Fabrício Carraro

E eu tinha criado um joguinho de adivinhação de bandeiras de países. Então, tinha lá a bandeira e ele te colocava ali embaixo quatro opções e você tinha que escolher a opção certa. A bandeira do Brasil, da Mongólia. E eu fiz isso na mão pra praticar, pra aprender a programar em Flutter lá atrás. E eu falei, deixa eu tentar replicar esse mesmo joguinho aqui só com um prompt aqui usando a plataforma do Replit. Eu fiz um prompt ali explicando por cima o que era a ideia do jogo. Dei Enter.

Passaram, se não me engano, nove ou dez minutos, ele falou, Fabrício, tá aqui. E nesse tá aqui, antes de me dar o tá aqui, ele fez testes na web, ele fez teste, abriu assim do lado um browserzinho e ele começa a, você começa a ver o mouse ali clicando na opção certa pra testar se ele adiciona mais um ponto quando tem uma opção certa.

clicando na opção incorreta pra ver se ele reinicia o jogo e informa que foi uma informação, uma tentativa incorreta, te dá ali o pontinho vermelho, o pontinho verde pra incorreto, incorreto. E ele me deu isso depois de 10 minutos, Marcos. É uma coisa...

absurda, e o mais legal é que você consegue baixar um aplicativo que chama ExpoGo no seu celular, qualquer que seja e aí ele te dá, depois desse tá pronto, ele te dá um QR Code você escaneia dentro desse aplicativo ExpoGo, esse QR Code

E você consegue usar esse aplicativo dentro do aplicativo para você testar, para ver se está funcionando aqui, está com algum bug das imagens. Então, resumindo o que ele fez. Ele gerou a lógica inteira, o back-end, o front-end, as imagens de todas as bandeiras dos países. Ele pegou de algum lugar ou gerou, não sei, mas estava lá as imagens já prontinhas para mim. O jogo pronto depois de 10 minutos com as bandeiras dos países. Então eu fiquei bem impressionado.

E para quem quiser, até tem lá no meu link, se você assinar o plano, você ganha 10 dólares grátis lá, usando o meu link, que vai estar lá no meu post do LinkedIn. Mas se não quiser assinar, fica aqui a informação que já estamos nesse nível, tanto a Replay quanto a Lovable. O Base44 eu não cheguei a usar, mas eu já vi pessoas usando que elogiaram muito também, humanos também elogiaram muito. É esse nível que a gente está do Vibe Coding, basicamente. Isso aqui não é nem Vibe Coding, né?

Era um negócio assim de áudio pra afinar alguma coisa da guitarra dele, era uma coisa muito específica que ele tava fazendo. Só que mais interessante do que isso daí é um comentário que ele deixou, isso aí tava tudo num comit que ele fez lá no repositório desse projeto no GitHub, Audio Labs, Audio alguma coisa.

E ele comentou lá, fiz aqui testando, usando o Vibe Coding, programando aqui, se não me engano, em Python. Se eu acho que esse LLM, esse Vibe Coding, gerou um código melhor do que o código que eu geraria manualmente, sim. Como assim? A resposta esperada é que ele ia falar não. Ele falou que sim, que gerou um código melhor, mais bem estruturado do que o código que ele, Linus Torvalds, criador do Linux, geraria.

Então isso chocou muita gente falando, tá, o Carpati falou pra usar, a mina do Google lá, a Diana Dogan, falou pra usar. Agora o Linus Torvalds falando, é melhor do que o código que eu produzo. Então, quem tá ainda reticente, eu acho que é a hora de rever os conceitos.

Se eu dependesse do Tailwind para o meu trabalho, eu estaria bastante preocupado procurando por alternativas, o que só vai confirmar e aprofundar o problema. Então, que pena. O Tailwind continua lá, ele vai continuar sendo usado e a comunidade é muito grande. Então, a comunidade vai continuar alimentando ali. É um projeto open source, está disponível no GitHub. Então, não acho que isso especificamente mude. Mesmo que a empresa vá à falência ou deixe de existir,

O projeto pode continuar existindo por causa da comunidade, isso não tem um grande problema. Mas por ser um projeto aberto, com a documentação inteira ali no GitHub, obviamente uma IA faria isso muito melhor do que um humano e você não vai precisar daqueles três caras que trabalhavam lá para dar esse suporte, né? Então é uma notícia menos pior do que parecia quando você vê lá na manchete dos 75%, vamos dizer assim, né?

E uma outra empresa que também, essa sim, muita gente tem no coração, é a Stack Overflow, que é, isso a gente já vinha falando também há anos, que com o advento da IA, essas IA ficando cada vez melhor em código, você não precisa mais perguntar lá no Stack Overflow quando você tiver um problema.

aí ela vai saber os detalhes do código muito melhor do que a comunidade de uma pessoa que talvez nem vai ver ou vai responder daqui a dois, três meses. Você pergunta para ela, ela vai saber bem e ela vai te responder em cinco segundos, basicamente. Eles viram ali, anunciaram que teve uma queda lá no fórum de perguntas e respostas deles. Em dezembro agora de 2025, eles tiveram,

6.866 novas perguntas, que é um nível similar ao ano do lançamento deles em 2008. Então eles tiveram quase que uma gaussiana ali, uma curva, que subiu muito, muito, muito, porque todo mundo estava começando a programar, e ela servia de ajuda, era muito legal para a comunidade fazer perguntas e tirar as dúvidas por lá, mas que essa queda já estava anterior aos LLMs,

mas começou a cair ainda mais em 2022, quando entrou ali o GPT, e apesar dessa queda acentuada, a receita deles quase dobrou, chegando a 115 milhões de dólares, e eles estavam tendo muito prejuízo, só que eles começaram a fazer lay-off, cortar custos lá dentro e tudo mais, eles estão fazendo licenciamento dos dados ali, das perguntas para várias empresas, mas não vejo um grande futuro, não sei. Como você vê isso, Marcos?

Indo agora para os estudos da semana, que serão, vamos contar aqui, um, dois, três, quatro, cinco, não são tantos assim. Os dois primeiros vêm da Antropica, a gente sempre fala, os blogs de pesquisa da Antropica são maravilhosos, é um dos melhores lugares para ler coisas sobre pesquisa e inteligência artificial.

O primeiro deles, o primeiro paper, se chama Constitutional Classifiers, que são classificadores constitucionais, traduzindo aqui, que é basicamente um sistema que eles criaram para proteger modelos de linguagem contra jailbreaks, aquelas técnicas para tentar ludibriar o modelo e fazer ele responder uma coisa que não deveria, como me ajuda a criar uma bomba, ou me ajuda a dar um golpe, esse tipo de coisa.

E a ideia central aqui que eles colocaram desses classificadores constitucionais é usar, entre aspas, uma constituição em linguagem natural que vai ser tipo uma regras claras do que a IA pode fazer e do que ela não pode fazer para, a partir disso, treinar filtros automáticos que vão monitorar as entradas e as saídas dos modelos, né?

e os guardrails de saída. Eles já tinham feito isso antes, com uma primeira versão que tinha sido muito boa, eles tinham conseguido reduzir a taxa de sucesso dos ataques de 86% para 4.4%, bem relevante esse valor, mas era muito caro, ele tinha aumentado em 24% o uso de poder

e também tinha começado a recusar responder muitas perguntas inofensivas dos usuários. Você pergunta, sei lá, me ajuda a gerar aqui uma tabela de nomes? Ele fala, não, não posso fazer isso. Por que não pode? É o falso positivo, no caso de, será que isso é uma coisa que não deveria ser gerada? Ele gera um falso positivo e não responde o usuário.