A IA não esquece por burrice. É a janela de contexto. Entenda pela dor o limite de tokens e as quatro saídas: resumo, RAG, chunking e memória.

GPT-5 está em todo lugar, mas a pergunta de quem programa é só uma: vale trocar o que já funciona? Olhamos código real, custo por tarefa e quando a troca se paga, no tom honesto da marca.

Tem dev que dobrou de produtividade com IA e tem dev que não escreve mais uma função sem ela. A diferença é o workflow. Como usar IA para programar mantendo o entendimento do próprio código.

O agente tinha a ferramenta certa na mão e escolheu a errada. O problema quase sempre está na descrição, no schema e no nome que você definiu, não no modelo. Veja como consertar com código e os números da Anthropic.

Seu RAG responde tudo menos o que está nos documentos? O problema quase nunca é o LLM. É uma das quatro etapas antes dele. Diagnóstico das causas reais (chunking, embedding, falta de reranker e prompt) com o conserto de cada uma.

O código que a IA gerou roda, compila e passa no happy path e quebra em produção. Entenda por que o modelo gera código plausível-mas-errado e qual processo de revisão pega o problema antes do merge.

Seu agente repete a mesma ação pra sempre e queima tokens. As três causas — sem critério de parada, tool result mal formatado, prompt ambíguo — e os freios práticos pra cortar isso em produção.

Busca semântica devolvendo resultado sem nexo? O problema quase nunca é o banco vetorial — é o embedding. Entenda o que é embedding e conserte os 3 pontos onde a busca por similaridade quebra: modelo, normalização e chunking.

Comparação prática das principais IAs para programar em 2026 — mesma task real rodada em Claude Code, Cursor e GitHub Copilot, com critérios honestos: custo, contexto e qualidade do diff.

Saber que a IA alucina não resolve nada. Veja por que o LLM inventa e como reduzir alucinação de IA no seu produto com grounding, RAG, citações e guardrails.