Carlos @cfpperche

Full Stack Engineer | Eng. de Computação São Paulo Joined July 2014

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Carlos @cfpperche

4 days ago

@acgfbr Teu erro é querer vender software pra brasileiro, povo sobrevive e é acostumado com pirataria

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Carlos @cfpperche

3 weeks ago

@acgfbr País amaldiçoado do caralho, isso aqui tem que pegar fogo e queimar ate virar deserto! lixo de lugar

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Carlos @cfpperche

a month ago

País amaldiçoado do caralho, isso aqui tem que pegar fogo e queimar ate virar deserto! lixo de lugar

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Carlos @cfpperche

2 months ago

@vedovelli74

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Carlos @cfpperche

2 months ago

@samuelrizzondev @fazedordecodigo e chegou a uma solucao? hahaha to na mesma aqui

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Carlos @cfpperche

2 months ago

@obrunookamoto Queria bater um papo contigo, tem algum esquema de mentoria? Se tiver manda ai

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Carlos @cfpperche

2 months ago

@rafaeducosta @sseraphini Concordo 100%

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@VivendodeSaas So nao tá compensando fazer em rust + tauri , claude code alucina muito ainda mesmo cercando o agente de todas formas e provavelmente vai precisar de um sidecar rodando node, dai vai de electron mesmo

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@0xCVYH como remover restricoes de modelos opensource locais ?

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@0xCVYH quando vai ser lançado o Mac Studio m5 max/ultra ? vale a pena esperar o lançamento pra investir em um equipamento melhor para o mundo da ia ?

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@obrunookamoto esta rodando o openclaw onde ? local ?

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@0xCVYH e se rodar num mac studio m4 max 128gb ?

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@0xCVYH to pensando em pegar um mac studio m4 max 128gb, acha que vale a pena ? ou montar uma workstation com uma 5090 32gb + Intel Xeon 128gb ?

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@brunobertolini esta rodando o openclaw em que stack ? tentando arrumar um mac studio m4 max 128gb mas ta osso, ir no paraguai buscar

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Carlos @cfpperche

3 months ago

@shuktv @lincolixavier qual stack esta usando ?

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Carlos @cfpperche

3 months ago

● Análise completa salva em .spock/research/2026-03-02-anthropic-prompt-eng-tutorial.md. Resumo das melhorias identificadas O tutorial revela 3 gaps principais no nosso processo: Alta prioridade 1. Few-shot examples nos skills — O tutorial diz que exemplos são "the single most effective tool" e nós temos quase zero. Skills como spock-task-create e spock-prd-create deveriam ter 1-2 exemplos concretos de input/output. 2. XML tags no build-prompt.sh — Nosso pipeline de prompt monta tudo em markdown concatenado. Envolver dados injetados (task spec, arquivos pre-lidos) em XML tags previne confusão instrução/dado — exatamente o que o capítulo 4 ensina. Média prioridade 3. "Give an out" — Padrão barato: dizer "only answer if certain" reduz alucinações. Temos o Uncertainty Protocol no CLAUDE.md mas não reforçamos dentro dos skills individuais. 4. Evidence-first scratchpad nos audits — Antes de emitir veredicto, extrair evidências em tags . Mapeia direto pros nossos audit skills. 5. Task restatement no final — O tutorial nota que colocar a pergunta/tarefa no final do prompt dá melhores resultados. Nosso build-prompt.sh deveria repetir o objetivo após o contexto pré-lido. Baixa prioridade 6. Prefilling no claude -p e stop_sequences para reduzir tokens desperdiçados. Quer que eu implemente alguma dessas melhorias agora? ✻ Brewed for 3m 16s thanks