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diário de bordo

Lab

Um diário de bordo aberto: experimentos, specs e post-mortems, incluindo os que deram errado.

  1. modelholds-up

    Órgão, vitamina ou câncer: modelando um negócio como sistema

    O pedido vago 'deixe este negócio AI-first' modelado como sistema operacional: três leis (órgão, não vitamina; órgão, não câncer; oferta acima do cliente) que decidem o que construir e o que cortar.

  2. note

    Valide o consumo antes de construir a fonte

    Construí quatro namespaces de ferramentas com escopo antes de ver como o runtime os consumia. A flag de escopo trocava o toolset inteiro em vez de filtrar. Trabalho perdido. Prove o consumidor antes.

  3. modelholds-up

    Um único agente segurando tudo estourou o timeout

    Um agente CEO com todo o contexto estourava o timeout; dividir em agentes Head focados, com cadências distintas, deixou a frota mais barata e mais robusta ao mesmo tempo.

  4. post-mortemholds-up

    Como quatro minutos de silêncio mataram meu agente de IA

    Um agente terminou o trabalho e o orquestrador o matou antes de salvar. A liveness vinha do stdout, então uma síntese longa e silenciosa parecia morte. Um keepalive de 15 linhas resolveu.

  5. logholds-up

    Meus agentes tinham 157 ferramentas e não chamavam nenhuma

    Os agentes juravam que as ferramentas não existiam. O log dizia outra coisa: race no cold spawn, não problema de ferramenta. Modelar a latência onde ela estava virou um MCP pooler open-source.

  6. note

    A promessa ganha o clique e perde o espectador

    Dados de retenção de 90 dias: o enquadramento de promessa financeira retém 4,79% dos espectadores; o de construção técnica segura de 48 a 63%. O formato segue a retenção, não o gancho.

  7. modelholds-up

    Seu próximo passo está escondido na sua última vitória

    Ordene fontes de sinal por risco, não por novidade. Vencedores provam demanda e formato. Derive deles primeiro, depois SEO, depois concorrentes. Sua última vitória já é 80% do próximo passo.

  8. logholds-up

    Os números do marketing eram a história que alguém queria que eu contasse

    Três afirmações erradas na minha comparação de runtimes: uma contagem de ferramentas do ecossistema, não da ferramenta; uma diferença de estrelas mal lida; um custo de token que era só configuração.

  9. specholds-up

    A descrição da ferramenta é o contrato

    Sem enum que se possa impor na fronteira, a descrição da ferramenta carrega o contrato (valores canônicos, casing, defaults), e a ferramenta devolve a fonte crua, não análise pronta.

  10. note

    A documentação dizia cinco agentes. O banco dizia um.

    Documentação descreve intenção, não estado. Quando você precisa saber o que está rodando, pergunte ao banco, não à doc.

  11. specholds-up

    Voz não é vibe. É contrato.

    Extraindo uma voz de 152 posts em regras explícitas, um few-shot e um contrato de saída: o mesmo arquivo markdown roda em qualquer runtime de agentes.

  12. note

    O modo 'light' que custava seis vezes mais

    Um modo de contexto LIGHT prometia economia de tokens. A medição mostrou que custava 6x mais e quebrava um caminho de código. Na mesma sessão, lazy loading das skills cortou 14k tokens por prompt.

  13. modelholds-up

    Pare de remendar suas dependências. Seja dono do ponto de extensão.

    Monkey-patches espalhados não têm versão nem como ser compartilhados. Seja dono do ponto de extensão: um override versionado no npm sobrevive a updates e converge com o upstream, sem fork barulhento.

  14. post-mortemdead-end

    Treinei um clone digital e ele envelheceu quinze anos

    O treino de identidade com LoRA colapsou numa idade quando um descritor dominou 100% das legendas. O modelo aprende o que você mantém constante. Varie tudo que você não quer memorizado.

  15. post-mortemholds-up

    US$ 1,85 e 832 steps perdidos num pod eviction

    Um fine-tuning numa A100 alugada morreu no step 832 por um pod eviction. /workspace é efêmero, nohup não sobrevive à queda do SSH e pkill -9 python derruba mais do que o seu treino.