Tag: inteligência artificial

Repositório: https://github.com/regyssilveira/RadIA-Plugin

Em poucas versões, o RadIA evoluiu de um assistente integrado ao editor para uma plataforma agêntica com 124 ferramentas, capaz de participar de jornadas completas de criação, build, testes, depuração, diagnóstico de memória e validação de correções.

Quem desenvolve em Delphi sabe que escrever código é apenas uma parte do trabalho. O ciclo real inclui compreender projetos antigos, localizar units, interpretar mensagens do compilador, criar e executar testes, reproduzir erros que só aparecem em runtime, analisar a pilha de chamadas e, nos casos mais difíceis, perseguir vazamentos de memória.

Foi olhando para essa jornada completa que o RadIA evoluiu.

Na versão 1.0.0, ele já era muito mais do que uma janela de chat. O plugin se integrava ao editor do Delphi, entendia o contexto da unit ativa, trabalhava com vários provedores de IA, criava e revisava código, preparava alterações seguras e acessava recursos da IDE por ferramentas estruturadas.

Agora, na versão 2.2.1, o RadIA chega a outro estágio: ele não apenas sugere o que o desenvolvedor poderia fazer. Com autorização, limites claros e etapas revisáveis, ele consegue participar da execução do trabalho dentro da própria IDE.

O livro nasceu de uma inquietação que se tornou cada vez mais presente em meu trabalho, nas aulas, nas palestras e nas conversas com profissionais de diferentes áreas: nunca foi tão fácil pedir algo a uma Inteligência Artificial, mas isso não significa que seja fácil obter um resultado realmente útil.

Uma resposta pode chegar em poucos segundos, estar bem escrita e parecer convincente. Ainda assim, pode ignorar uma restrição importante, utilizar uma premissa incorreta, omitir informações, expor dados que deveriam ser protegidos ou simplesmente não resolver o problema que motivou a solicitação.

A dificuldade nem sempre está na resposta. Muitas vezes, ela começa antes, na forma como definimos o que precisa ser feito.

Foi para trabalhar essa diferença entre apenas pedir e realmente conduzir que escrevi este livro.

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Em novembro de 2022, milhões de pessoas tiveram uma experiência que parecia saída da ficção científica: abriram uma página na internet, escreveram uma pergunta e receberam uma resposta produzida por uma máquina. Para muita gente, aquele foi o dia em que a Inteligência Artificial nasceu.

Mas ela não nasceu ali.

Antes daquela caixa de conversa, houve mitos, autômatos, máquinas de calcular, cartões perfurados, laboratórios, grandes promessas, decepções e descobertas que mudaram nossa relação com a tecnologia.

Foi dessa percepção que nasceu meu novo livro:

A incrível história da Inteligência Artificial, dos primeiros sonhos à revolução que vivemos hoje.

O livro já está disponível em formato físico, com impressão sob demanda e distribuição independente pela UICLAP.

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Se você tem acompanhado a evolução do Rad IA — nosso plugin open-source de assistência de IA integrado nativamente à IDE do Delphi (Alexandria, Athens e Florence) —, sabe que nosso compromisso vai muito além de "envelopar APIs de IA". Buscamos trazer produtividade real para o desenvolvedor Object Pascal sob as regras mais rígidas de Clean Code, SOLID e segurança em runtime.

Na recém-lançada versão v0.0.26, demos um salto gigantesco. Redesenhamos a experiência visual do chat para torná-la mais orgânica e premium, e realizamos uma profunda reforma estrutural de engenharia de software na base de código do plugin.

Neste artigo, convido você a dar uma olhada nos bastidores do que mudou no Rad IA, nas decisões de arquitetura que tomamos e em como blindamos o plugin contra travamentos e concorrência no Delphi.

O Rad IA, assistente de inteligência artificial integrado diretamente à IDE do Delphi, passou por uma série de atualizações profundas desde a versão v0.0.21. O foco do desenvolvimento nesse período foi elevar a robustez da integração com o ecossistema Embarcadero, introduzir ferramentas inteligentes de auditoria e melhorar significativamente a experiência visual e a confiabilidade das refatorações direto no editor de código.

Abaixo, detalhamos as principais novidades, recursos e correções implementadas nas últimas versões do plugin.

Se você desenvolve em Delphi, sabe o quanto a produtividade e a estabilidade dentro da IDE são valiosas. O Rad IA, assistente de IA projetado especificamente para a IDE do Delphi (usando a Open Tools API), tem passado por uma evolução fantástica.

Desde a versão v0.0.15, o plugin recebeu uma série de melhorias arquiteturais, novos recursos de produtividade, estabilidade de nível corporativo e correções profundas para garantir uma experiência de desenvolvimento fluida e sem interrupções.

Neste artigo, vamos explorar tudo o que foi implementado e aprimorado da versão v0.0.16 até a mais recente v0.0.21, trazendo exemplos práticos para você ver como essas mudanças impactam o seu dia a dia.

https://github.com/regyssilveira/RadIA-Plugin

Se você desenvolve em Delphi e acompanha a jornada do RadIA — o assistente de Inteligência Artificial de código aberto acoplado diretamente à barra lateral da IDE —, prepare-se para o maior salto de produtividade e refinamento de arquitetura que já entregamos.

Nas últimas versões (da v0.0.13 à v0.0.15), o RadIA deixou de ser apenas um integrador de chat para se consolidar como uma ferramenta de automação de código de ponta e um motor flexível de inteligência coletiva.

Neste artigo, vou guiar você pela nossa mais recente trilha de evolução tecnológica: desde a geração de projetos compiláveis em segundos até o sofisticado gerenciamento de prompts em duas camadas da nova versão v0.0.15.

https://github.com/regyssilveira/RadIA-Plugin

Se você acompanha o desenvolvimento do RadIA — o assistente de inteligência artificial open-source integrado diretamente à IDE do Delphi — sabe que o nosso objetivo é transformar a experiência de desenvolvimento Object Pascal. Desde o nosso último post, a base de código do RadIA passou por uma evolução fantástica.

Neste artigo, vou detalhar as principais novidades implementadas nas versões mais recentes, trazendo recursos avançados de conectividade corporativa, suporte a múltiplos ambientes, maior controle de prompts e novos provedores.

O cenário tecnológico atual tem sido marcado por uma necessária correção de rota. Após anos de uma "bolha" de contratações desenfreadas, o mercado de desenvolvimento de software enfrenta agora um período de maturação. Com base nas reflexões recentes de Fabio Akita sobre o ecossistema tecnológico, exploramos como o profissional deve posicionar-se neste novo ambiente dominado pela Inteligência Artificial.

Este artigo é um resumo das ideais expostas no vídel, um ponto a adicionar que eu sempre foco quando vou falar de IA para programação, não adianta ter a melhor máquina, a melhor IA, etc, se não souber fazer as perguntas certas, nada disso vai trazer qualidade ao que você está fazendo.

A reforma tributária brasileira não é apenas uma mudança legislativa — ela representa uma transformação estrutural na forma como empresas operam, calculam impostos e se relacionam com o fisco. Para empresas de software que desenvolvem ou mantêm sistemas ERP, essa mudança traz um impacto direto e inevitável.

Com a introdução de novos tributos como IBS (Imposto sobre Bens e Serviços) e CBS (Contribuição sobre Bens e Serviços), além da padronização nacional da NFS-e, o nível de complexidade das regras fiscais aumenta significativamente. Isso exige não apenas atualizações pontuais, mas uma revisão profunda da lógica de negócio implementada nos sistemas.

A inteligência artificial já não é apenas uma ferramenta de apoio no desenvolvimento de software — ela se tornou parte ativa do processo de engenharia. Em sistemas ERP, onde a complexidade é elevada e a manutenção é contínua, o uso de IA pode representar uma diferença significativa em produtividade, qualidade e custo.

Esse cenário se torna ainda mais relevante quando consideramos ambientes híbridos, muito comuns no mercado brasileiro, onde aplicações modernas em React, Next.js e NestJS convivem com sistemas legados em Delphi, muitas vezes integrados a bibliotecas como ACBr para emissão de documentos fiscais.

Diante disso, surge a pergunta:qual modelo de IA escolher para desenvolver e manter um ERP moderno com integração Delphi?

Neste artigo, vamos analisar:

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.

A inteligência artificial já deixou de ser apenas uma ferramenta experimental e passou a ocupar um papel central no dia a dia de profissionais de diversas áreas. Seja no desenvolvimento de software, na criação de conteúdo, na análise de dados ou na organização de processos, a IA tem se mostrado um acelerador consistente de produtividade.

No entanto, à medida que essas ferramentas evoluem, surge um desafio que vai além do simples uso: utilizar a IA de forma estratégica. Neste artigo vamos discutir um pouco de como aplicar a IA de forma inteligente, considerando o custo benéfico e o gasto de tokens para cada tipo de tarefa.

Para usar Ollama no VS Code com Cline, é preciso conferir três partes: o serviço de modelos, o modelo selecionado e a extensão que enviará as solicitações. Essa separação ajuda a descobrir se uma falha vem da conexão, da configuração ou da capacidade do computador para executar a tarefa.

O roteiro abaixo se concentra no Windows e na extensão do VS Code. A proposta é começar com um teste pequeno, confirmar a comunicação e somente depois permitir alterações em um projeto. Não é necessário adotar dois modelos nem uma configuração de memória fixa para acompanhar o procedimento.

Atualização de 1º de novembro de 2026: foram revisadas as instruções de instalação, armazenamento e conexão com o Cline. As indicações anteriores de modelos específicos e contexto fixo deixaram de ser tratadas como requisitos. Também foram removidas promessas de desempenho e ausência de riscos. A imagem destacada foi preservada como ilustração conceitual; suas interfaces e parâmetros não representam uma captura real nem uma configuração obrigatória.