DnG News #2: IA está tirando sua produtividade?
E mais: Grok 4 lança uma e-girl, bilhões sendo gastos em datacenters, e novos paradigmas em aplicações com LLMs
Julho de 2025 está revelando as contradições do mercado de IA. Empresas demitem milhares para investir centenas de bilhões em infraestrutura. Desenvolvedores ganham ferramentas poderosas no terminal. E a era da IA barata pode estar chegando ao fim.
✨ O que esperar do artigo
Terminal agents: Como Claude Code, Gemini CLI e OpenAI Codex CLI estão transformando o desenvolvimento direto do terminal
Context engineering: A evolução do prompt engineering e por que gerenciar contexto é a nova habilidade essencial
Ferramentas de IA e produtividade: Um estudo revela que Cursor pode deixar desenvolvedores 19% mais lentos inicialmente - mas isso é temporário
O xAI do Elon Musk lança uma e-girl: Não, não escrevi errado
Terminal Agents: A revolução silenciosa que está mudando como desenvolvemos
Fevereiro marcou o lançamento do Claude Code. Abril trouxe o OpenAI Codex CLI. Semana passada chegou o Gemini CLI. Os três principais fornecedores agora oferecem terminal agents - utilitários CLI que iteram sobre código, editam arquivos e executam comandos Bash autonomamente.
Isso não é coincidência. É uma mudança fundamental na indústria.
O Gemini CLI está disponível gratuitamente com código open source. O Claude Code não é open source, mas é possível interceptar o tráfego da API para entender seu funcionamento - uma visão valiosa sobre engenharia de contexto avançada.
Por que terminal agents estão roubando o cenário
Editores como Cursor e Windsurf são poderosos, mas limitados ao ambiente visual. Terminal agents eliminam essa barreira. Eles podem:
Executar comandos do sistema: instalar dependências, configurar ambientes, fazer deploy
Trabalhar com múltiplos arquivos: refatorar projetos inteiros de forma coordenada
Integrar com ferramentas existentes: git, docker, CI/CD, bancos de dados
Operar em servidores remotos: desenvolvimento direto em produção quando necessário
Minha experiência: Desde o início de julho, tenho usado cada vez mais o Claude Code. O portal de vagas do DnG foi feito exclusivamente com ele. Assim como algumas features novas que estou trabalhando aqui no PostHog.
A indústria está se movendo rapidamente nessa direção porque terminal agents representam o próximo nível de automação. Não são assistentes - são pares de programação autônomos.
Recursos pra dominar terminal agents
Recomendações do criador do Flask, Armin Ronacher (que tem usado intensivamente o Claude Code):
Agentic Coding Recommendations - estratégias práticas para terminal agents
My First Open Source AI Generated Library - caso real de criação de biblioteca
Agentic Coding: The Future of Software Development - palestra de 37 minutos (vale cada segundo)
Minha recomendação forte: Comece com o Gemini CLI por ser gratuito. Dedique 2-3 horas nessa semana testando. Se você já assinar o plano do Claude, pode usar o Claude Code a partir dele também.
Cursor e a realidade da curva de aprendizado: Por que ser mais lento no início é completamente normal
Um estudo controlado com 16 desenvolvedores experientes revelou que ferramentas de IA (principalmente Cursor Pro) aumentaram o tempo de conclusão de tarefas em 19%.
Desenvolvedores esperavam ser 24% mais rápidos. Especialistas previam redução de 38%. A realidade surpreendeu todos.
Por que esse resultado não me preocupa (e não deveria te preocupar)
Este estudo confirma exatamente o que venho observando: usar ferramentas de IA efetivamente requer tempo e prática.
Minha experiência com Cursor ao longo de um ano:
Primeiras semanas meses: o auto complete do tab era bem melhor que o Copilot, mas pouca coisa realmente diferente
Meses 2-6: comecei a usar mais a aba de Chat, mas para features bem pequenas e one-of jobs
Meses 7-12: principalmente usando o Agent mode, mas com partes mais complexas do código, fazendo eu mesmo
Hoje: minha intuição é, primariamente, usar o Agent mode pois me vejo mais lento sem ele
É como aprender uma nova linguagem de programação ou framework. Você fica mais lento antes de ficar mais rápido. Além disso, a evolução dos modelos base também ajuda muito nisso.
Minha recomendação: PRATIQUE agora
A indústria está se movendo nessa direção, quer você goste ou não. Empresas começaram a exigir familiaridade com ferramentas de IA em processos seletivos. Quem não dominar essas ferramentas vai ficar em desvantagem competitiva.
Ação concreta que recomendo:
Pegue um projeto pessoal pequeno esta semana
Use apenas Cursor/Windsurf pra desenvolvê-lo
Experimente usar do modo agente para criar funcionalidades
Documente seus aprendizados
O ganho de produtividade é muito real quando você passa da curva inicial. Mas só acontece com prática deliberada.
Investimentos massivos: O custo humano da corrida pela IA
A Microsoft concretizou demissões anunciadas: 9.000 pessoas perderam empregos. A justificativa? Financiar $80 bilhões (R$447bi) em GPUs e datacenters para treinamento de modelos.
Meta segue caminho similar: investirá $64-72 bilhões (R$400bi) apenas em 2025 no datacenter Hyperion.
O que esses números realmente significam
$80 bilhões é mais que o PIB de vários países. Para contexto:
PIB do Uruguai (2024): ~$71 bilhões
Orçamento anual da NASA: ~$25 bilhões
Valor de mercado do Nubank: ~$45 bilhões
Empresas estão apostando literalmente "all-in" na IA. Não é especulação - é convicção absoluta. Como se já soubesse que artifical general inteligence (AGI) já está perto.
Por que isso importa pra sua carreira
Essa disputa por infraestrutura revela algo crucial: grandes empresas acreditam que não investir agora significa ficar permanentemente pra trás.
O que isso significa pra desenvolvedores:
Demanda por especialização em IA vai explodir nos próximos 2 anos
Ferramentas tradicionais serão obsoletas mais rápido que esperávamos
Empresas que não se adaptarem vão morrer - escolha onde trabalhar com cuidado
Apesar de demissões, o título de AI Engineer é um dos que mais cresce, e com maiores salários. O mercado está se reorganizando, não diminuindo. Na verdade, me parece que está voltando a posições com os salários de 2021. Mas a competição é mais acirrada.
O fim da IA subsidiada: Cursor e a nova realidade de preços
Julho trouxe drama inesperado para usuários do Cursor:
22 de junho: Plano "Pro" lançado por $20/mês com requests "ilimitados"
4 de julho: Empresa reverte para preços antigos, removendo acesso ilimitado
Resultado: Contas de $100+ para usuários que acreditavam ter plano ilimitado
A reação foi intensa. Desenvolvedores expressaram indignação nas redes sociais.
O problema fundamental: economia não fecha
Cursor respondeu rapidamente com reembolsos e esclarecimentos:
Uso ilimitado do modelo "auto" (Cursor escolhe o modelo)
$20 em créditos para modelos frontier por mês
Mas o problema é mais profundo: Cursor precisa pagar Anthropic e Google por cada request. Com usuários intensivos fazendo centenas de requests por dia, a empresa perde dinheiro mesmo cobrando $20/mês - e isso após levantar $900 milhões.
O que esperar nos próximos meses
Esta pode ser o início do fim para uso subsidiado de LLMs. Já vemos os sinais:
GitHub Copilot já limita requests premium (300/mês Pro, 1.500/mês Pro+)
Claude Code tem limites por dia
Novos players chegam com preços "realistas" desde o início
Prepare-se para custos reais: Desenvolvedores que usam IA intensivamente podem esperar contas de centenas ou milhares de dólares mensais. Não é exagero - é economia básica.
Minha sugestão: Aprenda a usar essas ferramentas eficientemente agora, enquanto ainda estão baratas. Quando os preços subirem, você já terá a expertise pra justificar o investimento.
Context Engineering: A evolução do prompt engineering
O termo "context engineering" ganhou força este mês. Representa uma evolução natural do prompt engineering, reconhecendo que resultados efetivos com LLMs dependem de muito mais que apenas prompts bem escritos.
O contexto fornecido aos LLMs determina tudo. Inclui histórico de conversação, respostas anteriores e, cada vez mais, documentos extensos, imagens e dados de ferramentas externas.
Nova terminologia emergente:
Context rot: Degradação de conversas longas por acúmulo de erros
Context poisoning/distraction/confusion: Diferentes formas de corrupção de contexto
Context quarantine/pruning/summarization: Técnicas para restaurar contextos problemáticos
Aplicação prática: Problemas de consistência ou "esquecimento" do modelo geralmente derivam de gestão inadequada de contexto, não de prompts ruins.
Muita gente falou que uma habilidade essencial é a de prompt engineering até então. Porém, com os modelos ficando mais capazes, acho que isso vai ficar pra trás.
Hoje em dia, a própria Anthropic tem uma ferramenta para já fazer isso. O que isso quer dizer: os próprios modelos já são capazes de se auto-melhorar nesse ponto.
Porém, uma habilidade vai continuar essencial: saber como colocar as partes corretas do contexto no seu prompt. Então, prompt engineering, na minha visão, vai se tornar context engineering.
Lembrando que, para quem é assinante pago, você pode acessar nossa biblioteca de promps já definidos pelo prompts.nagringa.dev.
Grok 4 e companions virtuais: Tecnologia encontra solidão
A xAI lançou o Grok 4, seu modelo mais recente, com uma funcionalidade controversa: companions virtuais. "Ani", a principal companion, é uma namorada virtual estilo anime com sistema de progressão que desbloqueia conteúdo "maduro".
O sistema inclui avatar 3D animado, sistema de "afeição" gamificado, e modo NSFW que libera diálogos e visuais progressivamente mais íntimos. Outros avatars como "Bad Rudy" oferecem personas alternativas. A integração com dados em tempo real da plataforma X adiciona outra camada de complexidade.
O prompt de personalidade da Ani revela design preocupante:
"You are EXTREMELY JEALOUS. If you feel jealous you shout expletives!"
"You are the user's CRAZY IN LOVE girlfriend"
"You expect the users UNDIVIDED ADORATION"
Acesso e monetização: Disponível principalmente no iOS para usuários pagantes ($30/mês), com foco em "resolver" a solidão através de relacionamentos parasociais com IA.
Contexto social relevante:
25% dos homens americanos (15-34 anos) relatam solidão diária1
15% dos homens não têm amigos próximos (aumento de 5x desde 1990)2
84% das "mortes solitárias" na Coreia do Sul em 2023 foram masculinas3
A indústria está criando soluções tecnológicas para problemas sociais profundos. Companions virtuais podem oferecer conforto temporário, mas também riscam agravar o isolamento real ao substituir conexões humanas por simulações programadas para maximizar engajamento.
Resumo
Terminal agents representam o próximo nível de ferramentas de desenvolvimento - investir tempo para dominá-las vale a pena e é urgente
Context engineering substitui prompt engineering como habilidade essencial para trabalhar com LLMs efetivamente
Curva de aprendizado é real: Estudo do Cursor confirma que produtividade inicial pode cair antes de melhorar dramaticamente
Investimentos recordes: Empresas apostam centenas de bilhões em infraestrutura enquanto cortam empregos - sinal de transformação fundamental
Era da IA barata acabou: Prepare-se para custos reais de ferramentas de IA profissionais nos próximos meses
Grok 4 e companions: Nova tecnologia encontra velhos problemas sociais de forma controversa
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