Ferramentas
Adote
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51. Renovate
Renovate tem se tornado a ferramenta preferida por muitos de nossos times que buscam uma abordagem proativa para gerenciar versões de dependências. Embora o Dependabot continue sendo uma escolha segura e padrão para repositórios hospedados no GitHub, recomendamos avaliar o Renovate como uma solução mais abrangente e personalizável. Para aproveitar ao máximo os benefícios do Renovate, configure-o para monitorar e atualizar todas as dependências, incluindo ferramentas, infraestrutura e dependências privadas ou hospedadas internamente. Para reduzir a carga operacional das desenvolvedoras, considere adotar o merge automático de PRs com atualizações de dependências.
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52. uv
Desde o último Radar, ganhamos mais experiência com uv, e o feedback dos nossos times tem sido extremamente positivo. O uv é uma ferramenta de gerenciamento de pacotes e projetos Python de última geração, escrita em Rust, com uma proposta de valor principal: é extremamente rápido. Ele supera outros gerenciadores de pacotes Python por uma grande margem em benchmarks, acelerando os ciclos de compilação e teste e melhorando significativamente a experiência das desenvolvedoras. Além do desempenho, o uv oferece um conjunto de ferramentas unificado, substituindo efetivamente ferramentas como Poetry, pyenv e pipx. No entanto, nossas preocupações com ferramentas de gerenciamento de pacotes permanecem: um ecossistema forte, uma comunidade madura e suporte de longo prazo são fundamentais. Como o uv ainda é relativamente novo, movê-lo para o anel de Adoção é uma decisão ousada. No entanto, muitas equipes de dados estão ansiosas para deixar de usar o sistema legado de gerenciamento de pacotes do Python, e nossas desenvolvedoras de linha de frente recomendam consistentemente o uv como a melhor ferramenta disponível hoje.
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53. Vite
Desde que o Vite foi mencionado no Radar, ele vem ganhando ainda mais atenção. Ele é uma ferramenta de alta performance de frontend com carregamento rápido (hot-reloading). Tem sido adotada e recomendada como a escolha padrão em muitos frameworks frontend, incluindo Vue, SvelteKit e React, que recentemente descontinuou o create-react-app. O Vite também recebeu recentemente um investimento significativo, o que levou à fundação da VoidZero, uma organização dedicada ao desenvolvimento do Vite. Esse investimento deve acelerar o desenvolvimento e melhorar a sustentabilidade do projeto a longo prazo.
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69. AnythingLLM
O AnythingLLM é um aplicativo de desktop de código aberto usado para interagir com grandes documentos ou trechos de conteúdo, contando com integração nativa com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e bancos de dados vetoriais. Ele possui uma arquitetura modular para modelos de embedding e pode ser utilizado tanto com LLMs comerciais quanto com modelos de código aberto gerenciados pelo Ollama. Além do suporte a RAG, é possível criar e organizar diferentes habilidades na forma de agentes para executar tarefas e fluxos de trabalho personalizados.As usuárias podem organizar documentos e interações dentro de diferentes espaços de trabalho, que funcionam como sessões persistentes com contextos distintos. Recentemente, também se tornou possível implantá-lo como uma aplicação web multiusuário utilizando uma simples imagem Docker. Algumas de nossas equipes estão usando o AnythingLLM como assistente pessoal local e o consideram uma ferramenta poderosa e útil.
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70. Gemma Scope
A interpretabilidade mecanicista — compreender o funcionamento interno dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) — está se tornando um campo cada vez mais relevante. Ferramentas como Gemma Scope e a biblioteca de código aberto Mishax fornecem insights sobre a família de modelos abertos Gemma2. Ferramentas de interpretabilidade desempenham um papel essencial na depuração de comportamentos inesperados, identificando os componentes responsáveis por alucinações, vieses ou demais falhas, e na construção de confiança ao oferecer mais visibilidade sobre os modelos. Embora esse campo seja de interesse particular para pesquisadoras, vale destacar que com o recente lançamento do DeepSeek-R1, o treinamento de modelos tem se tornado mais viável à outras empresas além dos principais players do mercado. À medida que a IA generativa continua evoluindo, tanto a interpretabilidade quanto a segurança ganharão ainda mais importância.
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71. Hurl
O Hurl é um canivete suíço para fazer sequências de solicitações HTTP, definidas em arquivos de texto simples usando a sintaxe específica do Hurl. Além de enviar solicitações, o Hurl pode validar respostas, garantindo que uma solicitação retorne um código de status HTTP específico; verificar condições nos cabeçalhos da resposta ou no conteúdo usando XPATH, JSONPath ou expressões regulares; e extrair dados da resposta em variáveis, que podem ser usadas para encadear solicitações.
Com seu conjunto de recursos, o Hurl é útil para automações simples de API, mas também serve como uma ferramenta de teste automatizado de API. Sua capacidade de gerar relatórios de teste detalhados em HTML ou JSON aumenta sua utilidade para testar workflows. Apesar de ferramentas dedicadas como Bruno e Postman oferecerem GUIs e recursos adicionais, gostamos do Hurl por sua simplicidade. Assim como o Bruno, que também usa arquivos de texto simples, os testes do Hurl podem ser armazenados no repositório de código.
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72. Jujutsu
Git é o sistema de controle de versão distribuído (SCV) dominante, detendo a maior parte do mercado. Entretanto, apesar de mais de uma década de dominância, as desenvolvedoras ainda continuam enfrentando dificuldades com seus workflows complexos para branching, merging, rebasing e resolução de conflitos. Essa frustração contínua tem alimentado uma onda de ferramentas projetadas para aliviar essa dor — algumas oferecendo visualizações para esclarecer a complexidade, outras fornecendo suas próprias interfaces gráficas para abstraí-la completamente.
Jujutsu dá um passo adiante, oferecendo uma alternativa completa ao Git, mantendo a compatibilidade ao usar repositórios Git como backend de armazenamento. Isso permite que desenvolvedoras continuem usando os servidores e serviços Git existentes enquanto se beneficiam dos workflows simplificados do Jujutsu. Posicionado como simples e poderoso ao mesmo tempo, Jujutsu enfatiza facilidade de uso para desenvolvedoras de todos os níveis de experiência. Um dos seus recursos de destaque é a resolução de conflitos de primeira classe, que tem potencial para melhorar significativamente a experiência da desenvolvedora.
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73. kubenetmon
Monitorar e entender o tráfego de rede associado ao Kubernetes pode ser um desafio, especialmente quando sua infraestrutura abrange várias zonas, regiões ou nuvens. kubenetmon, desenvolvido pela ClickHouse e recentemente disponibilizado como código aberto, busca resolver esse problema ao oferecer uma medição detalhada da transferência de dados do Kubernetes entre as principais provedoras de nuvem. Se você está rodando Kubernetes e tem se frustrado com custos obscuros de transferência de dados na sua fatura, pode valer a pena explorar o kubenetmon.
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74. Mergiraf
Resolver conflitos de merges é provavelmente uma das atividades menos apreciadas no desenvolvimento de software. Ainda que existam técnicas que reduzam a complexidade dos merges — por exemplo, praticando integração contínua no sentido original de realizar o merge para a branch principal compartilhada diariamente — acabamos vendo muitos esforços gastos com merges. Branches de funcionalidades de longa duração são uma das culpadas, mas o código assistido por IA também possui uma tendência em aumentar o tamanho das mudanças de código. A ajuda pode vir na forma de Mergiraf, uma nova ferramenta que resolve conflitos de merges considerando a árvore sintática ao invés de tratar código apenas como linhas de texto. Como um controlador de merges do git, pode ser configurado para que sub-comandos git como
mergeecherry-pickautomaticamente utilizem Mergiraf ao invés das heurísticas padrões. -
75. ModernBERT
Sendo sucessor do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ModernBERT é uma família de modelos transformer enconder-only de última geração projetados para uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural (PLN). Como um substituto imediato, ModernBERT melhora o desempenho e a precisão, ao mesmo tempo que aborda algumas das limitações do BERT — notavelmente incluindo suporte para comprimentos de contexto muito maiores, graças à Atenção Alternada. Equipes com necessidades de PNL devem considerar o ModernBERT antes de adotar um modelo generativo de propósito geral.
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76. OpenRouter
OpenRouter é uma API unificada para acessar vários modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ela fornece um único ponto de integração para provedores LLM tradicionais, simplifica a experimentação, reduz o bloqueio de fornecedores, e otimiza custos ao encaminhar solicitações para o modelo mais apropriado. Ferramentas populares como Cline e Open WebUI usam OpenRouter como seu ponto de acesso. Durante nossa discussão no Radar, questionamos se a maioria dos projetos realmente precisam alternar entre modelos, já que OpenRouter deve adicionar margem de lucro como um modelo de lucro sobre essa camada de encapsulamento. No entanto, também reconhecemos que o OpenRouter fornece várias estratégias de balanceamento de carga para ajudar a otimizar os custos. Um recurso particularmente útil é sua capacidade de ignorar limites de taxa de API. Se sua aplicação exceder o limite de taxa de um único provedor LLM, OpenRouter pode ajudar você a superar essa limitação e obter melhor rendimento.
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77. Redactive
O Redactive é uma plataforma corporativa voltada à adoção segura de inteligência artificial, projetada para ajudar organizações reguladas a preparar dados não estruturados para aplicações de IA, como assistentes e copilotos baseados em inteligência artificial. Ela se integra a plataformas de conteúdo como o Confluence, criando índices seguros de texto para buscas com geração aumentada de recuperação (RAG). Ao fornecer apenas dados atualizados e aplicar permissões das usuárias em tempo real nos sistemas de origem, o Redactive garante que os modelos de IA tenham acesso a informações precisas e autorizadas sem comprometer a segurança. Além disso, ele oferece às equipes de engenharia ferramentas para construir casos de uso de IA com segurança utilizando qualquer modelo de linguagem de grande porte (LLM). Para organizações que estão explorando soluções impulsionadas por IA, o Redactive fornece uma abordagem simplificada para a preparação de dados e compliance, equilibrando segurança e acessibilidade para equipes que experimentam capacidades da IA em um ambiente controlado.
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78. System Initiative
Continuamos empolgados com o System Initiative. Essa ferramenta experimental representa uma direção radicalmente nova para o trabalho em DevOps. Gostamos muito da abordagem criativa por trás dessa ferramenta e esperamos que ela incentive outras iniciativas a quebrar o status quo das abordagens de infraestrutura-como-código. O System Initiative saiu da fase beta e agora está disponível gratuitamente como código aberto, sob a licença Apache 2.0. Embora suas desenvolvedoras já o utilizem para gerenciar infraestrutura em produção, ainda existe um caminho a percorrer para atender às demandas de grandes empresas. No entanto, acreditamos que vale a pena explorá-lo para conhecer uma abordagem completamente diferente das ferramentas de DevOps.
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79. TabPFN
TabPFN é um modelo baseado em transformadores projetado para classificação rápida e precisa em pequenos conjuntos de dados tabulares. Ele utiliza aprendizado em contexto (in-context learning, ou ICL) para fazer previsões diretamente a partir de exemplos rotulados, sem necessidade de ajuste de hiperparâmetros ou treinamento adicional. Pré-treinado em milhões de conjuntos de dados sintéticos, o TabPFN generaliza bem em diversas distribuições de dados e lida de forma eficaz com valores ausentes e atípicos. Seus pontos fortes incluem o processamento eficiente de dados heterogêneos e a robustez contra características não informativas.
O TabPFN é particularmente adequado para aplicações de pequeno porte, onde velocidade e precisão são cruciais. No entanto, enfrenta desafios de escalabilidade com conjuntos de dados maiores e tem limitações no tratamento de tarefas de regressão. Como uma solução inovadora, o TabPFN vale a pena ser avaliado pelo seu potencial de superar modelos tradicionais em classificação tabular, especialmente em cenários onde transformadores são menos comumente aplicados.
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80. v0
v0, da Vercel, é uma ferramenta de IA para gerar código frontend a partir de uma captura de tela, design no Figma ou um simples comando. Ela dá suporte a React, Vue, shadcn e Tailwind, entre outros frameworks de frontend. Além do código gerado por IA, o v0 oferece uma ótima experiência de usuário, incluindo a capacidade de visualizar o código gerado e implantá-lo na Vercel em um único passo. Embora a construção de aplicações para o mundo real envolva a integração de múltiplas funcionalidades além de uma única tela, o v0 oferece uma maneira sólida de prototipar e pode ser usado para iniciar o desenvolvimento de aplicações complexas.
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81. Windsurf
Windsurf é um assistente de programação de IA da Codeium que se destaca por suas capacidades “agênticas”, ou autônomas. Semelhante ao Cursor e Cline, ele permite que desenvolvedoras conduzam sua implementação a partir de um chat de IA que navega e altera o código e executa comandos. Ele frequentemente lança novos recursos e integrações interessantes para o modo agêntico. Recentemente, por exemplo, lançou uma visualização de navegador que facilita o acesso do agente aos elementos DOM e ao console do navegador, e uma capacidade de pesquisa na web que permite ao Windsurf procurar documentação e soluções na internet quando apropriado. O Windsurf fornece acesso a uma variedade de modelos populares, e as usuárias podem ativar e referenciar pesquisa na web, documentação da biblioteca e integração Model Context Protocol (MCP) – um protocolo para o intercâmbio de contexto entre diferentes modelos de IA – como provedores de contexto adicionais.
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82. YOLO
A série YOLO (You Only Look Once), criada por Joseph Redmon e Ali Farhadi em 2015 durante o seu doutorado e desenvolvida pela Ultralytics, continua avançando nos modelos de visão computacional. A versão mais recente, YOLO11, oferece melhorias significativas em termos de precisão e eficiência em relação às versões anteriores. O YOLO11 pode realizar a classificação de imagens em alta velocidade com recursos mínimos, o que o torna adequado para aplicações em tempo real em dispositivos de ponta. Também descobrimos que a capacidade de usar a mesma estrutura para fazer estimativa de pose, detecção de objetos, segmentação de imagens e outras tarefas é muito poderosa. Esse desenvolvimento significativo também nos lembra que o uso de modelos “tradicionais” de aprendizado de máquina para tarefas específicas pode ser mais eficiente do que os modelos gerais de IA, como os modelos de linguagem de grande porte (LLMs).
Evite
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Cada edição do Radar inclui blips que refletem nossas experiências nos seis meses anteriores. Talvez já tenhamos falado sobre o que você procura em um Radar anterior. Às vezes, deixamos coisas de fora simplesmente porque há muitas a serem abordadas. Também pode faltar um tópico específico porque o Radar reflete nossa experiência, não se baseando em uma análise abrangente do mercado.
