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.
Experimente
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54. Claude Sonnet
Claude Sonnet é um modelo de linguagem avançada que se destaca em codificação, escrita, análise e processamento visual. Está disponível para navegador, terminal, na maior parte das principais IDEs e pode ser integrado ao GitHub Copilot. Até o momento, os benchmarks mostram que ele supera os modelos anteriores, como as versões 3.5 e 3.7, incluindo os modelos anteriores do Claude. Também é capaz de interpretar gráficos e extrair texto de imagens, e oferece uma experiência voltada para desenvolvedoras, como a funcionalidade “Artefatos” na interface do navegador, para gerar e interagir com conteúdo dinâmico, como trechos de código e designs em HTML.
Usamos a versão 3.5 do Claude Sonnet extensivamente no desenvolvimento de software e constatamos que ela aumenta significativamente a produtividade em diversos projetos. Ela se destaca em projetos do tipo “greenfield”, especialmente em design colaborativo de software e discussões arquitetônicas. Embora seja cedo demais para chamar qualquer modelo de IA de estável para assistência em programação, o Claude Sonnet está entre os modelos mais confiáveis com os quais trabalhamos. Durante a escrita, a versão Claude 3.7 também foi lançada e é promissora, embora ainda não tenhamos testado totalmente em produção.
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55. Cline
Cline é uma extensão de código aberto para o VSCode e atualmente um dos principais nomes na categoria de agentes para engenharia de software supervisionados. Ele permite que desenvolvedoras conduzam sua implementação diretamente pelo chat do Cline, integrando-se perfeitamente com a IDE que já utilizam. Recursos importantes como o modo Plan & Act, transparência no uso de tokens e integração com MCP ajudam as desenvolvedoras a interagir eficientemente com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). O Cline demonstrou capacidades avançadas na execução de tarefas complexas de desenvolvimento, especialmente utilizando o modelo Claude 3.5 Sonnet. Ele oferece suporte a grandes bases de código, automatiza testes com navegadores sem interface gráfica (headless) e corrige bugs proativamente.
Ao contrário de soluções baseadas em nuvem, o Cline reforça a privacidade ao armazenar dados localmente. Sua natureza de código aberto não apenas garante maior transparência como também possibilita melhorias contínuas pela comunidade. Contudo, desenvolvedoras devem estar atentas ao custo relacionado ao uso de tokens, já que a orquestração de contexto de código do Cline, embora muito eficaz, pode consumir muitos recursos. Outro possível ponto de atenção é o limite de requisições, que pode desacelerar os fluxos de trabalho. Até que essa questão seja resolvida, recomenda-se utilizar provedores de API como o OpenRouter, que oferecem limites mais favoráveis.
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56. Cursor
Continuamos impressionados com o editor de código baseado em IA Cursor, que permanece líder no competitivo espaço de assistência à programação com IA. Sua orquestração de contexto de código é muito eficaz e oferece suporte a uma ampla variedade de modelos, incluindo a opção de usar uma chave de API personalizada. A equipe do Cursor frequentemente apresenta recursos inovadores de experiência de usuário antes de outras fornecedoras, e eles incluem uma extensa lista de provedores de contexto em seu chat, como a referência de git diffs, conversas anteriores de IA, pesquisa na web, biblioteca de documentação e integração MCP. Juntamente com ferramentas como Cline e Windsurf, o Cursor também se destaca por seu forte modo de codificação agêntico. Este modo permite que as desenvolvedoras guiem sua implementação diretamente de uma interface de chat com IA, com a ferramenta lendo e modificando arquivos de forma autônoma, bem como executando comandos. Além disso, apreciamos a capacidade do Cursor de detectar erros de compilação no código gerado e corrigi-los proativamente.
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57. D2
D2 é uma ferramenta de código aberto de diagramas como código que ajuda a criar e customizar diagramas a partir de textos. Ela introduz a linguagem de script para diagramas D2, que prioriza a legibilidade em vez da compactação, com uma sintaxe simples e declarativa. D2 vem com um tema padrão e aproveita o mesmo layout do Mermaid. Nossas equipes apreciam sua sintaxe leve, que foi especificamente projetada para documentação de software e diagramas de arquitetura.
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58. Databricks Delta Live Tables
Delta Live Tables (DLT) continuam a demonstrar seu valor na simplificação e otimização da gestão de pipelines de dados, oferecendo suporte tanto para processamento em tempo real quanto para processamento em lote por meio de uma abordagem declarativa. Ao automatizar tarefas complexas de engenharia de dados, como o gerenciamento manual de checkpoints, a DLT reduz a sobrecarga operacional, garantindo um sistema robusto de ponta a ponta. Sua capacidade de orquestrar pipelines simples com mínima intervenção manual aumenta a confiabilidade e a flexibilidade, enquanto recursos como visualizações materializadas fornecem atualizações incrementais e otimização de desempenho para casos de uso específicos.
No entanto, as equipes devem compreender as nuances da DLT para aproveitar totalmente seus benefícios e evitar possíveis armadilhas. Sendo uma abstração opinativa, a DLT gerencia suas próprias tabelas e restringe a inserção de dados a um único pipeline por vez. As tabelas de streaming aceitam apenas inserções (append-only), exigindo considerações cuidadosas de design. Além disso, excluir um pipeline DLT também exclui automaticamente a tabela e os dados subjacentes, potencialmente gerando problemas na operação.
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59. JSON Crack
JSON Crack é uma extensão do Visual Studio Code que cria gráficos interativos a partir de dados em texto. Apesar do nome, ela suporta vários formatos, como YAML, TOML e XML. Diferente do Mermaid e do D2, onde o texto é usado para criar um gráfico visual específico, o JSON Crack serve para explorar dados que estão em formato de texto. O algoritmo de layout funciona bem e a ferramenta ainda permite esconder ramificações e nós seletivamente, o que é ótimo para explorar grandes conjuntos de dados. Também existe uma versão online da ferramenta, mas vale a pena lembrar das nossas preocupações com o uso de serviços online para formatação ou análise de código. O JSON Crack tem um limite de nós e, caso precise lidar com arquivos maiores, ele recomenda uma ferramenta comercial para isso.
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60. MailSlurp
Testar fluxos de trabalho que envolvem e-mails pode ser um processo complexo e demorado. As equipes de desenvolvimento precisam criar clientes de API de e-mail personalizados para automação, além de configurar as caixas de entrada temporárias para cenários de teste manual, como testes de usuário ou treinamentos internos do produto antes de grandes lançamentos. Esses desafios se tornam ainda mais evidentes ao desenvolver produtos de onboarding de clientes. Tivemos uma experiência positiva com o MailSlurp, um serviço de servidor de e-mail e API de SMS. Ele oferece APIs REST para criar caixas de entrada e números de telefone, além de validar e-mails e mensagens diretamente no código. Seu painel sem necessidade de programação também é útil para a preparação de testes manuais. Recursos adicionais, como domínios personalizados, webhooks, respostas automáticas e encaminhamento de e-mails, são ótimos para cenários mais avançados.
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61. Metabase
Metabase é uma ferramenta de código aberto para análise e inteligência de negócios que permite visualizar e analisar dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados relacionais e NoSQL. A ferramenta ajuda usuárias a criarem visualizações e relatórios, organizá-los em painéis e compartilhar insights facilmente. Ela também oferece um kit de desenvolvimento de software (SDK) para incorporar painéis interativos em aplicações web, adaptando-se ao tema e estilo da aplicação, o que a torna amigável para desenvolvedores. Com conectores de dados oficialmente suportados e mantidos pela comunidade, a Metabase se mostra versátil dentre os ambientes de dados. Como uma ferramenta de BI leve, nossas equipes a consideram útil para gerenciar painéis interativos e relatórios em suas aplicações.
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62. NeMo Guardrails
NeMo Guardrails é um kit de ferramentas de código aberto da NVIDIA, considerado fácil de usar, que capacita desenvolvedoras a implementar restrições para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) usados em aplicações conversacionais. Desde a última vez que o mencionamos no Radar, o NeMo tem sido amplamente adotado por nossas equipes e continua a evoluir. Muitas das melhorias mais recentes do NeMo Guardrails focam na expansão das integrações e no fortalecimento da segurança, dados e controle, alinhando-se ao objetivo central do projeto.
Uma grande atualização na documentação do NeMo melhorou sua usabilidade, e novas integrações foram adicionadas, incluindo AutoAlign e Patronus Lynx, juntamente com suporte ao Colang 2.0. As principais atualizações incluem melhorias na segurança e proteção de conteúdo, bem como um lançamento recente que permite o streaming de conteúdo de LLMs através de trilhos de saída (output rails) para melhor desempenho. Também vimos suporte adicional para Segurança de Prompt. Além disso, a Nvidia lançou três novos microsserviços: microsserviço NIM de segurança de conteúdo, microsserviço NIM de controle de tópicos e detecção de jailbreak, todos integrados ao NeMo Guardrails.
Com base no conjunto crescente de funcionalidades e no aumento do uso em produção, estamos movendo o NeMo Guardrails para a fase de Teste. Recomendamos revisar as últimas notas de lançamento para obter uma visão completa das mudanças desde o nosso último blip.
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63. Nyx
Nyx é uma ferramenta versátil de release semântico que suporta uma ampla variedade de projetos de engenharia de software. Ela é agnóstica à linguagem e funciona com todas as principais plataformas de CI e SCM, tornando-se altamente adaptável. Embora muitas equipes usem versionamento semântico no desenvolvimento baseado em tronco, Nyx também suporta fluxos de trabalho como o Gitflow, OneFlow e GitHub Flow. Uma das principais vantagens do Nyx em produção é a geração automática de registros de alterações, com suporte a commits convencionais. Como observado nas edições anteriores do Radar, alertamos contra padrões de desenvolvimento que dependem de branches de longa duração (por exemplo, Gitflow, GitOps), pois introduzem desafios que nem mesmo ferramentas poderosas como o Nyx conseguem mitigar. Recomendamos fortemente testar o Nyx em fluxos de CI/CD, especialmente para desenvolvimento baseado em tronco, onde temos observado muitos sucessos.
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64. OpenRewrite
O OpenRewrite continua sendo uma ferramenta eficaz para refatorações em larga escala que seguem um conjunto de regras específicas, tais como migrações para uma nova versão da API de uma biblioteca amplamente utilizada ou aplicação de atualizações em múltiplos serviços criados a partir do mesmo template. Recentemente, a ferramenta passou a oferecer suporte a outras linguagens além do Java, especialmente ao JavaScript. Com ciclos curtos de versões incluindo suporte de longo prazo (LTS) em frameworks como Angular, manter os projetos atualizados com as versões mais recentes tornou-se cada vez mais importante. O OpenRewrite auxilia esse processo de maneira eficaz. O uso de assistentes de programação com IA pode ser uma alternativa, porém, para alterações baseadas em regras, geralmente é mais lento, mais caro e menos confiável. Gostamos que o OpenRewrite já venha acompanhado de um catálogo de recipes (regras), que descrevem exatamente as mudanças a serem feitas. O motor de refatoração, as regras pré-definidas e os plugins para ferramentas de build são todos de código aberto, tornando mais fácil para as equipes adotarem o OpenRewrite quando necessário.
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65. Plerion
Plerion é uma plataforma de segurança em nuvem focada em AWS, que se integra às provedoras de hospedagem para identificar riscos, configurações incorretas e vulnerabilidades em sua infraestrutura de nuvem, servidores e aplicativos. Semelhante ao Wiz, o Plerion utiliza priorização baseada em riscos para os problemas detectados, permitindo que você foque nos 1% que importam. Nossas equipes relataram experiências positivas com o Plerion, destacando que ele forneceu a clientes insights significativos e reforçou a importância da monitoração proativa de segurança para suas organizações.
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66. Agentes de engenharia de software
Desde a última vez que escrevemos sobre agentes de engenharia de software , há seis meses, a indústria ainda não chegou a uma definição consensual do termo “agente”. Porém, um avanço significativo surgiu — não em agentes de programação autônomos (que continuam pouco convincentes), mas em agentes de modo supervisionado presentes na IDE. Esses modos permitem que desenvolvedoras conduzam implementações via chat, com ferramentas que não apenas modificam códigos em múltiplas linhas e arquivos, mas também executam comandos, testes e respondem aos feedbacks da IDE, como erros de linting ou de compilação.
Esta abordagem, às vezes chamada de “chat-oriented programming” (CHOP) ou “prompt-to-code”, mantém as desenvolvedoras no controle enquanto transfere mais responsabilidade para a IA do que assistentes de programação tradicionais, como sugestões automáticas. As ferramentas que lideram esse espaço incluem Cursor, Cline e Windsurf, com GitHub Copilot levemente atrasado, porém conquistando espaço rapidamente. A utilidade desses agentes dependem tanto do modelo usado (com a série Sonnet do Claude sendo o estado da arte atual) quanto a da qualidade de integração com a IDE para proporcionar uma boa experiência à desenvolvedora.
Nós achamos esses fluxos de trabalho interessantes e promissores, pois trazem um aumento notável na velocidade de codificação. Porém, manter um escopo pequeno de problemas ajuda as desenvolvedoras a revisarem melhor as mudanças feitas por IA. Esses fluxos funcionam melhor com prompts de baixa abstração e bases de códigos compatíveis com IA que sejam bem estruturadas e devidamente testadas. À medida em que esses métodos melhoram, também aumenta o risco de complacência com códigos gerados por IA. Para mitigar esse problema, aplique programação em par (pair programming) e outras práticas efetivas de revisão, especialmente para códigos em produção.
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67. Tuple
Tuple, uma ferramenta otimizada para programação em pares remota, foi originalmente projetada para preencher a lacuna deixada pelo Screenhero do Slack. Desde a última vez que a mencionamos no Radar, a ferramenta teve uma adoção mais ampla, corrigiu limitações anteriores e agora oferece suporte ao Windows.
Uma melhoria importante é o compartilhamento de tela aprimorado, com um recurso de privacidade integrado que permite ocultar janelas de aplicativos privados (como mensagens de texto) enquanto compartilha ferramentas como o navegador. Anteriormente, limitações da interface faziam o Tuple parecer mais uma ferramenta de programação em pares do que uma de colaboração geral. Com essas atualizações, as usuárias agora podem colaborar em conteúdos além do ambiente de desenvolvimento integrado (IDE).
No entanto, é importante observar que o par remoto tem acesso completo à área de trabalho. Se não for configurado corretamente, isso pode representar um risco de segurança, especialmente se o parceiro não for confiável. Recomendamos fortemente que as equipes sejam instruídas sobre as configurações de privacidade, melhores práticas e etiqueta do Tuple antes do uso.
Incentivamos as equipes a experimentarem a versão mais recente do Tuple no fluxo de trabalho de desenvolvimento. A ferramenta está alinhada com nossa recomendação de programação em pares remota pragmática, oferecendo baixa latência, uma experiência intuitiva e melhorias significativas na usabilidade.
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68. Turborepo
Turborepo ajuda a gerenciar grandes monorepos feitos em JavaScript ou TypeScript, através da análise, armazenamento em cache, paralelismo e otimização de tarefas de build para acelerar o processo. Em grandes monorepos, os projetos geralmente dependem uns dos outros; refazer o build de todas as dependências a cada alteração é ineficiente e demorado, mas o Turborepo facilita as coisas. Ao contrário do Nx, a configuração padrão do Turborepo usa vários arquivos package.json — um por projeto — o que permite ter dependências com versões diferentes (várias versões do React, por exemplo) em um único monorepo, algo que o Nx desencoraja. Embora possa ser considerado um antipadrão, isso resolve alguns casos de uso, como migrar de multi para monorepo, onde as equipes podem temporariamente precisar de várias versões de dependências. Na nossa experiência, o Turborepo é bastante simples de configurar e tem um bom desempenho.
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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
Não encontrou algo que você esperava achar?
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.
