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Limpando transcrições técnicas com Qwen 3.5
Como uso o Qwen 3.5 para limpar transcrições do Open Whisper sem perder a voz, os termos técnicos e os comandos.
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Este é o arquivo pessoal de posts, leituras, palestras e materiais publicados por Gilmar Pupo.
2026 Q3
Remapeando o Caps Lock para F8 no Ubuntu com keyd
Como remapear globalmente o Caps Lock para F8 no Ubuntu 26.04 com GNOME e Wayland usando o keyd.
DeepSWE e a escolha prática entre Luna, Terra e Sol no Codex
Como combinar os resultados do DeepSWE, o custo por execução e o contexto do projeto para escolher um perfil no Codex.
Qwen 3.5 em uma RTX 5060 Ti: de minutos para 7,48 segundos
O Qwen 3.5 9B completou minha suíte standard em 7,48 segundos, com aprovação nos três testes que possuem validação automática.
A tecnologia de 2026 Q2
Um balanço do segundo trimestre de 2026 sobre agentes, modelos, observabilidade, segurança e custos para operar IA em produção.
2026 Q2
Por que distribuir o trabalho entre agentes especializados
Em workflows de desenvolvimento com IA, dividir planejamento, testes, implementação e revisão pode ser mais previsível do que pedir tudo a um único agente.
A vulnerabilidade pode estar na dependência que você não declarou
Uma auditoria com uv mostrou por que lockfiles, atualização controlada, testes e CI precisam fazer parte da segurança de uma aplicação Python.
Uma esteira local para filtrar ruído técnico
Como combinei Miniflux, um modelo local e Mattermost para classificar notícias técnicas antes que elas ocupem minha atenção.
Do INBOX ao arquivo: automatizando a organização de documentos
Um pipeline combina OCR, regras determinísticas, modelo local e Markdown para classificar documentos sem remover a revisão humana.
Usar um agente para ajustar observabilidade com Ansible
Um workflow de feedback rápido usa Ansible, SSH e um agente de IA para ajustar logs e dashboards, com limites para reduzir o risco operacional.
Prompts em inglês são sempre mais baratos?
A tokenização pode produzir custos diferentes entre idiomas, mas a decisão precisa ser medida no modelo e no fluxo reais.
A janela de contexto também é uma variável de custo
Medir o tamanho real do contexto ajuda a controlar custos de LLM e decidir quando compactar ou reiniciar uma sessão de trabalho.
AI Skills são capacidades configuradas, não magia
Pensar em AI Skills como capacidades de membros de uma equipe ajuda a definir contexto, responsabilidade, ferramenta e momento de execução.
O novo scaffolding dos LLMs é feito de restrições
Workflows com LLMs precisam limitar o espaço de solução com contexto, templates, ferramentas e critérios de validação sem eliminar a exploração.
12/06/2026
IA e múltiplos agentes
Tenho observado um padrão nos experimentos com IA para dev: os melhores resultados não vêm de um único modelo, mas de múltiplos agentes especializados. Em vez de concentrar tudo em um grande LLM, distribuo responsabil...
11/06/2026
Virtualização no macOS
Novo milestone no homelab: suporte a Container Machines da Apple no macOS local. Uma alternativa super rápida ao Docker Desktop e Colima, escrita em Swift e baseada no Virtualization.framework. Roda Linux completo com...
11/06/2026
Segurança em dependências transitivas
Segurança não é só o código que a gente escreve. Numa auditoria de rotina (uv audit), achamos vulnerabilidades críticas em dependências transitivas (como idna e starlette). Nenhuma estava declarada diretamente no proj...