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#233 dti digital: categorizando as melhores ferramentas de IA · Entre Chaves

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Está começando mais um entre chaves do seu podcast de
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desenvolvimento de software e hoje a gente vai fazer um
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episódio bem diferente por aqui. A gente vai contar um pouquinho
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para vocês como está sendo a nossa curadoria aqui dentro da
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DTI, sobre quais ferramentas, quais framex, plataformas e
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técnicas usar, quando a gente está falando sobre inteligência
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artificial. E hoje, então, para falar sobre
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esse tema, estamos aqui com o Givaldo e o Pedro, ambos são
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lideranças de engenharia aqui da DTI.
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EE lideram também esse tema de a nas estruturas que a gente tem
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aqui internamente, então sejam bem vindos.
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Como é que vocês estão? Olá pessoal, bom dia, boa tarde,
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boa noite. Olá pessoal, bom dia, boa tarde,
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boa noite, como é que vocês estão?
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Bom, gente, estou animada então pra esse papo hoje com vocês.
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Então para começar, né, vamos começar do início igual a gente
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sempre faz aqui No No entre chaves, né?
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Então acho que uma coisa muito importante de falar é, como que
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a gente aqui na DTI chegou nesse processo aqui na DTI.
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Nós somos uma empresa bem ágil, que valoriza muito a
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experimentação e num momento igual a gente está.
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Vivendo, né? Com muita tecnologia, muita
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coisa surgindo, muita inovação, essa característica se torna
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ainda mais importante. Então a gente viu o quanto era
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importante a gente estruturar melhor, né?
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O nosso processo de experimentação e, mais do que
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isso, a gente conseguir opinar sobre o que usar e o que não
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usar. Foi justamente esse o processo
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da construção do nosso radar aqui de tecnologias, de e a que
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a gente fez aí nos últimos tempos.
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E aí eu queria que vocês contassem um pouquinho de como
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que foi o processo para você. E contasse um pouquinho do que
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que é o radar da DT? I eu acho que o processo foi
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interessante, assim que de pessoas de várias opiniões,
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opiniões Fortes assim, liderança de vários temas ainda DTI, né?
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Dentro desse mundo de de inteligência artificial que a
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gente está vivendo hoje. Então acho que foi um processo
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particularmente para mim, de aprendizado também, né, que como
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a Fernandinha falou, está saindo cada hora sai uma coisa.
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Então assim, várias pessoas correram atrás de várias coisas,
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vão sair muito mais coisas para a gente poder aprender e
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discutir, né? Então acho que esse processo foi
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de muito aprendizado pra mim, acho que pra todo mundo que tá.
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Participou e também ajudou a gente dar um pouco mais de
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maturidade, né? Entre de cada tema, dentro desse
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desse pilares, dentro da inteligência artificial.
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Então acho que foi de Extrema importância assim pra deti como
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um todo, assim pra gente poder passar isso também pra pros
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times, movimento, né? Também junto com os clientes
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também levar esse conhecimento, né, que a gente acabou
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adquirindo, eu acho que é a. Palavra principal, né?
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O Pedro citou que é o aprendizado, né?
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Então, 12 pessoas participaram diretamente da da formulação do
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radar, pessoas com diferentes especialidades, diferentes
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opiniões, e isso instigou. A gente também a estudar, se
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preparar. Mas além disso, né?
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A gente teve insights de outras pessoas na DTI que não estavam
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diretamente ali envolvidas no fórum, mas que contribuíram de
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alguma forma. E acho que eles também reforçou
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bastante o que a gente fala da DTI, né?
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Do nosso poder de rede, de compartilhar conhecimento, de
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discutir e sair dali mais. Fortes exatamente.
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Importante falar, né, que o radar, ele foi inspirado no
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modelo consolidado no mercado, que é o do radar da tothworks.
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Então a gente fez um nosso processo, né?
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Ele foi bem baseado nesse modelo que já é.
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Consolidado, como eu disse, então a gente conseguiu
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classificar ferramentas, plataformas, linguagens e
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frameworks e técnicas em anéis, né?
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Anéis de adote, experimente, avalie e evite.
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Então, basicamente, o que que a gente fez, gente?
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A gente pegou toda a nossa experimentação e é muito
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importante, né? Falar ADTI é uma empresa de
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prestação de serviço que tem muito background em muitas
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tecnologias diferentes, muitos contextos de negócios
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diferentes, o que nos dá essa habilidade de avaliar muito bem
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essas coisas que vão chegando, né?
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Suas inovações e falar assim, poxa, isso aqui serve pra mim ou
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isso aqui serve pra mim, mas neste contexto, isso aqui não
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serve pra mim. Então eu acho que o legal aí do
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radar realmente foi a gente fazer esse trabalho de olhar
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para tudo que estava surgindo, estudar muito, igual o Givaldo
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falou, né? Experimentar muita coisa,
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estruturar algumas coisas para que a gente chegasse e falasse
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assim, poxa, é isso aqui que a gente quer transmitir para a
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empresa, né? É isso aqui que a gente quer
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falar, times adotem, times evitem, e essa essa gama de
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coisas, né? Entre o adote.
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O evite que eu acho que é muito importante, até para dar clareza
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para os próprios times, né, do que que eles deveriam realmente
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focar os seus esforços. É, eu acho que uma coisa
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importante também é a volta disso, né?
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Que também é muita coisa que a gente nem sabia que na empresa o
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pessoal estava experimentando. Acabou a gente descobrindo nesse
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momento que as pessoas foram trazendo também essas coisas.
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Ah, que eu já usei isso e mostraram experiências na
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prática, né? Então acho que foi bem
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interessante essa parte também de de ver que a empresa não
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estava parada, né? A gente só não tinha talvez uma
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visão daquilo daquele momento, mas é com todas essas pessoas,
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de todas as áreas. Na conceção do radar, a gente
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acabou descobrindo também essas outras tecnologias sendo usadas.
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Exatamente uma outra coisa que eu acho que é importante falar
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assim, antes da gente entrar de fato nos itens que a gente quer
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aqui, conversar um pouco com vocês, né?
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Tanto vocês quanto vocês, ouvintes, também é que a gente
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há mais tempo, né? Desde lá de 2023 a gente fala
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sobre aceleradores aqui na DTI. Radar não é o primeiro trabalho
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que a gente faz nesse sentido, né, de compartilhar e expor
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coisas que estão acontecendo. Elas começaram com os
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aceleradores do envolve lá em 2023 que a gente começou.
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Só, né? AA gente compartilhar prompts
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para compartilhar experiências, casos de uso, coisas assim que a
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gente foi já encapsulando desde lá de 2023.
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Agora em 2025, a gente sentiu essa necessidade de estruturar
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isso um pouco mais com o olhar do mercado, mais do que um olhar
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interno. E é legal falar isso.
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Eu acho que foi uma evolução mesmo de como aqui na DTIA gente
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percebia tantas inovações que estavam acontecendo, que a gente
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mesmo chegou a criar várias ferramentas internas que, claro,
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foram extremamente importantes na sua época de desenvolvimento.
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Né? E continuam sendo.
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Só que é muito importante a gente ter um olhar muito
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treinado também para o mercado, para que a gente consiga falar
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assim, poxa, isso aqui que eu desenvolvi era muito bom para
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mim, mas cara, veio ali uma Microsoft, lançou um outro
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negócio, que o que eu desenvolvi aqui perdeu a força, né?
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Ou veio uma antrop que veio um Google.
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E, claro, é, é é natural que essas coisas aconteçam, né?
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Isso eu acho que foi também 11 ponto muito importante que em
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2025 a gente tomou de decisão de olhar muito mais para o mercado
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do que para. Coisas internas e, claro,
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continuar desenvolvendo coisas internas quando a necessidade
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ainda não tinha sido bem tratada por inovações do mercado.
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Né? Eu acho que é um ponto
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importante nisso também, né? Nessa questão da formulação do
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radar é que a gente hoje é uma estrutura bastante
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descentralizada, né? E a existência do radar ali, ela
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dá um direcionamento estratégico para os times, né?
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Como você disse, né? A gente está sendo um dado aí
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de, de de novidades no mercado, né?
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A gente fazendo uma análise crítica ali, incrível disso e
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dando esse direcionamento. Para os times, eu acho que
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facilita um pouco a evolução, os times conseguirem trabalhar de
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forma mais focada. É isso aí.
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Bom, então agora que a gente já falou um pouquinho do processo,
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como que foi, né? A da importância do radar, do
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que que ele é e por que que a gente resolveu criar ele em
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2025, acho que a gente pode agora ir um pouco mais a fundo
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nos itens do radar, que eu acho que AO que a galera está também
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bem interessada, né? O que que aqui na DTIA gente
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está realmente adotando nos nossos times?
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O que que a gente está experimentando, o que que a
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gente está evitando também, que eu acho que são coisas.
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Anéis, né? Bem importantes no radar e
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claro, né gente? Assim falando para vocês,
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ouvintes, claro que a gente não vai conseguir falar sobre os
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muitos itens que a gente tem, porque são vários, né?
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Nem sei de cabeça quantos itens são, mas são muitos itens, então
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a gente não vai conseguir falar de todos, mas a gente vai fazer
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um highlite aqui em alguns itens que a gente acha que são
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importantes. Então começando aí com AOO
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quadrante aí de técnicas técnicas, basicamente são boas
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práticas que a gente deve se atentar quando a gente está
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utilizando EAE, esse é o nosso primeiro tópico aí que a gente
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vai falar começando. Aí com RAG rag ou retrievel
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aumentad generation, que é um tema que a gente já falou muito
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aqui no entre chaves já falamos, já conceituamos já, enfim, demos
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exemplos. Mas contem um pouquinho aí,
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claro, né? Uma pequena contextualização.
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E por que que esse essa técnica está no adote?
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ORAG, né? Ele acho que ele veio aí.
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Acho que foi um dos primeiros, pelo menos pra mim, uma das
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primeiras técnicas que eu vi nesse mundo de criar assim, além
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de só simplesmente fazer uma chamada para LLM, né?
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Então acho que foi uma das primeiras técnicas assim que eu
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acho que ajudou muito, principalmente quando a gente
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quer falar e quando. As privadas, né, que dados não,
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que não estão públicos, né, que os modelos não foram treinados
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com eles, né? Então assim é reagir,
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basicamente é você, podemos pensar, você tem uma base de
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dados, só que você pega uma amostra de acordo com a pergunta
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que você fez, né, dentro dessa base de dados e envia como
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contexto para LLM, né? Então isso aí ajuda ela a
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responder para contextos privados, né?
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Então assim, eu acho que resolve boa parte do de alguns problemas
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que a gente tem de contexto para não precisar eu mandar um sei
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lá, um documento em mim, isso eu vou lá, eu mando só a parte que
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interessa, né? Então para LLM fazer aquela
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resposta, então assim. Bem resumido, acho que é isso.
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Eu acho que é uma. É bem importante.
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E podem, né? Ser usado junto com outras
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técnicas, né? Também, né?
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Além da questão dos dados privados, também é bem
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importante em dados que sofrem atualização constante, né?
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Porque o treinamento dos modelos é bastante custoso, né?
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Bastante caro. Então você ficar retreinando o
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modelo frequentemente acaba se tornando inviável, né?
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Então, se você tem dados que sofrem atualização constante,
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né? Você consegue fazer ingestão
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deles usando aí ORAGE, aumentando aí a eficácia do seu
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modelo. EORAG, né as?
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Assim como o Pedro falou, existem muitos casos de uso
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assim, até empresariais mesmo. A gente está vendo aqui clientes
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nossos trazerem pra gente dores que a gente consegue resolver
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com bancos vetoriais e essa técnica de RAGS, né?
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Por por exemplo, eu tenho uma quantidade de dados que eu quero
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de alguma forma criar, né? Um chatbot, conectar nesses
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dados e conversar com eles, né? Ou eu tenho uma gama de código e
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quero fazer a mesma coisa. Enfim, existem muitos casos
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realmente de uso, né? Reais.
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Por ativos que a gente pode resolver com uma técnica como
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essa, que é uma técnica relativamente simples, né,
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igual? Você falou a questão da revisão
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de código, né? Que é até uma coisa que está no
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nosso adote também, né? Fazer revisão de código com com
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IA, né? Você pode usar ORAG como uma
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forma, por exemplo, em vez de você mapear todo o seu código,
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você usa lá ORAG para poder pegar só o que importa para
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aquela revisão de código. Então, igual eu falei, né, você
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pode misturar várias técnicas aí para poder ter um bom resultado
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com usando IA. Legal.
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E aí só uma coisa que eu acho que a gente não falou aqui, não
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sei se a gente conceituou aqui para os nossos ouvintes, o adote
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em. Então são técnicas.
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Agora estamos falando de técnica, né?
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Mas são então tecnologias, coisas que a gente realmente
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incentiva muito os nossos times a explorarem, a usarem de fato
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no seu dia a dia, que a gente tem casos de uso reais aqui
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documentados, que a gente também dá para os times, para eles se
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inspirarem, para eles até utilizarem com essa própria
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técnica, né, do RAGA. Gente, tem uma ferramenta aqui
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interna que a gente desenvolveu e que a gente consegue, né?
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Os próprios times conseguem ver o código fonte, enfim, utilizar
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aquele código, se inspirar naquilo.
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Então é importante falar. Anel do adote então é esse anel
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que a gente realmente está falando com os times?
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Assim adota, olhe seu caso de uso, isso aqui provavelmente
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resolve alguns dos seus problemas.
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Hoje, sem moderação. Exatamente até puxando isso que
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você falou, Pedro, da revisão de código, acho que pode ser o
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próximo item que a gente vai aqui, a revisão de código
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auxiliada aí, né? Aumentada também por e a como
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que é esse item aí? A revisão de código.
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Para mim, ela acontece em 2 momentos, né?
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No momento do próprio desenvolvimento que hoje dentro
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das ideias, mas também tem um momento lá que é o momento do
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Pure Quest, né? Do.
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De Quest lá que você abre, né, e pede outra pessoa para revisar
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isso, geralmente a gente gasta um tempo, né, então porque eu
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não usar LLMAIA para poder fazer essa revisão de código de forma
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automatizada, né? Lógico, eu não vou, não vou
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deixar passar, né, tipo, só AIA vai fazer a revisão, né?
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AIA vai fazer um antigamos assim, um primeiro pente fino,
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né, na minha, no meu código, pegar coisas para eu ganhar
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horas ali com um devolvedor líder que ele pode estar fazendo
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outra coisa, e aí ele vai passar ali refinando aquele aquela
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análise que AIA já fez, né? Então assim, é extremamente
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importante, né, eu acho que. É um dos vieses que AA IA veio
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pra resolver. É de a gente acabar gastando
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tempo com aquilo que a gente realmente precisa, né?
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Então a revisão de código, ela é necessária, é, a gente pode
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reduzir esse tempo. Então acho que é extremamente
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importante a gente usar nosso fluxo de trabalho, né?
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Pensando até um pouco em produtividade.
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Esse mundo já tá querendo que a gente fique cada vez mais
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produtivo. Então, assim, no mundo do
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desenvolvimento, é extremamente importante ter uma ferramenta de
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revisão automatizada. Exatamente.
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E aí eu acho que uma coisa importante de falar, né?
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É que, claro, a revisão de código, ela é extremamente
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importante. Ela pode ser acelerada, mas é
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óbvio que a aqui a gente. A gente não está defendendo que
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ela só exista revisão por IA, né?
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A gente está defendendo que uma primeira revisão sempre seja
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feita pelo IA, porque você vai, como você falou, né, diminuir o
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tempo do seu teclead lá, do seu DL, do seu desenvolvedor líder
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ou do alguém de alguém, às vezes do cliente que gasta, né?
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Que às vezes tem muitos times aqui, né, que a gente tem um
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processo de revisão de código que é moroso, que entra numa
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fila lá do próprio cliente para aprovar o próprio nosso código.
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Então fazer uma revisão por IA antes já nos ajuda a resolver um
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tanto de coisa, né? Pra que essas essas outros
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passos que são talvez um pouco mais maior?
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Eles sejam realmente reduzidos, né?
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Sim, sim, é até falando, né, isso que a Fernandinha citou,
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né? E pulando aqui uma coisa, né,
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está no nosso evite substituir a programação em Paris por uma
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programação em Paris com OIA, né?
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Porque a gente acredita que a programação em par é é
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fundamental, essencial, é uma atividade essencialmente humana.
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Ainda, ela promove conectividade, desenvolve só
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esquilos, alguns outras coisas que só os humanos ainda
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conseguem fazer, né? Então assim, a gente aconselha a
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revisão, que pode apurriar, mas reforçando que não para
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substituir aí. A programação em pares em uma
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revisão de código por humanos. Eu falo muito assim sobre a
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revolução, né? Da forma de desenvolver
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software. Aqui no entre chaves a gente já
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falou sobre isso algumas vezes e para mim, uma evolução que
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aconteceu nela. Vamos falar assim, do tempo que
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eu programava. Existia muito a revisão em dupla
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de código e isso foi gradativamente sendo
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transformado por uma revisão mais revisão do purri Quest, uma
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revisão mais fria mesmo, assíncrona, e eu entendo assim,
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tá Oo os motivos disso e tudo mais, mas eu acho que agora é o
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momento. Da gente voltar um pouquinho
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para essa revisão de código, um pouco mais em dupla mesmo, que
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gasta um pouquinho mais de tempo, com certeza, mas ao mesmo
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tempo você garante que estamos tendo conexão.
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Ou seja, realmente a gente ainda é um time, por mais que, né?
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Aí a tá vindo e tal. A gente tá programando muito
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mais na Ana, mas a gente tem um time, a gente tem pessoas e a
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gente revisar códigos em dupla ajuda até em outro ponto, que é
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em garantir que um desenvolvedor tá entendendo o que que ele tá,
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o que que ele tá produzindo. Entendendo, aprendendo também,
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né? Porque eu acho que é uma coisa
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essencial nesse acho que é uma polêmica.
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E aí que o pessoal, Ah, vai substituir o envolvedor?
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Acho que não. A Fernandinha falou, mas a gente
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acho que o treino, a forma de treinar, novos envolvedores, ela
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vai estar, né? Muito nessa parte do da revisão
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de código, né, de garantir que a pessoa entendeu o que ela fez,
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ela pode simplesmente assim pedir para ela fazer, ela vai
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fazer, pode ser que esteja tudo certo, mas ela não entendeu
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nada. Mas a revisão de código em dupla
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ali vai ser esse momento ali que vai estar com com ODLODL, vai
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questionar ele por que que você fez isso, por que que você usou
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tal abordagem e tal para mostrar que ele sabe e consequentemente
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a gente está treinando, então acho que vai ser a forma da
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gente treinar. É nas pessoas, sabe?
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Pra gente ter, né? Os futuros desenvolvedores
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seniores, arquitetos e et cetera.
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E aí só mais uma um ponto aí nesse item, né, da revisão de
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código, tanto do momento do código quanto na revisão do
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purrequest importante falar que aqui na DTI, né, como a gente
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aqui está falando, é um episódio que a gente também está
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compartilhando coisas, que a gente está evoluindo
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internamente, investindo internamente, né?
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A gente também está encapsulando prompts, por exemplo, para
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revisão de código a gente tem, né, agentes aí, testes, por
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exemplo, do ajude DevOps para revisão de código no purrequest,
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então são coisas que. A gente vem evoluindo justamente
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porque a gente entende o poder dessa técnica de revisar o
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código primeiro com e a beleza vamos passar para o próximo item
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aqui está no nosso, no nosso anel de experimente, que é a
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utilização de a para entendimento do legado
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basicamente, né? É você usar e a para documentar
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o seu legado, entender as regras que você não sabe, fazer uma
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arqueologia do seu legado, coisas assim.
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E aí que vocês têm a dizer sobre esse?
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Item bom, né? A gente tem códigos legados aí
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com 150000 linhas de código até mais que isso, 200000 para 1 ano
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explorar. Para todo esse código, para ter
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11 entendimento é uma tarefa custosa, né?
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Leva muito tempo. E aí, né?
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Se tem uma coisa que AEA faz melhor que a gente é fazer
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atividades mais rapidamente, né? Principalmente atividades
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operacionais. Eu entendo que o entendimento do
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código ali tem, claro, um componente de analítico, né, de
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raciocínio, mas tem muita coisa que é mais no mesmo, que é
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automatizado ali, que AEA consegue fazer isso de forma bem
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mais rápida, deixando o seu tempo aí pro, que é importante.
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Exatamente, eu acho que nesse ponto a gente pode ver tão.
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Em muitos artigos, empresas, muita gente falando sobre isso,
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modernizar um legado é uma dor que é antiga, toda empresa tem o
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seu legado, toda empresa tem um sistema lá que, né, já está meio
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desatualizado. Vamos falar assim em relação a
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tecnologia mesmo, normalmente as empresas têm mesmo essa dor e
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essa vontade de modernizar legados.
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Só que no final das contas, esses projetos até então eram
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caros pra caramba, longos, demorados e às vezes complexos.
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Com certeza, né? Porque muitas vezes sem
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documentação, sem nada. E muitas vezes com tecnologias
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que às vezes não é tão bem muito fácil de achar desenvolvedor,
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né? Pra de fato entender aquilo ali
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e traduzir isso em alguma outra tecnologia mais recente.
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E pra mim assim aí a ela veio desbloquear isso tudo e aí assim
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essa técnica, eu acho que ela é muito importante.
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Ela está aqui no nosso anel de experimente, com um potencial
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gigantesco de se tornar um adote, né?
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Em muito pouco tempo, justamente porque não faz sentido você
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fazer hoje uma arqueologia de um legado de com métodos
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tradicionais. Na minha cabeça, não faz sentido
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mais. Eu acho que você realmente.
17:00
Mente, tem que usar LLMSE as cursor, githov Copilot, que
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seja, para entender o seu legado, documentar e de fato até
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traduzir as linguagens mesmo. E a gente aqui na DTI está
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utilizando isso muito. Estamos com diversos cases com
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sucesso desse tipo de prática, né?
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Desse tipo de técnica. Eu acho que é extremamente
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importante isso mesmo a gente usar, né?
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Toda a nossa expertise desses cases aqui dentro, né, que a
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gente usa para disseminar, porque eu acho que de alguns
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anos para trás, né? Foi a revolução da IA, né?
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Mas um pouco antes, isso foi AA transformação de.
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Tal aí com a pandemia e tal, então assim, surgiram muitos
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legados, muitos códigos que tiveram que ser feito de forma
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muito rápida, que aí talvez não seguiu boas práticas e tal.
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E agora o pessoal tá falando OPA, estamos querendo alavancar
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isso aqui, não dá porque está muito legado.
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A minha aplicação não suporta tal frame que não está
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suportando, a minha arquitetura não está suportando isso, então
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acho que essa é uma técnica que ela tende a usar muito, porque
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eu acho que esse é um cenário relativamente comum, sabe?
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Você ter legados até com a evolução das linguagens, né, que
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hoje também cada dia nasce uma linguagem nova, a.
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Gente está falando de case? Né?
18:00
Acho que é importante falar que a gente tem case aqui, né, de
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tradução mesmo, de linguagens, né?
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Ah, eu quero trocar isso aqui, uns 6 por meia dúzia de Java
18:08
para c Sharp, ou até, por exemplo, evolução de framur, que
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Ah, eu quero evolução da linguagem, né?
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Também tipo, Ah, eu quero migrar isso aqui de Java 8 para Java
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21, esse tipo de coisa, né? E aí também é modernizações, em
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que eu tenho mudança até do produto também.
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Ah, eu preciso documentar esse legado aqui, porque eu preciso
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ver como que é o asis para eu descobrir qual que é o meu To
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Be, né? E conseguir.
18:30
De fazer todo esse processo aí, a gente com inclusive, né, de
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documentação e geração de código posterior, né?
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Então assim, é uma técnica que está aí no nosso experimente,
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com um grande potencial, provavelmente no na nossa
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próxima revisão do radar, né, que vai acontecer daqui alguns
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algum tempo, né. Essa técnica vai estar aí dentro
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do adote. Bom, a gente começou a falar
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sobre alguns evites, o Givaldo falou um de não deixar de
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programar em par com pessoas, né?
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Mas tem mais mais 2 pontos aqui No No evite, que eu acho que são
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importantes de falar. Primeiro é da gente utilizar
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licenças. Públicas, né?
19:00
Que acho que é uma coisa que com certeza todo mundo deveria
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evitar, principalmente no meio corporativo, né?
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Claro que você está fazendo uma pock lá, não sei o que da sua
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pessoal, enfim, aí isso é a sua conta em risco, mas no meio
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corporativo é algo que a gente deveria evitar, assim como a
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complacência, né? Assim, a gente de fato é aceitar
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tudo o que aí a nos fala, né? Sem ter algum tipo de revisão,
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algum tipo de senso crítico. E é por isso que esses 2 estão
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no nosso evite. Até a questão das licenças
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Business lá não, não é uma garantia.
19:30
Também, né? A gente tem que ler a
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documentação pra gente ver essa questão do do que que está
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acontecendo ali por trás dessas plataformas, essas ideias aí,
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né? Vocês estão armazenando
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informação e tal para garantir que realmente a gente está
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usando softwares que não vão roubar dados, não vão deixar.
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Atualmente, a gente que trabalha com muitos clientes aqui dentro
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da DTI, né, vão acabar expondo dados do cliente, né?
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Então, essa análise do radar, a gente teve que analisar caso a
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caso para todos itens do radar que a gente fez, né?
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Então a gente fez essa análise de segurança aí até o.
20:00
O Dantas, né? Participou.
20:01
Foi extremamente importância garantir que tudo que está no
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radar dentro dos ciclos que não são o evite, né?
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Sejam ferramentas que podem ser usados sem medo, né?
20:10
Sem medo de expor algo do do cliente.
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Como você falou, né? Com licenças corporativas,
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Business Enterprise, que são licenças que normalmente por
20:17
padrão, já vem configuradas, né? Para 10, retenção de dados ou né
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não, compartilhamento de prompts ou de dados de código com as
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próprias ferramentas para a própria melhoria delas.
20:28
Então, normalmente as licenças Business.
20:30
Nas Enterprise, são licenças que têm esse esse tipo de
20:33
comportamento por default, né? E você nem consegue normalmente
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mudar isso, e isso é muito bom. Dar uma segurança para a gente
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entrar na. Segurança, com certeza.
20:40
Em relação a esse item, né, que também está no nosso.
20:42
Evite de complacência, né? De não revisar, né?
20:44
De aceitar tudo que AIA faz. Eu queria só um pequeno aqui,
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rapidinho sobre o Vibe coding, né?
20:51
Que quando a gente fala um pouco desse termo Vibe coding, eu acho
20:54
que Oo próprio criador do Vibe coding, ele veio um pouco com
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essa ideia de ser um flow mais. Livre, que eu vou conversando
21:01
com a iah, dando requisitos, e ele vai criando coisas.
21:05
E é isso. E, claro, quando a gente fala
21:07
sobre uma empresa corporativa, né, uma empresa que desenvolve
21:10
software para clientes de uma forma empresarial, quando a
21:13
gente fala de um mundo corporativo, claro que a gente
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tem que tomar muito cuidado com esse tipo de coisa, né?
21:19
Então, acho que é muito legal a gente falar, né, que o Vibe
21:22
coding é uma prática que é importante a gente entender os
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princípios dela, falar assim, poxa, eu às vezes posso mesmo
21:28
colocar requisitos aqui na minha ideia.
21:30
É, e ela vai me dar um tanto de coisa, mas é óbvio que eu tenho
21:32
que revisar. É óbvio que eu tenho que ver se
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está atendendo meus padrões de segurança, é óbvio que eu tenho
21:37
que entender se ela está está atendendo meus padrões no meu
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código, os padrões que eu mesmo criei, né?
21:41
Então é óbvio que esse tipo de coisa é importante e eu estou
21:44
falando isso só porque esse termo, né, do Vibe coding, ele
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tomou uma proporção também muito grande, né?
21:49
E está todo mundo falando sobre Vibe code hoje em dia.
21:51
Nessa questão do Vibe code aí, acho que além da questão da
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revisão lá que a gente falou que é extremamente importante, né,
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fazer a revisão em pares também, entrando um pouco que a.
22:00
DTI tem isso no DTI full dela, do entendimento da história,
22:03
sabe? Você tem que conseguir
22:04
visualizar o que você quer que aí a faça, sabe, para garantir
22:08
realmente igual você falou que ela siga os padrões que você
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quer de segurança, de código e de entendimento do do, do, do
22:14
funcionamento, né? Então acho que isso também traz
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essa importância para esse processo, né?
22:19
De também de entendimento que vou do que que a gente vai
22:21
desenvolver tanto funcionalmente quanto tecnicamente, sabe?
22:24
Quando a gente fala sobre ibe coding, eu tenho um termo que eu
22:26
gosto mais, que é usar algum, por exemplo, ei, first the
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value. Ment ou alguma coisa nesse
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sentido. Isso eu acho que pode dar um
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episódio novo sobre a gente pode gravar um novo episódio sobre
22:36
isso, enfim, né, que eu acho que tem muita coisa para falar sobre
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web coding e essas nuances aí, pô.
22:41
O Homer, que é um Nobel de economia, falou no na fibra
22:44
banntech desse ano, né? Que ele está num espectro meio
22:48
pessimista, digamos assim, né? Que AIA é fraca e que não
22:50
deveria ser usada Como Ela É hoje, né?
22:52
Enfim, né, é o Nobel de economia.
22:53
Respeito à opinião dele, mas não acho que AIA é fraca.
22:56
E o motivo que ele cita que ele alega para AIA ser fraca é por.
23:00
Que fala sobre a explosão combinatória?
23:01
Então assim que é um fato, né? Mas então a IA não vai acertar
23:04
100% dos casos, então a gente precisa ter o cuidado ali de
23:08
revisar o que está sendo feito. Né?
23:09
Hoje eu estava ouvindo, não sei se era um podcast que falava
23:11
sobre a dopamina, né? Da gente quando o negócio dá
23:14
certo, né? Como que é muito gostoso quando
23:17
a gente como programador, a gente programar e o negócio dá
23:20
certo e que isso é muito acelerado.
23:22
Quando a gente usar o negócio começa a dar certo muito rápido,
23:24
né? E às vezes o vive code, ele
23:26
busca justamente isso e às vezes a gente fica frustrado.
23:30
Justamente porque, pô, não é possível que esse negócio não
23:32
funcionou de primeira, eu mesmo já me peguei frustrada por causa
23:35
disso, não é possível que esse negócio não funcionou de
23:37
primeira. Aí você vai ver o negócio
23:39
produziu 1000 vezes mais do que você já teria produzido nos
23:42
poucos minutos, horas ali de interação, né?
23:45
Mas enfim, toda essa discussão pode ficar para outro episódio.
23:47
Eu acho que Vibe coding, ei i first development e todos os
23:51
riscos barra benefícios que isso gera, pode ficar para um outro
23:54
episódio. Bom, vamos agora para o próximo
23:55
quadrante que a gente tem aqui, que é o quadrante de
23:57
ferramentas, a gente falou muita coisa sobre.
24:00
Técnica, tá, gente? Então assim, os próximos a gente
24:02
vai falar sobre um pouco, um pouco menos de coisas, mas são
24:04
coisas que a gente realmente acredita que são importantes
24:06
aqui. Então, na parte de ferramentas,
24:08
a gente gostaria de trazer aqui o Copilot, né, que está no nosso
24:12
anel de adote, e o cursor, que está no nosso anel de
24:14
experimente. A gente já falou muito, né,
24:17
gente? Sobre cursor sobre Copilot aqui
24:19
no entre chaves, mas agora a gente vai dar uma visão do por
24:21
que que na aqui na DTIA gente está adotando o Copilot e por
24:24
que que a gente está experimentando o cursor?
24:25
Sobre o beach hub copagot, né? Eu acho que assim foram uma das
24:29
primeiras. Pilotos, né, que saiu aí no
24:31
mercado, ainda mais de forma Business, né?
24:33
Eu acho que é o importante falar isso, então a gente acabou, ele
24:36
está no nosso adote, um dos motivos é esse, e também na
24:39
questão de licenciamento da empresa toda, uma outra parte,
24:41
talvez mais burocrática, mas não quer dizer que a gente não olhou
24:44
para outras ferramentas, né? Então assim, ele está no nosso
24:46
adote muito por isso e também assim não vamos falar que é uma
24:48
ferramenta ruim, é uma ferramenta ótima que também deve
24:51
ser usada com outras técnicas. A Fernandinha falou aí do i
24:54
first e tal que o pessoal fica muito frustrado, né?
24:56
Ah, por que que Oo compark lá? Eu mandei 11 comando, ele não
24:58
deu a resposta correta. Talvez ele não está configurado
25:01
corretamente, então assim é usar técnicas também para poder
25:03
evoluir AA ideia para dar um contexto muito bom do seu código
25:07
de boas práticas que você quer que ele siga, né?
25:09
E assim, uma outra coisa importante também, os modelos
25:12
usados também fazem total diferença no resultado.
25:14
Então assim, o gitve com a pilot.
25:16
Hoje ele está no nosso adote aí muito, porque ele foi uma das
25:20
primeiras e também questão de licenciamento hoje da empresa,
25:23
né? Mas não quer dizer que a gente
25:24
não olhe para outras. Né?
25:25
Exatamente. E eu acho que tem um outro fator
25:27
importante também, que o custo dele é um pouco mais baixo do
25:29
que as. Das outras ferramentas, né?
25:31
E o kopaylet, gente, ele está correndo um pouco atraso aí do
25:34
cursor, né, em relação ao modo agente dele que foi lançado
25:38
depois, né? O cursor ele já é uma ideia
25:40
agêntica, né? Então Oo kopaylet ele a
25:43
princípio, pelo que dá para entender, né, ele não foi
25:45
projetado inicialmente para ser um algo agente, né?
25:48
Ele foi projetado para ser um assistente de código e está
25:50
evoluindo agora com um pouco mais mais recente aí para ser de
25:54
fato um ator, né, um agente para te ajudar a programar, mas ainda
25:58
assim como o Pedro falou, acho que tem muitas.
26:00
As coisas, muitas coisas boas, muitas formas de melhorar, o
26:03
próprio copilote a gerar código e tudo mais.
26:06
Enfim, eu acho que é uma ferramenta muito boa, mas o
26:08
nosso ponto aqui, que eu acho que é importante, é, estamos
26:11
hoje como empresa, adotando copilote, experimentando várias
26:14
outras. E o cursor, por exemplo, é uma
26:16
das que provavelmente aí vai entrar no adote em breve, né?
26:20
Uma vantagem do githow com a pallet, né?
26:21
Que ele não está preso à ideia também, né?
26:23
Ah, sim, total. Então ele é muito ideias, então
26:25
assim, isso facilita, porque isso acaba sendo uma restrição
26:28
às vezes que o pessoal Ah, vou ter que prover.
26:30
S code, mas eu estou aqui no meu visual Studio aqui e tal assim,
26:33
lógico que não deveria ser uma Barreira, né?
26:34
Mas isso facilita no desenvolvimento do dia a dia,
26:37
né? A pessoa está acostumada, na
26:38
ideia dele, já está com tudo pré configurado, então é uma
26:41
vantagem assim que hoje talvez ela está acima um pouco do curso
26:45
nesse tópico, né? Em questão de ser multi DF.
26:47
E é muito, muito legal você ter lembrado disso, que eu acho que
26:50
isso é muito importante para nós.
26:51
Como nós somos uma empresa de prestação de serviço, a gente
26:53
lida com milhões de tecnologias, de clientes diferentes e tem
26:56
cada um usa uma ideia diferente, né?
26:58
De uma forma diferente. E o copai?
27:00
Querendo ou não, dá essa flexibilidade mesmo do cara tá
27:02
ali com a ideia que ele já ama e utilizar o Copilot.
27:05
Tem até um artigo, depois a gente, como eu falei, pode vir
27:07
num outro episódio que fala, né, sobre aí a produtividade, a
27:11
diferença de produtividade de migrar a pessoa de ideia, mas dá
27:14
um cursor para ela, por exemplo, que vai ser uma ideia agente que
27:17
ou manter ela na ideia que ela já ama, já tem Atalhos, já está
27:20
tudo configurado, já tem plugins, e aí, né, qual que é a
27:22
diferença de produtividade? É um novo episódio aí também.
27:25
O cursor, né? A gente está colocando como
27:28
experimente, né, Pedro Fernandinha?
27:30
Falaram sobre o copaglut, né, que é a ferramenta que a gente
27:32
está colocando uma dote, né? E o cursor de quem não sabe, né?
27:35
Um é uma ideia derivada do University code, focada ali no
27:38
uso de ar de forma gítica, né? Então ela potencializa bastante
27:42
aí Oo Vibe code, né? E ela traz algumas outras
27:45
coisas, como as wos, né, que é onde você vai definir ali os
27:49
padrões dos seus projetos, as regras que que você quer que que
27:52
aí a siga, né, para que ele gere 11 código ali, mais aderente ao
27:57
ao seu contexto, né? Então a gente tem experimentar.
28:00
Contado tem tido muito bons resultados com com o cursor e
28:03
acho que é uma ferramenta que tem crescido bastante no mercado
28:05
aí também, especialmente pelo um modo agente.
28:08
E a questão da das voos ali? Exato, o cursor.
28:11
Ele é um pouco mais caro, né, do que o copylet na licença
28:13
Business, né? Acho que no cursor chimateen no
28:16
copylet a Business custa 40 USD, enquanto copylet custa 20, então
28:21
é 11. Diferença significativa, né?
28:23
E eu acho que Oo legal aqui de falar pessoal para vocês
28:25
entenderem o nosso processo de curadoria é muito isso.
28:28
A gente fica testando por. Exemplo, né?
28:30
A gente está com o copiloti aqui, como o Pedro falou, foi a
28:32
pioneira, foi a primeira que a gente selecionou, mas a gente
28:35
está olhando para um tanto de outras, aí o cursor começou a
28:37
vim com mais força, aí a gente começa a ver o resultado, ver
28:40
resultado, começa a comparar mesmo os resultados métricas dos
28:44
times, satisfação também, né, das pessoas que estão
28:47
utilizando, e aí o nosso processo de curadoria, ele vai
28:50
fazer isso naturalmente, se né, a gente concluir isso, o cursor
28:54
vai tomar o lugar do copiloti, é isso, né?
28:56
Então assim, acho que o que a gente está querendo expor aqui
28:58
nesse nesse episódio, né, é. É também o nosso processo e a
29:01
forma como a gente está olhando para isso de fato, né?
29:05
E aqui, no nosso caso, aqui o cursor, ele realmente tem tido
29:08
resultados melhores, mas é isso também tem que ficar pesando
29:11
custo benefício, né? A gente tem que encapsular
29:14
certas boas práticas, porque estava lendo um artigo
29:16
recentemente que fala que o desenvolvedor, para ele começar
29:20
a ter ganho de produtividade com o cursor, ele tem que ter 50
29:22
dias ou mais de utilização, ou seja, realmente é 11 curva.
29:26
Por quê? Porque o cara migra de ideia, é
29:28
uma das coisas, porque ele começa.
29:30
Ali, dá ali até que ele explora a ferramenta até que vai, então
29:33
assim, tudo isso entra na nossa balança da curadoria.
29:36
Uma mudança de forma de trabalho?
29:37
Exato. Tudo isso entra.
29:39
Então na hora que a gente está avaliando tudo isso vai, vai
29:42
contabilizando. E nesse momento o Copilot ainda
29:45
é o nosso adote. Talvez daqui em breve o cursor
29:47
vai vim aí para o adote também. Vai ser uma briguinha boa.
29:50
As coisas são bem dinâmicas e estão evoluindo bem rápido.
29:52
A gente está falando aqui do do cursor, né?
29:54
Da popularidade dele por causa das voos.
29:56
O copywrite agora já está em as instructions, que é bem.
30:00
Hilário, então copallet também está evoluindo, né?
30:02
E tem uma a Microsoft aí por trás investindo, né?
30:05
Então não dá para subestimar que eles vão evoluir e chegar no
30:08
nível do cursor ou quem sabe até passar.
30:11
Então é uma avaliação contínua, né?
30:13
E vai depender muito do contexto também, a gente.
30:15
Já está daqui a pouco avaliando o quiro aí, né?
30:17
Quiro vem aí, já vai vir um episódio, vai vir um episódio
30:19
qualquer hora aí sobre ele, mas já me, já deu um cheiro muito
30:23
bom, né? O quiro é uma ideia que foi
30:25
lançada essa semana agora passada pela WS, né?
30:28
Pela Amazon aí e. Parece que está vindo brigar
30:31
pelos primeiros lugares. Isso aí também vai vim um outro
30:34
episódio sobre beleza, vamos agora falar sobre plataforma.
30:37
A gente pode falar que as plataformas são um conjunto de
30:40
ferramentas, né? Alguma coisa ali que a gente
30:41
consegue utilizar de uma forma com mais de uma funcionalidade,
30:45
né? Podemos falar alguma coisa nesse
30:46
sentido. E aqui a gente tem 2 plataformas
30:49
que a gente adota aqui na empresa, primeira é o agir, EAI
30:52
foundry e depois o Creative Studio.
30:54
O Creative Studio é uma ferramenta interna, mas que a
30:56
gente vai dar um pouquinho de detalhes aqui para vocês, mas
30:58
vamos aí no. Ey foundry.
31:00
Bom, o ejo Rey I Am founding é a plataforma unificada aí da
31:04
Microsoft, né? Para o desenvolvimento deploy de
31:06
modelos de inteligência artificial.
31:09
ELLMS, né? Destacando aí a open i.
31:12
Eu acho que todas as big techs aí que tem cloud aí, elas tendem
31:15
a ter as suas plataformas de de a, né?
31:18
Pra poder facilitar o uso, né? Falando até um pouco de
31:20
segurança, né, que tem toda uma governança de segurança atrás
31:23
dessas plataformas para garantir o uso.
31:25
Então assim, por exemplo, se eu fosse subir um modelo privado
31:27
dentro da minha in front premice, né?
31:29
Eu teria que. Para com estudo, segurança,
31:31
questão de uso de recursos sub máquina nessas plataformas, eu
31:34
não preciso preocupar com isso né, porque já tá lá, eu pago
31:37
pelo uso do serviço né, e não preciso ter essas preocupações
31:40
de segurança de Infra, então assim eu vou lá simplesmente,
31:43
né? Às vezes eu preciso treinar o
31:44
modelo para fazer um fine tune, alguma coisa assim do tipo, mas
31:46
assim eu foco no que realmente eu preciso focar né, na entrega
31:49
de valor da IA, não ficar preocupando o que vem por trás
31:52
disso, né? Como é que foi a Infra?
31:53
Eu não preciso saber, vou só usar aquele serviço ali e aquilo
31:56
vai me vai me entregar o valor que eu quero, então eu acho que
31:58
é uma das vantagens das. Da founds aí.
32:00
E igual eu falei, cada big tech vai ter a sua.
32:02
A ej tem a sua, AWS tem a sua, então assim tem para todos os
32:06
fregueses, né? E é isso, né?
32:08
OA foundry ele abstrai para você a sua própria chamada da open
32:12
EI, por exemplo, né, Ah, eu quero acessar API aqui do chat
32:16
PT né OAPI do do GPT fora ou por exemplo, só que eu estou com
32:19
medo, né? Justamente essa questão da
32:21
segurança eu quero ter mais guard railers, né?
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Eu quero ter mais segurança aqui na minha chamada porque né, eu
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eu quero dividir a responsabilidade aí o hyger
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foundan. Ele vem justamente para isso,
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para criar essa camada de segurança e eu chamar APIs da
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open i ou qualquer outro, né? Ou modelos, vamos falar assim,
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modelos da open i através da é jure, então criando realmente um
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ambiente corporativo muito mais seguro do que eu simplesmente
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lá. E chamar API Na Na mão, né?
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E como o Pedro falou, acho que é legal ressaltar isso, que as
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outras nuvens, óbvio, também tem os seus modelos semelhantes.
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E aqui na DTIA gente optou por adotar o é jure e porque a gente
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já tem uma infraestrutura de coisas internas.
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Menos aqui da empresa na é jure, né?
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Na Microsoft, então pra gente é muito mais fácil eu instanciar
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recursos da é jure openei i hoje do que da Amazon, do bad rock ou
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do vértex ei i por exemplo, né? Da Google.
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Então para nós é muito, muito legal, por exemplo, para fazer
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Fox para os nossos clientes, né? A gente consegue ter um ambiente
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aí mais fácil de utilizar, que eu consigo rapidamente
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instanciar recursos já especializados para isso, para
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fazer algumas pop, algumas provas de conceito mais simples
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que eu quero mostrar, mas óbvio que.
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Se o cliente usa uma infraestrutura No No GCP, é
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claro que estava, né? O caminho mais óbvio vai ser
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muito mais ir pelo vértex EAE do que a pela egere, né?
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Do que a do regere foundry. Se o cliente usa WS, vai ser
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muito mais lógico ir pra pro bad rock, né?
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Então por aí vai. Mas o legal aqui, que eu acho
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que é legal a gente falar do adote, são essas plataformas de
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nuvem dos seus respectivos provedores, né?
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Que como o Pedro falou, eles abstraem tanto de complexidade
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para fazer com que a gente consiga.
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Rapidamente acessar os modelos, os melhores modelos, né, e fazer
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produtos, testes ou que que quer que seja, né?
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Outra plataforma, né, que a gente tem adotado é o Creative
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Studio. Fernandinho já citou, né, uma
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ferramenta interna, uma plataforma web que está sendo
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desenvolvida pela pela WPP, né? A holding da qual ADTI faz
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parte. E uma das grandes vantagens do
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Creative Studio é que a gente tem encapsulado lá hoje, né?
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Vários modelos, né, como os modelos da UPAE, os modelos do
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Google, né, o geminai os. Modelos da da antrópic e a gente
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consegue, né? Trocar de um modelo para outro
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dentro da mesma interface, com essas camadas, nesses guard,
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raios extras de segurança e governança, que são muito
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importantes. E essa troca ali dentro da mesma
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interface é muito boa para a gente poder testar, comparar,
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além disso, né? O Creative Studio tem hoje, né,
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alguns agentes também que a gente consegue fazer ingestão de
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documentos para dar mais contexto.
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Eles ainda não são os agentes, né?
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Na conceção plena do que o tem se definido como agentes de i,
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mas tem sido. Bem úteis pra gente também no
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nosso dia a dia. É, a gente quis trazer aqui mais
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pra dizer mesmo, né, que a gente tem uma ferramenta que é, né,
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como o divaldo falou, desenvolvida pela WPPE, tem um
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arcabouço gigantesco de ferramentas internas lá dentro,
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né? Agentes prompts, enfim, 1000000
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de coisas que a facilitam muito o nosso trabalho aqui no dia a
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dia, né? Seja para acessar, como você
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falou esses modelos, só para uma pesquisa simples, como para
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criar agentes que vão me ajudar no meu dia a dia ou até para
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orquestrar agentes, né? Então é uma plataforma bem.
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Completa que a gente quis trazer aqui, mas mais pra dizer que é
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um negócio que a gente usa e que nos ajuda pra caramba.
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Bom, a última categoria que a gente tem aqui, né?
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O último quadrante é o quadrante de linguagens e framorx, e nele
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a gente traz aí o cloud, modelo da antrrop, que aí que agora
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está na última versão, que é a 4.
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Tanto sonee quanto o Opus a gente trouxe né, como linguagens
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e framox, né? Mas é um modelo que a gente
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achou que foi a melhor categoria, aí pra gente encaixar
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modelos, né? Mas a gente trouxe ele
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justamente por até então nos nossos casos de uso interno.
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Termos aqui da DTIA gente tem avaliado como sendo o modelo da
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antropic o melhor em relação à codificação.
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Aqui No No no entrechado a gente falou algumas vezes sobre Ah,
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mas e o geminai 2.5 pro que passou na e aí, ele está melhor
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ou não? Aqui na nossa perceção, no nosso
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dia a dia ainda somos bem fanboys, assim from girls também
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dos modelos da anthropic que por isso a gente colocou o modelo aí
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o cloud, né, como adote aqui dentro e também temos OMCP que
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está. Também é outra aí que a gente
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encaixou em fremor, que aí é bem, é um protocolo, né?
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Mas encaixamos aí em fremor que se plataformas e a gente já
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falou muito sobre MCP aqui. Não é 3 chaves, mas fala aí aí
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um pouco sobre esses 2 itens aí. Sobre né?
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OMCP, aí eu vejo que ele ajuda, né?
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Nós desenvolvedores aqui a plugar outras Fontes externas,
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né? A nossos agentes, né?
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Dá ferramentas para eles poderem trabalhar com outras Fontes
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externas, né? Então Ah, preciso, sei lá,
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chamar PI. Então assim, o consumo que você
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p serve lá, inclusive usando a própria ideia, a gente que né?
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Sem precisar usar, né? Nessa aí first eu peço ela para
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criar o meu meu MCP service, eu consigo consumir um API que
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talvez no passado assim antes do MCP serf, nossa, isso IA dar
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muito trabalho para fazer, IA ser uma coisa bem bem manual,
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né? Talvez, então OMCP, serf aí tá
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No No adote aí, então acho que lógico, né, o uso com parcimônio
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e com segurança, né, porque tipo assim você vai plugar, você pode
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ter o poder de plugar em várias Fontes, então assim você plugar
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a sua ideia, uma coisa que talvez não é tão seguro, é algo
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arriscado, né? Então assim existem aí, né, por
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exemplo. Sou tem lá o diretório dele, que
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tem MCPCSO próprio, pessoal que criou, né?
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OMCP service também tem OMCP service, que eles devem falar
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disponibiliza, né, que são confiáveis, mas não impedem de
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criar outros, né? Mas hoje a gente tem um Arsenal
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aí de MCP serv para facilitar a comunicação consonar com APIs
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externas. É um mundo, né?
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A parte, acho que da que OOMCP service deu pra gente pra essa
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questão, para comunicar com o com o mundo externo, que eu acho
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que era algo bem difícil de se fazer sem OMCP service.
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É, eu acho que 2 MCPS, inclusive, que a gente tem
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usado. Bastante, né?
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Complementando os que você citou aí, né, OMCP do figman, né, que
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é o desenvolvimento de front end, né?
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E tem aumentado bastante a nossa produtividade.
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EOOMCP do memor, que é basicamente para você manter o
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contexto ali, né? Do que você já fez, né?
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Do que você está fazendo e você tem um desenvolvimento mais
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linear ali, digamos. Outros 2 que eu queria citar
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aqui também é o próprio MC Pedro sonar, que o Pedro falou que eu
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acho que também é legal de usar o as APIs do sonar e conseguir
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através do seu, da sua ideia acessar os coad.
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Melse pedir para ela corrigir, por exemplo.
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E um outro também é do DevOps, que eu acho que também é bem
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legal, apesar dele expor milhões de tours, né?
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De ferramentas, é um MCP também, que você consegue, por exemplo,
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na sua ideia, ler os os detalhes de um card, né, dentro do seu
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DevOps. Enfim, OMCP ele, ele já veio,
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né? Ele já veio aí aumentando, como
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o Pedro falou, a conectividade entre coisas, né, entre nossas
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ideias, por exemplo, e outras ferramentas externas, e com
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certeza melhorando o fluxo de desenvolvimento e aumentando a
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produtividade, né? Falando um pouco.
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Do é José hobson. Aí outro dia eu fui usar, eu
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achei uma coisa, tipo assim que eu achei que não IA fazer, eu
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tinha o link da outra história lá dentro assim que era tipo
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assim, era um frontinde que IA consumir um back end, sabe?
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Ele baixou a história do da primeira história e depois ele
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foi lá, viu que tinha o link e foi lá e já buscou também a
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escrita da história da do back end, então isso ajudou num num
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contexto, né, dos contratos e tal gatinho, a história
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original, mas assim ajudou muito na questão de autenticação, que
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nem uma coisa que tinha muito claro lá na primeira história.
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Então assim, eu acho que o uso de forma sábia do MCP.
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Certo, tende a escalar, né? A produtividade e também da
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Liberdade também pra gente. Né?
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Bom, gente, eu acho que foi isso.
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Assim, esses foram os itens que a gente selecionou aqui pra
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contar, né? Pra fazer esse highlight que eu
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falei. Claro que a gente tem vários
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outros itens, inclusive, se vocês ouvintes quiserem mais
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detalhes, mais coisas que a gente tá usando, falem com a
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gente nas redes, que às vezes, às vezes a gente faz um novo
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episódio sobre o radar e conta se mais outras, né?
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Ferramentas, plataformas, frameworks, técnicas que a gente
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tá usando aqui na DTIE, como a gente tá fazendo essa curadoria,
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né? As.
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Às vezes a gente faz um episódio só sobre certo item, né?
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Alguma coisa ou outra ali a gente pode super fazer um
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episódio sobre, né? Então eu acho que o legal aqui
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foi isso, a gente mostrar para vocês como que a gente está
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fazendo as curadoria e mostrar também que a gente está fazendo
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isso com muito cuidado mesmo, sempre prestando muita atenção
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na segurança, sempre partindo do princípio, né, que estamos em um
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ambiente corporativo que é muito importante, a segurança, a
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qualidade e o que a gente entrega e.
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Sem tirar nosso viés de experimentação, né?
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Isso e sem tirar o nosso viés de experimentação.
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E nós? DNA ágil, né?
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Tudo. Isso que a gente falou.
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A maioria dessas coisas se conectam de alguma forma, né?
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Então, assim, Ah, você está lá desenvolvendo usando o cursor ou
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usando o copalut, mas usando o cloud como modelo, usando OMCP
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server, usando alguma técnica de RAG, usando uma técnica para
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fazer revisão de código, enfim, as coisas vão se conectando ali.
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Legal, muito, muito boa colocação.
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Acho que é exatamente isso. E aí com isso a gente vai sendo
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cada vez mais produtivo e entrando de fato num flow de
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desenvolvimento, né? Que a gente.
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Imagina, né, que a gente não precisa nem sair da ideia, fazer
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nada. Acho que é o sonho aí, né?
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Bom, pessoal, muito obrigada. O episódio foi massa.
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Obrigada, gente que está aí nos escutando até agora e até a
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próxima. Tchau, tchau.
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Tchau, tchau. Até a próxima.
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Até a próxima.