Yapay zeka kodlama ajanları üzerine bugüne kadar okuduğum en ilginç verilerden biri bu oldu: daha fazla kod, otomatik olarak daha fazla yazılım demek değil.
Harvard'dan Fiona Chen ve James Stratton'ın çalışması, 2021'den Mart 2026'ya kadar 700'den fazla yazılım şirketinde 700 binin üzerinde çalışana ait verileri ve 300 milyon iş olayını incelemiş. Kodlama ajanları devreye girdikten sonra toplam kod satırı ortalama yüzde 30, commit sayısı yüzde 20, pull request sayısı yüzde 23 artmış.
Ama asıl soru şu: iş bitiyor mu? Jira gibi araçlarda takip edilen hata, görev ve özelliklerin tamamlanma oranında istatistiksel olarak anlamlı bir değişiklik görülmemiş.
Darboğaz kod incelemede. Bir pull request'in gönderilmesinden ana kod tabanına alınmasına kadar geçen süre yüzde 49 uzamış. Değişiklik istenen pull request oranı neredeyse iki katına çıkmış, pull request başına yorum sayısı yüzde 35 artmış, kod inceleyen çalışanların oranı da yüzde 14 yükselmiş. Yani yazma tarafında kazanılan hızın önemli bir kısmı inceleme ve düzeltmede geri harcanıyor.
Şirketler bunu da yapay zekayla çözmeye çalışıyor: Mart 2026 itibarıyla incelenen şirketlerin yüzde 80'i bir tür yapay zeka kod inceleme aracı kullanıyormuş. Yine de inceleme yorumlarının sadece yüzde 23,3'ü ajanlardan geliyor ve ajanlar pull request'lerin yalnızca yüzde 10,8'ine katkı veriyor; işin büyük kısmı hâlâ insanlarda. Aktif çalışan sayısında da, en azından incelenen dönemde, anlamlı bir değişiklik bulunmamış.
Verilerin Mart 2026'da bittiğini, araçların o tarihten beri geliştiğini de not etmek lazım. Ama benim çıkardığım ders net: verimlilik için sadece kod yazma süresini değil, inceleme, hata düzeltme ve entegrasyonu da hızlandırmak gerekiyor.
Ars Technica'daki haber:
https://arstechnica.com/ai/2026/10/ai-coding-agents-generate-more-cod…
Çalışmanın PDF'i:
https://fion.ac/jellyfish.pdf
Kaynak: DonanımHaber
Como alguém que lida com código todos os dias, 2025 foi um ano de mudanças enormes para mim. As ferramentas de programação com IA deixaram de apenas completar a próxima linha de código e começaram a assumir tarefas de verdade. Pensando bem, no primeiro semestre todo mundo ainda falava da experiência de autocompletar do Cursor e do Copilot; no segundo semestre, o desenvolvimento orientado por especificações de repente virou moda, e os repositórios se encheram de arquivos Markdown escritos para agentes lerem.
O que mais senti é que programar está deixando de ser algo "conduzido pelo humano" para ser "conduzido pelo agente". Antes, a IA só previa o próximo caractere; agora ela consegue ir da análise de requisitos até a geração de código e a validação dos resultados. O curioso é que quase todas as ferramentas líderes estão apostando ao mesmo tempo em três formatos — IDE, CLI e Cloud — e no fim todas convergem para a direção dos agentes.
Mas os problemas vieram junto. O que mais dói é o custo de tokens: as tarefas ficam mais longas, as chamadas de ferramentas se multiplicam, o contexto é reinjetado repetidas vezes e a conta sobe rapidíssimo. Neste ano, o assunto na boca de todos já não é "como escrever um prompt", e sim "engenharia de contexto" — como equilibrar qualidade, eficiência e custo, e como aumentar a taxa de acerto do cache.
Para mim, o verdadeiro divisor de águas de 2025 não está em quem tem o modelo mais forte, mas em quem consegue transformar as restrições e a memória antes implícitas na engenharia em estruturas de contexto que o modelo consiga entender e reutilizar. O valor do programador está passando aos poucos de "escrever código" para "definir regras". Este ano foi, de fato, um tanto surreal.
Fonte: InfoQ
Segundo a IT之家, a JetBrains anunciou em uma publicação de blog, no dia 8 de outubro, o modelo de IA para programação Mellum2.1, com foco em fortalecer a programação agêntica. Como desenvolvedor, acompanho com interesse esse tipo de modelo aberto que pode ser executado localmente, então resumo aqui os pontos principais.
O modelo mantém a arquitetura do Mellum2: é um modelo de mistura de especialistas (MoE) de 12B, com 2,5B de parâmetros ativos, e continua sob licença Apache 2.0. A principal mudança no treinamento é que a etapa de aprendizado por reforço após o pré-treinamento deixou de ser um breve acabamento e passou a ser o núcleo do treino. Foram adicionados dados de matemática, competições de algoritmos, ciência, uso de ferramentas e engenharia de software, e a equipe montou ambientes internos de aprendizado por reforço, iniciando milhões de sandboxes em milhares de ambientes durante o treinamento. Antes do treino, são descartadas as tarefas com testes defeituosos, respostas que não podem ser verificadas ou dificuldade inadequada.
Segundo a descrição oficial, ele consegue explorar bases de código, editar arquivos e verificar as próprias alterações. A maior melhoria está na programação agêntica: ele identifica a causa raiz de testes que falham, rascunha uma correção e verifica o resultado. Em velocidade, a arquitetura não muda, mas a previsão de múltiplos tokens (MTP) torna a geração em requisições individuais cerca de 1,6 vez mais rápida. Na comparação com Mellum2, Qwen3.5-9B e Gemma 4 E4B, nas mesmas condições de avaliação, a vazão de saída do Mellum2.1 em uma única H200 sob alta carga fica perto do dobro da do Qwen3.5-9B.
O modelo está disponível no Hugging Face e pode ser implantado localmente ou na infraestrutura própria, para que as empresas mantenham código e dados em seu próprio ambiente. Há planos de lançar versões GGUF para llama.cpp, Ollama e LM Studio, além de um componente de decodificação especulativa MTP para o vLLM.
Estou ansioso pela versão GGUF, porque aí os desenvolvedores comuns poderão testá-lo na própria máquina. Ao escolher um modelo de programação, o que pesa mais para você: a precisão ou o custo de implantação?
Fonte: IT之家
Em uma reportagem da ITmedia NEWS, fiquei sabendo que o Google anunciou uma plataforma experimental de jogos chamada "Playground". O anúncio foi feito em 7 de outubro de 2026, no horário dos EUA, e desde o mesmo dia está disponível no navegador para usuários com 18 anos ou mais nos Estados Unidos.
O uso é apenas por instruções de texto. Dá para começar do zero, editar um prompt inicial pronto ou usar um guia de apoio, e o jogo criado pode ser testado na hora. Mudanças de física, regras, personagens e ambiente são refletidas quando descritas em palavras. Segundo a reportagem, não é preciso experiência em programação, mas o modelo de IA usado não foi revelado.
Também é possível compartilhar. Como é baseada na web, funciona em smartphone e PC; dá para enviar um link para amigos e familiares, publicar na galeria "Explore" ou deixar o jogo privado. Alguns gêneros têm placares e multijogador, e os jogos publicados passam por uma análise de segurança com base nas diretrizes da comunidade do Google. A criação de jogos será liberada em etapas, conforme a assinatura do Google One.
O outro anúncio é uma parceria com a Unity. As duas empresas planejam lançar em 2026 um novo produto, o "Unity Spark", que vai trazer ao Playground mecânicas de jogo completas, 3D de alta fidelidade e a flexibilidade do runtime da Unity. Ele também se conectará diretamente à Unity Asset Store. Está em teste no momento, e um beta fechado deve começar em breve. O CEO da Unity observou que cerca de 3 bilhões de pessoas por mês jogam jogos feitos com a Unity, mas muitas nunca fizeram um.
Acho que compartilhar e jogar jogos criados por prompts pode ser uma porta de entrada interessante para a programação. Gostaria de saber o que vocês acham de ferramentas assim.
Fonte: ITmedia NEWS
A Next publicou um artigo sobre o Pi, um harness de código aberto que acaba de chegar à versão 1.0.0. Para quem não conhece o termo, um harness é a camada de software em torno de um modelo de IA que permite ao modelo ler arquivos, executar comandos ou pesquisar na internet.
O Pi se propõe a ser minimalista, mas extensível. Ele é compatível com mais de 1.500 modelos e variantes, comerciais ou de pesos abertos que podem rodar localmente, e se apresenta como uma alternativa ao Claude Code e ao Codex sem depender dos modelos da Anthropic ou da OpenAI. Os desenvolvedores veem na versão 1.0 um sinal de maturidade.
O artigo também cita novidades recentes: conectores MCP, um modo chamado «codemode» e suporte ao ChatGPT. O Pi Durable é apresentado como capaz de resistir a falhas internas e externas catastróficas.
Vale dizer que cerca de 80% do texto é reservado a assinantes, então me limito ao que pode ser lido publicamente. Nos comentários, vários leitores comparam o Pi com o OpenCode: um acha que ele é muito leve, mas mais difícil de configurar, especialmente para MCP, e outro aponta a variante Oh-My-Pi. O autor também anunciou um artigo sobre instalação e uso.
O que me interessa é a ideia de separar o harness do modelo: dá para trocar de modelo sem trocar de ferramenta. Resta ver se a simplicidade do Pi se sustenta quando os usos ficam mais complexos. E vocês, qual harness usam no dia a dia para programar com IA?
Fonte: Next
A Xataka conta uma história que mistura programação, IA e bastante polêmica. Até alguns dias atrás, o ArtCraft era uma plataforma de geração de imagens e vídeos com IA. Brandon Thomas, membro da equipe, anunciou que criou com vibe coding substitutos de código aberto para sete aplicativos da Adobe, escritos em Rust: PhotoCraft (Photoshop), VectorCraft (Illustrator), FilmCraft (Premiere Pro), LightCraft (Lightroom), PdfCraft (Acrobat), EffectCraft (After Effects) e DesignCraft (InDesign).
Eles são distribuídos para Windows, macOS e Linux, e também podem ser usados a partir do ArtCraft. O artigo destaca que a Adobe nunca ofereceu ferramentas criativas profissionais para Linux, então essa lacuna não é pequena.
Um colega do autor testou o PhotoCraft por alguns dias: as funções básicas funcionam, não há nenhum sinal das ferramentas de IA do Photoshop, e o aplicativo ocupa muito pouco espaço. Mesmo assim, por enquanto ele não substitui o original. Os próprios criadores reconhecem que estão em uma alfa bem inicial: faltam cerca de vinte ferramentas de IA e generativas, profundidade em tipografia e fluxos profissionais, e compatibilidade com plug-ins.
Segundo os criadores, a abordagem é clean-room: eles se baseiam em especificações públicas e no comportamento observável dos programas, sem código ou recursos proprietários. O PhotoCraft consegue abrir arquivos PSD porque a Adobe publicou essas especificações. Circula na internet a suspeita, sem provas, de que os programas da Adobe teriam sido descompilados.
A Xataka também lembra os problemas do vibe coding: o código gerado por IA pode ser difícil de depurar e conter coisas que um programador humano jamais escreveria, o que é menos grave em apps pessoais do que em projetos grandes. Acho que é um bom alerta. Como alternativas gratuitas, o autor menciona Affinity, GIMP e DaVinci Resolve. Você confiaria em um app gerado assim?
Fonte: Xataka
Li a análise de Simon Bisson na Computer Sweden: a Microsoft elevou o Rust ao status interno de Tier-1, no mesmo nível de C#, TypeScript e C. Esse status exige, entre outras coisas, uma cadeia de ferramentas completa e integração com Windows e Azure.
O pano de fundo é que Mark Russinovich, CTO do Azure, destacou a segurança de memória do Rust como parte importante da estratégia de segurança da Microsoft, e a empresa também foi uma das fundadoras da Rust Foundation. Um artigo convidado no site da Rust Foundation descreve como o Rust se conecta ao Microsoft Visual C (MSVC) para obter interoperabilidade perfeita entre as linguagens.
O ponto mais concreto é um novo backend para o compilador Rust, o rustc_codegen_utc. Ele usa o backend do Visual C, uma DLL chamada C2.DLL, e entrega arquivos .OBJ ao linker do MSVC. A vantagem é que o Rust pode se beneficiar do trabalho já existente da Microsoft em segurança e estabilidade, e que código Rust e C ficam compatíveis. A Microsoft afirma que o backend está pronto para produção e que mais de cem projetos internos em Rust o utilizam. No entanto, ele é apenas interno, e a empresa sugeriu que as ferramentas podem virar código aberto, sem dar prazo.
Para quem está fora da Microsoft, a situação é mais prática: o suporte a Rust no VS Code passa pelo rust-analyzer, ainda é preciso o MSVC C Build Tools para compilar, e o crate windows da Microsoft dá acesso direto às APIs do Windows. O conselho do artigo é começar com as ferramentas que já existem para aprender desenvolvimento para Windows em Rust.
Acho interessante ver uma empresa tão grande investir para não precisar manter duas equipes de compiladores separadas. Para que vocês usam Rust?
Fonte: Computer Sweden
No Computable li um resumo do relatório de 2026 «State of Open Source in Europe», da Linux Foundation, em sua quinta edição, apresentado na Open Source Summit Europe em Praga. A mensagem central é clara: usar open source sozinho não dá controle. É preciso contribuir e participar da governança.
Os números mostram onde dói. Para 94% das organizações europeias, a soberania digital importa para a estratégia tecnológica, e para 61% ela é muito importante. Desenvolvedores europeus respondem por quase 40% das contribuições para projetos de infraestrutura como Kubernetes e OpenStack, mas muitas organizações se limitam a usar. E 31% não têm um arcabouço formal para gerir open source. Quem tem reporta retorno de mais de quatro vezes o investimento, contra 3,6 vezes de quem não tem.
Ferramentas de programação com IA também aparecem: 94% usam ou testam ferramentas de codificação com IA generativa, três quartos acham que elas aumentam o valor do open source, e 48% por isso usam mais open source. Quase metade mantém forks internos, o que custa em média 311 horas para 9,5 forks por ciclo de lançamento.
O que mais me chama a atenção é que o topo da Agentic AI Foundation é formado sobretudo por empresas americanas, como AWS, Anthropic, Google, Microsoft e OpenAI. No nível Gold, só Suse e Ericsson vêm da Europa. Enquanto isso, a Comissão Europeia prepara um pacote de soberania tecnológica de cerca de 2 bilhões de euros.
Thierry Carrez, da Linux Foundation Europe, afirma que o open source ajuda a depender menos, mas só com participação ativa em estruturas de governança abertas. Como desenvolvedor, concordo: um pull request às vezes tem mais influência do que um documento de política. E aí, como funciona?
Fonte: Computable
Richard Speed, do The Register, relata o caso da ArtCraft, empresa que acrescentou alternativas ao Word, Excel e PowerPoint à sua coleção de aplicativos em Rust. Ela chama esses projetos de reimplementações "clean room" de software proprietário, e o desenvolvimento depende fortemente do Claude. Os repositórios da empresa no GitHub também incluem projetos inspirados no Photoshop, Illustrator e Premiere Pro.
O revisor testou o WordCraft, alternativa ao Word, em um Surface com processador Arm e achou que funcionava bem. Ele lembra o Word, mas os botões, ícones e imagens são diferentes. O projeto está em fase pre-alpha, a ArtCraft estima cerca de 62% de paridade de recursos com o Word, e o revisor desaconselha o uso em produção. O roadmap admite que os testes de compatibilidade com arquivos DOCX reais ainda não começaram, e que gráficos, SmartArt e objetos OLE incorporados foram deixados de fora.
Quanto à licença, o WordCraft tem dupla licença MIT ou Apache 2.0. O dicionário ortográfico e a hifenização usam a lista de palavras de domínio público Moby Hyphenator II, de Grady Ward. A ArtCraft diz que tudo foi construído a partir de especificações públicas e observação, com recursos originais ou de licença aberta. A The Document Foundation, responsável pelo LibreOffice, não quis comentar; a Microsoft confirmou o recebimento da consulta sem outra resposta, e a Adobe não comentou os projetos de aplicativos criativos.
Neil Brown, da decoded.legal, disse ao jornal que a situação jurídica depende da jurisdição, que os desenvolvedores podem alegar que a implementação independente não infringe nada, mas que, dada a importância do tema, uma disputa poderia chegar aos tribunais.
O que acho interessante não é a alegação em si, e sim a velocidade: uma equipe pequena usando uma ferramenta de programação com IA consegue publicar uma suíte de escritório reconhecível, inacabada, mas utilizável o bastante para ser testada. As questões em aberto são qualidade, manutenção e o lado jurídico. Adoraria saber o que quem escreve código com assistentes de IA pensa sobre essas afirmações de "clean room".
Fonte: The Register
Li no site do Portal Tecnológico que a OpenAI anunciou um novo recurso do ChatGPT chamado "Interface Inteligente" (Intelligent UI), junto com o lançamento dos modelos GPT-6. A ideia é que a resposta deixa de ser apenas texto e pode combinar texto com elementos visuais interativos dentro da própria conversa.
Os elementos suportados incluem ilustrações, diagramas, gráficos, formulários e botões interativos. Segundo o artigo, que cita o blog da OpenAI, o GPT-6 foi treinado para identificar situações em que um elemento interativo é melhor do que o texto e para saber como organizá-lo dentro da resposta.
Entre os exemplos citados estão a ilustração de uma bicicleta de sete marchas com botões para selecionar cada peça e ver informações sobre ela, imagens de peças de mahjong agrupadas em conjuntos roláveis, e pequenas ferramentas como uma calculadora de poupança para a aposentadoria e um divisor de contas entre várias pessoas. Quanto aos modelos, o GPT-6 Sol fica disponível para assinantes de planos superiores, enquanto assinantes do Go e usuários gratuitos usam o Luna, que é o mais eficiente. O artigo também menciona melhorias na busca na web, respostas parciais mais rápidas durante a coleta de informações e maior resistência a tentativas de contornar o treinamento de segurança.
Acho que essa mudança é importante para desenvolvedores, porque aproxima a conversa de um pequeno aplicativo criado sob demanda. A pergunta que fica é: botões vão realmente nos ajudar mais do que um texto bem escrito? Adoraria saber a opinião de vocês.
Fonte: Portal Tecnológico
Depois de cinco anos, o Bootstrap voltou a se mexer: o cofundador Mark Otto anunciou a primeira alfa do Bootstrap 6, informou a heise developer. Acho isso empolgante, porque o framework surgiu no ambiente do Twitter e é de código aberto desde 2011.
Os números mostram o tamanho que o Bootstrap alcançou: mais de 1,75 bilhão de instalações segundo o projeto. Ao mesmo tempo, a participação de mercado está caindo. Segundo a W3Techs, 13,8% de todos os sites usavam Bootstrap no início de agosto de 2026, contra 15,3% em dezembro de 2025. O Tailwind CSS ganha espaço em projetos novos.
A equipe mira navegadores modernos: Chrome e Edge a partir da versão 130, Firefox a partir da 132 e Safari a partir da 18. Para isso, o Bootstrap 6 usa recursos como a troca automática entre tema claro e escuro, diálogos nativos e layouts que se alinham aos elementos ao redor, e não à janela. Cores, espaçamentos e raios de borda podem ser controlados em grande parte por variáveis CSS, inclusive em tempo de execução. Os nomes das classes se aproximam do Tailwind: .d-md-none vira .md:d-none, e .col-lg-6 vira .lg:col-6. Os acordeões funcionam sem JavaScript.
O que mais me chama a atenção é a parte de IA: a documentação está disponível como llms.txt e llms-full.txt, e o repositório traz arquivos de habilidades pensados para ajudar agentes de IA, por exemplo na migração.
Segundo o artigo, as páginas existentes não podem ser trocadas simplesmente. O Bootstrap 5 continua recebendo suporte por enquanto, e antes do fim do suporte haverá uma atualização para a 5.4.0. A versão 7 deve chegar bem mais rápido. Quem de vocês ainda usa Bootstrap, e quem já migrou para outra coisa?
Fonte: heise online
Esta semana uma notícia da XYZ me chamou a atenção: a Politechnika Wrocławska e o Centro de Oncologia, Pneumologia e Hematologia da Baixa Silésia estão construindo uma plataforma de IA para a saúde. Não mais um chatbot, e sim um modelo de base que reúne prontuários, resultados de laboratório, imagens e o percurso do tratamento.
Eles começam pelo câncer de pulmão — o DCOPiH atende mais de 1,4 mil novos pacientes por ano e tem dados bem descritos. O sistema deve verificar se a documentação está completa antes da reunião multidisciplinar, apontar lacunas e não deixar o paciente “se perder” entre um exame e outro. O médico continua decidindo; a IA deve devolver-lhe tempo junto ao doente, e não pensar no lugar dele.
Tecnicamente, o que me interessa é o aprendizado federado: os dados ficam no hospital e só os resultados do treinamento vão para o modelo comum. A base deve ser a experiência com o modelo polonês PLLuM, mas com linguagem médica real e multimodalidade.
O primeiro protótipo — nos próximos meses. Se sair da Baixa Silésia, pode ser um dos projetos poloneses de IA mais importantes, dos quais vale a pena falar sem barulho de marketing.
Fonte: XYZ
