Como instalar o Laravel Boost num projeto com Docker e usar o servidor MCP, as guidelines, as skills e as regras do projeto para o agente de IA parar de adivinhar o banco, a versão do framework e as decisões da sua aplicação.
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A IA escreve testes em segundos, mas muitos passam sem provar nada e ainda deixam o CI mais lento. O que estudos e times reais mostram, e como usar a própria IA para escrever testes melhores e revisar a suíte que você já tem.
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O blog já publicava por uma skill de terminal, mas isso não funciona dentro do claude.ai web. Veja como um servidor MCP remoto no Cloudflare Workers resolveu isso: OAuth do GitHub, uma API nova em PHP e proteção contra SSRF no download de imagens.
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Um modelo de IA não consulta nada sozinho. Veja como criar um servidor MCP em TypeScript que dá ao agente ferramentas para buscar personagens, planetas e filmes na API de Star Wars.
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Na última parte da série, um agente do Laravel AI SDK usa a busca vetorial como ferramenta e devolve uma checklist validada por schema, com o trecho e a página de cada exigência. Depois vêm a tela em React e uma lista do que um RAG mínimo deixa de fora.
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Na segunda parte, divido o texto do edital por página, gero os embeddings com o Laravel AI SDK e guardo tudo no pgvector. A primeira busca semântica funciona e mostra um limite importante: o trecho mais parecido com a pergunta nem sempre traz a resposta.
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Primeira parte de uma série em que monto, com Laravel AI SDK e PostgreSQL, um sistema que lê um edital de licitação e lista os documentos de habilitação com a página de origem de cada um. Aqui entram o ambiente em Docker, o banco com pgvector e a extração do PDF.
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A palavra "harness" tomou conta das conversas sobre agentes de IA em 2026, e por um bom motivo: ela descreve a peça que decide se um agente sobrevive fora de uma demonstração bonita e passa a resolver problema real em produção. Neste artigo, explico o que é um agent harness, mostro como ele aparece na prática num fluxo real de entrega de software (do épico até o deploy) e discuto por que a qualidade dessa camada importa mais do que o modelo de linguagem escolhido.
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Regra escrita em arquivo de prompt ou AGENTS.md é pedido, não controle: o agente pode simplesmente ignorá-la. Este artigo mostra por que disciplina de verdade só existe quando ela está em algo fora do alcance do agente, como testes imutáveis, branches protegidas e aprovação humana obrigatória para operações irreversíveis.
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Um assistente de vendas com IA que nunca viu o seu catálogo de produtos não serve para muita coisa. Neste artigo, mostramos como montar um agente de RAG (Retrieval-Augmented Generation) com LangChain, do zero: estrutura do projeto, instalação das dependências, indexação de um catálogo em CSV com FAISS e criação de uma ferramenta de busca semântica. No final, evoluímos o exemplo para retornar respostas estruturadas com Pydantic, prontas para serem consumidas por outros sistemas, com o código completo incluído.
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