Um time de design pode trabalhar o tempo todo, entregar sem parar e ainda assim não mudar o ponteiro do negócio. A causa quase nunca é competência. É a ordem da conversa: ela começa na interface quando deveria começar no resultado de negócio que justifica o trabalho.
por Carlos Pinheiro
Você pode realmente confiar na IA para escrever código pronto para produção? Testamos o Claude Code em 100 execuções, distribuídas em cinco cenários com níveis crescentes de complexidade, para medir não apenas capacidade, mas consistência. Os resultados foram claros: bases de código limpas e orientação objetiva aumentam significativamente a confiabilidade, enquanto ambientes desorganizados reduzem drasticamente as taxas de sucesso. A IA não substitui disciplina — ela amplifica o padrão que já existe. Código limpo gera resultado limpo. Caos gera caos.
por Gustavo Dutra
Implantar constantemente não significa caos. Com mudanças pequenas, testes e um espelho de produção, os deploys se mantêm seguros e previsíveis.
por César Felipe
Muitas equipes falam em “CI/CD”, mas só testam dentro de cada repositório. Neste artigo, mostramos como separar CI de CD e adicionar uma suíte de testes E2E distribuída, dedicada e cross-repo como barreira de release ajuda a detectar problemas de ecossistema antes da produção. Ao centralizar os testes em Playwright em um repositório próprio e rodá-los em staging, os engenheiros passam a ser donos da disponibilidade de ponta a ponta e fazem releases com muito mais confiança.
por César Felipe
Modelos open source deixaram de ser apenas uma declaração ideológica e se tornaram uma vantagem estratégica. Eles oferecem controle, transparência e flexibilidade que APIs fechadas simplesmente não conseguem igualar. Em uma era em que a inteligência artificial impulsiona o núcleo de muitos negócios, a verdadeira questão não é qual modelo tem o melhor desempenho hoje, mas qual abordagem permite que você construa do seu próprio jeito.
por César Felipe