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Tecnologia, código, experimentos e algumas opiniões não solicitadas.
Adicionar chamadas a um provedor de IA a um projeto em Clean Architecture não exige camada nova, só decidir onde a interface do cliente de IA mora e o que fica de fora do domínio.
Um modelo pode liderar todo leaderboard genérico relevante e ainda errar sistematicamente na tarefa específica que sua aplicação precisa resolver, porque nenhum benchmark público foi desenhado para o …
Stryker.NET altera propositalmente o código de produção e roda a suíte de testes contra cada alteração. Se nenhum teste falhar, a suíte não teria percebido aquele bug se ele fosse real.
Evals substitui a avaliação por impressão por asserções verificáveis: correspondência exata quando faz sentido, similaridade semântica quando não faz, e julgamento por rubrica quando nenhuma das duas …
ActivitySource gera os traces, Meter gera as métricas, e o exportador OTLP manda tudo isso para o backend de observabilidade escolhido, sem acoplar o código da aplicação a um fornecedor específico.
Modelo mais capaz custa mais e responde mais devagar. Modelo mais rápido e barato erra mais. Não existe ponto que otimize os três eixos ao mesmo tempo, só existe qual trade-off faz sentido para cada c …
Linha executada não é a mesma coisa que comportamento verificado. Um teste sem asserção relevante ainda conta como cobertura, e é exatamente aí que a métrica engana quem só olha o número final.
Shingeki no Kyojin e Fate/Zero não dividem o conflito entre herói e vilão. Dividem entre visões de mundo incompatíveis, cada uma coerente por dentro, e é isso que torna as duas difíceis de largar.
Usar um modelo para avaliar outro resolve o problema de escala e cria um novo: quem garante que o próprio julgador está certo? Calibração contra avaliação humana continua sendo necessária.
Testcontainers sobe um Postgres, Redis ou LocalStack de verdade em container Docker durante a execução dos testes, e derruba tudo no final, sem deixar rastro no ambiente local.