Prompt caching para agentes de IA com tool calls
Estruture tools, system e histórico para acertar cache hits em cada tool step. Meça cached tokens, evite invalidar o prefixo e reduza custo de input no loop.
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Sou Samuel Fajreldines, engenheiro sênior de software. Empresas em crescimento me contratam com minha equipe para sermos o departamento de software, não um fornecedor pontual que você precisa recontratar todo trimestre. Eu defino a direção técnica, minha equipe constrói e entrega, e eu sigo responsável por tudo que vai ao ar.
37 artigos · guias e tutoriais práticos por Samuel Fajreldines
Artigos aprofundados sobre Inteligência Artificial, guias práticos e tutoriais por Samuel Fajreldines — 37 posts especializados sobre Inteligência Artificial para engenheiros de software.
Estruture tools, system e histórico para acertar cache hits em cada tool step. Meça cached tokens, evite invalidar o prefixo e reduza custo de input no loop.
Monte um portfólio de software engineer com IA que mostre problema, arquitetura, testes, operação, falhas e decisões, não apenas uma demo gerada por agente.
Compare Graphiti, RAG vetorial e PostgreSQL para memória de agentes de IA. Separe verdade, recuperação, histórico e verificação antes do prompt no sistema.
Valide tool calls de agentes de IA em TypeScript com Zod, erros estruturados, output seguro e retry limitado antes de tocar na sua API.
Descubra quais habilidades de engenharia de software continuam valiosas com coding agents: especificação, arquitetura, contexto, revisão, evals e operação.
Configure code review com IA no GitHub Actions usando Codex, permissões mínimas e jobs separados. Inclui YAML, verificação, erros e limites.
Crie um servidor MCP em TypeScript, teste no Inspector e conecte a Claude Code e Codex com esquemas, limites de saída e ferramentas somente leitura.
Em 2026, a Pillar publicou 7 escapes em 4 agentes; proteja host, Git, IDE, hooks, Docker e CI quando o agente escreve arquivos confiáveis no workspace.
Em 2026, 84% dos devs usam ou planejam usar IA; veja como revisar migration de agente no CI com dry-run, lint e rollback antes de chegar ao banco real.
Em 2026, GitHub relatou 60 milhões de revisões com Copilot; veja como criar observabilidade de agentes de código no CI com JSONL, OTel e prova segura.
Em 2026, GitInject documentou 11 ataques em 4 provedores; proteja agentes no GitHub Actions contra prompt injection em PRs com sandbox e segredos mínimos.
Em 2026, TDAD reduziu regressões de teste em 70%; monte evals de regressão para agentes de código com impacto, CI e prova de PR.
Em 2025, Cursor mediu 12,5% mais acerto com busca semântica; monte RAG sobre codebase com grep, símbolos, MCP e prova no PR.
Em 2026, estudo analisou 33.596 PRs agentic no GitHub; reduza abandono, duplicidade, escopo amplo e CI quebrado antes de pedir revisão humana mais segura.
Em 2026, a Sophos viu acesso a credenciais em 56,2% dos bloqueios de agentes; ajuste EDR, permissões e CI sem liberar segredos.
Em 2026, a Systima mediu cerca de 33 mil tokens antes do prompt no Claude Code; monte orçamento de contexto, MCP e subagentes com prova auditável no CI.
Em 2026, a AI Now mostrou RCE em Claude Code e Codex ao revisar repo de terceiros; isole permissões, sandbox, rede e CI com prova auditável no PR seguro.
Em 2026, o arXiv mediu até 85% de alucinação ao clonar repos; veja como travar origem, MCP e CI antes do agente executar.
Em 2026, a Wiz testou 6 assistentes de código; aprenda a revisar symlink, sandbox e aprovação antes que o agente escreva fora do workspace.
Em 2026, a 0DIN mostrou payload fora do repo; use quarentena de agente com sandbox, rede negada e segredos fora do setup.
Em 2026, pesquisa MCP achou 57 ameaças; monte allowlist por ferramenta, registro privado, CI e logs para agentes de código.
Monte loop self-correcting de agente no CI com logs curtos, sandbox, limite de tentativas e prova de PR revisável sem abrir diffs amplos nem perder controle.
Em 2026, GitLab mediu 85% vendo revisão como gargalo; use spec executável para fazer agentes de código provarem cada mudança.
Em 2026, Tenet relatou 2.388 organizações expostas; trate eventos Sentry via MCP como input hostil antes de deixar Codex ou Claude Code agir.
Claude Code documenta 3 cadências de hooks; use gates antes, depois e no fim do loop para reduzir risco real em agentes de código, MCP, shell local e CI.
Em 2026, estudo mediu custo acima de 20% com contexto ruim; escreva um AGENTS.md enxuto para Codex e Claude Code testar melhor no CI sem inflar tokens.
Em 2026, 85% veem revisão e validação como gargalo; use fan-out de subagentes para migrar monorepos com prova, worktrees e evidência clara no PR final.
Em 2026, mais de 1 em 5 revisões no GitHub já passa pelo Copilot; use MCP de codebase RAG para dar contexto sob demanda aos agentes.
Em 2026, GitHub já viu 60 milhões de revisões com Copilot; monte evals de PR no CI para validar agentes antes do revisor.
Em 2025, a DORA mediu 90% de adoção de IA em times de software; monte contexto enxuto para agentes de código trabalharem melhor.
Em 2026, 85% dos devs citam revisão, edição e teste de código com IA como gargalo. Veja um harness prático para PRs confiáveis, com gates, MCP e subagentes.
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