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Kimi K3 é uma IA barata e boa, exatamente o que gostamos. Desafiei ela a criar um e-commerce em poucos prompts e o resultado me surpreendeu!
✅ Conheça o Verdent com 60% de Desconto: Bom dia! Segue o link
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TIMESTAMPS
00:00 Como criar um e-commerce com o Kimi K3
00:38 Como utilizar o Kimi K3 sem fila de espera?
03:40 Prompt de planejamento do e-commerce
09:25 Aprovando o plano e começando a criar a home da loja virtual com Kimi K3
11:50 Criando funcionalidade de carrinho de compras no e-commerce
14:15 Adicionando o checkout e tela de obrigado ao projeto
17:50 Página de Minha Conta para ver pedidos e Dashboard
21:20 Considerações finais sobre o Kimi K3 e Verdent no nosso e-commerce
Hallmark é uma skill que elimina o AI Slop do design do teu projeto, você pode fazer uma auditoria no que já existe ou começar do zero. ⭐ Pré-inscrição Formação Claude Code: https://app.horadecodar.com.br/lp/lancamento-formacao-claude-code 🟪 Hospedagem que eu indico:...
Hallmark é uma skill que elimina o AI Slop do design do teu projeto, você pode fazer uma auditoria no que já existe ou começar do zero.
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Skill Hallmark: https://github.com/nutlope/hallmark
TIMESTAMPS
00:00 Resolvendo o AI slop do Design com Hallmark
00:40 Entendendo o problema das IAs e como Hallmark resolve
04:00 Instalando a skill Hallmark
05:55 Criando projeto COM e SEM a skill Hallmark para comparar
08:00 Avaliando os resultados
10:14 Criando um segundo projeto para testar a skill Hallmark
13:00 Teste do segundo projeto
15:55 Usando a skill Hallmark para auditar projeto já criado
18:20 Outros recursos da skill Hallmark e considerações finais
Google Mantis é uma skill de segurança do Google e open source, neste vídeo vou te mostrar como usar e encontrar bugs do seu projeto. ⭐ Pré-inscrição Formação Claude Code: https://app.horadecodar.com.br/lp/lancamento-formacao-claude-code 🟪 Hospedagem que eu indico:...
Google Mantis é uma skill de segurança do Google e open source, neste vídeo vou te mostrar como usar e encontrar bugs do seu projeto.
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Repoistório Google Mantis: https://github.com/google/mantis
TIMESTAMPS
00:00 Google Mantis acha qualquer bug no seu projeto!
00:35 Como funciona o Google Mantis
04:05 Instalando o Google Mantis no projeto
05:55 Executando as fases do Google Mantis
15:20 Relatório final do Google Mantis
18:00 Como corrigir os problemas com o Mantis e considerações finais
PROMPT
Execute o pipeline Mantis neste projeto, uma etapa por vez, nesta ordem exata:
mantis-summarize
mantis-architecture
mantis-threat-model
mantis-plan
mantis-researcher
mantis-dedupe
mantis-review
mantis-critic
mantis-calibrate
mantis-report
Regras da execução:
Rode uma etapa por vez e nunca junte duas na mesma execução.
Não pule etapa e não crie etapa que não está na lista.
Não execute mantis-reproduce nem mantis-patch.
Ao terminar cada etapa, pare e me mostre o nome da etapa concluída, os arquivos criados ou alterados dentro de workspace/ e quantos achados existem no momento.
Depois de mostrar isso, aguarde minha confirmação antes de seguir para a próxima etapa.
Oh my OpenCode Slim é uma versão mais enxuta do Oh my OpenCode, que promete responder de forma mais rápida e gastar menos tokens, vamos testar! ⭐ Pré-inscrição Formação Claude Code: https://app.horadecodar.com.br/lp/lancamento-formacao-claude-code 🟪 Hospedagem que eu indico:...
Oh my OpenCode Slim é uma versão mais enxuta do Oh my OpenCode, que promete responder de forma mais rápida e gastar menos tokens, vamos testar!
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OMO Slim: https://github.com/alvinunreal/oh-my-opencode-slim
TIMESTAMPS
00:00 Oh My OpenCode Slim: vários agentes trabalhando no mesmo projeto
00:34 Como funciona o Oh My OpenCode Slim
03:32 Como instalar o Oh My OpenCode Slim
06:32 Iniciando projeto com entrevista sobre o projeto
08:52 Ativando o agente Oracle para revisar a Spec do projeto
09:57 Iniciando o desenvolvimento do projeto
14:18 Testando etapa inicial do projeto do Oh My OpenCode Slim
16:02 Ativando o agente explorer para entender o projeto
17:25 Continuando o desenvolvimento da aplicação
20:50 Integrando IA no projeto
24:40 Recebendo dados do GitHub e resposta da IA
27:35 Iniciando o deploy do projeto
32:00 Considerações finais sobre o Oh My OpenCode Slim
Hoje vamos testar o Opus 5 contra o Fable 5, qual modelo de IA consegue criar os melhores projetos? Bora pro teste! ⭐ Pré-inscrição Formação Claude Code: https://app.horadecodar.com.br/lp/lancamento-formacao-claude-code 🟪 Hospedagem que eu indico:...
Hoje vamos testar o Opus 5 contra o Fable 5, qual modelo de IA consegue criar os melhores projetos? Bora pro teste!
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00:00 Fable 5 ou Opus 5: Qual o melhor?
00:36 Comparação entre os modelos Fable 5 e Opus 5
05:27 Critérios de teste de cada modelo: Agente de código, versão e effort
06:48 Criando o nosso projeto no Opus 5 e Fable 5, primeiro prompt
11:23 Avaliação de design do Opus 5 vs Fable 5
14:02 Adicionando autenticação aos projetos
16:50 Testando a autenticação
18:36 Adicionando IA aos projetos
25:44 Teste das funcionalidades de IA adicionadas aos projetos
30:47 Analisando o jogo criado pelo Fable 5 e pelo Opus 5
35:27 Considerações finais e declarando vencedor entre Fable 5 e Opus 5
Com a skill i-have-adhd você obtém respostas mais objetivas da IA, tornando mais simples e fácil a interação. ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_tdah 🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity,...
Com a skill i-have-adhd você obtém respostas mais objetivas da IA, tornando mais simples e fácil a interação.
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_tdah
🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt
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Skill ADHD: https://github.com/ayghri/i-have-adhd
TIMESTAMPS
00:00 Skill para quem tem TDAH? IA com resposta mais objetivas
00:45 Como funciona a skill i-have-adhd
02:20 Instalando a skill I Have ADHD
04:45 Utilizando a skill i-have-adhd
07:45 Criando a sua própria skill para ela responder como você quiser
13:10 Minhas considerações sobre a skill i-have-adhd
Lançou o Opus 5, nova versão de um dos melhores modelos da Anthropic, será que tá bom? Testei tudo e te mostro! ⭐ Lista de espera Formação Claude Code: https://app.horadecodar.com.br/lp/lancamento-formacao-claude-code 🟪 Hospedagem que eu indico:...
Lançou o Opus 5, nova versão de um dos melhores modelos da Anthropic, será que tá bom? Testei tudo e te mostro!
⭐ Lista de espera Formação Claude Code: https://app.horadecodar.com.br/lp/lancamento-formacao-claude-code
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Grok build é o Agente de código do Elon Musk, harness feito para rodar a IA Grok, que atualmente se encontra gratuita, vamos testar? ⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code 🔴...
Grok build é o Agente de código do Elon Musk, harness feito para rodar a IA Grok, que atualmente se encontra gratuita, vamos testar?
⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code
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Grok Build: https://grok.com/build
TIMESTAMPS
00:00 Grok build agora é open source, e vamos testar!
00:40 Como funciona o Grok Build
03:35 Instalando o Grok Build
06:08 Testando Grok Build com Grok 4.5
07:10 Criando nosso sistema com o Grok Build
09:40 Teste inicial no projeto criado pelo Grok Build
10:23 Adicionando autenticação e painel admin ao sistema com Grok
13:14 Integrando IA ao projeto criado pelo Grok Build
17:27 Criando página pública com relatórios
20:40 Considerações finais sobre Grok Build e Grok 4.5
Fable method é uma skill que faz qualquer IA trabalhar com o Fable 5, seu maior ganho está em transformar modelos menores e ruins em modelos de IA eficientes! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
Fable method é uma skill que faz qualquer IA trabalhar com o Fable 5, seu maior ganho está em transformar modelos menores e ruins em modelos de IA eficientes!
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_fablemethod
🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt
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Fable method: https://github.com/Sahir619/fable-method
TIMESTAMPS
00:00 Como fazer qualquer IA trabalhar que nem o Fable 5
00:30 Entendendo como a fable method funciona
04:45 Como instalar o Fable method
06:58 Utilizando a skill fable method no DeepSeek 4 Flash
10:05 Recurso fable loop da skill fable method
12:40 Vendo projeto criado com ajuda do fable method
13:25 Considerações finais sobre o fable method
Criei um CRM que responde com IA no WhatsApp e classifica os leads! Com Verdent o processo ficou MUITO simples... ✅ Conheça o Verdent com 60% de Desconto: https://www.verdent.ai/?id=701578 (Aplique o cupom 73UQDC) ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
Criei um CRM que responde com IA no WhatsApp e classifica os leads! Com Verdent o processo ficou MUITO simples...
✅ Conheça o Verdent com 60% de Desconto: https://www.verdent.ai/?id=701578 (Aplique o cupom 73UQDC)
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_verdent2
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📘 Guia Engenharia de Prompt: https://app.horadecodar.com.br/ebookpages/guia-engenharia-de-prompt
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00:00 Vamos criar um CRM com automação de WhatsApp com IA usando o Verdent!
00:34 Porque eu escolhi o Verdent para criar o CRM?
03:00 Etapa de planejamento do projeto de CRM
06:03 Analisando e aprovando o plano
07:38 Prompt inicial para criar a base do CRM
09:56 Testando a base do CRM
13:20 Colocando IA no sistema de CRM e testando
17:00 Integrando o CRM ao WhatsApp
21:17 Testando a integração do CRM com o WhatsApp numa conversa real
24:15 Considerações finais sobre nosso CRM com Verdent
Lançou o Qwen 3.8 Max, a Alibaba diz que só perde para o Fable 5, será? Fiz o teste completo para avaliar critérios de entrega do modelo e também economia de tokens, veja no vídeo! ⭐ Conheça a Appmax:...
Lançou o Qwen 3.8 Max, a Alibaba diz que só perde para o Fable 5, será? Fiz o teste completo para avaliar critérios de entrega do modelo e também economia de tokens, veja no vídeo!
⭐ Conheça a Appmax: https://appmax.com.br/desenvolvedores/?utm_source=hora-de-codar&utm_medium=social&utm_campaign=influencer-tech (Pix com taxa zero via API)
🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt_qwen38
🟪 Hospedagem que eu indico: https://www.hostinger.com/matheushoradecodar (use o cupom HORADECODAR para ter +10% de desconto)
📘 Guia Engenharia de Prompt: https://app.horadecodar.com.br/ebookpages/guia-engenharia-de-prompt
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Qwen 3.8 Max: https://www.qwencloud.com/pricing/token-plan
TIMESTAMPS
00:00 Lançou o Qwen 3.8 Max, que só perde para o Fable, sera?
00:34 Recursos do Qwen 3.8 Max e benchmarks
03:40 Como usar o Qwen 3.8 Max, instalando no OpenCode
04:58 Iniciando projeto com Qwen 3.8 Max com OpenCode
09:34 Verificando resultados iniciais do projeto criado pelo Qwen 3.8 Max
13:13 Adicionando autenticação ao projeto
17:10 Feed público no projeto criado pelo Qwen 3.8 Max
22:55 Integração de IA no projeto
30:40 Teste de criação de jogo com Qwen 3.8 Max
35:27 Considerações finais sobre o Qwen 3.8 Max
A OpenAI publicou um artigo ensinando como usar o GPT 5.6 para você ter o melhor resultado com o modelo, extrai todas as informações mais importantes e te trouxe nesse vídeo =) ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
A OpenAI publicou um artigo ensinando como usar o GPT 5.6 para você ter o melhor resultado com o modelo, extrai todas as informações mais importantes e te trouxe nesse vídeo =)
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_gpt56_melhor
🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt
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Guia de prompting do GPT-5.6 (a fonte principal, onde estão os dados de -41 a 66% de tokens): https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance-gpt-5p6
Guia do modelo (níveis de raciocínio, tiers, recursos novos): https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
TIMESTAMPS
00:00 Como usar o GPT 5.6 MUITO melhor!
00:45 Recurso 1: Escolha de modelo Terra, Sol e Luna
05:18 Recurso 2: Ajustando o nível de raciocínio (Effort)
06:34 Recurso 3: Enxugando o prompt
09:05 Recurso 4: Descrevendo o resultado
13:28 Recurso 5: Definição do 'pronto'
17:20 Recurso 6: Limitando o modelo
21:20 Recurso 7: Use o GPT como QA
25:00 Recurso 8: Não resumir
27:05 Recurso 9: Pesquisa com regra de evidência
29:30 Recurso 10: Cale o Agente
31:40 Artigos da OpenAI e considerações finais
Kimi K3 vs GPT 5.6 Sol vs Fable 5, quem vence? Coloquei os 3 modelos para brigar em um projeto absurdo de e-commerce, o resultado surpreendeu... 🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +):...
Kimi K3 vs GPT 5.6 Sol vs Fable 5, quem vence? Coloquei os 3 modelos para brigar em um projeto absurdo de e-commerce, o resultado surpreendeu...
🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt_k3solfable
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🎁 PROMOÇÕES DA KIMI API (as duas acumulam!)
▸ Bônus de recarga nos créditos do K3 (válido até 12/08):
http://kimi.com/code?utm_campaign=TR_smf0JcBp&utm_content=&utm_medium=Youtube&utm_source=CH_kEMBez3l&utm_term=
▸ +10% de bônus na primeira compra pra contas novas (válido até 30/09):
https://platform.kimi.ai?track_id=track-b65bd32c3e20444fa986c8e28ef428e1
TIMESTAMPS
00:00 Qual modelo é melhor? Kimi K3, Fable 5 ou GPT 5.6 Sol?
00:40 Critérios de avaliações dos modelos (versões e effort)
06:45 Comparativo de Recursos de cada modelo (Kimi K3, GPT 5.6 Sol e Fable)
18:28 Primeiro prompt para criação do e-commerce (análise de design)
26:55 Verificando como ficou a home page de cada projeto
30:10 Segundo prompt para fluxo de compra do usuário (carrinho, checkout e sucesso)
34:20 Testando fluxo de compra no Kimi K3, Fable 5 e GPT 5.6 Sol
40:06 Terceiro prompt para visão administrativa (pedidos, dashboard)
42:25 Testando área admin e dashboard
47:25 Testando o jogo criado pelas IAs Kimi K3, Fable 5 e GPT 5.6 Sol
52:55 Considerações finais sobre os três modelos
MiMo Code é o Agente de Código da Xiaomi, ele roda com o próprio modelo de IA deles, que é o MiMo também, e está gratuito! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_mimo 🔴 Formação Vibe Coding...
MiMo Code é o Agente de Código da Xiaomi, ele roda com o próprio modelo de IA deles, que é o MiMo também, e está gratuito!
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_mimo
🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt
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TIMESTAMPS
00:00 MiMo Code agente de código da Xioami com IA Grátis
00:34 Instalação do MiMo Code
02:11 Utilizando o MiMo e iniciando o planejamento do projeto (plan mode)
06:20 Começando projeto no MiMo (build mode)
08:28 Testando projeto criado pelo MiMo
10:49 Integrando IA ao sistema criado
15:00 Iniciando processo de deploy com projeto criado pelo MiMo
19:45 Considerações finais sobre o MiMo Code
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MiMo Code: https://mimo.xiaomi.com/coder?lang=en
Lançou o Kimi K3, novo modelo da Moonshot, agora com 2.5 trilhões de parâmetros e 1m de contexto, será que vai matar o Claude? Vamos ao teste! 🎁 PROMOÇÕES DA KIMI API (as duas acumulam!) ▸ Bônus de recarga nos créditos do K3 (válido até 12/08):...
Lançou o Kimi K3, novo modelo da Moonshot, agora com 2.5 trilhões de parâmetros e 1m de contexto, será que vai matar o Claude? Vamos ao teste!
🎁 PROMOÇÕES DA KIMI API (as duas acumulam!)
▸ Bônus de recarga nos créditos do K3 (válido até 12/08):
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Archify é uma solução com IA que mostra a arquitetura do seu sistema em um diagrama fácil de entender. Essencial para quem quer desenhar o sistema antes de construir! 🔴 Conheça a Appmax:...
Archify é uma solução com IA que mostra a arquitetura do seu sistema em um diagrama fácil de entender. Essencial para quem quer desenhar o sistema antes de construir!
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00:00 Diagramas de arquitetura feitos por IA
00:50 Como funciona o Archify
03:35 Instalando o Archify
05:47 Criando arquitetura de sistema com Archify
09:25 Resultado do diagrama de arquitetura criado pelo Archify
11:50 Outros casos de uso para o Archify
17:00 Considerações finaiss sobre o Archify
O Oh My Pi é um Agente de código baseado no Pi, que é super minimalista. Neste projeto, o autor adicionou ferramentas que realmente importam no Pi e deixou ele melhor. ⭐ Pare de pagar e gerenciar mil ferramentas: o Bitrix24 junta CRM, tarefas, comunicação e automação numa...
O Oh My Pi é um Agente de código baseado no Pi, que é super minimalista. Neste projeto, o autor adicionou ferramentas que realmente importam no Pi e deixou ele melhor.
⭐ Pare de pagar e gerenciar mil ferramentas: o Bitrix24 junta CRM, tarefas, comunicação e automação numa plataforma só, conheça: https://www.bitrix24.com.br/~GLYXq
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Oh My Pi: https://github.com/can1357/oh-my-pi
TIMESTAMPS
00:00 O agente de código com mais tools que o Claude Code
00:36 Como funciona o Oh My Pi
04:05 Instalando e usando o Oh My Pi
06:10 Iniciando o Oh My Pi
07:08 Criando um projeto com o Oh My Pi
11:20 Skill de pesquisa na internet com o Oh My Pi
13:13 Dividindo o trabalho em subagents
15:55 Testando o projeto através do Oh My Pi
17:50 Considerações finais sobre o Oh My Pi
Criar apresentações profissionais e poder editar elas no navegador, é o que a skill dashAI faz, você ainda pode exportar em vários formatos, como pdf, ppt e mais! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
Criar apresentações profissionais e poder editar elas no navegador, é o que a skill dashAI faz, você ainda pode exportar em vários formatos, como pdf, ppt e mais!
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TIMESTAMPS
00:00 Skill que faz apresentações profissionais com IA
00:41 Conhecendo a skill dashiAI
03:55 Instalando a dashiAI no Claude Code
06:05 Vendo e editando apresentação criada
10:30 Considerações finais sobre a dashiAI
Quer testar o Claude Fable 5 sem precisar contratar um plano? O ZenMux permite acessar o modelo gratuitamente, além de reunir diversas IAs em uma única plataforma e até compensar usuários quando a qualidade da resposta não atende ao esperado. #ClaudeFable5 #Anthropic #IA #shorts
Quer testar o Claude Fable 5 sem precisar contratar um plano? O ZenMux permite acessar o modelo gratuitamente, além de reunir diversas IAs em uma única plataforma e até compensar usuários quando a qualidade da resposta não atende ao esperado.
#ClaudeFable5 #Anthropic #IA #shorts
Uma skill que faz o Claude Code ou qualquer outra IA aprender sozinho, a cada prompt, a cada erro, o agente fica mais inteligente. Ela se chama self learning skill! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
Uma skill que faz o Claude Code ou qualquer outra IA aprender sozinho, a cada prompt, a cada erro, o agente fica mais inteligente. Ela se chama self learning skill!
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_selflearning
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Repositório Self Learning Skill: https://github.com/kulaxyz/self-learning-skills
TIMESTAMPS
00:00 A skill que faz o Claude Code Aprender sozinho
00:26 Conhecendo a self learning skill
02:16 Instalando a self learning skill em um projeto
04:22 Testando a skill na prática
07:34 Mostrando que o Claude Code aprendeu com os erros
10:25 Considerações finais sobre a skill
Teste final entre GPT 5.6 Sol e Fable 5, quem vence o duelo? Testei os dois em projetos INSANOS, e o resultado foi uma surpresa! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_solvsfable 🔴 Formação...
Teste final entre GPT 5.6 Sol e Fable 5, quem vence o duelo? Testei os dois em projetos INSANOS, e o resultado foi uma surpresa!
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_solvsfable
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00:00 GPT 5.6 Sol VS Fable 5 quem ganha?
00:40 Diferenças entre GPT 5.6 Sol e Fable 5
04:55 Criando projeto com GPT 5.6 Sol e Fable com o mesmo prompt
15:29 Verificando landing page criada de cada modelo
17:35 Prompt de autenticação GPT 5.6 Sol e Fable 5
24:00 Testado auth criada pelo GPT 5.6 Sol e Fable 5
25:45 Prompt para integração de IA nos sistemas
28:24 Testando IA nos dois sistemas
30:13 Testando Jogo criado pelo GPT 5.6 Sol e Fable 5
34:11 Considerações finais sobre GPT 5.6 Sol e Fable 5, quem venceu?
Open Knowledge cria um segundo cérebro seguindo os conceitos do Karpathy, sem precisar configurar nada, só usar a IA e ele começa a se desenvolver. ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
Open Knowledge cria um segundo cérebro seguindo os conceitos do Karpathy, sem precisar configurar nada, só usar a IA e ele começa a se desenvolver.
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_openknowledge
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TIMESTAMPS
00:00 Open Knowledege cria um segundo cérebro do jeito fácil
00:44 Conhecendo o repositório do Open Knowledge
02:56 Instalando e utilizando o Open Knowledge
05:55 Criando conexão entre Claude Code e Open Knowledge
07:50 Adicionando conhecimento e explorando o Segundo Cérebro
12:48 Considerações finais sobre o Open Knowledge
O pxpipe é uma ferramenta que reduz o consumo de tokens do Claude Fable 5 ao transformar grandes blocos de contexto em imagens. Em tarefas de programação, isso pode diminuir significativamente os custos sem alterar seu fluxo de trabalho. Vale a pena testar se você usa o Fable...
O pxpipe é uma ferramenta que reduz o consumo de tokens do Claude Fable 5 ao transformar grandes blocos de contexto em imagens. Em tarefas de programação, isso pode diminuir significativamente os custos sem alterar seu fluxo de trabalho.
Vale a pena testar se você usa o Fable 5 com frequência.
#ClaudeFable5 #ClaudeAI #Anthropic #shorts
A OpenAi lançou o GPT 5.6, a nova versão do modelo conta com as variações Sol, Terra e Luna, cada uma com suas especialidades. Além disso foram introduzidos também: ChatGPT Work e outros níveis de reasoning para os modelos. ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA:...
A OpenAi lançou o GPT 5.6, a nova versão do modelo conta com as variações Sol, Terra e Luna, cada uma com suas especialidades. Além disso foram introduzidos também: ChatGPT Work e outros níveis de reasoning para os modelos.
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_gpt56
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Lançamento GPT 5.6: https://openai.com/index/gpt-5-6/
A taste skill tem como principal objetivo eliminar o AI Slop do design das suas páginas, fácil de usar e resultado muito interessante! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_taste 🔴 Formação...
A taste skill tem como principal objetivo eliminar o AI Slop do design das suas páginas, fácil de usar e resultado muito interessante!
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_taste
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Repositório Taste skill: https://github.com/leonxlnx/taste-skill
TIMESTAMPS
00:00 Taste skill resolve o AI Slop no Design
00:46 Conhecendo a skill
02:50 Instalando a taste skill no Claude Code
04:10 Criando projeto com a Taste skill
08:20 Vendo resultado do projeto SEM e COM Taste skill
10:45 Considerações finais sobre a Taste skill
Após ter o acesso suspenso por restrições de exportação dos EUA, o Claude Fable 5 voltou a ficar disponível globalmente. O modelo retorna com novas camadas de segurança e promete manter seu alto desempenho para tarefas complexas de IA e programação. #ClaudeAI #Anthropic l #IA #shorts
Após ter o acesso suspenso por restrições de exportação dos EUA, o Claude Fable 5 voltou a ficar disponível globalmente. O modelo retorna com novas camadas de segurança e promete manter seu alto desempenho para tarefas complexas de IA e programação.
#ClaudeAI #Anthropic l #IA #shorts
Neste vídeo vou te mostrar como usar o Fable 5, Sonnet 5 e outras IAs de forma gratuita com o ZenMux! ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_fablefree 🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity,...
Neste vídeo vou te mostrar como usar o Fable 5, Sonnet 5 e outras IAs de forma gratuita com o ZenMux!
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_fablefree
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ZenMux: https://zenmux.ai/
TIMESTAMPS
00:00 Fable 5 de graça? é possível com ZenMux
00:27 Conhecendo o ZenMux
02:15 Utilizando o Fable 5 dentro do ZenMux
04:32 Configurando o Sonnet 5 de graça no OpenCode via ZenMux
07:13 Criando projeto com Sonnet 5 no OpenCode
09:40 Verificando resultados do ZenMux e considerações finais
O pxpipe é uma ferramenta que transforma prompt em imagem e economiza MUITOS tokens ao usar o Fable 5 da Anthropic. ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_pxpipe 🔴 Formação Vibe Coding...
O pxpipe é uma ferramenta que transforma prompt em imagem e economiza MUITOS tokens ao usar o Fable 5 da Anthropic.
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_pxpipe
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repositório pxpipe: https://github.com/teamchong/pxpipe
TIMESTAMPS
00:00 Como economizar tokens usando o Fable 5 com o pxpipe
00:34 Como funciona o pxpipe
02:57 Instalando o pxpipe no Claude Code
05:33 Criando projeto com Fable 5 para testar economia do pxpipe
10:22 Verificando economia de tokens com pxpie
11:50 Considerações finais sobre o pxpipe
A Anthropic lançou o Claude Sonnet 5, seu novo modelo focado em agentes de IA. Ele está mais inteligente, usa ferramentas com mais eficiência, programa melhor e entrega um desempenho próximo ao Opus, mas com um custo bem menor. Será que ele se tornou a melhor IA para...
A Anthropic lançou o Claude Sonnet 5, seu novo modelo focado em agentes de IA. Ele está mais inteligente, usa ferramentas com mais eficiência, programa melhor e entrega um desempenho próximo ao Opus, mas com um custo bem menor.
Será que ele se tornou a melhor IA para programação e automação?
#ClaudeSonnet5 #ClaudeAI #IA #shorts
Neste vídeo vou mostrar como crio meus sistemas com IA, desde a etapa de planejamento até quando coloco no ar (deploy). ⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_vid01 🟪 Hospedagem que eu indico:...
Neste vídeo vou mostrar como crio meus sistemas com IA, desde a etapa de planejamento até quando coloco no ar (deploy).
⭐ Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/curso-pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code?utm_source=yt_vid01
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TIMESTAMPS
00:00 Como eu crio meus sitemas com IA
00:37 Etapa de planejamento de sistemas com IA
06:12 Analisando plano da IA e iniciando construção do sistema
13:05 Conectando banco de dados com ajuda da IA
16:14 Adicionando autenticação ao projeto
18:30 Estabelecendo regras de design e layout da aplicação
20:10 Testando o projeto
22:02 Incluindo funcionalidades no sistema
26:25 Iniciando deploy com revisão de segurança
28:52 Colocando o projeto no servidor
32:49 Teste do projeto no ar e conclusão
O plugin oh-my-openagent adicionar diversos subagentes e skills para turbinar o desenvolvimento das suas aplicações no OpenCode, será que vale? ⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA:...
O plugin oh-my-openagent adicionar diversos subagentes e skills para turbinar o desenvolvimento das suas aplicações no OpenCode, será que vale?
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Repositório do vídeo: https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent
TIMESTAMPS
00:00 Plugin que turbina o OpenCode
00:47 Conhecendo o Oh My OpenAgent
01:42 Instalando o oh-my-openagent no OpenCode
03:12 Criando projeto no OpenCode com o oh-my-openagent
07:19 Melhorando o plano com o hyperplan
10:30 Início do desenvolvimento do projeto no OpenCode
13:45 Resultado final e testando o projeto criado
15:15 Considerações finais sobre o oh-my-openagent
O Oh My OpenAgent leva a programação com IA para outro nível. Com vários agentes especializados, ele consegue planejar, pesquisar, escrever, revisar e validar código de forma totalmente autônoma, reduzindo a necessidade de intervenção do desenvolvedor. Será que esse é o...
O Oh My OpenAgent leva a programação com IA para outro nível. Com vários agentes especializados, ele consegue planejar, pesquisar, escrever, revisar e validar código de forma totalmente autônoma, reduzindo a necessidade de intervenção do desenvolvedor.
Será que esse é o futuro da programação com IA?
#IA #OhMyOpenAgent #OpenSource #shorts
Freebuff é um Coding Agent gratuito, onde você pode usar boas LLMs como DeepSeek e MiMo. Eles monetizam com ads, fazendo os modelos de IA gratuitos. ⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA:...
Freebuff é um Coding Agent gratuito, onde você pode usar boas LLMs como DeepSeek e MiMo. Eles monetizam com ads, fazendo os modelos de IA gratuitos.
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Acesse o Freebuff: https://freebuff.com/
TIMESTAMPS
00:00 Freebuff é um Coding Agent gratuito para programar!
00:25 Como baixar e usar o Freebuff
02:45 Criando projeto com Freebuff
08:05 Testando projeto criado com o Freebuff
10:55 Outros comandos do Freebuff
11:40 Considerações finais sobre o Freebuff
A GLM 5.2 chegou integrada ao ZCode, um agente de programação capaz de planejar, escrever, revisar e até implantar código. Tudo isso com foco em automação, tarefas longas e desenvolvimento assistido por IA. Será que ela pode competir com Cursor, Claude Code e GitHub Copilot?...
A GLM 5.2 chegou integrada ao ZCode, um agente de programação capaz de planejar, escrever, revisar e até implantar código. Tudo isso com foco em automação, tarefas longas e desenvolvimento assistido por IA.
Será que ela pode competir com Cursor, Claude Code e GitHub Copilot?
#IA #GLM52 #ZCode #shorts
O Claude mais poderoso que a Anthropic já liberou pro público voltou: o Fable 5 está de novo disponível dentro do Claude Code, e nesse vídeo eu ativo ele na frente da câmera pra você ver funcionando de verdade. Se você faz vibe coding e vive no Claude Code, esse é o modelo...
O Claude mais poderoso que a Anthropic já liberou pro público voltou: o Fable 5 está de novo disponível dentro do Claude Code, e nesse vídeo eu ativo ele na frente da câmera pra você ver funcionando de verdade. Se você faz vibe coding e vive no Claude Code, esse é o modelo top de linha que roda tarefas agênticas de dias, planeja em etapas, delega pra sub-agentes e ainda confere o próprio trabalho. Mas tem pegadinha, e eu mostro tudo sem enrolação.
⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code
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FastContext é um projeto open source da Microsoft que ataca um problema que quase ninguém percebe, mas que tá te custando caro: o seu agente de IA gasta uma parte enorme dos tokens só procurando código no projeto, antes mesmo de começar a resolver a tarefa. A proposta do...
FastContext é um projeto open source da Microsoft que ataca um problema que quase ninguém percebe, mas que tá te custando caro: o seu agente de IA gasta uma parte enorme dos tokens só procurando código no projeto, antes mesmo de começar a resolver a tarefa. A proposta do FastContext é separar essas duas coisas, a busca e a resolução, delegando a exploração do repositório pra um explorador especializado, que devolve só o que importa. Nesse vídeo eu mostro o que é o FastContext, como ele funciona, e ponho ele pra rodar no Claude Code pra você ver a delegação acontecendo na prática.
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FastContext no GitHub: https://github.com/microsoft/fastcontext
Obs: aparentemente o repositório foi removido/privado, mas deve voltar
TIMESTAMPS
00:00 FastContextpode fazer você economizar MUITOS tokens
01:00 Como funciona o funciona o FastContext
03:40 Como instalar o FastContext
05:15 Como usar o FastContext
08:20 Comparação de prompt COM e SEM FastContext
11:00 Considerações finais sobre FastContext
Sonnet 5 Lançou! a nova versão do modelo intermediário da Anthropic agora chega perto do Opus 4.8, neste vídeo testei o modelo em projetos reais. ⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA:...
Sonnet 5 Lançou! a nova versão do modelo intermediário da Anthropic agora chega perto do Opus 4.8, neste vídeo testei o modelo em projetos reais.
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TIMESTAMPS
00:00 Lançamento do Sonnet 5
00:34 Como utilizar o Claude Sonnet 5
01:33 Criando projetos com Sonnet 5
07:58 Testando projetos que o Sonnet 5 criou
14:00 Benchmarks e resultados do Sonnet 5
16:58 Considerações finais sobre o Sonnet 5
Agent-Reach é o repositório open source que dá olhos pro seu agente de IA, deixando ele ler e pesquisar a internet inteira (YouTube, Twitter, Reddit, GitHub, RSS, busca web e mais) com um CLI só e zero taxa de API. Nesse vídeo eu pego o meu Hermes Agent, que sozinho não...
Agent-Reach é o repositório open source que dá olhos pro seu agente de IA, deixando ele ler e pesquisar a internet inteira (YouTube, Twitter, Reddit, GitHub, RSS, busca web e mais) com um CLI só e zero taxa de API. Nesse vídeo eu pego o meu Hermes Agent, que sozinho não enxerga quase nada da internet, e instalo o Agent-Reach pra transformar ele numa máquina de pesquisa que lê transcrição de vídeo, busca no Twitter, vasculha o Reddit e analisa repositório do GitHub, tudo por comando em linguagem natural.
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Agent-reach: https://github.com/Panniantong/agent-reach
TIMESTAMPS
00:00 Como dar olhos ao Hermes Agent
01:17 Como funciona o Agent Reach
04:10 Como instalar o Agent Reach no Hermes Agent
06:50 Resolvendo problemas comuns do Agent Reach
08:45 Casos práticos e reais do Hermes Agent com Agent Reach
13:30 Considerações finais sobre o Agent Reach
O Freebuff promete um agente de IA para programação totalmente gratuito, sem assinatura e sem chave de API. Além do CLI, ele também oferece um chat e um criador de aplicações web, utilizando modelos open source de ponta. Será que os agentes de programação pagos ganharam um...
O Freebuff promete um agente de IA para programação totalmente gratuito, sem assinatura e sem chave de API. Além do CLI, ele também oferece um chat e um criador de aplicações web, utilizando modelos open source de ponta.
Será que os agentes de programação pagos ganharam um concorrente de verdade?
#IA #Freebuff #OpenSource #shorts
Loop Engineering é a evolução do vibe coding: em vez de você ficar pedindo coisa por coisa pra IA e revisando cada resposta na mão, você engenheira um loop autônomo onde a IA implementa, testa, corrige o que quebra e só para quando está tudo verde. A diferença é deixar de ser...
Loop Engineering é a evolução do vibe coding: em vez de você ficar pedindo coisa por coisa pra IA e revisando cada resposta na mão, você engenheira um loop autônomo onde a IA implementa, testa, corrige o que quebra e só para quando está tudo verde. A diferença é deixar de ser babá da IA e passar a ser o engenheiro do processo. Nesse vídeo eu mostro o loop engineering na prática, evoluindo um app real de single-user pra multiusuário com backend e autenticação, sem quebrar nada do que já funcionava.
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TIMESTAMPS
00:00 A nova forma de fazer vibe coding? conheça os loops
00:50 O que é loop engineering
02:31 Como aplicar loop engineering num projeto
05:30 Escrevendo o loop para o agente de código
11:28 Escrevendo loop mais complexo e vendo resultado
15:25 Minhas considerações sobre a engenharia de loops
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Omnigent é um meta-harness open source da Databricks que coordena vários agentes de código ao mesmo tempo, tipo Claude Code, Codex, Cursor e Pi, sob uma camada única de controle. A grande sacada é fazer um agente revisar o trabalho do outro, então você pode ter o Claude construindo um app e o Codex auditando a segurança do que ele gerou, tudo dentro da mesma sessão. Nesse vídeo eu instalo o Omnigent do zero e construo um projeto completo pra mostrar esse review cross-vendor funcionando na prática.
Se você usa mais de um agente de IA pra programar e vive copiando código de um pro outro, esse vídeo é pra você. O Omnigent resolve justamente essa dor: em vez de cada ferramenta viver na própria caixinha, ele coloca todas sob um maestro só. Pra entender o conceito, pensa numa pilha de três camadas. Na base tem o modelo, que é o cérebro, tipo Claude ou GPT. Em cima vem o harness, que são as mãos: Claude Code, Codex, Cursor, aquilo que dá ferramentas pro modelo e transforma ele num agente que age. E acima de tudo vem o meta-harness, que é o maestro: o Omnigent coordena vários harnesses diferentes trabalhando juntos. É uma camada nova que pouca gente conhece, e a aposta da Databricks é que é assim que vamos trabalhar com agentes daqui pra frente.
O Omnigent tem três pilares. O primeiro é composição: você combina Claude Code, Codex, Cursor, Pi e até agentes que você mesmo escreve, sem reescrever nada, trocando ou somando harnesses com uma linha. O segundo é governança: você define políticas em linguagem natural, tipo um teto de gasto na sessão ou uma aprovação obrigatória antes de rodar comando no shell, e essas regras são aplicadas na camada do meta-harness, não dependem de prompt. O terceiro é colaboração: a sessão te segue, você começa no terminal, continua no navegador e pega no celular, tudo em sync, e dá pra compartilhar a sessão ao vivo por URL pra um colega acompanhar e interagir junto.
O recurso que mais impressiona é o review cross-vendor. Tem um agente exemplo que vem junto, a Polly, que funciona como uma tech lead que não escreve código: ela planeja, delega o trabalho pra sub-agentes em paralelo, e roteia cada diff pra um reviewer de outro vendor revisar. Na prática, o Claude implementa uma funcionalidade e o Codex revisa, apontando problemas que o Claude deixou passar. E isso é especialmente valioso em segurança: no vídeo, o Codex pega uma falha real de IDOR (onde um usuário logado conseguiria ver os dados de outro) que tinha passado batido. Um vendor auditando o outro é uma camada de proteção que você não tem usando um agente só.
A instalação é tranquila: um comando baixa e configura tudo, resolvendo as dependências sozinho. E tem um detalhe que facilita muito: se você já está logado no Claude CLI e no Codex CLI, o Omnigent detecta seus logins automaticamente e monta em cima das suas assinaturas (Claude Pro ou Max e ChatGPT), sem precisar colar chave de API. Um aviso prático: se você tiver a variável ANTHROPIC_API_KEY no ambiente, ela tem prioridade sobre a assinatura e acaba sendo cobrada, então vale remover ela pra usar o plano que você já paga.
Agora a parte honesta, que é a minha marca: o Omnigent não é pra toda tarefa. Cada vez que o trabalho passa de um vendor pro outro, o cache de contexto pode ser perdido e reenviado, o que gasta mais tokens, e com dois modelos de fronteira via API isso encarece. O veredito: vale muito pra review cross-vendor (ainda mais em segurança) e pra quem trabalha de vários dispositivos, mas pra tarefa simples e solo pode ser exagero. E o projeto está em alpha, então ainda muda rápido.
Resumindo o que o Omnigent oferece: uma camada de orquestração que junta vários agentes de código sob um controle só, com composição livre, governança por políticas, colaboração multi-dispositivo e o grande diferencial do review cross-vendor, onde um agente audita o outro.
LINKS
Omnigent no GitHub: https://github.com/omnigent-ai/omnigent
TIMESTAMPS
00:00 Introdução Meta-harness e Omnigent
01:10 Como funciona o Meta-harness
04:15 Instalando o Omnigent para usar o meta-harness
06:20 Utilizando o Omnigent para criar um projeto
10:15 Meta-harness em ação auditando com agent diferente
14:00 Testando o projeto criado pelo Omnigent
17:10 Considerações finais sobre Meta-harness e Omnigent
Existe uma alternativa GRÁTIS ao Claude Code? Nesse vídeo eu te mostro o passo a passo completo pra instalar o zCode, a CLI de coding agêntico da Z.AI, plugar o novo GLM 5.2 e programar de graça usando a quota gratuita do GLM Coding Plan. Sem cartão, sem mistério, do zero até...
Existe uma alternativa GRÁTIS ao Claude Code? Nesse vídeo eu te mostro o passo a passo completo pra instalar o zCode, a CLI de coding agêntico da Z.AI, plugar o novo GLM 5.2 e programar de graça usando a quota gratuita do GLM Coding Plan. Sem cartão, sem mistério, do zero até um projeto rodando no navegador.
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Ponytail é uma skill open source que faz o seu agente de IA programar como o dev mais preguiçoso e experiente da sala, aquele que olha cinquenta linhas, não diz nada, e troca tudo por uma só. A ideia por trás é simples e poderosa: o melhor código é o código que você nunca escreveu. Nesse vídeo eu mostro a Ponytail na prática, construindo de propósito um app super inchado e depois deixando a skill cortar quase tudo, chegando a 94% menos código no nosso caso, com o app continuando a funcionar igualzinho.
Se você usa Claude Code ou outro agente de IA e já reparou que a IA adora escrever código demais, criando componente custom pra coisa que o navegador já faz nativo, esse vídeo é pra você. Esse é o problema que a Ponytail ataca: o over-engineering, a mania da IA de construir abstração, classe e utilitário gigante pra resolver algo que caberia em uma linha. Menos código não é só elegância, é menos token gasto, menos custo de API, menos bug e menos coisa pra manter depois.
A Ponytail é uma skill que se instala no Claude Code (e também em Codex, Cursor, Copilot, Gemini, OpenCode e vários outros), com licença MIT. Em vez de só responder o que você pede, ela injeta uma regra que fica sempre ativa, fazendo o agente subir uma escada de decisão antes de escrever qualquer coisa. A escada é assim: isso precisa existir? Se não, pula (princípio YAGNI). A biblioteca padrão já faz? Usa. Tem recurso nativo? Usa. Já tem dependência instalada que resolve? Usa. Cabe em uma linha? Faz em uma linha. Só depois de passar por tudo isso ela escreve o mínimo que funciona.
Ela tem três níveis de intensidade pra você calibrar o quão agressiva ela é: lite, full e ultra. No modo ultra ela vai ao osso, questionando até se aquela abstração inteira precisa existir. E vem com comandos prontos que tornam o trabalho transparente: um que audita o repositório inteiro e te entrega uma lista ranqueada do que dá pra deletar, simplificar ou trocar por nativo (só o mapa, sem tocar no código ainda), um que mostra o placar de impacto (quanto de código, custo e tempo você economizou) e um que rastreia a dívida técnica.
E aqui entra um ponto que eu acho genial: a Ponytail não é negligente, ela é preguiçosa de forma consciente. Quando ela abre mão de algo (tipo trocar uma classe de cache cheia de recursos por um Map simples), ela deixa um comentário marcando exatamente o que foi simplificado e qual seria o caminho de upgrade se você precisar no futuro. Tem um comando que junta todos esses comentários num registro de dívida, pra que o "depois eu melhoro" não vire "nunca". Preguiçoso, mas honesto.
Falando em honestidade, vale contar a história por trás dos números, porque é uma das coisas mais bacanas desse projeto. O número original que circulou foi de 80 a 94% de redução de código, mas a própria comunidade contestou, apontando que o comparativo era injusto. O que o autor fez foi exemplar: em vez de defender o número, ele refez o benchmark do zero, tentando até desprovar o próprio projeto, e nesse processo achou um bug nos próprios dados e corrigiu. O resultado honesto é uma média de cerca de 54% de redução em tarefas reais (num repositório de verdade, FastAPI mais React), chegando aos 94% só onde a IA tinha exagerado muito, tipo um campo de data que virou 99 linhas. O 94% é o teto por tarefa, não a média.
E o detalhe mais importante de todos: a regra da Ponytail nunca foi simplesmente cortar tokens a qualquer custo. É escrever só o necessário, sem nunca cortar validação, tratamento de erro, segurança e acessibilidade.
Resumindo o que a Ponytail oferece: uma skill sempre ativa que ensina o seu agente a parar de escrever código desnecessário, com escada de decisão YAGNI, três níveis de intensidade, auditoria de repositório, rastreio de dívida e foco em manter a segurança intacta. Pra quem programa com IA e quer código enxuto, barato e fácil de manter, é uma das adições mais úteis que dá pra fazer no fluxo.
LINKS
Ponytail no GitHub: https://github.com/DietrichGebert/ponytail
TIMESTAMPS
00:00 Ponytail é uma skill que trabalha com dev senior preguiçoso
01:02 Entendendo como funciona o Ponytail
03:15 Como instalar o Ponytail no Claude Code
05:00 Ponytail faz auditoria no projeto
09:00 Verificando débito técnico e ganhos com Ponytail
12:15 Considerações finais sobre Ponytail
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OpenCode Zen é o gateway de modelos de IA embutido no OpenCode que te dá acesso a modelos de código curados, alguns deles grátis, sem você precisar conectar provedor externo nem tirar o cartão do bolso. Nesse vídeo eu construo um app de IA inteiro, do PRD ao deploy, usando só os modelos grátis do Zen, trocando de modelo a cada etapa do projeto pra mostrar na prática como funciona essa rotação.
Se você usa OpenCode ou tá procurando uma forma de codar com IA sem pagar assinatura, esse vídeo é pra você. Muita gente usa o OpenCode e nem sabe que o Zen existe, ou que tem modelos Free ali dentro prontos pra usar. É uma das formas mais diretas de ter IA de código boa gastando zero, pelo menos enquanto os modelos estiverem no tier gratuito.
O OpenCode Zen é o gateway nativo do OpenCode, acessível direto no seletor de modelos do CLI e do Desktop. Ele reúne uma seleção curada de modelos, e parte deles fica marcada como Free. Importante entender uma coisa: esse roster de modelos grátis gira, ou seja, os modelos que estão de graça hoje podem mudar com o tempo, então a ideia não é decorar nome de modelo, é entender o papel de cada um e escolher pela função. E vale o aviso: o Zen é exclusivo do OpenCode, não tem a ver com provedores externos como NVIDIA ou outros, é o gateway próprio da ferramenta.
A grande sacada que eu mostro no vídeo é usar um modelo diferente pra cada etapa do projeto, de acordo com a força de cada um. Pra pensar o produto e escrever o PRD, eu uso um modelo mais forte em raciocínio. Pra montar a base do projeto, o scaffold, eu uso um modelo mais rápido e leve, ideal pra boilerplate. Pra construir a funcionalidade principal, eu uso um modelo workhorse de código, daqueles que aguentam o trabalho pesado. E pra refinar e fazer ajustes pontuais, um modelo rápido que segue instrução explícita muito bem. Trocar de modelo entre as etapas mostra na prática a rotação do Zen, e o melhor: a sessão continua do mesmo ponto, você não perde o contexto ao trocar.
Um aprendizado importante que fica do vídeo é que modelo grátis e mais leve rende muito mais quando você dá instrução clara. É por isso que eu começo pelo PRD: definir bem o produto antes de codar faz a IA parar de chutar e seguir um contrato em vez de improvisar. Com um bom PRD, até os modelos mais simples do Zen entregam resultado consistente, porque eles não precisam adivinhar o que você quer.
O app que eu construo no vídeo é um exemplo prático pra mostrar os modelos em ação: um app que recebe um trecho de código e explica em português de forma didática, pensado pra estudante e dev iniciante. Ele é construído inteiro pelos modelos grátis do Zen, do planejamento ao deploy. Vale um detalhe de transparência: a IA que roda DENTRO do app, a que explica o código pro usuário final, é uma à parte e paga por uso (custa fração de centavo por explicação), com a chave protegida só no servidor. Os modelos grátis do Zen são os que CONSTROEM o app, não os que rodam dentro dele.
No final, o app vai pro ar numa hospedagem Node.js, com a chave da IA cadastrada nas variáveis de ambiente do painel, nunca exposta no código. O fluxo completo, do PRD ao deploy, acontece quase todo por prompt, com a IA criando os arquivos, rodando o projeto e preparando o build, enquanto você guia pela conversa.
Resumindo o que o OpenCode Zen oferece: um gateway nativo no OpenCode com modelos de código curados, alguns grátis por tempo limitado, acessíveis direto no seletor, com a possibilidade de trocar de modelo conforme a etapa sem perder o contexto da sessão. É uma forma prática de experimentar IA de código de qualidade sem custo, ideal pra quem tá começando ou pra quem quer testar antes de investir num plano pago.
LINKS
OpenCode (site oficial): https://opencode.ai
TIMESTAMPS
00:00 OpenCode tem IA grátis!
00:55 Como acessar as IAs gratuitas do OpenCode
04:10 Criando base do aplicativo com OpenCode
06:45 Testando o app no navegador
10:05 Colocando o app no GitHub com a IA
11:35 Deploy do projeto
14:40 Considerações finais sobre o OpenCode Zen
E se uma IA pudesse escolher automaticamente os melhores modelos para cada tarefa? O Sakana Fugu faz exatamente isso, orquestrando diferentes IAs para resolver problemas complexos com mais eficiência através de uma única API. Uma proposta que pode mudar a forma como...
E se uma IA pudesse escolher automaticamente os melhores modelos para cada tarefa? O Sakana Fugu faz exatamente isso, orquestrando diferentes IAs para resolver problemas complexos com mais eficiência através de uma única API.
Uma proposta que pode mudar a forma como utilizamos inteligência artificial em aplicações reais.
#IA #SakanaFugu #Tecnologia #shorts
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Sakana Fugu é um dos lançamentos mais diferentes do ano: não é um modelo novo, é um orquestrador que comanda vários modelos de ponta ao mesmo tempo. Em vez de tentar ser o maior cérebro da sala, ele funciona como um maestro que chama Opus, GPT, Gemini e outros modelos de fronteira por trás de uma única API, decidindo sozinho qual modelo usar pra cada parte de uma tarefa. A tese da Sakana é simples: em vez de depender de um modelo só, você usa o melhor de cada um, coordenados por um sistema que aprendeu a montar esse time. Nesse vídeo eu coloco o Fugu Ultra contra o Opus 4.8 em três testes reais pra ver se essa ideia se sustenta na prática.
Se você acompanha modelos de IA e gosta de ver teste honesto, sem repetir a tabela de marketing, esse vídeo é pra você. O Sakana Fugu vem da Sakana AI, laboratório japonês de Tóquio fundado, entre outros, por um dos autores do paper "Attention Is All You Need", aquele que praticamente fundou a era atual da IA. Não é wrapper de fim de semana, tem pesquisa séria por trás (os papers Trinity e Conductor, sobre orquestração aprendida).
A ideia central do Fugu é a orquestração. Ele é, ele mesmo, um modelo de linguagem pequeno (cerca de 7 bilhões de parâmetros) treinado pra uma função específica: chamar outros modelos maiores, delegar partes do problema, verificar os resultados e juntar tudo numa resposta só. Para você, isso aparece como uma API única compatível com o formato da OpenAI: você manda o pedido pro Fugu, e ele decide internamente se resolve sozinho ou se monta um time de modelos especialistas. A complexidade do multi-agente nunca chega no seu código. Ele vem em duas versões: o Fugu normal, mais flexível e com opt-out de provedores, e o Fugu Ultra, tunado pra máxima qualidade em problemas difíceis e multi-step, com pool mais profundo e fixo. É o Ultra que aparece nos números de topo dos benchmarks, e é ele que eu uso nos testes do vídeo.
Sobre os benchmarks, e aqui já entra a parte honesta: a Sakana afirma que o Fugu Ultra lidera a maioria dos benchmarks de código e raciocínio, com destaque pro SWE-Bench Pro, onde ele aparece na frente do Opus. Mas tem três ressalvas que eu faço questão de trazer. Primeiro, os números dos concorrentes são auto-reportados pelos próprios provedores, em condições de teste diferentes, então é comparação meio maçã com laranja. Segundo, os próprios números do Fugu variam dependendo da fonte. E terceiro, "orquestrar bate modelo único" é uma alegação que precisa ser testada na prática, não só na tabela. Por isso eu não fiquei nos números: rodei três tarefas reais.
Tem um ponto técnico que quase ninguém comenta e que eu acho fundamental: o custo escondido. Como o Fugu chama vários modelos por baixo, a conta dele não é só o que você vê de entrada e saída. Existem os tokens de orquestração, gastos na coordenação interna entre os modelos, que contam na fatura mesmo sem aparecer no texto final. Em respostas pesadas, esses tokens podem ser muito maiores que o output visível. Ou seja, a orquestração tem um preço que não está estampado, e quem for usar precisa saber disso.
O posicionamento estratégico do Fugu também é interessante. A Sakana vende ele como uma resposta à dependência de um único fornecedor e ao risco de controle de exportação, num momento em que modelos de ponta podem ser bloqueados em certas regiões: orquestrando modelos de vários provedores, se um for restringido, o sistema roteia em volta. É um argumento real sobre risco de concentração. Mas vale a contracrítica honesta: o Fugu ainda depende dos mesmos provedores que ele orquestra, então ele aluga a inteligência desses modelos em vez de substituí-los. Reduz o lock-in, não elimina.
Sobre preço e acesso: o Fugu vem em planos de 20, 100 e 200 dólares por mês, com os dois modelos incluídos, ou em pay-as-you-go por token. No lançamento, ele não está disponível na União Europeia e no EEA, por questões de GDPR.
LINKS
Sakana Fugu (site oficial): https://sakana.ai/fugu/
TIMESTAMPS
00:00 Sakana Fugu a "nova IA" do Japão
00:45 Entendendo como funciona o Sakana Fugu e Fugu Ultra
02:45 Como testar o Sakana Fugu no Codex
04:48 Criando uma Landing page com Sakana Fugu
08:35 Criando sistema fullstack com Sakana Fugu
16:55 Consumo de tokens e outros dados do Sakana Fugu
18:55 Considerações finais sobre Sakan Fugu
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Verdent é o agente de IA que planeja, constrói e audita aplicações inteiras só conversando, sem você sair do fluxo de chat. A proposta é cobrir o ciclo completo de desenvolvimento: ele pensa antes de codar, executa o plano construindo a aplicação de ponta a ponta, e ainda revisa o próprio código com olhar de segurança pra apontar e corrigir as falhas. Nesse vídeo eu construo um funil de captação completo conversando com o Verdent, e no final deixo ele auditar a segurança do que ele mesmo gerou.
Se você curte vibe coding e quer um agente que não pare no "gerou o código" mas vá até o "revisou e protegeu o código", esse vídeo é pra você. O grande diferencial do Verdent é justamente esse fechamento de ciclo: a maioria das ferramentas constrói e te entrega o resultado cru, e você descobre os problemas depois, em produção. O Verdent traz a revisão pra dentro da mesma conversa.
O primeiro recurso central é o Modo de Plano. Antes de escrever qualquer linha, o Verdent recebe o que você quer e devolve um plano claro, quebrado em tarefas, mostrando o que vai ser feito, em que ordem, e quais partes dependem das outras. Você revisa esse plano e só aprova quando estiver de acordo. Isso evita o problema clássico de agente que sai codando sem rumo e se perde no meio. É o "pensa antes de agir" aplicado de verdade.
Depois do plano aprovado, o Verdent entra na execução. Um agente constrói a aplicação seguindo o plano, criando as telas, a lógica de captura de dados, a persistência em banco e tudo que foi combinado, sem você precisar ficar guiando passo a passo. No exemplo do vídeo, ele monta uma página de captura com formulário funcional, validação, e armazenamento em SQLite, tudo a partir da conversa.
O Verdent também integra serviços externos pela conversa. No vídeo eu peço pra ele plugar o envio de e-mails via Resend, e ele configura tanto o e-mail automático de boas-vindas (disparado quando alguém se cadastra) quanto uma tela de disparo em massa, onde você escreve assunto e mensagem e envia pra lista inteira de uma vez. Tudo construído conversando, sem você abrir documentação de API na mão.
Mas o recurso que mais chama atenção é o Reviewer, o code review do próprio Verdent. Depois de construir a aplicação, você pode acionar esse subagente pra revisar tudo com olhar crítico de segurança. Ele varre o código procurando o que um mal-intencionado poderia explorar: chave exposta no código, rota sensível desprotegida, falta de rate limit, validação fraca, dados de usuário em risco. E o melhor: ele lista cada achado explicando o risco em linguagem simples e sugere a correção.
E não para no diagnóstico. O Verdent tem correção assistida: depois de listar os problemas, dá pra aplicar as correções, e ele mostra o diff antes e depois pra você ver exatamente o que mudou. É o ciclo fechado: ele construiu, ele revisou, ele corrigiu, tudo dentro da mesma conversa, sem você precisar virar especialista em segurança pra saber o que estava errado.
Vale ser claro sobre o que isso é e o que não é: o Reviewer é um code review automatizado, não substitui uma auditoria de segurança profissional pra um sistema crítico em produção. Mas pra pegar os erros mais comuns que todo mundo comete (e que a própria IA comete ao gerar código rápido), é uma camada de proteção que pouca ferramenta oferece dentro do fluxo.
Resumindo os recursos do Verdent: Modo de Plano pra estruturar antes de codar, execução agêntica pra construir a aplicação completa, integração de serviços externos pela conversa, e o Reviewer com correção assistida pra revisar e proteger o que foi gerado.
TIMESTAMPS
00:00 Verdent AI planeja, constrói e audita a segurança dos apps!
01:02 Como instalar o Verdent AI
02:36 Iniciando o projeto no Verdent AI com planejamento
06:05 Respondendo perguntas e detalhamento do plano
10:00 Testando versão inicial do projeto criado pelo Verdent AI
11:30 Integrando ferramenta de e-mails Resend no projeto
14:50 Testando funcionalidade de e-mail da aplicação
16:00 Corrigindo bug do app com o Verdent AI
17:48 Auditoria de segurança do projeto no Verdent
19:25 Considerações finais sobre o Verdent AI
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Odysseus é o workspace de IA self-hosted que o PewDiePie lançou, um app open source e gratuito que roda na sua própria máquina e junta chat, agentes autônomos, deep research, email, calendário, documentos e memória num lugar só, sem mandar nada pra cloud. Neste vídeo eu não faço tutorial: eu testo de verdade. Coloco modelo local contra API lado a lado, estresso o agente com tarefas reais, e respondo as perguntas que todo brasileiro tá fazendo: roda no PC normal ou só na máquina de vinte mil dólares dele? É seguro dar acesso ao teu shell e email pra isso? Vale trocar o ChatGPT?
Se você curte IA local, privacidade, ou só quer entender pra onde esse hype tá indo, esse vídeo é pra você. O Odysseus é a aposta do PewDiePie contra o modelo das big techs: ao invés de mandar teus dados pra nuvem, tudo fica na tua máquina. É local-first, privacy-first, sem telemetria, licença MIT. A ideia é ser tipo um ChatGPT, Claude, Cursor e Gmail juntos, mas self-hosted e sob teu controle.
O que tem dentro: chat multi-turno, um modo Agent construído sobre o opencode com acesso a shell, arquivos, web e memória (com permissão configurável por ferramenta), Deep Research que faz pesquisa multi-step e gera relatório, integração de email com resumo e rascunho automático, calendário, editor de documentos, galeria de imagens e temas. Suporta vários backends (vLLM, llama.cpp, Ollama, OpenRouter, OpenAI, GitHub Copilot) e tem suporte a MCP pra plugar serviços externos.
Um recurso que importa muito pro público brasileiro é o Cookbook: ele escaneia teu hardware e recomenda quais modelos cabem na tua GPU, com fit scoring visual. No vídeo eu rodo isso numa RTX 4070 Ti de 12GB e mostro o que cabe de verdade nos 12GB, apontando o Odysseus pro Ollama (o caminho mais fácil de GPU no Windows) e baixando modelos como qwen2.5-coder, llama3.1 e qwen2.5 de 14B pra ter o que comparar.
O núcleo do vídeo é o teste local contra API. Uso a aba Compare, que roda os dois lado a lado em teste cego (sem viés), e mando uma bateria de prompts: closure em JavaScript, componente React de carrinho com testes, validação de CPF brasileiro, cálculo de financiamento pela Tabela Price, e debug de código. Os prompts de Brasil (CPF, financiamento) são onde o modelo local pequeno costuma escorregar e a API brilha, então o contraste de qualidade e velocidade fica claro na tela.
Depois vem o stress test do agente, que é a assinatura do vídeo. Mando o modo Agent executar tarefas com dificuldade subindo: criar uma landing page com HTML e CSS, listar arquivos via shell e gerar relatório, pesquisar na web e montar tabela, e a tarefa mais pesada, criar um CSV de vendas, escrever um script Python que lê o arquivo, calcula totais e gera um gráfico, e rodar o script. Por fim uma tarefa vaga de propósito pra ver se o agente se perde, loopa ou pede contexto. Se travar ou crashar, não corto, porque conteúdo honesto vale mais que demo maquiada.
E aí vem a parte que ninguém pode ignorar: segurança. O Odysseus foi muito feito com IA (o próprio Claude aparece entre os top contribuidores do repo), e um pesquisador de segurança já apontou vulnerabilidades críticas. O agente tem acesso ao shell, o que significa que um prompt injection pode rodar código na tua máquina. O próprio README recomenda tratar o app como um console de admin. E os arquivos de segurança (SECURITY.md, THREAT_MODEL.md) foram adicionados depois do lançamento, de forma reativa. Não é pra assustar, é pra você entrar sabendo do que tá dando acesso.
O veredito é equilibrado, como sempre: o Odysseus tem ponto forte e ponto fraco. Se você curte IA local, valoriza privacidade e quer acompanhar pra onde isso vai, vale explorar muito. Se você quer um ChatGPT grátis em um clique, ainda não é isso, porque é dependente de hardware e a instalação não é trivial. Numa 4070 Ti com o modelo certo dá pra usar; com API fica bem melhor. É um projeto ambicioso e jovem ao mesmo tempo.
LINKS
Odysseus no GitHub: https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus
TIMESTAMPS
00:00 PewDiePie lançou uma IA! (Odysseus AI)
00:50 O que é a Odysseus AI?
02:50 Como instalar o Odysseus AI
04:50 Conhecendo a interface do Odysseus AI
06:00 Testando a Odysseus AI
08:30 Recurso Cookbook do Odysseus
10:25 Conhecendo alguns comandos do Odysseus
12:33 Considerações finais sobre o Odysseus AI
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🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt_kimi_k27
🟪 Hospedagem que eu indico: https://www.hostinger.com/matheushoradecodar (use o cupom HORADECODAR para ter +10% de desconto)
📘 Guia Engenharia de Prompt: https://app.horadecodar.com.br/ebookpages/guia-engenharia-de-prompt
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Kimi K2.7 Code é o novo modelo de programação da Moonshot AI, lançado dia 12 de junho de 2026, um modelo open source focado em código e tarefas agênticas longas. Ele chega com uma proposta interessante e alguns números chamativos, mas, sendo honesto desde já, não é o salvador que os benchmarks tentam vender. Nesse vídeo eu mostro o que ele é de verdade, onde ele entrega e onde ele decepciona, sem repetir a tabela de marketing.
Se você acompanha modelos de IA e gosta de ver review honesto antes de sair trocando de modelo, esse vídeo é pra você. O Kimi K2.7 Code entra na mesma onda dos open source chineses que a gente vem cobrindo (DeepSeek, GLM, MiniMax, Nex-N2), mas com um foco diferente: ao invés de querer ser bom em tudo, ele é especializado em código e em trabalho de agente, planejando, editando, rodando ferramentas e debugando ao longo de vários passos.
Tecnicamente, o Kimi K2.7 Code é um modelo Mixture of Experts construído sobre o K2.6, com 1 trilhão de parâmetros no total e 32 bilhões ativos por vez. Tem contexto de 256 mil tokens, é multimodal, e a licença é uma MIT modificada, ou seja, dá pra usar comercialmente com atribuição. Os pesos estão no Hugging Face pra quem quiser rodar localmente, mas aviso: são quase 600 GB, então self-hosting é coisa séria, não dá pra rodar em qualquer máquina.
O destaque real do lançamento, e que eu acho que é o ponto mais legítimo dele, não é "bater o Claude". É a eficiência: a Moonshot diz que o K2.7 Code usa cerca de 30% menos tokens de raciocínio que o K2.6, ou seja, ele pensa menos antes de agir. Pra quem roda agente, isso importa de verdade, porque modelo que fica enrolando no raciocínio interno custa mais caro e demora mais. Esse corte de 30% é o que mais merece atenção, mais até que os benchmarks de capacidade.
E aqui vem a parte honesta. A Moonshot reporta ganhos grandes sobre o K2.6 (mais de 21% no benchmark de código deles, mais de 31% em outro), e na tabela deles o K2.7 Code passa o Claude Opus 4.8 em um benchmark específico de uso de ferramentas. Soa impressionante, mas tem três ressalvas importantes: primeiro, todos esses números são autorreportados pela própria Moonshot, rodados no harness deles. Segundo, na mesma tabela ele não bate o GPT-5.5 em nenhum dos seis benchmarks. E terceiro, e mais importante, a própria comunidade já começou a contestar publicamente esses resultados, com desenvolvedores apontando que os números não batem na prática.
Por isso eu não fiquei na tabela. Eu testei o Kimi K2.7 Code de verdade, e a real é que ele não é tão bom quanto o lançamento faz parecer. Tem coisa que ele faz bem, especialmente tarefa de código mais direta e uso de ferramenta, mas em situações mais complexas ele tropeça, e não é o tipo de modelo que vai te fazer abandonar o que você já usa. É um modelo competente, com uma sacada boa de eficiência, mas não é o frontier que a propaganda sugere.
Resumindo a minha visão sobre o Kimi K2.7 Code: é um lançamento que vale conhecer, principalmente pela proposta de gastar menos token pensando, e pela licença aberta pra quem precisa rodar self-hosted. Mas é importante separar o que é marketing do que é realidade. Se você esperava o modelo que destrona o Claude, não é esse. Se você quer uma opção open source decente, especializada em código, com boa eficiência, aí sim ele entra na conversa. Como sempre, vale testar no teu caso antes de confiar em qualquer tabela de benchmark.
E você, já testou o Kimi K2.7 Code ou algum outro modelo da linha Kimi? Comenta aqui embaixo o que achou, e qual modelo open source você quer ver testado no canal em seguida. Deixa o like, se inscreve no canal e ativa o sininho pra não perder os próximos vídeos sobre modelos open source, Claude Code e ferramentas de IA.
LINKS
Kimi K2.7 Code no Hugging Face: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code
Kimi (plataforma e API): https://platform.moonshot.ai
Kimi Code: https://www.kimi.com/code
TIMESTAMPS
00:00 Lançou o Kimi K2.7 Code!
00:52 Como utilizar o Kimi K2.7 Code no Claude Code
04:05 Iniciando projeto com Kimi K2.7
08:37 Testando projeto criado com o Kimi K2.7 Code
09:20 Adicionando IA no projeto (Kimi K2.7 no projeto)
12:00 Custos do Kimi K2.7 e Benchmarks do modelo
13:55 Considerações finais do Kimi K2.7 Code
⭐ Inscreva-se na Lista de Espera do Curso Pare de Brigar com a IA: https://app.horadecodar.com.br/lp/pare-de-brigar-com-a-ia-claude-code 🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt_glm_52 🟪...
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🔴 Formação Vibe Coding (Antigravity, Claude Code e +): https://app.horadecodar.com.br/lp/formacao-vibe-coding?utm_source=yt_glm_52
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GLM 5.2 é o novo modelo de código da Zhipu AI (Z.ai), lançado dia 13 de junho de 2026, com foco em programação e tarefas agênticas longas. O destaque principal é a janela de contexto de 1 milhão de tokens, cinco vezes maior que a do GLM 5.1, o que permite trabalhar com repositórios grandes inteiros numa sessão só. Nesse vídeo eu mostro o que ele é, as specs reais, como rodar no Claude Code, e dou minha avaliação sem inflar: é um modelo competente, mas tem ressalvas importantes que valem ser ditas.
Se você acompanha modelos de código open source e quer entender onde o GLM 5.2 se encaixa antes de investir tempo nele, esse vídeo é pra você. Ele entra na linha dos modelos chineses focados em código que a gente vem acompanhando, e a proposta da Zhipu é clara: oferecer uma alternativa mais barata aos modelos fechados, posicionando o GLM Coding Plan como cerca de um décimo do preço dos planos premium do Claude Code.
Nas specs, o GLM 5.2 é um modelo Mixture of Experts com 744 bilhões de parâmetros no total e cerca de 40 bilhões ativos por vez. Tem contexto de 1 milhão de tokens de entrada e até 131 mil de saída, o que dá pra refatoração em escala de repositório e traços longos de planejamento e execução. Ele traz dois modos de raciocínio, High e Max, pra você equilibrar latência e qualidade conforme a tarefa. A licença é MIT, então os pesos abertos vão poder ser baixados e rodados livremente, inclusive comercialmente.
Um ponto prático importante: o GLM 5.2 expõe um endpoint compatível com o formato da Anthropic, ou seja, dá pra plugar ele direto no Claude Code, no Cline, no OpenCode e em ferramentas parecidas, sem trocar de ambiente. É só apontar a configuração pro endpoint da Z.ai. No vídeo eu mostro esse setup.
Sobre acesso e preço: no lançamento, o GLM 5.2 ficou disponível em todos os tiers do GLM Coding Plan (Lite, Pro, Max e Team), com o tier de entrada na casa dos 10 dólares por mês. A API standalone, o chatbot da Z.ai e os pesos abertos sob licença MIT foram anunciados pra semana seguinte ao lançamento, então parte do acesso ainda estava chegando quando o modelo saiu.
Agora a parte que precisa ser dita com clareza: a Zhipu não publicou nenhum benchmark oficial no lançamento. Não tem SWE-Bench, não tem LiveCodeBench, não tem número nenhum verificado. Tudo que existe até agora são alegações de marketing da própria empresa, tipo "código poderoso" e "forte em tarefa longa", sem dado pra sustentar. Então qualquer comparação direta com Claude, GPT ou outros modelos, nesse momento, é especulação. É exatamente por isso que eu testei na prática em vez de repetir promessa.
E a minha avaliação honesta é essa: o GLM 5.2 não é nenhum salvador. O contexto de 1 milhão de tokens é real e útil pra quem trabalha com codebase grande, e o preço baixo é um atrativo legítimo pra quem quer cortar custo. Mas em uso real ele não me impressionou a ponto de recomendar trocar o que você já usa. É uma opção barata e com contexto generoso, não um modelo de fronteira. Como sempre, o que vale é testar no teu caso.
Vale registrar o contexto do lançamento, que foi curioso: o GLM 5.2 saiu pouco depois da Anthropic suspender o acesso aos modelos Fable 5 e Mythos 5 fora dos Estados Unidos por uma diretiva de controle de exportação. A Zhipu aproveitou o momento pra reforçar o discurso de inteligência aberta e acessível, e a ação da empresa subiu forte na bolsa. É mais um capítulo da disputa entre modelos fechados ocidentais e open source chineses, e o GLM 5.2 é a peça mais recente desse tabuleiro.
E você, já testou o GLM 5.2 ou algum outro modelo da linha GLM? Comenta aqui embaixo o que achou, e qual modelo open source você quer ver testado no canal em seguida. Deixa o like, se inscreve no canal e ativa o sininho pra não perder os próximos vídeos sobre modelos open source, Claude Code e ferramentas de IA.
LINKS
GLM 5.2 (plataforma Z.ai): https://z.ai
TIMESTAMPS
00:00 Lançou o GLM 5.2, está bom?
00:55 Como utilizar o GLM 5.2 no Claude Code
04:11 Criando PRD com GLM 5.2 para o projeto
07:20 Iniciando o projeto com GLM 5.2 em Next JS
08:40 Testando o projeto criado com GLM 5.2
09:30 Implementando autenticação do projeto com GLM 5.2
12:00 Integrando IA no projeto
17:05 Benchmarks e análises sobre o GLM 5.2
19:05 Considerações finais sobr eo GLM 5.2
