Full-stack debugging com IA: o bug que o log dizia que não existia
O app registrava sucesso e o aquecimento do carro demorava dez minutos. A demonstração do Claude Fable 5.1 cruza relato, telemetria e log para achar a causa.
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DevOps
14 ensaios sobre DevOps
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Claude Code no celular: seu PC trabalha, você controla
Com o Controle Remoto do Claude Code você começa no computador e continua pelo celular. Não é outro chat: é a mesma sessão, com o trabalho rodando na sua máquina.
Claude Code Skills: pare de repetir as mesmas instruções
Skills são instruções que você escreve uma vez e o Claude carrega sozinho quando a tarefa aparece. A ideia por trás do recurso e o que vale transformar em Skill.
Agentes de IA: do prompt único ao loop de planejamento e ação
Por que o gargalo dos agentes de IA não é inteligência, e sim confiabilidade ao longo do loop planejar-agir-observar.
Context engineering: a disciplina de projetar o que entra no modelo
Prompt é uma linha; context engineering é a arquitetura. Como projetar a janela do modelo: seleção, ordem, compressão e recuperação como engenharia.
GraphRAG e RAG avançado: além da busca por similaridade
Por que RAG baseado só em similaridade falha em perguntas complexas — e como GraphRAG, reranking e recuperação multi-hop resolvem isso.
KV cache: o gargalo de memória que define o custo da inferência
Por que a memória do KV cache cresce com o contexto e o batching, e como isso vira a conta de custo real da inferência de LLMs em produção.
LoRA e PEFT: fine-tuning sem retreinar o modelo inteiro
Como adaptadores de baixo posto (LoRA) e o ecossistema PEFT permitem personalizar LLMs congelando o modelo base e treinando frações minúsculas de parâmetros.
Quantização de LLMs: rodar modelos gigantes em hardware modesto
Como a quantização de LLMs reduz a precisão numérica dos pesos para rodar modelos gigantes em GPUs modestas, e por que 4-bit virou o padrão prático.
RAG explicado: como dar conhecimento atualizado a um LLM
Como o RAG dá conhecimento atualizado a um LLM, por que reduz alucinação e desatualização, e onde o RAG ingênuo quebra na prática.
Speculative decoding: acelerar a geração sem perder qualidade
Como o speculative decoding acelera a geração de LLMs: um rascunhador propõe tokens e o modelo grande verifica, sem alterar a distribuição de saída.
Tool use e function calling: como modelos operam ferramentas externas
Como modelos de linguagem operam ferramentas externas via function calling: o LLM emite chamadas estruturadas, o runtime executa e devolve o resultado.
Adaptive thinking, refusals e fallback: o que muda na API do Fable 5
Quem integra o Fable 5 encontra três comportamentos novos: pensamento adaptativo sempre ligado, recusas como resposta de sucesso e um fluxo de fallback obrigatório.
Fable 5 para quem programa: o que muda no dia a dia de quem escreve código
A Stripe relatou que o Fable comprimiu meses de engenharia em dias. Além da manchete, o que realmente muda no fluxo de trabalho de quem desenvolve software.