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Régys Borges da Silveira

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Tag: codex

07 outubro 2026

Dot da OpenAI para delegar trabalho contínuo e integrar tarefas ao Codex

Escrito por Régys Borges da Silveira
Ilustração conceitual de coordenação na nuvem conectada a tarefas de pesquisa e código com revisão humana.

Um problema de desenvolvimento raramente termina na primeira conversa. Um cliente envia outro detalhe, uma dependência muda ou o teste revela uma condição diferente da prevista. A tarefa passa a incluir não apenas produzir uma resposta, mas acompanhar o que falta, reunir novas informações e reconhecer quando uma decisão precisa voltar ao responsável.

É nesse espaço que entra o Dot da OpenAI. A novidade interessa menos pela aparência personalizável e mais pela proposta de continuidade: atribuir uma responsabilidade à IA e acompanhar sua evolução entre conversas. Isso pode ajudar no desenvolvimento e nas rotinas profissionais, desde que continuidade não seja confundida com autorização irrestrita.

Neste artigo, explico o conceito, sua relação com o Codex, onde o trabalho acontece e como formular uma primeira delegação. Os exemplos são propostas didáticas, não relatos de uma implantação testada. Disponibilidade e comportamento foram conferidos na documentação em 5 de outubro de 2026 e podem mudar.

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07/10/2026 Desenvolvimento de Software, Inteligência Artificial Agentes de IA, automação, ChatGPT, codex, delegação, Delphi, Desenvolvimento de Software, Dot, engenharia de contexto, governança de IA, liderança, OpenAI, Privacidade, produtividade, revisão de código, tarefas agendadas Deixe um comentário
06 outubro 2026

Modelos da OpenAI para programação: comparação, preços e quando usar cada um

Escrito por Régys Borges da Silveira
Mesa clara de desenvolvimento com notebook mostrando um fluxo de decisão e computador com código desfocado, representando a escolha de modelos de IA para programar.

Escolher um modelo de inteligência artificial para programar parece simples até aparecer a conta — ou até o modelo mais barato errar uma alteração delicada. O nome mais novo nem sempre é o melhor para toda tarefa, assim como o maior preço por token não garante o menor custo por solução concluída. E há uma confusão comum: assinatura do ChatGPT ou do Codex não é a mesma coisa que cobrança pela API.

Neste guia, comparo os modelos gerais que a OpenAI apresenta como opções atuais de referência — GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna — pela perspectiva de quem escreve, revisa, explica e automatiza software. Também explico o que fazer com o GPT-5.3-Codex, que aparece em conversas e artigos recentes, mas foi descontinuado. Os preços são os publicados para a API em 2 de outubro de 2026; confira a página oficial antes de adotar um orçamento, pois modelos e tarifas mudam.

Escolher o modelo é apenas uma parte do trabalho. Para estudar como contexto, dados, ferramentas, permissões, avaliação e custos se combinam em uma solução operável, conheça IA Além da Conversa e leia a degustação gratuita na página do livro. Se o desafio é orientar as alterações de código com requisitos e critérios de aceite, SDD em Delphi oferece um percurso complementar. Essas leituras aprofundam o método, não indicam um fornecedor vencedor.

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06/10/2026 Inteligência Artificial agentes de programação, API da OpenAI, codex, depuração, descontinuação de modelos, Desenvolvimento de Software, Engenharia de Software, Geração de Código, GPT-6, GPT-6 Astra, GPT-6 Luna, GPT-6.1 Sol, modelos de linguagem, OpenAI, preços de API, programação, raciocínio, reasoning effort, Responses API, revisão de código, tokens Deixe um comentário
18 setembro 2026

IA na prática com Delphi, Lazarus e ACBr: aprendizados do Papo Pro

Escrito por Régys Borges da Silveira
Desenvolvedor em estúdio de podcast diante de microfones, uma tela de código e uma representação abstrata de inteligência artificial conectada a etapas de especificação, testes e segurança

Em 17 de setembro de 2026 participei do episódio “Produtividade Pro: IA na Prática com Delphi, Lazarus e ACBr”, do Papo Pro ACBr. A conversa, com pouco mais de uma hora, passou por ferramentas, código legado, agentes, segurança e formação profissional, mas uma ideia conecta todos esses assuntos: inteligência artificial só produz ganho sustentável quando está inserida em um processo de engenharia que define o trabalho, limita o escopo e verifica o resultado.

Esse ponto merece atenção porque o debate sobre IA costuma começar pela ferramenta ou pelo chamado “prompt perfeito”. Para quem mantém um ERP em Delphi, desenvolve com Lazarus ou integra documentos fiscais por meio do ACBr, porém, o problema real raramente cabe em uma pergunta isolada. Há regras de negócio acumuladas durante anos, dependências visuais, bancos de dados, serviços externos e obrigações fiscais que não admitem uma resposta apenas plausível. Neste artigo, organizo os principais aprendizados do episódio e mostro como convertê-los em um fluxo de adoção prático, com critérios para especificação, validação, segurança e evolução da equipe.

Se sua dificuldade é transformar um pedido à IA em trabalho que possa ser conferido, SDD em Delphi aprofunda especificações, contratos e critérios de aceite ligados a código e testes. Consulte o sumário e a degustação gratuita na página do livro para avaliar essa base de engenharia. Ao longo deste artigo, outras leituras complementam os temas de manutenção e integração, conforme a necessidade.

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18/09/2026 Delphi, Inteligência Artificial ACBr, Agentes de IA, Arquitetura de Software, automação, codex, Delphi, Engenharia de Software, erp, IA Generativa, lazarus, LLM, MCP, modernização de legado, object pascal, Privacidade, produtividade, Qualidade de Software, Segurança, Testes Automatizados Deixe um comentário
06 setembro 2026

Qual IA usar para programar? Comparando GPT, Gemini e DeepSeek em custo e capacidade

Escrito por Régys Borges da Silveira

A Inteligência Artificial está mudando rapidamente a forma como desenvolvemos software. Há pouco tempo, utilizar IA durante a programação significava principalmente pedir a geração de uma função, explicar um erro, completar um trecho de código ou produzir alguma documentação. Hoje, com ferramentas como Codex e outros agentes de desenvolvimento, podemos entregar tarefas muito maiores: analisar um repositório, compreender uma arquitetura existente, alterar vários arquivos, executar comandos, compilar o projeto, rodar testes, investigar erros e continuar trabalhando até encontrar uma solução.

Essa evolução trouxe um problema que até pouco tempo praticamente não existia: qual modelo devemos utilizar para programar?

A resposta parece simples. Se existe um modelo mais poderoso, basta utilizá-lo. Porém, quando começamos a usar agentes diariamente, essa estratégia pode se tornar desnecessariamente cara. Modelos diferentes possuem preços bastante diferentes e, principalmente, tarefas de desenvolvimento possuem níveis de complexidade completamente distintos. Utilizar o modelo mais poderoso disponível para alterar um campo de uma API ou criar um CRUD pode representar desperdício de capacidade e dinheiro.

No extremo oposto, escolher sempre o modelo mais barato também não é necessariamente uma boa estratégia. Uma tarefa complexa entregue a um modelo menos capaz pode exigir várias tentativas, consumir mais tokens, produzir alterações incorretas e demandar intervenção humana. No final, aquilo que parecia barato pode custar mais.

Neste artigo quero analisar justamente esse problema, comparando algumas das principais opções disponíveis atualmente para desenvolvimento de software: DeepSeek V4 Flash, DeepSeek V4 Pro, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Sol e GPT-6 Astra.

Mais importante do que simplesmente declarar qual deles é “o melhor”, quero chegar a uma pergunta que considero muito mais relevante para quem utiliza IA profissionalmente:

Quanto de inteligência realmente precisamos comprar para cada tarefa de desenvolvimento?

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06/09/2026 Notícias Agentes de IA, AI Code Router, codex, DeepSeek, Desenvolvimento Assistido por IA, Desenvolvimento de Software, Desenvolvimento Delphi, Engenharia de Software, gemini, GPT, IA Generativa, IA para Programação, inteligência artificial, Node.js, Programação com IA Deixe um comentário
21 abril 2026

IA para Desenvolvimento de ERP Web em 2026: Comparativo Real entre Codex, Antigravity e Claude

Escrito por Régys Borges da Silveira

O desenvolvimento de sistemas ERP sempre esteve diretamente ligado às tecnologias dominantes de cada época. Durante muitos anos, ferramentas como Delphi foram protagonistas na construção de aplicações robustas, especialmente no ambiente desktop, oferecendo alta produtividade e forte integração com regras de negócio complexas. Ainda hoje, inúmeros sistemas críticos em operação utilizam Delphi como base, o que torna sua relevância inquestionável no cenário corporativo.

Com a evolução tecnológica, surgiram novas demandas como escalabilidade, acesso via navegador e integração entre múltiplas plataformas. Nesse contexto, arquiteturas modernas baseadas em React no frontend e frameworks como NestJS e Next.js no backend passaram a dominar o desenvolvimento de ERPs web, trazendo maior flexibilidade e alcance.

Paralelamente a essa transformação, a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio e passou a atuar como parte ativa no processo de desenvolvimento. Modelos como Codex, Antigravity e Claude são capazes de projetar, implementar e otimizar sistemas completos, atuando desde a definição arquitetural até a geração de código em larga escala.

Diante desse cenário híbrido — onde sistemas legados em Delphi convivem com aplicações web modernas — torna-se essencial compreender como utilizar a IA de forma estratégica. Este artigo apresenta um comparativo prático entre os principais modelos de IA para codificação, analisando custo, benefício e assertividade, além de propor uma abordagem eficiente para seu uso no desenvolvimento de ERPs modernos e na evolução de sistemas existentes.

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21/04/2026 Notícias Agentes de IA, antigravity ai, APIs REST, Arquitetura de Software, claude ai, codex, delphi programação, Desenvolvimento de Software, ERP web, fullstack, integração de sistemas, inteligência artificial, modernização de sistemas, nestjs, nextjs, produtividade com IA, React, sistemas ERP Deixe um comentário
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