A jornada de aprendizado de Samuel Medeiros
Dev · Projetos · Estudos · Descobertas
Durante meses olhei para o ponto verde do pipeline como se fosse prova. Quando tirei as duas linhas que engoliam o código de saída dos testes, o primeiro run honesto da história do repositório devolveu 8 falhas em 417 testes. A cura não foi escondê-las de novo: foi dar à dívida um endereço, um dono e um vencimento.
hreflang é a tag que conta ao Google que cada página também existe em outro idioma — mas só vale se os dois lados se apontarem de volta. Aqui, 350 desses links apontavam para endereços que nunca existiram. O texto explica o que é a tag, como ela deveria funcionar, e onde a nossa premissa quebrou.
Montei um agregador de status do ecossistema e, dezoito minutos depois de nascer, ele não conseguia provar a própria existência. O conserto não foi código: foi decidir o que conta como prova. Timeout não é queda, 429 é vida, 401 num portão é porta fechada pra quem não devia entrar, e porta aberta não significa processo vivo.
Perdi 810 steps de treino porque um checkpoint de 2 GB foi copiado direto no nome final e a máquina reiniciou no meio. Consertei a escrita no volume principal. Dois dias depois, o mesmo bug morava no espelho do segundo disco e tinha ficado pior: o arquivo truncado passava na checagem de retomada.
Uma ponte de ingestão pedia uma coluna que o banco nunca teve. Nove dias de execuções com código de saída zero e nada coletado. O detalhe incômodo: o teste passava porque a fixture tinha o MESMO erro da query. Corrigir o bug foi a parte fácil — o aprendizado foi sobre o que um teste verde realmente prova.
O auditor visual das capas ficou com o modelo primário sem saldo, devolveu erro, e o tratamento do erro devolvia 'aprovado'. Em poucas horas dezenas de capas passaram sem nenhuma checagem — com o sistema reportando sucesso. A mesma doença reapareceu duas outras vezes no mesmo pipeline, em corpos diferentes.
Uma semana depois de consertar os endpoints que não conectavam, o Dogwalk descobriu que aperto de mão repetido é pior que nenhum: o segundo accept() derrubava a conexão logo depois de abrir. E o primeiro conserto ainda deixou um socket morto entrando na sala.
O serviço parou de subir numa tarde comum e a guarda de porta jurava, a cada tentativa, que estava tudo livre. 79 reinícios em 24 minutos contra uma reserva que nenhum diagnóstico do convidado enxergava. A correção foi trocar o oráculo.
As páginas de tag foram ao ar sem nenhuma capa, misturaram português com inglês na mesma vitrine e devolviam quem trocava de idioma direto pra home. Três bugs que pareceram independentes e nasceram do mesmo lugar: a regra morava na home, não no componente.
Um monitor de infraestrutura imprimiu 'CORREÇÕES APLICADAS' sem tocar em uma coisa seququer. Quando ganhou palavra para 'não sei', a auditoria revelou três modos de um monitor mentir: um exit code lido como falha, um timeout que matava o filho errado, e uma incerteza que acabou morando inteira numa linha do mapa.
O chat do Capivara começou a responder sem fontes: HTTP 200, texto pronto, memória zerada. Reiniciar o serviço de embeddings parecia o óbvio — e era exatamente o que impedia ele de voltar. Por baixo, dois defeitos da mesma família: um processo que só abre a porta depois de acordar, e um fallback que não sabe voltar atrás.
O próximo recurso do meu portfólio ainda não foi lançado: um gerador de currículo personalizado por IA, escrito a partir da descrição de uma vaga. Antes dele virar botão, a parte difícil já foi resolvida — e não é gerar texto. É impedir que a IA conte como experiência algo que nunca aconteceu.
O Resume Tailor voltou da árvore, mas cada currículo personalizado ainda é obra manual: abrir o site, descrever a vaga, revisar, salvar, enviar. O plano tem uma Fase 5 desenhada desde agosto — um pipeline semi-automático que transforma uma vaga crua em PDF pronto — e ela ainda não saiu do papel. Sobre a diferença entre lançar uma ferramenta e lançar um hábito.
Chamada LLM termina em 200 OK com content vazio, a fila segue e ninguém reclama. Diagnóstico: reasoning models gastam o budget de tokens pensando e sobra zero pra resposta. Os consertos: teto de tokens com margem e parser que aceita SSE sujo.
Duas máquinas, o mesmo código, a mesma chave. Uma recebia 200, a outra tomava 403 com error code: 1010. Nenhum token errado, nenhuma regra de firewall visível: o filtro olhou para o aperto de mão TLS e reconheceu a assinatura de um cliente automatizado antes de qualquer requisição existir. Este post é sobre a camada de identidade que não aparece nos logs de aplicação.
O cache de respostas do Arachne devolvia 'Brasília' pra quem perguntava sobre a França — cosseno 0.8531 contra threshold 0.85. A história de um bug nascido numa investigação de CI, a matemática que o escondeu e o guard de entidades que resolveu sem sacrificar o recall.
Apertar o botão de liberar fazia dois commits: um flipava o frontmatter, outro regenerava o índice do painel. Entre um e outro, o painel listava post que já estava público. A resposta foi parar de emendar chamadas e mandar tudo num commit só via Git Data API — blobs, tree, commit e ref, com retry que re-lê o estado do mundo antes de tentar de novo.
Nove bibliotecas, um runner de testes em versão major e uma action do GitHub atualizadas num único dia. Como foi integrar 11 pull requests de dependências no Portifólio sem quebrar os testes — e o que quase virou falso alarme.
Antes de trocar o motor de busca do Arachne pelo Yurumi, precisei provar que o novo era no mínimo tão bom quanto o velho. Shadow dual-write, tráfego real, overlap@10 — e o número que ninguém espera: 0.511.
79 testes passando num dia, 4 falhando no outro, zero mudanças no código. O Arachne acumulou três sabores diferentes de flakiness em 48 horas — e cada um exigiu uma faca diferente: vetores aleatórios, rede que escapa do mock, e um assert que nunca rodou.
O post estava oculto, a rota dele respondia 404, o feed não o mencionava. Mesmo assim ele aparecia no site: no cabeçalho de uma página de tag que contava os posts errados. A lição é mais velha do que parece — cada página nova que lista conteúdo é uma porta nova, e o frontmatter não se protege sozinho.
Um teste apagava as tabelas RAG no teardown. Numa rodada, a variável de ambiente apontando pro banco isolado foi ignorada pelo engine — e o DELETE caiu no arachne.db de produção, com o server vivo escrevendo nele. O que salvou os dados foi uma mensagem de erro.
Um BitMamba 1B catatônico — tokenizador quebrado, gradientes a 10^18, ENOMEM no meio da madrugada e um wedge de CUDA que fingia ser GPU morta — fechou 500 steps e a validação reproduziu o eval loss até o quarto dígito. O diário da Fase 4B numa RTX 3060 de 12 GB.
O PataPass era um site com cara de app — e o navegador deixava isso claro na pior hora possível: no elevador, sem sinal. A história da Fase 4F: banner de instalação com beforeinstallprompt, página offline no service worker e a decisão de nunca cachear HTML.
A capa foi refeita duas vezes, o deploy servia os bytes novos — e o blog continuava mostrando a imagem velha. O culpado não era o build nem o CDN: era um header que prometia que o arquivo nunca ia mudar por um ano. A história da caçada, a matemática do cache imutável e a regra que ficou: rework de asset exige URL nova.
O tema claro do Capivara estava com textos apagados e um email cortado no header. Os scanners estáticos seguiam verdes, porque nenhum deles enxerga pixels. Quem achou foi uma IA de visão rodando screenshots do dashboard de verdade — e o patch foi trocar valor hardcoded por token de tema e dar respiro ao layout.
Retomei uma rodada do zero do último checkpoint e ela seguiu firme — steps passando, gradiente saudável, nenhuma mensagem de erro. Só que a taxa de aprendizado tinha encolhido três ordens de grandeza sem pedir licença. A causa: o agendador de LR restaura mais do que deveria ao carregar estado antigo, e a correção foram duas linhas.
O botão de recusar posts salvava o feedback num arquivo. Mas um arquivo não abre issue, não notifica e não cobra. Um dia a fila silenciosa engoliu um pedido inteiro — e o LifeLog aprendeu que rejeição sem notificação é só descarte educado. A história do /api/recusar e do ciclo que fecha sozinho.
Erro #418 do React no rodapé do portfólio, um mistério que só acontecia à noite: o servidor renderiza em UTC, o visitante em fuso local, e o new Date() no JSX devolvia respostas diferentes pra cada um. A caçada até o useState(null), o timeZone pinado, e o epílogo em que eu mesmo criei um segundo bug arrumando o primeiro.
Depois de um reboot, tudo voltou verde: processo de pé, health ok — e a página não abria em lugar nenhum. O serviço tinha ressuscitado com as instruções de uma vida passada, congeladas num arquivo de estado, enquanto o mundo lá fora mudava de endereço. O post cobre a caçada, o fix na fonte (estado velho morre a cada partida, endereço definido em um lugar só) e a segunda metade da história: um anúncio que só falava com uma interface de nome fixo, no dia em que o sistema decidiu renomeá-la.
Em 11 de agosto coloquei um caçador de segredos na esteira do blog. No dia seguinte ele apontou um hash de build como se fosse chave. Silenciei com uma entrada amarrada à impressão digital daquele achado específico. Dezesseis dias depois precisei voltar no mesmo ponto e escrever a exceção de novo, agora como política. Essa é a diferença entre suprimir um evento e definir o escopo do que nunca deveria alarmar.
O botão de status passou a funcionar na sessão — mas um F5 apagava tudo: o passeador recarregava a página e voltava como offline pro sistema inteiro. A continuação direta do botão fantasma: persistência real do status online, do front ao PATCH do perfil.
A landing do Arachne carregava sem CSS, o watchdog reiniciava o serviço em loop invisível e um socat zumbi roubava a porta do dono legítimo. Três bugs encadeados em um único diagnóstico — e a lição de que um serviço 'parado' pode continuar causando estrago.
O estágio novo do meu pipeline de transcrição usa Gemini TEXT por janelas de 120s — sem áudio, barato e rápido. O que impede o modelo de inventar não é um prompt educado: é um invariante numérico de ±35% de caracteres por janela, com retry e flag quando a conta não fecha.
Depois do salto bilíngue para 0.1614 de recall@1, sobrou um número no banco: quanto o cross-encoder contribuía em cada busca? Na semana em que medi que latência e recall são uma conta que se paga em toda query — e a resposta acabou virada flag permanente no config.
Gitleaks, bandit e opengrep rodavam semanalmente e tudo ficava verde. Mesmo assim, um GET devolvia o .env inteiro em produção. O buraco não era um secret commitado — era um caminho que o meu código abriu sozinho. E quem achou não foi o scanner.
A rodada da Fase 4 caiu no meio sem traceback, sem OOM e sem log de erro: o processo simplesmente deixou de existir. Caçar a causa virou uma lição sobre olhar a métrica certa — e sobre o custo invisível de deixar o driver da GPU varrendo o seu lixo.
O alarme caça, o portão bloqueia, o cão ataca. Mas existe uma quarta camada na minha segurança que ninguém escreveu: a fila de atualização de dependências. Em 31 de agosto, o bot entregou cinco propostas de correção. Três dias depois, todas as cinco continuam abertas. A fila virou a superfície.
O hero do portfólio digitava, apagava e redigitava — não por efeito, mas por bug: a hidratação adiada montava o componente e zerava o texto que já estava na tela. A história de como o LCP de 3.6s caiu pra 2.7s removendo a hidratação ociosa do lugar errado.
O toggle 'Ficar Online' do walker renderizava, animava e até mudava de cor. Mas o handler era uma função vazia: o estado nunca saía de 'online'. A história de como um teste de loop pegou um botão fantasma e devolveu o status online de verdade.
300 passos de treino, loss congelada em 10.8125 e um modelo que insistia em sair em branco. A causa não era a taxa de aprendizado baixa — eram pesos explodidos no checkpoint de partida. A história de como um treino parado virou um diagnóstico completo.
Gate de capas no build, contraste WCAG AA, o 10o projeto no schema, e uma auditoria bug-hunter com zero violacoes. A historia do blog que parou de ser so um blog e virou um sistema com qualidade.
Um CRUD novo no hub pessoal, com grupos, prioridades e status — e um bug silencioso: o helper apiFetch já montava /api, e eu chamei /api/pedidos por cima. Nasceu o /api/api/pedidos que ninguém via.
Um estudo sobre cron jobs: por que eles acumulam, falham silenciosamente e como um cron que 'não dorme' pode derrubar um ecossistema. Da consolidação do Yurumi aos 289 jobs órfãos — as lições de uma noite de investigação.
O Yurumi nasceu como um substituto local pro mem0 — armazenar memórias de conversas. Em duas semanas, ganhou intenção, ações, aprendizado, identidade própria e um grafo de conhecimento. A jornada de uma simples store a um sistema agêntico completo.
O post do codec terminou com uma pendência: o lm_head divergindo na validação. Duas semanas depois, uma auditoria metódica re-escalou a cabeça do modelo, gerou um checkpoint limpo e virou a base da Fase 4 — a Ressurreição.
Dez dias depois de automatizar a caça ativa, eu percebi que o problema não era encontrar falha — era garantir que ninguém entregasse código sem passar pela revisão de segurança. O security gate nasceu não como ferramenta, mas como regra de processo: antes de entregar, o loop de testes precisa passar. E o loop inclui um revisor de segurança.
Um botao Recusar no /ocultos que escreve uma nota, cria uma Issue no GitHub, salva um arquivo no repo, e um cron de 15min refaz o post sozinho. A historia de como o feedback humano virou pipeline.
Três modelos de embedding, dois sistemas de busca, um benchmark caseiro: o estudo que começou com uma pergunta sobre similaridade semântica e terminou revelando os tradeoffs entre colibri, bge e openai — e como cada um deles encontrou seu lugar no ecossistema.
O Capivara guardava as memórias dele num ChromaDB local, com embedder próprio e camadas L1-L4. O Yurumi guardava a memória do ecossistema inteiro num Qdrant. Duas memórias separadas significavam um cérebro que não conversava com o resto do corpo. A unificação em 28/08 migrou 182/182 memórias sem perder uma: dedup por hash, backup antes de deletar e um gate --apply que separa o plano da execução.
Todo site público tem uma porta da frente: o formulário de contato e o download do currículo. São dois endpoints que aceitam entrada de estranhos na internet — e eu os tratei como tal. Rate limit, escape de HTML, um arquivo de contato para quem acha falhas e um scanner que vigia tudo em silêncio.
Antes, o dashboard carregava seção por seção e eu ainda montava o quadro do ecossistema na cabeça. Nasceu o Executive Hub: um endpoint que agrega projetos, backups, alertas e infra em uma única chamada, com falha silenciosa e zero SSRF.
O relatório do axe-core não deixou escapatória: 92 nós de contraste falhos, botões sem nome, selects sem label, zoom bloqueado no onboarding. Em dois dias o Arachne foi de 60 nós de violação para zero em 16 rotas — trocando tokens de cor, adicionando aria-label, aprendendo na marra que Cloudflare immutable serve CSS velho e que CSS de SPA com code-split não mora onde você espera.
Os AGENTS.md de cada projeto eram as instruções oficiais do ecossistema, mas viviam fora da memória do Yurumi — o ingest só rodava quando alguém lembrava. A solução foi um watcher por assinatura (mtime+size) que re-ingere só o que mudou. No caminho, um first_run que rodava ingest completo todo dia, um stat que travava quando o WSL wedgava e a lição de nunca confiar em junction.
Quando a animacao de troca de tema revelava o tema antigo em vez do novo, a culpa nao era do CSS — era do React nao ter commitado o estado a tempo.
Depois de mapear o inventário de portas, o próximo passo foi plantar iscas: serviços falsos, com aparência propositalmente defasada, que se passam por alvos fáceis. Um watcher classifica cada toque no log, e o dispatcher central decide quando o alerta vira notificação.
Uma auditoria de acessibilidade no LifeLog virou uma caçada a quatro armadilhas de contraste: comentários de código com 3.9:1, badges de projeto que falhavam em 4 das 6 paletas, um seletor de tema que o scoping do Astro quebrava em silêncio, e o alpha que o axe-core se recusa a compor. No fim: 14 rotas x temas sem violações serious/critical.
A pergunta simples 'o que meu agente lembra de verdade?' virou uma auditoria completa do Yurumi: 32 knowledge bases, 551 documentos, uma coleção Qdrant com mais de 8 mil vetores e um baseline LoCoMo que devolveu realidade em forma de porcentagem.
O watchdog de capas que eu construí para garantir imagens boas no blog descobriu um problema que eu não esperava: as capas geradas por IA vinham no formato errado. O browser rejeitava, e eu só descobri porque o próprio watchdog reclamou.
Uma das camadas mais subestimadas de segurança é saber o que está aberto. O watchdog mantém um inventário vivo de portas, serviços e bindings — mapeado contra o que é intencional — para que qualquer porta nova pareça anormal em segundos.
Li o paper do BitNet b1.58 de verdade e travei na conta que não fechava: como três valores (-1, 0, +1) cabem em 1.58 bits? Semana de estudo que virou um clone didático de quantização ternária — e destruiu meu modelo mental de 'precisão = qualidade'.
Um repo que acumula artefatos de build e sync não conta a história limpa que você quer mostrar. O TatuEngine passou por uma higienização de versionamento: artefatos de build fora do git, auto-sync rodando e um repositório preparado pra quem for olhar de fora sem entregar a receita interna.
O segundo cérebro ganhou um sistema de tema novo do zero: ThemeProvider com design tokens, anti-flash CSP-compliant e tokens por projeto. No meio do caminho, o serviço de email quebrou porque o domínio do Resend estava errado — e o convite voltou a chegar.
O watchdog de segurança parou de alimentar um kanban que ninguém lia e passou a publicar findings no lugar certo: direto na memória persistente e no canal do grupo. Menos cerimônia, mais caça ativa, zero cards.
Quatro commits seguidos mexendo na navbar do LifeLog, cada um desfazendo o efeito do anterior. Links que somiam, logo que pulava, botão que flutuava. A lição: refatorar com pressa num asthma de classes é como assar um bolo mudando a receita a cada passo.
Navegação preditiva no Arachne: o agente recebe uma imagem da página, prevê em cadeia os próximos passos e executa de ponta a ponta. Cascata de fallback D→C→B→A, driver real no browser_agent, elo de scraping e broadcast WebSocket no Cockpit.
Um header Cache-Control errado no vercel.json sobrescrevia o revalidate=1800 do ISR e transformava a expiração do cache em duas chamadas síncronas ao GitHub dentro do TTFB. A história de como o cache frio virou quente: 3.6s pra 140ms.
Depois do post sobre wave field theory e Mamba, a teoria ganhou algo que faltava: um artefato didático, portátil e testável. Como transformar um estudo em código que roda — e por que isso mudou a forma como eu aprendo.
A suíte E2E do LifeLog começou a falhar com 'Expected "" Received "estudos"' em 24 asserções. Não era nenhum bug visual — era o helper de teste que divergiu da lógica de produção: não filtravam posts hidden:true, e ainda por cima a regex de frontmatter não casava com o CRLF dos .mdx. Uma história de como o teste vira a fonte da verdade quando ele para de espelhar a produção.
O Security Agent cruza os findings de dois caçadores — o Bug Hunter do Dogwalk e o Security Hunter do watchdog — e entrega um único alarme deduplicado. Health gate pra filtrar falso-positivo de infra, padrões de erro de rede descartados, dedup por estado local, e o contrato no_agent: silêncio quando está tudo saudável.
O pipeline de visão do Arachne evoluiu: qwen2.5vl:7b no Ollama WSL, fila arachne-vlm-jobs com worker arachne-vlm-w1, cache SQLite vlm_cache.db (sha256) e polling GET /api/extract/image-jobs/{id}. Visão exige JWT, PYTHONPATH api/ e PostgreSQL (não SQLite).
ZAP, gitleaks, bandit, opengrep rodando em todos os 7 projetos do ecossistema. O que a caça ativa encontrou: banco sem tranca, permissão de navegador larga demais, rota entregando dados sem checagem, chave exposta, input sem tratamento. E o watchdog que agora monitora tudo 24/7.
Um post que subiu com capa escura me fez construir um sistema de garantia: geração de imagem com fallback em duas camadas e um watchdog silencioso que troca capa ruim sozinho. A história de como o blog parou de depender de um único caminho.
A seção de projetos do portfólio quase ganhou um filtro por categoria. Não ganhou — e foi a melhor decisão. A história do grid de 2 colunas que resistiu à tentação da complexidade.
Serviços locais travando de forma intermitente: o Qdrant na 6333, APIs de apoio, tudo que apontava para 'localhost'. No Windows, 'localhost' resolve para IPv6 (::1) primeiro — e a conexão trava. '127.0.0.1' força IPv4 e funciona. Confirmado 88 vezes até virar regra: usar 127.0.0.1 sempre.
A segurança do ecossistema passou por 3 fases: o ai-jail que isolou o agente (bwrap + landlock), a caça ativa a vulnerabilidades (ZAP, gitleaks, bandit, opengrep em todos os projetos) e o watchdog automático que monitora o que ninguém olha. 2 posts até agora — e esta é a história completa.
De 78 posts, só 1 era de estudos — o loop de truncamento do Ollama. Mas foi nos estudos que nasceram a wave field theory, o Mamba SSM e o BitMamba-2 1B. A história do que a seção mais carente do blog realmente produziu.
O TatuEngine tinha 5.7GB de modelos de IA commitados no git desde o primeiro dia. O GitHub rejeita objetos acima de 2GB com erro 422 — o push nunca passaria. A solução não foi 'empurrar com a barriga': foi uma orphan branch que preservou código, testes e docs e reescreveu a história do repositório do zero.
O BVH 1:1 do BitMamba-2 1B ocupava 27.26GB — inviável. Um codec de blocos ternários compactos entregou 114× de compressão, com o lm_head divergindo no meio da validação.
O script logava Docs backup, mas o tar tinha só 53 dos 218 arquivos — OOM de madrugada engolido pelo 2>/dev/null.
O Arachne rodava 10 serviços em Docker Compose. Kubernetes aparecia no meu CV como keyword desejada — mas eu não usava. Em vez de mentir, decidi adotar k3s de verdade: single-node, com plano em fases, rollback garantido e métricas de RAM como critério de parada.
O pnpm audit do Portfólio gritava 61 vulnerabilidades. Em vez de sair atualizando dependência por dependência ou confiar no audit fix, resolvi com 5 linhas de pnpm.overrides no package.json. Resultado: 61 → 2, com as 2 restantes sem correção publicada nem pra dependência direta.
Depois de achar 28 textos PT hardcoded espalhados pelo Portfólio (botões, aria-labels, modais, tracking), criei um teste de auditoria que varre os componentes e falha o CI se qualquer texto português aparecer fora do t(). A lição: os testes antigos estavam ancorados no bug — buscavam o texto PT literal em vez do contrato i18n.
Os cards da home mostravam a data histórica do evento — e a ordem parecia bagunçada (07, 09, 09, 06). A mudança: exibir a data de publicação (pubDate). A história de um detalhe que muda como o blog é percebido.
Stripe com 500 DNS morto, Staging do Portifólio que não existia mais, rate limit que bloqueava o IP errado. A limpeza cirúrgica que fez o dashboard do Capivara voltar a dizer a verdade — e o CF-Connecting-IP que consertou o rate limit de verdade.
De madrugada, o Arachne acordava intermitente: o workflow de scraping falhava com 'browser agent não disponível neste worker'. O journal mostrava um RuntimeError enigmático: o lock do browser pool estava preso a um event loop que não era o do worker. A causa: asyncio.Lock() criado no import. O fix: lazy init — nascer dentro do loop certo.
O TatuEngine ganhou uma camada de punição v3: multa progressiva por reincidência, cold restart parcial, tool deny automático e reprimenda no output. A ideia: em vez de só recompensar o bom comportamento, punir o mau com intensidade crescente — como um sistema imunológico que aprende a cada erro.
O Dashboard do Capivara tinha 994 linhas e era impossível de manter. Refatorado pra 262 (-74%), o bundle inicial caiu de 668 kB pra 238 kB (-64%) com React Router + lazy loading. A lição: componente gigante não é feature — é dívida técnica disfarçada.
O Arachne respondia 200, mas as rotas autenticadas renderizavam vazio. Um Bug Hunter encontrou 1.239 erros de QueuePool no journal desde as 02:57. A causa: um generator de sessão que nunca era fechado — cada request vazava uma transação idle in transaction até o pool de 30 conexões estourar.
Todos os WebSockets do Dogwalk retornavam HTTP 500 no handshake. O app rodava, o banco respondia, mas o login em tempo real, o chat e o rastreamento de passeios simplesmente não conectavam. A causa: um receive_text() chamado sem o accept() que o Starlette exige.
Cinco dias tentando fazer um círculo de luz nascer exatamente de onde o dedo toca. O CSS parecia certo, o CI passava, mas o usuário via stutter, origem errada e conteúdo apagando. A causa raiz não era o código — era a interação entre View Transitions API, blend modes do Chromium e um node_modules fantasma.
O Portfólio estava 100% funcional, 218 testes passando, zero erros no CI. Mas usuários de mobile Chrome viam versões antigas ao restaurar abas. A causa: o bfcache do Chrome ignora headers HTTP — e a solução veio cruzada de outro projeto.
Automatizar posts narrativos parecia simples: um cron, um script, um preview. No mesmo dia, o pipeline esbarrou em 4 paredes — pnpm bloqueado pelo guard do gateway, MDX quebrando build com '<', capa de 0 bytes e sessão interrompida. Cada parede virou uma regra.
Depois de aprender a inferir (GPU 252×), o TatuEngine partiu pro ciclo Mestre-Aprendiz: um teacher Qwen2.5-3B com LoRA destilando raciocínio estruturado ([THOUGHT]/[ANSWER]) pro student BitMamba-2 1B. Seis versões num dia (v0.17→v0.22.2), 381 exemplos e a convergência que não vinha até o fix do system message.
Ninguém tocava no código, mas a Vercel recusava o build: ERR_PNPM_EEXIST. A causa: um cron de segurança rodava pnpm audit fix com o pnpm do Windows, regenerava o lockfile v10 e o packageManager declarava 9.12.3 — a saga de alinhar pnpm local, packageManager e CI.
O hub pessoal devolvia 502 intermitente no tunnel. A solução: espelhar o Capivara na máquina de backup (fallback) com sync one-way e healthcheck — e provar com um teste de failover real: cloudflared do nó principal parado 40s, site 5/5 = 200, a máquina de backup assumiu sozinha.
MCP virou o conector universal (publicado no registry oficial), FTS5+vetorial virou busca híbrida com RRF, ai-jail isolou o agente e Ollama trouxe a IA pra casa — e as lições viraram regras: docs first, plan first, parar e perguntar.
Nasceu da pergunta absurda 'e se usássemos RT Cores pra processar redes neurais?', matou o sonho no WSL2, e virou um motor híbrido CPU/GPU com BitMamba-2 1B, compressão radical, agente autopoiético e sandbox de segurança — 302 commits depois.
529 commits, 218 testes, 5 mini-games, parallax scene multicamada, terminal interativo com 15+ comandos, i18n PT/EN — a jornada de um portfólio que virou vitrine interativa.
107 commits, 131 testes backend + 248 frontend, 2FA TOTP, RAG local com ChromaDB, backup R2 e D1 disaster recovery — a saga de transformar um painel pessoal em infraestrutura confiável.
777 commits, 2818 testes, RAG híbrido, ReAct Agent com 42 tools, MCP server, e a evolução de um scraper simples pra uma plataforma de conhecimento.
970 commits, 1456 testes, Stripe Connect, Open Design, e a saga de transformar um marketplace de pets em uma plataforma que não quebra no deploy.
158 commits, 49 posts bilíngues, 4 engines de tema, 59 capas AI, e uma decisão que mudou tudo: matar o robô que escrevia posts sozinho.
Em julho, 8 commits melhoraram o computer use do Hermes: permission modes, desktop control, voice barge-in. O código existe — mas no WSL ainda falta um servidor X11 pra rodar de verdade.
298 commits, zero novas features em 30 dias, e um motor de inferência SSM que roda sem supervisão. O TatuEngine não precisa de mudanças — ele só funciona.
Quando sua engine executa código gerado por IA, você precisa de um sandbox que não atrapalhe o desenvolvimento mas também não deixe passar path traversal.
Pix BR Code quebrado, focus trap roubando o teclado, scroll que pulava seção — uma auditoria profunda resolveu tudo de uma vez.
Julho de 2026 foi o mês em que o portfólio parou de ganhar features novas e começou a corrigir as que já tinha. Uma auditoria profunda revelou 10 problemas — do Pix ao focus trap — e no fim o deploy ficou mais automático do que nunca.
O Hermes entrava em loop de continuation 4x seguidas antes de desistir. A causa: o Ollama, por padrão, só aloca 4096 tokens de contexto — independente do modelo suportar 262K. Aprendi na marra que num_ctx do modelo ≠ num_ctx do slot.
Meu assistente Hermes tem acesso a tudo: tokens de API, chaves Stripe, credenciais de banco. Um comando errado no terminal() e vazava tudo. A solução: um sandbox em Rust que isola cada execução com bubblewrap, Landlock e Seccomp.
Implementei Pix no portfólio com pagamento via BR Code. Só que o QR Code não funcionava em nenhum app de banco. O culpado: String.fromCharCode gerando caracteres de controle em vez de dígitos decimais nos campos de tamanho.
Em vez de substituir o circular reveal por crossfade básico, corrigi a causa raiz do stutter em GPU low-end. VT clip-path + fallback limpo.
O momento em que percebi que meu blog de devlogs estava produzindo relatórios, não histórias — e como resolvi isso matando o robô que escrevia posts sozinho.
Debaixo dos panos da refatoração de 83% do frontend: Ghost Components, schema drift silencioso, a guerra dos dois systemd, o proxy fantasma do Umami e outras dores que não cabem num changelog.
Explorando estado atual do Capivara — aprendizados, desafios e descobertas.
Explorando estado atual do TatuEngine — aprendizados, desafios e descobertas.
25 ferramentas MCP, visão multimodal com IA local, observabilidade, billing e o sandbox que tornou o Arachne uma plataforma — o estado atual do projeto em julho de 2026.
Por que criei um blog pessoal em 2026, a escolha do Astro, e o que esperar daqui pra frente.
De 3 projetos em junho pra 5 em julho, o ecossistema Samuel agora tem 2.396 commits, 3.647+ testes, e um agente orquestrando tudo.
Explorando jogos do portfolio — aprendizados, desafios e descobertas.
A saga de fazer o Student BitMamba-1B aprender sem explodir: Adafactor vs AdamW, a economia de 4 GB de VRAM, e os 4 bugs que produziam NaN no treinamento em bf16.
Explorando busca híbrida — aprendizados, desafios e descobertas.
Explorando ferramentas de julho — aprendizados, desafios e descobertas.
A jornada (e as crateras) de treinar um Mamba-2 de 1.4B parâmetros do zero numa RTX 3060 — warmup, SFT, eval catastrófico e a Fase 4 da ressurreição.
Explorando D1 sync — aprendizados, desafios e descobertas.
Como o Capivara resolveu a bagunça financeira de múltiplas contas, planilhas e categorias — unificando tudo em um dashboard.
De zero testes a 853: como os testes Playwright viraram o backbone de qualidade do Dogwalk/PataPass, os aprendizados e o que mudou no processo.
JWT, Supabase, OAuth, refresh token, rotas protegidas e layout condicional — a história da autenticação no Dogwalk.
Explorando os primórdios do TatuEngine — lições, desafios e descobertas.
A história real de como um scraper Python de 200 linhas virou uma plataforma com 740+ arquivos, RAG, pipelines visuais e 36 ferramentas ReAct.
Das planilhas bagunçadas a um dashboard completo com health checks em tempo real, integração Umami e analytics financeiros com categorias de gasto. A evolução do Capivara de hub pessoal simples para centro de controle do ecossistema.
Experimentando Crawl4AI no Arachne: sidecar Docker, SDK Python, comparação com Trafilatura e a decisão de usar fallback automático entre engines.
Explorando rebuild do portfolio — aprendizados, desafios e descobertas.
A arquitetura que realmente resolve extração de dados na web: Trafilatura, Crawl4AI SDK, Sidecar Docker e Camoufox — como cada camada funciona, os critérios de fallback, e o que aprendi no caminho.
Como os testes end-to-end transformaram a qualidade e confiança no desenvolvimento do Dogwalk — a história real de uma stack que aprendeu a se testar sozinha.
Cansado de scrapers que quebravam do nada e serviços caros de terceiros, resolvi construir minha própria plataforma de extração de dados.
O scraper simples virou uma plataforma. Crawl4AI Sidecar, fallback automático em 4 camadas, e cache em SQLite com FTS5.
Com 3 projetos rodando, a infraestrutura precisava ser robusta. Backups automáticos, security hardening, e o Hermes Agent como cérebro do ecossistema.
Depois de construir ferramentas para os outros, resolvi dedicar tempo ao meu próprio espaço. Um portfólio que fosse mais que um currículo.
Depois da ideia, veio a parte mais difícil: colocar a mão na massa. Como escolhi React, Vite e FastAPI para construir o Dogwalk.
Explorando escolha da stack — aprendizados, desafios e descobertas.
Depois de semanas codando, chegou a hora de colocar o Dogwalk no ar. O primeiro deploy foi uma mistura de euforia e frustration — Vite + Cloudflare Pages.
