Em fevereiro eu tinha uma pergunta que não saía da cabeça: estamos gastando cada vez mais com IA no desenvolvimento, mas como saber se isso vira resultado de verdade? A maioria das ferramentas te mostra número de tokens, custo, talvez quantas sessões rodaram. Nada disso responde a pergunta que importa: o que esse PR percorreu até chegar em produção? Quantas vezes a IA errou e corrigiu sozinha? O code review pegou o quê? Foi daí que nasceu o Cogniscape. Neste vídeo eu mostro a "saga" de um PR do início ao fim: as sessões de IA com seus metadados, a linha do tempo dos code reviews, as falhas de implementação e suas correções, até o deploy. A história completa, num só lugar. Comecei como uma ideia em fevereiro. Virou produto. E é isso que você vê funcionando aqui. Quer ver a saga dos seus próprios PRs? Teste o Cogniscape grátis por 15 dias, sem compromisso: https://cogniscape.app

Dev, você que trabalha para o exterior e quer pagar menos impostos, esta live é para você! 🎙️ New to streaming or looking to level up? Check out StreamYard and get $10 discount! 😍 https://streamyard.com/pal/d/5556633386614784

🔗 Link mencionado na aula: https://workshop.vedovelli.com.br 👉 próxima turma nesta Quinta, 04/09/2025! Qualidade de Código com AI e React Nesta aula, mostrei como integrar práticas de qualidade em um projeto React usando Vite e TypeScript. Abordei a criação de rotas e a implementação de um gate de qualidade com ferramentas como ESLint e Husky. Também discuti a importância de não confiar cegamente no código gerado por inteligência artificial, enfatizando a necessidade de revisar e ajustar as configurações de qualidade. Por fim, demonstrei a criação de uma rota de login e a instalação de componentes, seguindo um fluxo de desenvolvimento estruturado.

A segunda turma do meu workshop "Orquestração de ferramentas de IA" já está com as inscrições abertas: aprenda a desenvolver software com o suporte de IA de forma otimizada e sólida! 🔗 https://workshop.vedovelli.com.br Hoje, explorei o Kiro, um novo editor de código da AWS que utiliza inteligência artificial. Ele se destaca por priorizar a especificação de produtos antes da execução, algo que também valorizo. Carreguei um projeto Laravel com React e testei suas funcionalidades, como a geração de documentos e a criação de requisitos para novas implementações. Embora a parte de planejamento tenha sido impressionante, a execução foi um pouco lenta. No geral, gostei da experiência e pretendo revisitar o Kiro no futuro. http://kiro.dev/

Conheça meu workshop no qual eu demonstrarei meu fluxo de desenvolvimento de software assistido por Inteligência Artificial: https://workshop.vedovelli.com.br **Desbloqueie o Poder do Vibe Coding: Construindo Aplicativos Web com IA** Neste vídeo, exploramos o mundo do Vibe Coding, uma prática que permite criar sites e aplicativos web sem a necessidade de saber programar. Aproveitando o poder da inteligência artificial, ferramentas como Lovable (https://lovable.dev) permitem desenvolver projetos web impressionantes com facilidade e rapidez. **Destaques Principais:** • **Vibe Coding Explicado**: Aprenda como ferramentas de IA como Lovable podem transformar seu processo de desenvolvimento web, oferecendo resultados rápidos ao transformar suas descrições em código funcional. • **Segurança e Melhores Práticas**: Descubra como os desafios iniciais de segurança foram abordados, tornando o Vibe Coding mais seguro para uso profissional. • **Aplicação na Vida Real**: Acompanhe enquanto demonstro o uso do Lovable para criar uma página de destino para meu workshop de IA e um site dinâmico de acompanhamento de criptomoedas usando componentes visuais do OriginUI. • **Integração Avançada**: Veja como incorporar dados em tempo real usando APIs e gerenciar autenticação de usuários com SupaBase, aprimorando a funcionalidade do seu aplicativo. • **Inspeção de Código e Integração com GitHub**: Entenda como inspecionar e modificar seu código gerado por IA e integrá-lo perfeitamente com o GitHub para desenvolvimento colaborativo. • **Insights do Workshop**: Obtenha insights sobre meu fluxo de desenvolvimento impulsionado por IA, que maximiza a eficiência e a qualidade. Seja você um desenvolvedor experiente ou iniciante, o Vibe Coding oferece uma oportunidade única de simplificar seus projetos e dar vida às suas ideias mais rapidamente do que nunca. Junte-se a mim neste tutorial para explorar o potencial da IA no desenvolvimento web e aprender como implementar essas técnicas em seus próprios projetos. **Palavras-chave**: VibeCoding, desenvolvimento web com IA, Lovable, OriginUI, ShadeCN, SupaBase, rastreador de criptomoedas, aplicativos web, inteligência artificial, integração com GitHub, segurança web, integração de API, programação sem código, desenvolvimento impulsionado por IA. Não se esqueça de conferir meu workshop para um mergulho mais profundo no desenvolvimento de software com suporte de IA e se inscrever no meu canal para mais insights e tutoriais de tecnologia!

Bem-vindo a mais uma aula sobre o desenvolvimento com inteligência artificial! Neste vídeo, demonstro como implementar um **chatbot financeiro** usando o sistema de gestão financeira Pallas (pallasgestao.com.br), desenvolvido com Laravel, PHP e TypeScript. Você aprenderá a criar um chatbot que responde a perguntas sobre cobranças e outras funcionalidades financeiras. Este vídeo serve como um guia prático para integrar chatbots avançados em suas aplicações SaaS. ### O que você vai aprender: - **Integração com OpenAI e GPT-4**: Como usamos o modelo GPT-4 ou Mini para criar respostas dinâmicas e contextualizadas. - **Criação de ferramentas personalizadas**: Como criar ferramentas no Prism para responder perguntas sobre cobranças de forma eficiente. - **Formatação com Markdown**: Como implementar formatação de texto para melhorar as respostas do chatbot. - **Técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation)**: Como integrar dados do banco de dados nas respostas para uma experiência mais rica. ### Palavras-chave: - Chatbot financeiro - Inteligência artificial - OpenAI GPT-4 - Laravel, PHP, TypeScript - RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Desenvolvimento SaaS - Integração de APIs Assista ao vídeo para aprender a transformar seu sistema de gestão financeira em uma solução mais inteligente e interativa. Deixe seu comentário e compartilhe suas ideias e sugestões! Inscreva-se no canal para mais conteúdos e ative as notificações para não perder nenhuma atualização! #ChatbotFinanceiro #InteligenciaArtificial #OpenAI #Laravel #TypeScript #DesenvolvimentoSaaS #GPT4 #RAG #FábioVidoveli 00:00 Introdução e Visão Geral 03:10 Criando a Interface do Usuário 09:23 Configuração da Comunicação com OpenAI 11:17 Implementação do Streaming de Dados 18:35 Resolvendo Erros de CSRF e Comunicação 23:09 Montando a Estrutura de Mensagens 34:03 Personalização e Melhoria do Chatbot 34:30 Ajustando o Prompt do Sistema 35:07 Implementando Ferramentas de Banco de Dados 39:44 Refinando a Implementação da Ferramenta 51:09 Finalizando e Testando a Implementação 52:03 Conclusão e Considerações Finais

Potencialize seu Chatbot com a Técnica RAG: Busca Vetorial e Conteúdo Personalizado Neste vídeo, Fábio Vedovelli explora a técnica de *Retrieval Augmented Generation* (RAG), integrando conteúdos específicos em chatbots com GPT-4. Ideal para otimizar respostas de IA com informações exclusivas. Código-fonte: https://github.com/vedovelli/ag-ui-screencast Destaques do Vídeo - **Integração de Dados:** Aprenda a transformar artigos do TabNews em dados estruturados usando FireCrawl e armazená-los em bancos de dados vetoriais como Postgres com pgVector. - **Busca Semântica:** Configure buscas vetoriais para que o chatbot identifique semelhanças de significado, oferecendo respostas precisas e contextualizadas. - **Implementação Técnica:** Utilize tecnologias como Mastra para backend e CopilotKit para interface de usuário, criando uma experiência de chat intuitiva. - **Desenvolvimento Moderno:** Descubra como React Router e CopilotKit podem construir interfaces front-end eficientes para comunicação direta com a AI. Palavras-chave RAG, GPT-4, Busca Vetorial, Postgres, TabNews, React, Mastra, CopilotKit, AI, FireCrawl Este vídeo é perfeito para desenvolvedores e entusiastas de tecnologia que querem aprofundar seus conhecimentos em inteligência artificial e integrar funcionalidades avançadas em suas aplicações. Assista agora e transforme seu entendimento sobre AI e buscas semânticas! Sobre o Criador Fábio Vedovelli é especialista em desenvolvimento de software, apaixonado por compartilhar conhecimento através de screencasts detalhados. Confira outros vídeos no canal para mais conteúdos sobre tecnologia!

Aprenda a potenciar o editor Cursor com Google Gemini e Perplexity AI para uma experiência enriquecida no desenvolvimento! https://github.com/eastlondoner/cursor-tools cursorrules do projeto do video: https://gist.github.com/vedovelli/686ee125f2da67bc8adb9295f7fe36d9 Descubra como o cursor-tools pode transformar seu editor Cursor em uma ferramenta poderosa. Neste vídeo, eu, Fábio Vedovelli, compartilho uma dica rápida de como instalar e configurar o cursor-tools para integrar o Perplexity AI e o Google Gemini. Aprenda a gerar documentação detalhada do seu projeto e a realizar buscas na web com contexto da sua codebase. Veja como instalar o pacote usando npm e configure-o para otimizar seu fluxo de trabalho. Aproveite ao máximo o seu editor e explore novas funcionalidades que podem facilitar seu desenvolvimento. Não se esqueça de se inscrever no canal e ativar o sininho para mais dicas como esta! 00:00 Introdução 01:22 Instalação Simples 03:03 Organizando Codebase 04:39 Documentação Detalhada com Gemini 06:07 Pesquisa na Web com Perplexity AI 06:50 Encerramento ## Introdução - Recentemente comecei a usar o Cursor Tools para potencializar meu editor, proporcionando maior interação com minha base de código. - Integra-se com Google Gemini e Perplexity AI para oferecer funcionalidades inovadoras, como documentação automática e busca na web. ## Instalação Simples - O processo é direto utilizando NPX e configura o projeto rapidamente sem necessidade de chaves repetidas. - Disponibiliza uma ampliação de capacidades por meio de chaves API, otimizando o desenvolvimento. ## Organizando Codebase - Criação de um arquivo RepoMix Ignore é crucial para evitar sobrecarregar o modelo com informações irrelevantes. - Define pastas importantes a serem excluídas no processo para otimizar a geração de texto. ## Documentação Detalhada - Documentação de funcionalidades pode ser expandida utilizando o modelo Repomix, mesmo frente a resultados aquém do esperado do Google Gemini. - A ferramenta é capaz de complementar documentações automaticamente, ajustando ao contexto necessário. ## Implementação Social Login - Cursor Tools fornece instruções para implementar login com redes sociais, aproveitando as respostas do Perplexity. - Estratégia de trabalho colaborativo com instruções detalhadas para integração e impacto no workflow. ## Encerramento - O vídeo destaca como usar o Perplexity e Google Gemini para constantemente otimizar os processos de desenvolvimento. - Finaliza encorajando os espectadores a explorarem estas habilidades e funcionalidades.

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Depois de 25 anos usando o Google, percebi que existe uma alternativa melhor para minhas pesquisas na internet. O Perplexity AI tem me entregado respostas mais rápidas, diretas e sem anúncios. Mas será que ele supera o Google? 🤔 No vídeo, eu faço testes práticos, comparo os resultados e explico por que abandonei o Google. Se você quer melhorar suas buscas, assista até o final e tire suas próprias conclusões! 🔔 Se gostou do conteúdo, se inscreva no canal e ative as notificações! 📌 Já testou o Perplexity AI? Comente sua opinião abaixo! 📢 Links úteis: 🔹 Acesse o Perplexity AI: https://www.perplexity.ai 🔹 Me siga nas redes sociais: https://x.com/vedovelli74 00:00 Introdução 01:30 Teste Perplexity 03:00 Google x Perplexity 04:50 Conclusão #PerplexityAI #Google #InteligenciaArtificial #BuscaOnline #AlternativaAoGoogle #Tecnologia #AI #FerramentasDePesquisa #ChatGPT #SEO

00:00 Introdução 05:40 Implementação OpenAI 14:38 Conclusão 🔗 https://platform.openai.com/docs/overview 🔗 https://prism.echolabs.dev 🔗 https://x.com/vedovelli74 🔗 https://github.com/vedovelli/transactions-extract Neste vídeo, descubra como integrar inteligência artificial à gestão financeira de maneira prática e inovadora! Acompanhe uma demonstração detalhada de uma funcionalidade que permite capturar um print da tela do celular, enviar a imagem para o nosso sistema e transformar automaticamente **todas as transações** presentes nela em registros financeiros armazenados no banco de dados. **O que você vai ver neste vídeo:** - Uma aplicação desenvolvida em Laravel com recursos avançados, como database seeders, factories e interação com o Tinker. - O passo a passo do upload de imagens para a AWS S3 e a integração com a API da OpenAI (utilizando GPT‑4 ou GPT‑4 Mini) para extrair dados das imagens. - Como, a partir de um simples screenshot, o sistema identifica transações financeiras e gera um JSON estruturado para salvar os dados no banco de dados. - Exemplos práticos com três screenshots reais do smartphone, incluindo imagens com múltiplas transações, notificações e comprovantes de PIX. - A configuração do esquema de dados e a comunicação com a API da OpenAI utilizando o pacote Prism para garantir a extração dos dados de forma precisa e automatizada. Independentemente do conteúdo da imagem — seja um comprovante de transferência via PIX, uma notificação ou um extrato — veja como a inteligência artificial é capaz de filtrar o que realmente importa e otimizar a entrada de dados no seu sistema. Se você deseja levar a gestão financeira para o próximo nível com automação e tecnologia, este vídeo é imperdível! ✔️ Deixe seu joinha ✔️ Comente suas dúvidas e experiências ✔️ Inscreva-se no canal para receber mais conteúdos sobre tecnologia, programação e inteligência artificial Um forte abraço, Fábio Vedovelli #InteligenciaArtificial #GestãoFinanceira #Laravel #OpenAI #PIX ----------------------- ## Introdução à Funcionalidade do Produto - **Descrição da Funcionalidade:** O vídeo começa com uma introdução à funcionalidade de um produto de gestão financeira que permite transformar capturas de tela de transações financeiras em dados armazenados em um banco de dados. - **Implementação com OpenAI:** A implementação é feita enviando imagens para o GPT-4 ou GPT-4 Mini, que retorna um JSON com as transações identificadas para armazenamento posterior. ## Demonstração da Aplicação - **Demonstração Prática:** É realizada uma demonstração mostrando o envio de capturas de tela reais do smartphone, destacando a eficácia do sistema ao extrair transações. - **Capacidade de Filtragem do GPT:** O vídeo destaca a habilidade do GPT de distinguir transações financeiras de outras notificações não financeiras dentro das imagens. ## Estrutura do Código e Funcionalidades - **Database Seeder e Rotas no Laravel:** Explicação sobre como as transações são geradas e exibidas para fins de demonstração, usando recursos como database seeder e faker para dados fictícios. - **Upload e Armazenamento na Nuvem:** Mostra o processo de upload de imagens para a AWS S3 e a estrutura de rotas na aplicação Laravel. ## Comunicação com a API da OpenAI - **Configuração de Ambiente:** Configuração de variáveis de ambiente para acessar a API da OpenAI, incluindo a necessidade de créditos para uso do GPT-4 ou Mini. - **Uso do Pacote Prism:** Uso do pacote Prism para facilitar a comunicação com provedores de IA, destacando a necessidade de criar um esquema estruturado para transações. ## Implementação e Testes Finais - **Implementação de Esquemas e Mensagens de Usuário:** Explicação sobre a criação de esquemas e mensagens de usuário para estruturar as respostas da OpenAI no formato desejado. - **Testes com Diferentes Tipos de Imagens:** O teste com várias imagens, incluindo comprovantes de transferência via PIX, demonstra a versatilidade da solução em lidar com dados diversos. ## Encerramento e Perspectivas Finais - **Reflexão sobre o Uso da IA:** O desenvolvedor reflete sobre como encontrou casos práticos para suas habilidades em inteligência artificial e expressa satisfação com a implementação. - **Engajamento com o Público:** O vídeo finaliza convidando o público a compartilhar experiências, fazer perguntas e interagir com o canal através de comentários e inscrições.

🔧 Treinando Seu Próprio Modelo GPT: Um Guia Prático com a API da OpenAI Código fonte: https://github.com/vedovelli/screencast-fine-tunning Aprenda a treinar um modelo GPT personalizado usando a API da OpenAI neste tutorial passo a passo. Veja como: • Configurar um projeto JavaScript básico com dependências essenciais • Trabalhar com dados de treinamento no formato JSONL • Fazer upload de arquivos de treinamento para a OpenAI • Iniciar e monitorar o processo de treinamento do modelo • Testar o modelo treinado com consultas reais • Entender as configurações de temperatura e seus impactos nas respostas Usamos uma aplicação financeira simples (Finance Flow) como exemplo, mostrando como mesmo um pequeno conjunto de dados pode produzir resultados úteis quando configurado adequadamente. 💡 Principais tópicos abordados: - Implementação do SDK da OpenAI - Fluxo de trabalho do treinamento de modelos - Autorização da API - Testes de modelos treinados - Otimização das configurações de temperatura Perfeito para desenvolvedores interessados em treinamento e personalização de modelos de IA. Seja para projetos pessoais ou soluções empresariais, este tutorial fornece insights valiosos sobre os aspectos práticos do treinamento de modelos de IA.

00:00 Introdução 00:58 Modificando Componente 02:38 Backend e Rotas 04:21 IA Gerando Código 05:52 Testando Resultado 07:26 Refinando Implementação 09:37 Conclusão e Reflexões Descubra como utilizo inteligência artificial para gerar 80% do meu código e melhorar a gestão de clientes. Assista, comente e compartilhe!

Venho utilizando o padrão actions no back end e estou muito satisfeito com a praticidade.

Links mencionados no vídeo: https://pallasgestao.com.br https://forge.laravel.com https://digitalocean.com