMO Quickstart capa

LLMO Quickstart

Otimização para Busca por IA para Engenheiros

Manual completo dos truques psicológicos para engenheiros capa

Manual completo dos truques psicológicos para engenheiros

Vieses cognitivos e técnicas psicológicas traduzidos para a prática do engenheiro

Revisão de Código com Harness Engineering capa

Revisão de Código com Harness Engineering

Automação de revisão na era dos agentes de IA

Transformando LLMs de Mentirosos em Especialistas capa

Transformando LLMs de Mentirosos em Especialistas

Engenharia de Contexto na Prática

Harness Engineering capa

Harness Engineering

De Usar IA a Controlar IA

Practical Claude Code capa

Practical Claude Code

Engenharia de Contexto que Transforma seu Desenvolvimento

A coleção completa (em inglês e japonês) está em kenimoto.dev.

Contato