No dia 23 de Julho de 2026, o engenheiro de software Anatoli Kopadze compartilhou um tweet que viralizou com 1.6 milhões de visualizações. O motivo? Uma frase de uma engenheira da Anthropic que muda completamente a forma como pensamos sobre agentes de IA:
"You're not supposed to prompt Claude. You're supposed to build a system that prompts itself."
Daisy Hollman, Engenheira do Claude Code na Anthropic
Se você ainda está escrevendo prompts manuais para o Claude esperando resultados mágicos, prepare-se: você está fazendo errado. Pelo menos é o que diz Daisy Hollman, engenheira do time do Claude Code e ex-chair do comitê C++.
Neste artigo, vou traduzir e destrinchar os conceitos que ela apresentou em uma palestra de 46 minutos no AI Engineer Summit. Spoiler: o futuro não é sobre prompts melhores — é sobre loops melhores.
Quem é Daisy Hollman?
Daisy é engenheira no time do Claude Code na Anthropic. Ela tem um background pesado em linguagens de programação — foi chair do comitê C++ — e aplica esse raciocínio de design de compiladores e sistemas para projetar o que ela chama de "agentic harness" (arnês agentivo).
Ela não está interessada em "programação agentiva" (dar comandos para um agente). Ela está interessada em engenharia de software agentiva — construir sistemas onde agentes de IA trabalham junto com humanos em escala industrial.
"Se o Claude não consegue fazer tudo o que você faz, ele não consegue fazer seu trabalho com você."
— Daisy Hollman
Essa é a tese central da palestra. E é também a chave para entender por que prompts manuais não escalam.
O Problema: Você está subestimando o que um agente precisa
A maioria das pessoas usa Claude Code como uma calculadora sofisticada: abre o terminal, digita um prompt, recebe código de volta. Funciona bem para projetos "zero-to-one" — aqueles sem convenções, sem dívida técnica, sem stakeholders.
Mas engenharia de software de verdade é muito mais que escrever código. Daisy lista três categorias de coisas que um agente precisa para ser realmente útil em escala:
1. Acesso
O Claude precisa enxergar o que você enxerga. Isso inclui:
Chat da equipe (Slack, Discord) — onde as decisões são realmente tomadas
CI/CD — você não deveria mais estar corrigindo falhas de CI manualmente
Dashboards — quando algo cai em produção, o agente precisa puxar dados em segundos
Documentos internos — docs de design, runbooks, atas de reunião
O truque que Daisy recomenda: grave e transcreva suas reuniões. Depois de cada reunião, ela joga as notas no Claude e pergunta: "Tem alguma fruta baixa dessa reunião que você pode resolver?" E recebe dois ou três PRs por reunião.
2. Conhecimento
Você não pode treinar as convenções do seu código no modelo. E fine-tuning? Daisy é categórica: fine-tuning não funciona bem para isso.
"Fine-tuning em informação especializada pode levar a mais alucinações. E não é custo-efetivo — os modelos de fronteira evoluem tão rápido que quando sua empresa terminar o fine-tuning, o modelo já mudou."
A solução? Tudo via in-context learning (ICL) — que, nas palavras dela, "é um termo chique para quando você quer parecer inteligente, mas na verdade está só falando de arquivos de texto".
3. Tooling
O Claude Code hoje edita código como se estivesse usando o ED — o editor de texto dos anos 70. Não tem syntax highlighting, não tem LSP, não tem code completion.
Daisy pergunta: "Qual é a versão agentiva do VS Code? Qual é a versão agentiva dos red squigglies?"
Os red squigglies — aquelas linhas vermelhas onduladas que aparecem quando você digita uma variável errada — são o exemplo perfeito. Eles não bloqueiam você, mas lembram você de pensar duas vezes. Daisy quer exatamente isso para agentes: lembretes contextuais, não bloqueios duros.
O Coração da Palestra: A Arquitetura de Loop
A grande virada de chave vem aqui. Daisy explica que a Anthropic construiu um sistema onde o agente gerencia seus próprios prompts através de loops:
/loop (cron tool)
O Claude Code tem um comando /loop (o nome interno é "cron tool"). Ele executa um prompt a cada intervalo fixo de tempo — tipo a cada 10 minutos. E o próprio Claude decide quando desligar o loop quando o prompt não é mais relevante.
Isso é um sistema que se prompts sozinho — exatamente o que o título promete.
Auto Mode
Para que isso funcione sem você ficar aprovando cada ação, a Anthropic criou o Auto Mode: um classificador + um agente adversarial que verificam cada chamada de ferramenta. Custa ~30-40% mais tokens, mas elimina completamente os popups de permissão.
Nas palavras de Daisy: "Isso é o que torna o loop utilizável. O que torna agentes overnight utilizáveis. O que torna agent teams utilizáveis."
Agentes que conversam entre si
Com o send message tool, agentes podem se comunicar. Daisy é clara: se você tem um agente trabalhando em algo e outro precisa daquela informação, eles devem poder conversar.
"Um dos lugares onde você trabalha agora é outro Claude."
A Lição Mais Importante: Abstrações que Escalam
Daisy dedica boa parte da palestra a um problema que pouca gente está discutindo: o custo de contexto explode quando você escala.
Cada skill, cada MCP server, cada ferramenta adiciona descrições no system prompt. Com 100 mil skills num monorepo, você paga tokens por descrições que nunca usa.
A solução dela? Hooks.
Hooks são scripts que rodam fora do contexto window e só inserem algo quando necessário. Se você tem 100 mil hooks e 99.995 deles não retornam nada, seu custo é zero — só o processamento local.
"Hooks são uma abstração de custo zero real. Skills não são — você sempre paga pela descrição. É como tentar rodar npm num Arduino: você tem pouca memória e precisa ser muito intencional."
3 Take-Homes de Daisy Hollman
No final da palestra, ela resume tudo em três pontos:
1. Give it access (Dê acesso)
Se o Claude não consegue alcançar o que você alcança, ele não consegue fazer seu trabalho. Conecte Slack, email, dashboards, CI/CD. Tudo que você alt-tab pra fazer manualmente é algo que o Claude está perdendo.
2. Mind the box (Cuide da caixa)
A janela de contexto não está crescendo — 1M de tokens é o padrão há mais de um ano. Você tem um espaço limitado. Trate cada token como um recurso caro.
3. Pick abstractions that scale (Escolha abstrações que escalam)
Pense no que acontece quando você tem 100 mil skills, 100 milhões de linhas de código. MCP é ótimo para integrações públicas. Skills são ótimas para documentação local. Hooks são a única abstração verdadeiramente zero-overhead.
Por que isso importa para você
Se você é desenvolvedor, engenheiro de software, ou está começando no mundo de agentes de IA, a mensagem de Daisy Hollman é clara:
Pare de pensar em prompts. Comece a pensar em loops.
Um prompt é um comando. Um loop é um sistema. E sistemas escalam — comandos, não.
A diferença entre um desenvolvedor mediano e um avançado no uso de agentes não é saber escrever o prompt perfeito. É saber projetar o sistema que usa o agente de forma autônoma, com feedback loops, memória contextual e ferramentas que escalam.
🚀 Quer montar seu próprio sistema de agentes?
Para rodar agentes como os que Daisy descreve, você precisa de infraestrutura. Um bom ponto de partida é ter um servidor ou VPS para hospedar seus experimentos e ferramentas de automação.
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Gostou do artigo? Daisy disponibilizou a palestra completa no YouTube. Vale cada minuto dos 46 — especialmente se você está construindo agentes para ambientes de engenharia de software reais.
Este artigo foi inspirado pela palestra de Daisy Hollman no AI Engineer Summit e pelo tweet de Anatoli Kopadze (@AnatoliKopadze) que levou o conceito a 1.6M de pessoas.
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Se você desenvolve software, já sabe: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot — essas ferramentas são quase obrigatórias hoje em dia. Mas o problema é que sair pagando $20 por mês em cada assinatura dói no bolso. E vamos combinar, ninguém quer torrar metade do orçamento de side projects em tokens de IA.
Foi aí que um amigo apresentou o NineHooter para o Mano de Vin (se você não conhece, é um dos canais de tecnologia mais sinceros do Brasil). E o bagulho é doido.
Basicamente, o NineHooter é um proxy local que funciona como uma “disqueteira de IA” — você conecta várias contas free tier de diferentes providers, e ele vai rotacionando entre elas conforme os tokens vão acabando. Acabou o token de uma conta do Gemini? Ele joga pra próxima. Acabou da outra? Vai pra terceira. E por aí vai.
E antes que você pergunte: não, isso não é pirataria. Pode ser imoral, pode ser malandro, mas não é ilegal. Você está usando os limites gratuitos que as próprias empresas oferecem. Só que de forma… inteligente.
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NineHooter é um proxy open source (você instala onde quiser — na sua máquina, numa VPS, num servidor) que gera uma URL base + chave de API compatível com a OpenAI API e a Anthropic API. Ou seja, é plug and play: você configura uma vez e qualquer ferramenta que aceite API compatível com OpenAI/Anthropic consegue usar.
Ele suporta uma quantidade absurda de providers:
OpenRouter
Gemini (Google)
Claude Code (Anthropic)
Cursor
GitHub Copilot
OpenAI
GLM (Zhipu AI / Fable Killer)
Kiro AI
MiniMax (Xiaomi)
Qwen (Alibaba)
Llama (Meta)
E vários outros modelos chineses que lançam todo mês
A “Mágica” das Contas Free Tier
O grande diferencial do NineHooter é o sistema de rotação de contas. O Mano de Vin chama carinhosamente de “esquema Illuminati” (e a ironia é proposital, o canal tem esse tom).
Funciona assim:
Você cria 3 contas gratuitas do Gemini, do Kiro AI, do provider que quiser
Conecta todas no NineHooter
Ele rotaciona automaticamente: quando uma conta estoura o limite de tokens, ele passa pra próxima
Contexto preservado entre uma conta e outra — a conversa/sessão continua de onde parou
Na prática, é como se você tivesse 3x o limite gratuito de cada serviço. Pra estudante, dev de side project, ou tester de modelos novos, isso é dinheiro na conta.
Instalação: Mais Simples Que Café Sem Açúcar
A instalação é tão simples que o Mano de Vin fez em menos de 2 minutos no vídeo. Ele usou uma VPS da Hostinger (parceira do canal) e o deploy foi com um clique:
Acesse o dashboard do NineHooter
Cole a senha do seu dashboard
Clique em “plantar” (deploy)
Pronto — em segundos já está rodando
Se você quiser testar antes de instalar na sua máquina, joga na Hostinger — você sobe uma VPS, instala o NineHooter, e testa tudo sem risco de quebrar seu PC principal.
⚡ Quer testar o NineHooter agora?
Sobe uma VPS na Hostinger por menos de R$ 10/mês e instala o NineHooter em 2 minutos:
Uma das aplicações mais interessantes que o Mano de Vin mostrou foi usar o NineHooter com o Claude Code.
O Claude Code, por padrão, só funciona com modelos da Anthropic (Claude). Mas com o NineHooter, você consegue:
Usar modelos chineses como GLM 5.2 (conhecido como “Fable Killer” — rival de peso do Claude) diretamente no Claude Code
Mapear modelos de providers diferentes em uma única interface
Fallback silencioso: se um modelo falha, ele tenta o próximo na fila
Contexto compartilhado entre modelos — a sessão não morre quando troca de provider
Na prática, o Mano de Vin mostrou o Claude Code rodando o modelo GLM 5.2 (da Zhipu AI) como se fosse o Claude nativo. O lock-in do ecossistema foi quebrado com um proxy simples.
Token Saver: Economia Real ou Falsa?
Aqui o Mano de Vin foi brutalmente honesto — e é por isso que o canal dele é bom. Ele testou as funcionalidades de economia de tokens do NineHooter:
RTK (Output Compression)
Promete reduzir 60-90% dos tokens comprimindo a saída antes de mandar pro modelo. No teste prático com Ruby on Rails, o resultado foi o oposto do esperado:
Sem RTK: 705K tokens de input, $0.81 gasto
Com RTK: 2.2 milhões de tokens de input, mais de 2x o custo
O teste levou 7 minutos com RTK ativado vs muito mais rápido sem. Para o caso de uso dele (programação Rails), não funcionou bem.
Context Compression
Comprime a conversa quando a sessão fica muito longa, resolvendo o problema do modelo “esquecer” o contexto inicial. Esse é genuinamente útil para sessões longas de programação.
Caveman Mode
Inspirado naquela skill do “homem das cavernas” — faz o modelo responder de forma mais direta e econômica. O Mano testou e também não funcionou bem para o caso dele.
Lazy Senior Dev
Essa é a cereja do bolo: o “programador sênior preguiçoso”. O modelo tenta não abstrair demais, não escrever código desnecessário. É o espírito do dev cansado que quer resolver o problema com o mínimo de código possível. Mano, isso é maravilhoso.
Vale a Pena Usar?
O próprio Mano de Vin foi sincero: depende do seu caso de uso.
✅ Recomendado para:
Estudantes que estão aprendendo a programar e não têm grana pra assinatura
Side projects onde você quer testar ideias sem comprometer o orçamento
Desenvolvedores que querem experimentar diferentes providers antes de assinar
❌ Não recomendado para:
Trabalho profissional — você não quer que uma conta free tier bloqueie no meio de um deploy
Produção — instabilidade de contas gratuitas pode quebrar seu fluxo
Quem precisa de confiabilidade — o fallback é bom, mas não é 100%
Aviso honesto: Google e Anthropic têm detectores de uso anormal. Se você exagerar nas contas free tier, pode perder o acesso permanentemente. Use com moderação.
Crie suas contas free tier (Gemini, Kiro AI, OpenRouter, etc.)
Conecte as contas no dashboard do NineHooter
Configure o fallback em modo “try in order”
Gere a chave de API e a URL base
Conecte no Claude Code, Cursor, ou qualquer ferramenta compatível com OpenAI/Anthropic API
Pronto — você está rodando IA sem gastar um centavo
Veredito Final
O NineHooter é uma ferramenta genial para quem quer economizar em ferramentas de IA. O sistema de rotação de contas free tier é uma solução criativa para um problema real: AI é cara, mas você precisa dela.
As funcionalidades de economia de token (RTK, Caveman, Context Compression) são promissoras mas inconsistentes — testem com seu próprio caso de uso antes de confiar cegamente.
Mas o que realmente brilha é a centralização: ter todo o controle de uso, gastos, e modelos em um único dashboard é algo que vale o investimento (mesmo pagando a VPS).
E se você quer testar sem dor de cabeça, sobe uma VPS na Hostinger — o deploy é em 2 minutos, e você pode cancelar quando quiser.
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Este artigo foi inspirado no vídeo do Mano de Vin sobre o NineHooter. A ferramenta é open source e o código está disponível no GitHub. Sempre verifique a documentação oficial antes de usar.
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Desde o lançamento do primeiro iPhone em 2007, a Apple revolucionou a indústria de smartphones e moldou a forma como nos comunicamos, trabalhamos e nos entretemos. Neste artigo, vamos fazer uma viagem pela história completa de todos os modelos de iPhone já lançados, do iPhone 1 ao iPhone 16, cobrindo quase duas décadas de inovação tecnológica.
📱 iPhone (Original) — 2007
O iPhone original foi apresentado por Steve Jobs em 9 de janeiro de 2007 e lançado em junho do mesmo ano. Com tela touch de 3,5 polegadas, câmera de 2 MP e armazenamento de 4GB, 8GB ou 16GB, ele revolucionou o mercado ao eliminar o teclado físico e introduzir o sistema iOS com interface multi-touch. Foi considerado o "telefone que mudou tudo".
📱 iPhone 3G e iPhone 3GS — 2008 e 2009
O iPhone 3G (2008) trouxe conectividade 3G e GPS, além da App Store — que viria a se tornar o ecossistema de aplicativos mais lucrativo do mundo. Já o iPhone 3GS (2009) focou em performance, com processador mais rápido, câmera de 3 MP com vídeo e controle de voz.
📱 iPhone 4 e iPhone 4S — 2010 e 2011
O iPhone 4 (2010) marcou um redesign radical com corpo de vidro e aço inoxidável, tela Retina de 960×640 e câmera frontal para FaceTime. O iPhone 4S (2011) trouxe a Siri, assistente de voz inteligente, e câmera de 8 MP.
📱 iPhone 5, 5C e 5S — 2012 e 2013
O iPhone 5 (2012) aumentou a tela para 4 polegadas e trouxe o conector Lightning. O iPhone 5C (2013) foi a primeira tentativa da Apple com um modelo "acessível" em cores vibrantes. O iPhone 5S (2013) introduziu o Touch ID (leitor de digitais) e o processador A7 de 64 bits.
📱 iPhone 6, 6 Plus, 6S e 6S Plus — 2014 e 2015
O iPhone 6 e 6 Plus (2014) trouxeram telas de 4,7 e 5,5 polegadas — os primeiros "phablets" da Apple. O iPhone 6S e 6S Plus (2015) introduziram o 3D Touch e a câmera de 12 MP.
📱 iPhone SE (1ª geração), 7, 7 Plus — 2016
O iPhone SE (2016) reviveu o design do 5S com hardware moderno, conquistando quem preferia telas menores. O iPhone 7 e 7 Plus removeram o conector de fones de ouvido e o 7 Plus introduziu a câmera dupla com modo Retrato.
📱 iPhone 8, 8 Plus e iPhone X — 2017
O iPhone 8 e 8 Plus trouxeram carregamento sem fio e processador A11 Bionic. O iPhone X (dez anos do iPhone) marcou o décimo aniversário com redesign radical: tela OLED Super Retina de 5,8 polegadas, Face ID e remoção do botão Home.
📱 iPhone XS, XS Max e XR — 2018
A linha XS trouxe o processador A12 Bionic e o XS Max com tela de 6,5 polegadas. O iPhone XR, com tela Liquid Retina LCD e cores vibrantes, tornou-se um dos modelos mais populares da Apple.
📱 iPhone 11, 11 Pro e 11 Pro Max — 2019
O iPhone 11 (2019) trouxe câmera ultra-angular e bateria de longa duração. Os modelos Pro adicionaram uma terceira lente e o modo Noite para fotos em baixa luz.
📱 iPhone SE (2ª geração), 12, 12 mini, 12 Pro e 12 Pro Max — 2020
O iPhone SE 2020 repetiu a fórmula de sucesso com design do iPhone 8 e chip A13. A linha iPhone 12 marcou a chegada do 5G, design com bordas retas (inspirado no iPhone 4/5) e o novo tamanho mini. O MagSafe retornou para acessórios magnéticos.
📱 iPhone 13, 13 mini, 13 Pro e 13 Pro Max — 2021
A linha iPhone 13 trouxe bateria maior, entalhe reduzido e tela ProMotion de 120 Hz nos modelos Pro. O modo Cinematográfico permitiu gravação de vídeos com profundidade de campo variável.
📱 iPhone SE (3ª geração), 14, 14 Plus, 14 Pro e 14 Pro Max — 2022
O iPhone SE 2022 trouxe o chip A15 e 5G. A linha iPhone 14 trouxe Detecção de Acidentes e SOS via satélite. Os modelos Pro substituíram o entalhe pela Dynamic Island e elevaram a câmera para 48 MP.
📱 iPhone 15, 15 Plus, 15 Pro e 15 Pro Max — 2023
O iPhone 15 e 15 Plus substituíram o Lightning pelo USB-C e trouxeram a Dynamic Island para toda a linha. Os modelos Pro ganharam titânio, processador A17 Pro e o Botão de Ação.
📱 iPhone 16, 16 Plus, 16 Pro e 16 Pro Max — 2024 a 2026
A linha iPhone 16, lançada em setembro de 2024, trouxe o processador A18 (e A18 Pro nos modelos Pro), Apple Intelligence (inteligência artificial da Apple), Botão de Controle da Câmera e novos tamanhos de tela de 6,3" e 6,9" nos modelos Pro. Em 2025, a Apple continuou atualizando a linha com o iPhone 16e (substituto do SE) com chip A18 e tela OLED de 6,1". Em 2026, a linha iPhone 17 deve dar continuidade a essa evolução com novas tecnologias.
📊 Linha do Tempo Rápida
2007: iPhone Original
2008-2009: iPhone 3G / 3GS
2010-2011: iPhone 4 / 4S
2012-2013: iPhone 5 / 5C / 5S
2014-2015: iPhone 6 / 6 Plus / 6S / 6S Plus
2016: iPhone SE (1ª) / 7 / 7 Plus
2017: iPhone 8 / 8 Plus / iPhone X
2018: iPhone XS / XS Max / XR
2019: iPhone 11 / 11 Pro / 11 Pro Max
2020: iPhone SE (2ª) / 12 / 12 mini / 12 Pro / 12 Pro Max
2021: iPhone 13 / 13 mini / 13 Pro / 13 Pro Max
2022: iPhone SE (3ª) / 14 / 14 Plus / 14 Pro / 14 Pro Max
2023: iPhone 15 / 15 Plus / 15 Pro / 15 Pro Max
2024-2026: iPhone 16 / 16 Plus / 16 Pro / 16 Pro Max / 16e
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Foto por [Daniel Romero](https://unsplash.com/@rmrdnl?utm_source=rendaonline&utm_medium=referral) no [Unsplash](https://unsplash.com?utm_source=rendaonline&utm_medium=referral)
