A OpenAI lançou um "Guia de Codificação GPT-5", que apresenta 6 melhores práticas para programar IA com o GPT-5:
# 1. As instruções devem ser precisas, evitando conflitos de informação
O novo modelo GPT-5 teve uma melhoria significativa na capacidade de seguir instruções, mas isso também trouxe um efeito colateral: quando confrontado com instruções vagas ou conflitantes, pode ter dificuldades em lidar com isso. Esta situação requer atenção especial nas suas .cursor/rules ou arquivos de configuração.
# 2. Definir o nível de raciocínio adequado
O GPT-5 tende a realizar um certo grau de raciocíni

Por que sinto que a programação em par com IA me oferece muito mais valor nos meus inputs do que nos outputs😅
Costuma ajudar-me a encontrar informações valiosas em repositórios de código aberto e a organizar a arquitetura do sistema, sempre me proporcionando uma experiência muito boa.
Mas se deixar que escreva código, a experiência é muito má, o código que escreve não inspira confiança, é preciso rever uma vez, e depois de rever, sempre se encontra alguns problemas, grandes ou pequenos, e então é preciso estar constantemente a corrigir.
Será que este é o maior obstáculo que os programadores d

Então, se a velocidade de raciocínio aumentar 20 vezes, como mudará a nossa forma de vibe coding?

Sinto que, à medida que os ferramentas de programação em IA se desenvolvem, a minha compreensão sobre a ferramenta MCP também está a mudar.
Antes, costumava usar o sequential thinking e task_manager, mas agora, com a melhoria das capacidades de planejamento e raciocínio do modelo, surgiram o plan mode e think harder/ultrathink. Eu prefiro completar isso dentro das ferramentas nativas, em vez de recorrer ao mcp.
Outra categoria são ferramentas de enriquecimento de contexto como context7 e deepwiki. Para engenharia de contexto, preciso de algo mais refinado e preciso, e estas mcp atualmente não

Profundidade Research resolve o problema da decisão sobre "o que construir" em produtos, combinando profundidade e amplitude, ajudando-nos a romper a bolha de informação e a ver a direção.
Claude Code ajuda a resolver detalhes específicos de implementação, permitindo-nos concentrar mais na arquitetura do sistema, na divisão de módulos e na refatoração, melhorando a eficiência de iteração e experimentação.
No futuro, certamente haverá ferramentas de produtividade de IA mais avançadas, mas eu acredito que os três passos acima devem ser a lógica fundamental imutável.

O MCP já saiu há tanto tempo, mas parece que não há muitos que realmente funcionam?
O que quero dizer com "poder usar" é que se refere à programação de IA, que pode ser usada de forma estável e frequente, e que tem um impacto substancial na eficácia da programação.
Compartilhar alguns que eu considero bons: playwright, Context7, Sequential Thinking
Os dois primeiros resolvem o problema da precisão do contexto, o terceiro resolve o pensamento de planejamento.

Na área de design de programas, há uma expressão chamada "bad smell"
Fala-se que programadores experientes devem ser capazes de detectar "maus odores" no sistema e prevenir antecipadamente, realizando otimizações e upgrades na arquitetura.
Há uma expressão chamada "design excessivo"
Ou seja, no início pensou-se demais, projetaram-se muitas expansões e desacoplamentos de módulos desnecessários, o que trouxe altos custos de manutenção que não valem a pena, e por sua vez, facilita a introdução de bugs.
Estas duas palavras devem ser vistas no contexto do tempo e da situação.
Não existe o melhor de

O que os programadores mais apreciam é que as grandes empresas de IA estão competindo ao máximo 😂
Acabei de me registar no Jules, parece que posso experimentar gratuitamente.

O Google está prestes a fazer uma grande jogada?

vibe coding só tem efeito nas mãos de quem entende programação, quem não entende é 💩 montanha e várias vulnerabilidades de segurança 😅

Uma experiência excelente, marketing de conteúdo, tráfego, aquisição de clientes, conversão, marca, design, barreiras competitivas, ampliação da colaboração, todos esses aspectos precisam ser pensados e executados.
Na era da IA, o que não falta são ideias e capacidade de pesquisa e desenvolvimento😂