Entre Chaves

Seu componente React acumula useState e useEffect que se repetem em outras telas? Neste Snippet, recebemos Lucas Vilas Boas, Arquiteto de Soluções na dti digital. Ele retoma fundamentos como KISS e DRY para mostrar quando faz sentido extrair lógica para um Custom Hook. Ele também apresenta o critério que separa um hook de uma função comum e constrói dois exemplos no código, de um contador a um campo de busca com debounce. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• KISS e DRY;
• Hooks no React;
• Classes x functions;
• Quando criar hooks;
• Overhead de hooks;
• Hook useCounter;
• Hook useDebounceValue;
• Testes de hooks.

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#programacao

Quanto custa usar um modelo de raciocínio para responder apenas “sim” ou “não”? Neste episódio, recebemos Jefferson Fabrício, Engineer Lead na dti digital, para entender o Jev, o novo modelo da TypeSafe AI focado em respostas rápidas e estruturadas. A conversa passa pela diferença entre System 1 e System 2, pelo paradoxo que inspirou o nome do modelo e por um caso real em que o custo por decisão caiu para centavos. Também fica a pergunta: até onde vale trocar regras de código por interpretação? Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Paradoxo de Jevons;
• System 1 x System 2;
• Saídas estruturadas;
• Zero alucinação;
• Roteamento de agentes;
• Caso automotivo;
• Thresholds e validação humana;
• IA e DDD.

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#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do episódio: "#289 LLMOps na prática: segurança, custo e evolução do MLOps"

Nele, Francisco Malaguth, Arquiteto e Cientista de Dados, e Guilherme Flora, Cientista de Dados, ambos da dti digital, discutem por que os incidentes com IA continuam crescendo. Eles mostram que os controles sobre LLMs ainda são frágeis na execução, nos guardrails e no acesso à informação. Quanto mais dados e ferramentas o modelo recebe, mais competitivo ele fica e mais exposto também. A conversa chega ao trade-off que os grandes fornecedores enfrentam e ao custo que leva empresas a economizar justamente nas proteções. Onde fica o equilíbrio entre utilidade e segurança? Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Incidentes com IA;
• Fragilidade dos guardrails;
• Acesso a ferramentas;
• Segurança x competitividade;
• Custo de implantação.

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#inteligenciaartificial

Você ainda passa horas ajustando fonte, filtro e documentação do Power BI na mão? Neste Snippet, recebemos Igor Estrella, Analista de Dados na dti digital. Ele mostra como uma mudança no formato do arquivo permite que o Claude Code enxergue o projeto inteiro e usa um exemplo prático para ir dos dados brutos ao relatório final com comandos simples. No caminho, aparecem ganhos que o Copilot não entrega e uma prática que o Power BI nunca teve. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Limitações do Copilot;
• Formato PBIP;
• Tratamento de dados;
• Alterações em massa;
• Criação de páginas;
• Documentação automática;
• Power BI versionado;
• Skills de Power BI.

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#dadosml

Por que tantas empresas já rodam agentes de IA em produção e ainda tropeçam em segurança, dados e avaliação? Neste episódio, recebemos Francisco Malaguth, Arquiteto e Cientista de Dados, e Guilherme Flora, Cientista de Dados, ambos da dti digital. Eles explicam o que o LLMOps herda do MLOps e o que precisou ser repensado, como o treinamento deu lugar à seleção de modelos e por que o controle de acesso aos dados ficou muito mais fino. A conversa passa pelo trade-off entre liberdade e segurança que os grandes fornecedores enfrentam, pelo custo que leva empresas a economizar em guardrails e pela dificuldade de medir a qualidade de uma resposta aberta. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• MLOps x LLMOps;
• Seleção de modelos;
• Fine Grained Access;
• Incidentes com IA;
• Guardrails;
• Custo operacional;
• Fundação de dados;
• Evals de LLM;
• Monitoramento contínuo.

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#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do episódio: "#288 GitFlow, GitHub Flow ou Trunk-Based depende da maturidade do time"

Nele, João Vitor Romero Sales, DevOps Engineer, e Lucas Loureiro Rodrigues, SRE/Site Reliability Engineer, ambos da dti digital, discutem por que uma empresa pode ter vários fluxos de branch rodando ao mesmo tempo. A conversa parte de um caso real: um sistema que precisava manter até seis versões da mesma API em produção, porque recalculava planos de negócio antigos com as regras da época. Quando um bug aparecia em uma delas, a pergunta era quantas outras também tinham o problema. Qual fluxo aguenta esse cenário sem virar caos? Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Versões paralelas;
• GitFlow tradicional;
• GitLab Flow;
• Hotfix entre branches;
• Versões LTS.

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#desenvolvimentodesoftware

Por que um erro em produção ainda exige tanto trabalho manual para ser investigado? Neste Snippet, Igor Grieder, Desenvolvedor de Software na dti digital, explica como agentes de IA podem consultar logs, métricas e traces para reunir o contexto de uma anomalia e sugerir próximos passos. Ele também aborda o que precisa ser definido antes de conectar um agente ao ambiente: critérios de acionamento, qualidade da telemetria, revisão humana e limites de segurança e custo. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Agentes de IA;
• Monitoramento de produção;
• Logs e métricas;
• Correlação de traces;
• Integração via MCP;
• Investigação de anomalias;
• Revisão humana;
• Segurança e custos.

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Por que a estratégia de branch que funciona em um time pode travar as entregas de outro? Neste episódio, recebemos João Vitor Romero Sales, DevOps Engineer, e Lucas Loureiro Rodrigues, SRE/Site Reliability Engineer, ambos da dti digital. Eles comparam GitFlow, GitHub Flow, GitLab Flow e Trunk-Based Development a partir de casos reais de projeto, discutem por que essa escolha deveria ser tratada como decisão de arquitetura e mostram o que acontece quando o processo do time não acompanha o fluxo escolhido. Além disso, contam um incidente em produção causado por uma branch desatualizada de infraestrutura. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• GitFlow e GitHub Flow;
• GitLab Flow;
• Trunk-Based Development;
• Versões paralelas;
• Carga cognitiva;
• Feature flags;
• Infraestrutura como código;
• Incidentes com Kubernetes.

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#desenvolvimentodesoftware

Este conteúdo é um trecho do episódio: "#287 Chegamos à superinteligência da IA ou é exagero?"

Nele, nossos hosts colocam em xeque os testes usados pra provar que chegamos ou não na AGI. Eles mostram como cada empresa cria seu próprio critério de superinteligência e depois anuncia que bateu a própria régua, por que o teste de Turing virou irrelevante e defendem uma aposta técnica polêmica: enquanto a IA for baseada em Transformers, a AGI pode nunca chegar. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Testes de AGI;
• Benchmark ARC-AGI;
• Teste de Turing;
• Arquitetura Transformer.

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#inteligenciaartificial

É possível provar que o voto eletrônico é seguro? Neste Snippet, recebemos Pedro Dantas, nosso host e Head de Cibersegurança na dti digital. Ele apresenta uma hipótese matemática para explicar por que nenhum sistema de votação consegue garantir ao mesmo tempo anonimato total e verificação completa dos votos. A partir de um teorema criado em 1951, ele mostra onde está o verdadeiro limite da segurança das urnas eletrônicas. Dê o play e assista agora!

Assuntos abordados:

• Teorema da Impossibilidade;
• Anonimato do voto;
• Verificabilidade universal;
• Software das urnas;
• Boletim de urna;
• Checksum e auditoria.

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#ciberseguranca