Cada post da Nexus Decoded sai com kit completo de aplicação. Aqui você encontra o acervo inteiro — organizado em séries que vão da stack diária a modelos que mudam a régua.
Carrossel novo todo dia. Kit complementar com template, glossário e checklist aqui no acervo, no mesmo dia.
Seguir →Como montar e operar a stack que vira ferramenta diária — knowledge layer, contrato com o agente, editor onde tudo acontece, design generativo local-first.
Rahul (@sairahul1) publicou em 08/06/2026 a tese mais limpa do mês: Agent = Model + Harness. O modelo é o processador. O harness é o sistema operacional. Em fev/2026, time OpenAI enviou 1 milhão de linhas em produção sem digitar nenhuma — 4 engineers, 28 dias, #1 Play Store. Três escolas distintas disputam o método canônico — OpenAI Environment Design (desenhe a pyramid TYPES→UI), Anthropic Generator + Evaluator (dois agentes, um aperto de mão), ThoughtWorks 2×2 taxonomy (cada controle cabe num quadrante). Cinco princípios já são consenso: contexto supera instruções, planejar antes de executar, loops de feedback sempre, uma coisa por vez, codebase é documentação. E há um paradoxo embutido — build to delete. Kit traz os 5 princípios com código pronto pra copiar, comparativo das 3 escolas com matriz "quando usar qual", e checklist de 12 perguntas pra auditar harness do seu agente.
Thariq Shihipar (@trq212) e Sid Bidasaria (Anthropic) abriram em 03/06/2026 os 8 padrões oficiais do Claude Code. A virada: o agente escreve o próprio harness em JavaScript, na hora. Não é prompt, não é framework — é código que o modelo escreve pra orquestrar a si mesmo. Catálogo completo: classify-and-act (roteamento dinâmico), fan-out-and-synthesize (paralelização inteligente), adversarial verification (verdade como saldo da disputa, 90% redução em falsos positivos), generate-and-filter (10 candidatos, 1 sobrevive), tournament (bracket par a par), loop-until-done (iteração com critério explícito), e três aplicações compostas (research, debugging, triage). Kit traz código JavaScript Claude-Code-ready pronto pra copiar, os três workflows reais detalhados e a cronologia das 11 absorções da chain Decoded Ep.5→Ep.18.
Benjamin Verbeek (Lovable, 200 mil projetos/dia) abriu na AI Engineer 2026 o tool schema que o produto usa pra self-improvement. Tese: o user não sabe o que quebrou. O agente sabe. Pergunte ao agente. 2 loops paralelos — Loop 1 (Lovable Stack Overflow · LLM judge detecta user stuck via 4 sinais · cluster · A/B blank cirúrgico · decay agressivo). Loop 2 (vent tool · agente reclama via vent_send_feedback direto pra Slack · monitoring agent dedup + abre PR auto). Caso famoso: 20 vents em 1h sobre copy tool falhando em filenames com non-breaking space do WhatsApp/Mac. Kit traz schema literal pronto pra copiar, pipeline completo dos 2 loops + código exemplo e fontes.
Jensen Huang abriu o GTC Taipei 2026 (1h57min) com a tese "compute is revenue" — useful AI chegou, tokens viraram unidades de receita. 8 anúncios encadeados na mesma tese: Vera Rubin em produção (não é chip, é sistema · 7 chips · 6T transistores · 1.3M componentes/rack), Vera CPU pra agentes (IPC 10, SQL 3x, NYSE stream 6x), DSX blueprint (100GW até 2030), Neotron 3 Ultra (SSM+MoE, 5x faster, 100% open), RTX Spark (PC reinventado em 40 anos, N1X chip), Cosmos 3 + Alpamo 2 + Isaac Groot. Kit traz stack completo, deep-dive Vera Rubin, glossário 30+ termos e fontes.
Eric Zakariasson (Cursor) abriu na AI Engineer 2026 o esquema interno: sub-partes do produto já rodam sozinhas — Bugbot revisa PR, Agentic Code Owner roteia por risco, Continual Learning extrai rules de transcripts. Software factory é o 5° estágio dos 6 níveis que Dan Shapiro mapeou. Kit traz os 4 ingredientes obrigatórios (primitives, guardrails, rules, enablers), 27 perguntas pra auditar codebase, 4 arquetipos do engineer 2026 e fontes.
Phil Hetzel (Braintrust) argumentou na AI Engineer 2026 que GenAI não pertence ao time de data science só porque tem "AI no nome". O data pipeline pesado já foi feito por Anthropic/OpenAI/Mistral — sobra prompt engineering, distributed systems, human annotation, eval funcional. Time diverso vence silo. Kit traz framework de papéis × responsabilidades, checklist de 12 perguntas pra mapear seu time, comparativo enterprise tradicional vs AI native.
Em 19/05/2026, o Google publicou cinco peças num único movimento — Gemini 3.5 Flash + Antigravity 2.0 + Managed Agents + WebMCP + Gemini Spark. Não foi release notes, foi arquitetura: o mesmo harness aparece em três alturas (desktop, cloud, consumer). Kit traz o mapa visual das 3 stacks (Google × Anthropic × OpenAI) lado a lado, tabela CSV comparativa de 33 capabilities, checklist de 10 perguntas pra escolher stack, e lista canônica de fontes oficiais.
@techwith_ram publicou em maio/2026 thread destrinchando como agentes constroem memória persistente. Três funções (continuity, context, learning), quatro tipos (in-context, external, episodic, parametric), e estratégias de esquecer pra não degradar. Kit cobre o mapa completo, código Python com ChromaDB, anti-patterns, e stack mínima pra começar hoje.
Nav Toor (@heynavtoor) publicou em maio/2026 uma stack de sete sub-agentes Claude — sete .md dentro de .claude/agents/ — que delegam papéis profissionais avaliados em ~$780K anuais de payroll: Researcher, Editor, Planner, Analyst, Recruiter, Ops Lead, Finance. Kit traz os sete em PT-BR com frontmatter pronto, instalação passo-a-passo, recomendação por perfil (solo, freelancer, builder), glossário.
A Google anunciou em maio/2026 — composable hooks que interceptam generation calls + tool execution loop. Mesmo pattern do Express, Rack, Connect (30 anos web) absorvido pela camada agentic, com 3 níveis: Generate, Model, Tool. Kit cobre os 3 hooks, código TS+Go+Dart, 5 middlewares prontos, 7 anti-patterns.
A Anthropic documentou em maio/2026 um pattern que muda a economia de apps Claude API em produção: max_tokens: 0 antes do user chegar. Prefill silencioso, cache quente, primeiro request com 92% off. Cache virou primitiva. Código Python + Node, decision matrix TTL 5m vs 1h, 7 anti-patterns.
Codex CLI, Claude Code e Hermes Agent adotaram /goal em poucas semanas, sem coordenação. Três bases independentes, mesmo input — quando isso acontece, o verbo deixa de pertencer a um vendor e vira primitiva da camada. Sintaxe nos 3 runtimes + Kanban Hermes PT-BR + checklist.
Kepano (CEO Obsidian) publicou as 5 Agent Skills oficiais — obsidian-markdown, obsidian-bases, json-canvas, obsidian-cli, defuddle. Markdown deixou de ser sintaxe pra virar protocolo de agente. Kit PT-BR com explicação + instalação + checklist.
Vault em Markdown como knowledge layer de um sistema 3 camadas — Obsidian, Claude Code via MCP, N8N. Template completo + cronograma de 6 semanas.
Contrato de delegação entre você e o agente. Template PT-BR ≤200 linhas + mapa regra-erro + 3 variantes (prototype, production, monorepo). Mistake rate de 41% pra 3%.
Alternativa open-source ao Claude Design. Roda no laptop, detecta seus 13 agentes já instalados, 31 skills + 72 design systems. Apache-2.0, sem assinatura, offline.
Extensão oficial Google Colab pro VS Code (lançada nov/2025). Edição local + execução remota em GPU/TPU. Settings.json + 8 atalhos + mapa de decisão "qual ferramenta pra qual tarefa" em 10 cenários.
Análises de modelos e lançamentos que mudam a régua. O que é, por que importa, como aplicar — sem hype.
Cota gratuita, API idêntica à OpenAI. 6 famílias curadas com critério de uso (MiniMax, GLM, Kimi, DeepSeek, GPT-OSS, Sarvam), setup em 4 linhas, 3 experimentos pra decisão por evidência.
Não é GPT pra chat. É agent layer especializado: 10 subagents em paralelo, worktrees Git separadas, PR como output. 3 prompts oficiais traduzidos PT-BR com 12 variantes, mapa dos 3 tiers de acesso, checklist de prontidão de 15 perguntas.
Como vários agentes de IA trabalham coordenados — board compartilhado, handoff por resumo, resiliência operacional. A virada de "uma aba por agente" pra "uma operação só".
Padrões de operação que mudam como agentes de IA entregam — formato de output, estrutura de catálogo, contratos de delegação. Engenharia editorial aplicada ao agente.
HTML carrega 8 tipos de informação num arquivo. Markdown carrega 1. Mapa de decisão em 5 cenários, 3 templates HTML standalone, prompt pra fazer Claude/Cursor escolherem o formato sozinhos.
Briefing parou de ser texto e virou sincronização de catálogo. Google Labs gratuito. Fluxo de 4 passos, 3 efeitos da virada, o que NÃO substitui, 3 templates de catálogo (SaaS B2B, e-commerce, serviço profissional), checklist de 12 perguntas.
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