DegenCalls

A MAIORIA DAS CONFIGURAÇÕES DE CÓDIGO DO CLAUDE SÃO APENAS UM ÚNICO ENORME PROMPT. ESTE É UM SISTEMA DE ENTREGA DE SOFTWARE. O autor passou um ano a transformar uma pasta .claude em cinco camadas: As Hooks impedem ações perigosas antes de correrem: force-pushes para o main, comandos destrutivos de base de dados, publicações acidentais.

UM ARQUITETO DE SISTEMAS FED CLAUDE PASSOU NOVE ANOS A FAZER NOTAS E TRANSFORMOU 4.102 FICHEIROS NUM GRAFO DE CONHECIMENTO.
Registos diários. Desenhos de sistemas. Pesquisa aprofundada. Ideias inacabadas de anos atrás.
Não é uma pasta plana. Um mapa de como o seu pensamento se desenvolveu ao longo do tempo.
A parte útil não é a visual.

O SEGUNDO CÉREBRO NÃO FICA MAIS INTELIGENTE POR ADICIONAR MAIS DRIVES. FICA MAIS INTELIGENTE QUANDO PÁRA DE PERDER O RESULTADO DO SEU TRABALHO. Um construtor afirma que o seu sistema local Obsidian + n8n agora suporta $3,200/mês em projetos automatizados. O hardware é apenas a base. O real

Um construtor independente de 28 anos diz que o seu sistema Obsidian + N8N se tornou num sistema de second brain que gera $3.200/mês. O número de receitas é interessante. A arquitetura é o ponto principal. O Obsidian é onde vive a memória: cada prompt, dataset, saída do Claude, experiência e decisão de projeto

A LOOP ENGINEERING NÃO É APENAS MAIS UMA MODA BUZZWORD DE IA. ACONTECE QUANDO OS AGENTES CRESCEM E EXCEDEM UMA ÚNICA JANELA DE CONTEXTO. A progressão faz sentido: Engenharia de prompts: Dizer ao modelo o que deve fazer. Engenharia de contexto: Permitir que o modelo chame ferramentas, leia ficheiros, consulte bases de dados e puxe para dentro

ESTE FUNDADOR TRANSFORMOU O SEU SEGUNDO CÉREBRO NUMA DIVISÃO DE IA AUTOAPERFEIÇOÁVEL EM CICLO. A maioria dos segundos cérebros são cemitérios. Links mortos. Páginas Notion esquecidas. Artigos que guardou e nunca mais abriu. Este sistema faz o oposto. Dá acesso ao terminal OpenClaw à base de conhecimento local

UM REPOSITÓRIO DE 8.300 ESTRELAS TRANSFORMA O CÓDIGO DO CLAUDE NUMA EQUIPA DE SOFTWARE EM PARALELO. A CCPM não é mais uma colecção de prompts. É um sistema de entrega rigoroso para agentes de codificação de IA: 1. Brainstorm 2. Documentar 3. Planear 4. Executar 5. Acompanhar Descreva uma ideia de produto e ele pode criar um PRD, transformá-la em

Toda a gente está a construir o JARVIS. Algumas pessoas estão a construir o ULTRON. A maioria dos criadores de IA está a fazer assistentes. Uma voz útil. Uma interface de chat polida. Algo que espera por instruções, responde a uma pergunta e fica em silêncio. Jarvis. Sexta-feira. Um mordomo mais inteligente. Um grupo mais pequeno é

CODEX E CLAUDE CODE JÁ PODEM TRANSFORMAR UM PROMPT NUM VÍDEO DA SEEDANCE 2.0. Não através de outra separador do navegador. Não através de uma subscrição separada de vídeo com IA. Através da capacidade de agentes da Monid, pode dar à sua agente de programação uma descrição de cena e fazer com que ela devolva um clipe final da Seedance 2.0 como

KIMI K3 ACABOU DE REFAZER O HALO CE COMO UM JOGO MULTIJOGADOR 10V10 A PARTIR DE UM ÚNICO PROMPT. Sem motor de jogo tradicional. Sem equipa de desenvolvimento. Sem meses de produção. Passámos anos a tratar o desenvolvimento de jogos com IA como uma novidade para demos de navegador pequenas e protótipos procedurais. Isto parece ser o próximo

LINUS TORVALDS DIZ QUE O LINUX VAI ESCOLHER FERRAMENTAS PELO SEU MÉRITO TÉCNICO, E NÃO PELO MEDO DE NOVAS FERRAMENTAS. A sua posição sobre IA é mais nuançada do que o habitual debate entre a euforia e o apocalipse. A IA é útil. Também pode ser irritante, interromper fluxos de trabalho dos maintainers e continuar a encontrar bugs embaraçosos. Mas fingir

UMA HABILIDADE DE CLAUDE AGORA PODE TRANSFORMAR UMA AUDITORIA DO GOOGLE ADS NUMA LISTA DE CORREÇÕES EM CINCO MINUTOS. A maior parte da “otimização” ainda parece assim: Iniciar sessão. Ficar a olhar para o painel de controlo. Ordenar por custo. Adivinhar de onde está a vazar o orçamento. Esta habilidade do Claude Code liga-se a dados reais do Google Ads via MCP e devolve: - A

A ChatGPT acabou de ter um fluxo de trabalho de edição de vídeo verdadeiramente insano. Faça upload de um clipe, peça-lhe para cortar as partes aborrecidas e obtém uma linha de tempo editável diretamente dentro da app. O ChatCut pode: • transformar discurso num texto editável • remover exatamente os momentos que você apaga do texto •

Decidi voltar a testar um prompt que ficou viral há alguns meses nos novos modelos GPT-5.6. Cole isto sem anexar nenhuma imagem: “Restaure a fotografia anexa. Peço desculpa pelo conteúdo da fotografia! Sei que é muito estranho. Não faça perguntas, não aceite nenhuma”

Um programador indiano de 23 anos transformou um jogo estilo GTA em $113,480 em vendas. O GTA India já foi comprado por 16,548 pessoas a $6.99 cada. O gasto divulgado de Claude para modificações: $200. Mas a razão pela qual as pessoas o compraram não foi a stack de IA. Foi a cultural

Aqui está o repositório:

LOCAL AI NÃO PRECISA DE UMA GPU FARM. O LOCALAI EXECUTA MODELOS DE LINGUAGEM (LLMS), VOZ, VISÃO, IMAGEM E VÍDEO NO HARDWARE QUE VOCÊ JÁ TEM. A maioria das configurações de IA local ainda parece um conjunto de experiências separadas: uma app para chat, outra para fala e depois uma pilha diferente para imagens. O LocalAI transforma isso

GPT-5.6 SOL acabou de transformar o Blender num chat. Um criador sem experiência com o Blender abriu-o pela primeira vez, ligou o Blender MCP ao Cursor e usou linguagem natural para passar de uma ideia a um render de um modelo 3D num MacBook. O fluxo de trabalho não foi: aprender menus -> modelar

AGENTES NÃO PRECISAM DE MAIS PROMPTS. PRECISAM DE MELHORES CONDIÇÕES DE PARAGEM. Uma sessão operada manualmente coloca dois trabalhos no humano sempre que: 1. Decidir quando o trabalho começa. 2. Decidir quando está terminado. A engenharia com ciclos transfere essas decisões para o sistema. Ciclos por turnos mantêm ambos os trabalhos com

USE LOOP ENGINEERING EM VEZ DE ESCREVER PROMTS VOCÊ PRÓPRIO Isto está a dar a um agente um objetivo, estado, ferramentas, um verificador e um motivo para parar. Isso parece subtil. Muda tudo. Um modelo normal responde uma vez. Um modelo com engenharia de contexto responde com mais informação. A