Ferramentas
Adote
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51. Renovate
tem se tornado a ferramenta preferida por muitos de nossos times que buscam uma abordagem proativa para gerenciar vers?es de depend¨ºncias. Embora o Dependabot continue sendo uma escolha segura e padr?o para reposit¨®rios hospedados no GitHub, recomendamos avaliar o Renovate como uma solu??o mais abrangente e personaliz¨¢vel. Para aproveitar ao m¨¢ximo os benef¨ªcios do Renovate, configure-o para monitorar e atualizar todas as depend¨ºncias, incluindo ferramentas, infraestrutura e depend¨ºncias privadas ou hospedadas internamente. Para reduzir a carga operacional das desenvolvedoras, considere adotar o merge autom¨¢tico de PRs com atualiza??es de depend¨ºncias.
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52. uv
Desde o ¨²ltimo Radar, ganhamos mais experi¨ºncia com , e o feedback dos nossos times tem sido extremamente positivo. O uv ¨¦ uma ferramenta de gerenciamento de pacotes e projetos Python de ¨²ltima gera??o, escrita em Rust, com uma proposta de valor principal: ¨¦ extremamente r¨¢pido. Ele supera outros gerenciadores de pacotes Python por uma grande margem em benchmarks, acelerando os ciclos de compila??o e teste e melhorando significativamente a experi¨ºncia das desenvolvedoras. Al¨¦m do desempenho, o uv oferece um conjunto de ferramentas unificado, substituindo efetivamente ferramentas como Poetry, pyenv e pipx. No entanto, nossas preocupa??es com ferramentas de gerenciamento de pacotes permanecem: um ecossistema forte, uma comunidade madura e suporte de longo prazo s?o fundamentais. Como o uv ainda ¨¦ relativamente novo, mov¨º-lo para o anel de Ado??o ¨¦ uma decis?o ousada. No entanto, muitas equipes de dados est?o ansiosas para o sistema legado de gerenciamento de pacotes do Python, e nossas desenvolvedoras de linha de frente recomendam consistentemente o uv como a melhor ferramenta dispon¨ªvel hoje.
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53. Vite
Desde que o foi mencionado no Radar, ele vem ganhando ainda mais aten??o. Ele ¨¦ uma ferramenta de alta performance de frontend com carregamento r¨¢pido (hot-reloading). Tem sido adotada e recomendada como a escolha padr?o em muitos frameworks frontend, incluindo Vue, SvelteKit e React, que recentemente . O Vite tamb¨¦m recebeu recentemente um investimento significativo, o que levou ¨¤ , uma organiza??o 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
¨¦ um modelo de linguagem avan?ada que se destaca em codifica??o, escrita, an¨¢lise e processamento visual. Est¨¢ dispon¨ªvel para navegador, terminal, na maior parte das principais IDEs e pode ser integrado ao . At¨¦ o momento, os benchmarks mostram que ele supera os modelos anteriores, como as vers?es 3.5 e 3.7, incluindo os modelos anteriores do Claude. Tamb¨¦m ¨¦ capaz de interpretar gr¨¢ficos e extrair texto de imagens, e oferece uma experi¨ºncia voltada para desenvolvedoras, como a funcionalidade ¡°Artefatos¡± na interface do navegador, para gerar e interagir com conte¨²do din?mico, como trechos de c¨®digo e designs em HTML.
Usamos a vers?o 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 discuss?es arquitet?nicas. Embora seja cedo demais para chamar qualquer modelo de IA de est¨¢vel para assist¨ºncia em programa??o, o Claude Sonnet est¨¢ entre os modelos mais confi¨¢veis com os quais trabalhamos. Durante a escrita, a vers?o tamb¨¦m foi lan?ada e ¨¦ promissora, embora ainda n?o tenhamos testado totalmente em produ??o.
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55. Cline
¨¦ uma extens?o de c¨®digo 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 implementa??o diretamente pelo chat do Cline, integrando-se perfeitamente com a IDE que j¨¢ utilizam. Recursos importantes como o modo Plan & Act, transpar¨ºncia no uso de tokens e integra??o com MCP ajudam as desenvolvedoras a interagir eficientemente com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). O Cline demonstrou capacidades avan?adas na execu??o de tarefas complexas de desenvolvimento, especialmente utilizando o modelo Claude 3.5 Sonnet. Ele oferece suporte a grandes bases de c¨®digo, automatiza testes com navegadores sem interface gr¨¢fica (headless) e corrige bugs proativamente.
Ao contr¨¢rio de solu??es baseadas em nuvem, o Cline refor?a a privacidade ao . Sua natureza de c¨®digo aberto n?o apenas garante maior transpar¨ºncia como tamb¨¦m possibilita melhorias cont¨ªnuas pela comunidade. Contudo, desenvolvedoras devem estar atentas ao custo relacionado ao uso de tokens, j¨¢ que a orquestra??o de contexto de c¨®digo do Cline, embora muito eficaz, pode consumir muitos recursos. Outro poss¨ªvel ponto de aten??o ¨¦ o , que pode desacelerar os fluxos de trabalho. At¨¦ que essa quest?o seja resolvida, recomenda-se utilizar provedores de API como o OpenRouter, que oferecem limites mais favor¨¢veis.
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56. Cursor
Continuamos impressionados com o editor de c¨®digo baseado em IA , que permanece l¨ªder no competitivo espa?o de assist¨ºncia ¨¤ programa??o com IA. Sua orquestra??o de contexto de c¨®digo ¨¦ muito eficaz e oferece suporte a uma ampla variedade de modelos, incluindo a op??o de usar uma chave de API personalizada. A equipe do Cursor frequentemente apresenta recursos inovadores de experi¨ºncia de usu¨¢rio antes de outras fornecedoras, e eles incluem uma extensa lista de provedores de contexto em seu chat, como a refer¨ºncia de git diffs, conversas anteriores de IA, pesquisa na web, biblioteca de documenta??o e integra??o MCP. Juntamente com ferramentas como Cline e Windsurf, o Cursor tamb¨¦m se destaca por seu forte modo de codifica??o ag¨ºntico. Este modo permite que as desenvolvedoras guiem sua implementa??o diretamente de uma interface de chat com IA, com a ferramenta lendo e modificando arquivos de forma aut?noma, bem como executando comandos. Al¨¦m disso, apreciamos a capacidade do Cursor de detectar erros de compila??o no c¨®digo gerado e corrigi-los proativamente.
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57. D2
¨¦ uma ferramenta de c¨®digo aberto de diagramas como c¨®digo que ajuda a criar e customizar diagramas a partir de textos. Ela introduz a , que prioriza a legibilidade em vez da compacta??o, com uma sintaxe simples e declarativa. D2 vem com um padr?o e aproveita o mesmo do Mermaid. Nossas equipes apreciam sua sintaxe leve, que foi especificamente projetada para documenta??o de software e diagramas de arquitetura.
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58. Databricks Delta Live Tables
(DLT) continuam a demonstrar seu valor na simplifica??o e otimiza??o da gest?o 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 m¨ªnima interven??o manual aumenta a confiabilidade e a flexibilidade, enquanto recursos como visualiza??es materializadas fornecem atualiza??es incrementais e otimiza??o de desempenho para casos de uso espec¨ªficos.
No entanto, as equipes devem compreender as nuances da DLT para aproveitar totalmente seus benef¨ªcios e evitar poss¨ªveis armadilhas. Sendo uma abstra??o opinativa, a DLT gerencia suas pr¨®prias tabelas e restringe a inser??o de dados a um ¨²nico pipeline por vez. As tabelas de streaming aceitam apenas inser??es (append-only), exigindo considera??es cuidadosas de design. Al¨¦m disso, excluir um pipeline DLT tamb¨¦m exclui automaticamente a tabela e os dados subjacentes, potencialmente gerando problemas na opera??o.
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59. JSON Crack
¨¦ uma extens?o do Visual Studio Code que cria gr¨¢ficos interativos a partir de dados em texto. Apesar do nome, ela suporta v¨¢rios formatos, como YAML, TOML e XML. Diferente do Mermaid e do D2, onde o texto ¨¦ usado para criar um gr¨¢fico visual espec¨ªfico, o JSON Crack serve para explorar dados que est?o em formato de texto. O algoritmo de layout funciona bem e a ferramenta ainda permite esconder ramifica??es e n¨®s seletivamente, o que ¨¦ ¨®timo para explorar grandes conjuntos de dados. Tamb¨¦m existe uma vers?o online da ferramenta, mas vale a pena lembrar das nossas preocupa??es com o uso de servi?os online para formata??o ou an¨¢lise de c¨®digo. O JSON Crack tem um limite de n¨®s 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 automa??o, al¨¦m de configurar as caixas de entrada tempor¨¢rias para cen¨¢rios de teste manual, como testes de usu¨¢rio ou treinamentos internos do produto antes de grandes lan?amentos. Esses desafios se tornam ainda mais evidentes ao desenvolver produtos de onboarding de clientes. Tivemos uma experi¨ºncia positiva com o , um servi?o de servidor de e-mail e API de SMS. Ele oferece APIs REST para criar caixas de entrada e n¨²meros de telefone, al¨¦m de validar e-mails e mensagens diretamente no c¨®digo. Seu painel sem necessidade de programa??o tamb¨¦m ¨¦ ¨²til para a prepara??o de testes manuais. Recursos adicionais, como dom¨ªnios personalizados, webhooks, respostas autom¨¢ticas e encaminhamento de e-mails, s?o ¨®timos para cen¨¢rios mais avan?ados.
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61. Metabase
¨¦ uma ferramenta de c¨®digo aberto para an¨¢lise e intelig¨ºncia de neg¨®cios que permite visualizar e analisar dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados relacionais e NoSQL. A ferramenta ajuda usu¨¢rias a criarem visualiza??es e relat¨®rios, organiz¨¢-los em pain¨¦is e compartilhar insights facilmente. Ela tamb¨¦m oferece um kit de desenvolvimento de software (SDK) para incorporar pain¨¦is interativos em aplica??es web, adaptando-se ao tema e estilo da aplica??o, o que a torna amig¨¢vel para desenvolvedores. Com conectores de dados oficialmente suportados e mantidos pela comunidade, a Metabase se mostra vers¨¢til dentre os ambientes de dados. Como uma ferramenta de BI leve, nossas equipes a consideram ¨²til para gerenciar pain¨¦is interativos e relat¨®rios em suas aplica??es.
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62. NeMo Guardrails
¨¦ um kit de ferramentas de c¨®digo aberto da NVIDIA, considerado f¨¢cil de usar, que capacita desenvolvedoras a implementar restri??es para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) usados em aplica??es conversacionais. Desde a ¨²ltima 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 expans?o das integra??es e no fortalecimento da seguran?a, dados e controle, alinhando-se ao objetivo central do projeto.
Uma grande atualiza??o na do NeMo melhorou sua usabilidade, e novas integra??es foram adicionadas, incluindo e , juntamente com suporte ao Colang 2.0. As principais atualiza??es incluem melhorias na , bem como um lan?amento recente que permite o streaming de conte¨²do de LLMs atrav¨¦s de trilhos de sa¨ªda (output rails) para melhor desempenho. Tamb¨¦m vimos suporte adicional para . Al¨¦m disso, a Nvidia tr¨ºs novos microsservi?os: , e , todos integrados ao NeMo Guardrails.
Com base no conjunto crescente de funcionalidades e no aumento do uso em produ??o, estamos movendo o NeMo Guardrails para a fase de Teste. Recomendamos revisar as ¨²ltimas para obter uma vis?o completa das mudan?as desde o nosso ¨²ltimo blip.
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63. Nyx
¨¦ uma ferramenta vers¨¢til de release sem?ntico que suporta uma ampla variedade de projetos de engenharia de software. Ela ¨¦ agn¨®stica ¨¤ linguagem e funciona com todas as principais plataformas de CI e SCM, tornando-se altamente adapt¨¢vel. Embora muitas equipes usem versionamento sem?ntico no desenvolvimento baseado em tronco, Nyx tamb¨¦m suporta fluxos de trabalho como o Gitflow, OneFlow e GitHub Flow. Uma das principais vantagens do Nyx em produ??o ¨¦ a gera??o autom¨¢tica de registros de altera??es, com suporte a . Como observado nas edi??es anteriores do Radar, alertamos contra padr?es de desenvolvimento que dependem de branches de longa dura??o (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 continua sendo uma ferramenta eficaz para refatora??es em larga escala que seguem um conjunto de regras espec¨ªficas, tais como migra??es para uma nova vers?o da API de uma biblioteca amplamente utilizada ou aplica??o de atualiza??es em m¨²ltiplos servi?os criados a partir do mesmo template. Recentemente, a ferramenta passou a oferecer suporte a outras linguagens al¨¦m do Java, especialmente ao JavaScript. Com ciclos curtos de vers?es incluindo suporte de longo prazo (LTS) em frameworks como Angular, manter os projetos atualizados com as vers?es mais recentes tornou-se cada vez mais importante. O OpenRewrite auxilia esse processo de maneira eficaz. O uso de assistentes de programa??o com IA pode ser uma alternativa, por¨¦m, para altera??es baseadas em regras, geralmente ¨¦ mais lento, mais caro e menos confi¨¢vel. Gostamos que o OpenRewrite j¨¢ venha acompanhado de um cat¨¢logo de recipes (regras), que descrevem exatamente as mudan?as a serem feitas. O motor de refatora??o, as regras pr¨¦-definidas e os plugins para ferramentas de build s?o todos de c¨®digo aberto, tornando mais f¨¢cil para as equipes adotarem o OpenRewrite quando necess¨¢rio.
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65. Plerion
¨¦ uma plataforma de seguran?a em nuvem focada em AWS, que se integra ¨¤s provedoras de hospedagem para identificar riscos, configura??es incorretas e vulnerabilidades em sua infraestrutura de nuvem, servidores e aplicativos. Semelhante ao Wiz, o Plerion utiliza prioriza??o baseada em riscos para os problemas detectados, permitindo que voc¨º foque nos 1% que importam. Nossas equipes relataram experi¨ºncias positivas com o Plerion, destacando que ele forneceu a clientes insights significativos e refor?ou a import?ncia da monitora??o proativa de seguran?a para suas organiza??es.
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66. Agentes de engenharia de software
Desde a ¨²ltima vez que escrevemos sobre agentes de engenharia de software , h¨¢ seis meses, a ind¨²stria ainda n?o chegou a uma defini??o consensual do termo ¡°agente¡±. Por¨¦m, um avan?o significativo surgiu ¡ª n?o em agentes de programa??o aut?nomos (que continuam pouco convincentes), mas em agentes de modo supervisionado presentes na IDE. Esses modos permitem que desenvolvedoras conduzam implementa??es via chat, com ferramentas que n?o apenas modificam c¨®digos em m¨²ltiplas linhas e arquivos, mas tamb¨¦m executam comandos, testes e respondem aos feedbacks da IDE, como erros de linting ou de compila??o.
Esta abordagem, ¨¤s vezes chamada de ¡°chat-oriented programming¡± (CHOP) ou ¡°prompt-to-code¡±, mant¨¦m as desenvolvedoras no controle enquanto transfere mais responsabilidade para a IA do que assistentes de programa??o tradicionais, como sugest?es autom¨¢ticas. As ferramentas que lideram esse espa?o incluem Cursor, Cline e Windsurf, com GitHub Copilot levemente atrasado, por¨¦m conquistando espa?o rapidamente. A utilidade desses agentes dependem tanto do modelo usado (com a s¨¦rie Sonnet do Claude sendo o estado da arte atual) quanto a da qualidade de integra??o com a IDE para proporcionar uma boa experi¨ºncia ¨¤ desenvolvedora.
N¨®s achamos esses fluxos de trabalho interessantes e promissores, pois trazem um aumento not¨¢vel na velocidade de codifica??o. Por¨¦m, manter um escopo pequeno de problemas ajuda as desenvolvedoras a revisarem melhor as mudan?as feitas por IA. Esses fluxos funcionam melhor com prompts de baixa abstra??o e bases de c¨®digos compat¨ªveis com IA que sejam bem estruturadas e devidamente testadas. ? medida em que esses m¨¦todos melhoram, tamb¨¦m aumenta o risco de complac¨ºncia com c¨®digos gerados por IA. Para mitigar esse problema, aplique programa??o em par (pair programming) e outras pr¨¢ticas efetivas de revis?o, especialmente para c¨®digos em produ??o.
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67. Tuple
, uma ferramenta otimizada para programa??o em pares remota, foi originalmente projetada para preencher a lacuna deixada pelo Screenhero do Slack. Desde a ¨²ltima vez que a mencionamos no Radar, a ferramenta teve uma ado??o mais ampla, corrigiu limita??es anteriores e agora oferece suporte ao Windows.
Uma melhoria importante ¨¦ 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, limita??es da interface faziam o Tuple parecer mais uma ferramenta de programa??o em pares do que uma de colabora??o geral. Com essas atualiza??es, as usu¨¢rias agora podem colaborar em conte¨²dos al¨¦m do ambiente de desenvolvimento integrado (IDE).
No entanto, ¨¦ importante observar que o par remoto tem acesso completo ¨¤ ¨¢rea de trabalho. Se n?o for configurado corretamente, isso pode representar um risco de seguran?a, especialmente se o parceiro n?o for confi¨¢vel. Recomendamos fortemente que as equipes sejam instru¨ªdas sobre as configura??es de privacidade, melhores pr¨¢ticas e etiqueta do Tuple antes do uso.
Incentivamos as equipes a experimentarem a vers?o mais recente do Tuple no fluxo de trabalho de desenvolvimento. A ferramenta est¨¢ alinhada com nossa recomenda??o de programa??o em pares remota pragm¨¢tica, oferecendo baixa lat¨ºncia, uma experi¨ºncia intuitiva e melhorias significativas na usabilidade.
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68. Turborepo
ajuda a gerenciar grandes monorepos feitos em JavaScript ou TypeScript, atrav¨¦s da an¨¢lise, armazenamento em cache, paralelismo e otimiza??o de tarefas de build para acelerar o processo. Em grandes monorepos, os projetos geralmente dependem uns dos outros; refazer o build de todas as depend¨ºncias a cada altera??o ¨¦ ineficiente e demorado, mas o Turborepo facilita as coisas. Ao contr¨¢rio do Nx, a configura??o padr?o do Turborepo usa v¨¢rios arquivos package.json ¡ª um por projeto ¡ª o que permite ter depend¨ºncias com vers?es diferentes (v¨¢rias vers?es do React, por exemplo) em um ¨²nico monorepo, algo que o Nx desencoraja. Embora possa ser considerado um antipadr?o, isso resolve alguns casos de uso, como migrar de multi para monorepo, onde as equipes podem temporariamente precisar de v¨¢rias vers?es de depend¨ºncias. Na nossa experi¨ºncia, o Turborepo ¨¦ bastante simples de configurar e tem um bom desempenho.
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69. AnythingLLM
O ¨¦ um aplicativo de desktop de c¨®digo aberto usado para interagir com grandes documentos ou trechos de conte¨²do, contando com integra??o 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 c¨®digo aberto gerenciados pelo Ollama. Al¨¦m do suporte a RAG, ¨¦ poss¨ªvel criar e organizar diferentes habilidades na forma de agentes para executar tarefas e fluxos de trabalho personalizados.As usu¨¢rias podem organizar documentos e intera??es dentro de diferentes espa?os de trabalho, que funcionam como sess?es persistentes com contextos distintos. Recentemente, tamb¨¦m se tornou poss¨ªvel implant¨¢-lo como uma aplica??o web multiusu¨¢rio utilizando uma simples imagem Docker. Algumas de nossas equipes est?o usando o AnythingLLM como assistente pessoal local e o consideram uma ferramenta poderosa e ¨²til.
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70. Gemma Scope
A interpretabilidade mecanicista ¡ª compreender o funcionamento interno dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ¡ª est¨¢ se tornando um campo cada vez mais relevante. Ferramentas como e a biblioteca de c¨®digo aberto fornecem insights sobre a fam¨ªlia de modelos abertos Gemma2. Ferramentas de interpretabilidade desempenham um papel essencial na depura??o de comportamentos inesperados, identificando os componentes respons¨¢veis por alucina??es, vieses ou demais falhas, e na constru??o de confian?a ao oferecer mais visibilidade sobre os modelos. Embora esse campo seja de interesse particular para pesquisadoras, vale destacar que com o recente lan?amento do DeepSeek-R1, o treinamento de modelos tem se tornado mais vi¨¢vel ¨¤ outras empresas al¨¦m dos principais players do mercado. ? medida que a IA generativa continua evoluindo, tanto a interpretabilidade quanto a seguran?a ganhar?o ainda mais import?ncia.
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71. Hurl
O ¨¦ um canivete su¨ª?o para fazer sequ¨ºncias de solicita??es HTTP, definidas em arquivos de texto simples usando a sintaxe espec¨ªfica do Hurl. Al¨¦m de enviar solicita??es, o Hurl pode validar respostas, garantindo que uma solicita??o retorne um c¨®digo de status HTTP espec¨ªfico; verificar condi??es nos cabe?alhos da resposta ou no conte¨²do usando XPATH, JSONPath ou express?es regulares; e extrair dados da resposta em vari¨¢veis, que podem ser usadas para encadear solicita??es.
Com seu conjunto de recursos, o Hurl ¨¦ ¨²til para automa??es simples de API, mas tamb¨¦m serve como uma ferramenta de teste automatizado de API. Sua capacidade de gerar relat¨®rios 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 tamb¨¦m usa arquivos de texto simples, os testes do Hurl podem ser armazenados no reposit¨®rio de c¨®digo.
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72. Jujutsu
Git ¨¦ o sistema de controle de vers?o distribu¨ªdo (SCV) dominante, detendo a maior parte do mercado. Entretanto, apesar de mais de uma d¨¦cada de domin?ncia, as desenvolvedoras ainda continuam enfrentando dificuldades com seus workflows complexos para branching, merging, rebasing e resolu??o de conflitos. Essa frustra??o cont¨ªnua tem alimentado uma onda de ferramentas projetadas para aliviar essa dor ¡ª algumas oferecendo visualiza??es para esclarecer a complexidade, outras fornecendo suas pr¨®prias interfaces gr¨¢ficas para abstra¨ª-la completamente.
d¨¢ um passo adiante, oferecendo uma alternativa completa ao Git, mantendo a compatibilidade ao . Isso permite que desenvolvedoras continuem usando os servidores e servi?os 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 n¨ªveis de experi¨ºncia. Um dos seus recursos de destaque ¨¦ a , que tem potencial para melhorar significativamente a experi¨ºncia da desenvolvedora.
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73. kubenetmon
Monitorar e entender o tr¨¢fego de rede associado ao Kubernetes pode ser um desafio, especialmente quando sua infraestrutura abrange v¨¢rias zonas, regi?es ou nuvens. , desenvolvido pela ClickHouse e recentemente disponibilizado como c¨®digo aberto, busca resolver esse problema ao oferecer uma medi??o detalhada da transfer¨ºncia de dados do Kubernetes entre as principais provedoras de nuvem. Se voc¨º est¨¢ rodando Kubernetes e tem se frustrado com custos obscuros de transfer¨ºncia de dados na sua fatura, pode valer a pena explorar o kubenetmon.
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74. Mergiraf
Resolver conflitos de merges ¨¦ provavelmente uma das atividades menos apreciadas no desenvolvimento de software. Ainda que existam t¨¦cnicas que reduzam a complexidade dos merges ¡ª por exemplo, praticando integra??o cont¨ªnua no sentido original de realizar o merge para a branch principal compartilhada diariamente ¡ª acabamos vendo muitos esfor?os gastos com merges. Branches de funcionalidades de longa dura??o s?o uma das culpadas, mas o c¨®digo assistido por IA tamb¨¦m possui uma tend¨ºncia em aumentar o tamanho das mudan?as de c¨®digo. A ajuda pode vir na forma de , uma nova ferramenta que resolve conflitos de merges considerando a ¨¢rvore sint¨¢tica ao inv¨¦s de tratar c¨®digo 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 inv¨¦s das heur¨ªsticas padr?es. -
75. ModernBERT
Sendo sucessor do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ¨¦ uma fam¨ªlia de modelos transformer enconder-only de ¨²ltima gera??o projetados para uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural (PLN). Como um substituto imediato, ModernBERT melhora o desempenho e a precis?o, ao mesmo tempo que aborda algumas das limita??es do BERT ¡ª notavelmente incluindo suporte para comprimentos de contexto muito maiores, gra?as ¨¤ Aten??o Alternada. Equipes com necessidades de PNL devem considerar o ModernBERT antes de adotar um modelo generativo de prop¨®sito geral.
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76. OpenRouter
¨¦ uma API unificada para acessar v¨¢rios modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ela fornece um ¨²nico ponto de integra??o para , simplifica a experimenta??o, reduz o bloqueio de fornecedores, e otimiza custos ao encaminhar solicita??es para o modelo mais apropriado. Ferramentas populares como Cline e Open WebUI usam OpenRouter como seu ponto de acesso. Durante nossa discuss?o no Radar, questionamos se a maioria dos projetos realmente precisam alternar entre modelos, j¨¢ que OpenRouter deve adicionar margem de lucro como um modelo de lucro sobre essa camada de encapsulamento. No entanto, tamb¨¦m reconhecemos que o OpenRouter fornece v¨¢rias estrat¨¦gias de balanceamento de carga para ajudar a otimizar os custos. Um recurso particularmente ¨²til ¨¦ sua capacidade de ignorar limites de taxa de API. Se sua aplica??o exceder o limite de taxa de um ¨²nico provedor LLM, OpenRouter pode ajudar voc¨º a superar essa limita??o e obter melhor rendimento.
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77. Redactive
O ¨¦ uma plataforma corporativa voltada ¨¤ ado??o segura de intelig¨ºncia artificial, projetada para ajudar organiza??es reguladas a preparar dados n?o estruturados para aplica??es de IA, como assistentes e copilotos baseados em intelig¨ºncia artificial. Ela se integra a plataformas de conte¨²do como o Confluence, criando ¨ªndices seguros de texto para buscas com gera??o aumentada de recupera??o (RAG). Ao fornecer apenas dados atualizados e aplicar permiss?es das usu¨¢rias em tempo real nos sistemas de origem, o Redactive garante que os modelos de IA tenham acesso a informa??es precisas e autorizadas sem comprometer a seguran?a. Al¨¦m disso, ele oferece ¨¤s equipes de engenharia ferramentas para construir casos de uso de IA com seguran?a utilizando qualquer modelo de linguagem de grande porte (LLM). Para organiza??es que est?o explorando solu??es impulsionadas por IA, o Redactive fornece uma abordagem simplificada para a prepara??o de dados e compliance, equilibrando seguran?a e acessibilidade para equipes que experimentam capacidades da IA em um ambiente controlado.
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78. System Initiative
Continuamos empolgados com o . Essa ferramenta experimental representa uma dire??o radicalmente nova para o trabalho em DevOps. Gostamos muito da abordagem criativa por tr¨¢s dessa ferramenta e esperamos que ela incentive outras iniciativas a quebrar o status quo das abordagens de infraestrutura-como-c¨®digo. O System Initiative saiu da fase beta e agora est¨¢ dispon¨ªvel gratuitamente como c¨®digo aberto, sob a licen?a Apache 2.0. Embora suas desenvolvedoras j¨¢ o utilizem para gerenciar infraestrutura em produ??o, ainda existe um caminho a percorrer para atender ¨¤s demandas de grandes empresas. No entanto, acreditamos que vale a pena explor¨¢-lo para conhecer uma abordagem completamente diferente das ferramentas de DevOps.
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79. TabPFN
¨¦ um modelo baseado em transformadores projetado para classifica??o r¨¢pida e precisa em pequenos conjuntos de dados tabulares. Ele utiliza aprendizado em contexto (in-context learning, ou ICL) para fazer previs?es diretamente a partir de exemplos rotulados, sem necessidade de ajuste de hiperpar?metros ou treinamento adicional. Pr¨¦-treinado em milh?es de conjuntos de dados sint¨¦ticos, o TabPFN generaliza bem em diversas distribui??es de dados e lida de forma eficaz com valores ausentes e at¨ªpicos. Seus pontos fortes incluem o processamento eficiente de dados heterog¨ºneos e a robustez contra caracter¨ªsticas n?o informativas.
O TabPFN ¨¦ particularmente adequado para aplica??es de pequeno porte, onde velocidade e precis?o s?o cruciais. No entanto, enfrenta desafios de escalabilidade com conjuntos de dados maiores e tem limita??es no tratamento de tarefas de regress?o. Como uma solu??o inovadora, o TabPFN vale a pena ser avaliado pelo seu potencial de superar modelos tradicionais em classifica??o tabular, especialmente em cen¨¢rios onde transformadores s?o menos comumente aplicados.
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80. v0
, da Vercel, ¨¦ uma ferramenta de IA para gerar c¨®digo frontend a partir de uma captura de tela, design no Figma ou um simples comando. Ela d¨¢ suporte a React, Vue, shadcn e Tailwind, entre outros frameworks de frontend. Al¨¦m do c¨®digo gerado por IA, o v0 oferece uma ¨®tima experi¨ºncia de usu¨¢rio, incluindo a capacidade de visualizar o c¨®digo gerado e implant¨¢-lo na Vercel em um ¨²nico passo. Embora a constru??o de aplica??es para o mundo real envolva a integra??o de m¨²ltiplas funcionalidades al¨¦m de uma ¨²nica tela, o v0 oferece uma maneira s¨®lida de prototipar e pode ser usado para iniciar o desenvolvimento de aplica??es complexas.
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81. Windsurf
¨¦ um assistente de programa??o de IA da Codeium que se destaca por suas capacidades ¡°ag¨ºnticas¡±, ou aut?nomas. Semelhante ao Cursor e Cline, ele permite que desenvolvedoras conduzam sua implementa??o a partir de um chat de IA que navega e altera o c¨®digo e executa comandos. Ele frequentemente lan?a novos recursos e integra??es interessantes para o modo ag¨ºntico. Recentemente, por exemplo, lan?ou uma visualiza??o 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 documenta??o e solu??es na internet quando apropriado. O Windsurf fornece acesso a uma variedade de modelos populares, e as usu¨¢rias podem ativar e referenciar pesquisa na web, documenta??o da biblioteca e integra??o Model Context Protocol (MCP) ¨C um protocolo para o interc?mbio de contexto entre diferentes modelos de IA ¨C como provedores de contexto adicionais.
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82. YOLO
A s¨¦rie (You Only Look Once), criada por Joseph Redmon e Ali Farhadi em 2015 durante o seu doutorado e desenvolvida pela Ultralytics, continua avan?ando nos modelos de vis?o computacional. A vers?o mais recente, YOLO11, oferece melhorias significativas em termos de precis?o e efici¨ºncia em rela??o ¨¤s vers?es anteriores. O YOLO11 pode realizar a classifica??o de imagens em , o que o torna adequado para aplica??es em tempo real em dispositivos de ponta. Tamb¨¦m descobrimos que a capacidade de usar a mesma estrutura para fazer estimativa de pose, detec??o de objetos, segmenta??o de imagens e outras tarefas ¨¦ muito poderosa. Esse desenvolvimento significativo tamb¨¦m nos lembra que o uso de modelos ¡°tradicionais¡± de aprendizado de m¨¢quina para tarefas espec¨ªficas pode ser mais eficiente do que os modelos gerais de IA, como os modelos de linguagem de grande porte (LLMs).
Evite
N?o encontrou algo que voc¨º esperava achar?
?
Cada edi??o do Radar inclui blips que refletem nossas experi¨ºncias nos seis meses anteriores. Talvez j¨¢ tenhamos falado sobre o que voc¨º procura em um?Radar anterior. ?s vezes, deixamos coisas de fora simplesmente porque h¨¢ muitas a serem abordadas. Tamb¨¦m pode faltar um t¨®pico espec¨ªfico porque o Radar reflete nossa experi¨ºncia, n?o se baseando em uma an¨¢lise abrangente do mercado.
