Categoria: AI
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A chave de idempotência não pode nascer dentro da tentativa
Sua chave de idempotência não pode ser gerada na tentativa. Use UUID ou HMAC para evitar duplicações em requisições repetidas. -
Spec-driven development, não só vibe coding
Spec-driven development: o que é, como Spec Kit e Kiro implementam o fluxo, e o que mudou em 2026, do agentic engineering ao spec correctness. -
Kill switch de agente: o circuit breaker que não espera o erro chegar
Kill switch de agente: a matriz de disparo com os cinco sinais que param um agente em loop, com config de gateway e regra de rearme. -
Prompt caching via API: a alavanca de custo que mora no formato do prompt
Prompt caching via API: escrever custa 25% a mais, ler custa 10%. O layout de prompt que vira economia real na Anthropic, OpenAI e Gemini. -
LLM gateway, não só API gateway: a política que decide quem atende cada request
LLM gateway não é só API gateway com outro nome. A política de roteamento com gatilho, trava de fallback e teto de gasto por classe. -
Cost attribution por feature, workflow e tenant: de qual bolso saiu cada token
Cost attribution de LLM: o contrato de atribuição que amarra cada request a feature, workflow e tenant, do gateway ao relatório por tenant. -
Token budget por agente: o rate limiter que protege o seu orçamento
Token budget por agente: rate limit de provedor controla taxa, não gasto. Como impor teto de custo por request, sessão, agente e tenant. -
Latência, qualidade, custo e confiabilidade: o mapa do stack de inferência
Latência, qualidade, custo e confiabilidade: os quatro eixos que todo knob do stack de inferência move, com preços e limites verificados em 2026. -
Context engineering, não só prompts longos
Os quatro modos de falha de contexto e as táticas que mantêm agentes de IA confiáveis, além do prompt. -
O efeito snowball: por que a mensagem 50 pesa 6x na janela de contexto
Cada mensagem pesa mais na janela de contexto. A fórmula do custo quadrático e um HUD de statusline pra ver a bola de neve crescer. -
Harness engineering, não só prompt engineering
Harness engineering: guias, sensores e correções no ambiente tornam agentes de código mais confiáveis, além do prompt. -
Se um LLM só puder ler 5 páginas do seu site, quais seriam?
O que é llms.txt, pra que serve, quando usar e quando não usar. Com exemplos reais do Stripe, Supabase e deste próprio blog