O acervo de A a Z
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A
Adoção de IA15
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Liderar a adoção de IA exige conversar com quem enfrenta os mesmos desafios
- A fatura da IA chegou: como conectar custo e retorno
- Da experimentação ao impacto: maturidade em engenharia de software com IA
- Mais código, mais fricção: escalar a entrega depois da adoção de IA
- A adoção de IA pelos profissionais avança mais rápido que as organizações
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- A adoção de IA precisa vir da liderança e do time
- A nova forma de trabalhar com IA: uma conversa da Alura
- Engenharia agêntica e vibe coding na Alura — Hipsters.tech #517
- Transformação com IA começa pelo aprendizado da liderança
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- The Adoption of JavaScript Linters in Practice: A Case Study on ESLint
- An Experience Report on Applying Passive Learning in a Large-Scale Payment Company
Adyen14
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- Agentes de IA: simplicidade, determinismo e observabilidade
- Seleção de testes na Adyen: economizando tempo e recursos
- Seleção de testes na Adyen
- Adyen Tech Academy: integração e capacitação de engenheiros
- Aprendizado de máquina pode ajudar desenvolvedores? Aventuras de um pesquisador
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- Search-Based Software Re-Modularization: A Case Study at Adyen
- Automatically Identifying Parameter Constraints in Complex Web APIs: A Case Study at Adyen
- Testes em produção: uma introdução à pesquisa em monitoramento de software
- Monitoring-Aware IDEs
- Tracing Back Log Data to its Log Statement: From Research to Practice
- An Exploratory Study on Faults in Web API Integration in a Large-Scale Payment Company
- An Experience Report on Applying Passive Learning in a Large-Scale Payment Company
Agentes de programação37
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Como a Prosus reduziu seus custos de IA em 90%
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Quando o agente para, vale a pena voltar a programar na mão?
- Disciplina de engenharia continua fazendo diferença com IA
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
- IA no desenvolvimento: precisamos começar pela operação
- Agentes de IA: simplicidade, determinismo e observabilidade
- Hora de descansar: os agentes também podem esperar
- Deixe para os humanos as coisas que são humanas
- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- Engenharia de software agêntica além do hype no TDC Rio
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- Pull requests e code review na era dos agentes — Hipsters.tech #523
- Enquanto a janela de uso dos agentes não volta
- Team Topologies na era de agentes de IA, com Manuel Pais — Hipsters.tech #520
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- O que aprendi criando três microaplicações com IA
- A nova forma de trabalhar com IA: uma conversa da Alura
- Engenharia agêntica e vibe coding na Alura — Hipsters.tech #517
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Transformação com IA começa pelo aprendizado da liderança
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Kimi e OpenCode: minhas experiências com uma alternativa de menor custo
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Coding Agents na prática: Claude Code, Cursor e companhia
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
Alura19
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- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Liderar a adoção de IA exige conversar com quem enfrenta os mesmos desafios
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- Mais código, mais fricção: escalar a entrega depois da adoção de IA
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Mais pull requests não significam mais deploys nem mais valor
- A adoção de IA precisa vir da liderança e do time
- Idempotência e retentativas: a IA ainda precisa de visão do todo
- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
- A nova forma de trabalhar com IA: uma conversa da Alura
- Engenharia agêntica e vibe coding na Alura — Hipsters.tech #517
- Transformação com IA começa pelo aprendizado da liderança
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
Análise estática14
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- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Guardrails leves e pesados para código gerado por IA
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
- Interactive Static Software Performance Analysis in the IDE
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- Automatically Identifying Parameter Constraints in Complex Web APIs: A Case Study at Adyen
- OffSide: Learning to Identify Mistakes in Boundary Conditions
- Tracing Back Log Data to its Log Statement: From Research to Practice
- The Adoption of JavaScript Linters in Practice: A Case Study on ESLint
- Why and How JavaScript Developers Use Linters
Anthropic6
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Agentes de IA: simplicidade, determinismo e observabilidade
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- Kimi e OpenCode: minhas experiências com uma alternativa de menor custo
APIs e bibliotecas13
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Agentes de IA: simplicidade, determinismo e observabilidade
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Kimi e OpenCode: minhas experiências com uma alternativa de menor custo
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- Automatically Identifying Parameter Constraints in Complex Web APIs: A Case Study at Adyen
- Selecting third-party libraries: The practitioners' perspective
- Testar é diferente de escrever testes
- Understanding Developers’ Needs on Deprecation as a Language Feature
- Where does Google find API documentation?
- An Exploratory Study on Faults in Web API Integration in a Large-Scale Payment Company
- O que sabemos (e o que não sabemos) sobre Domain-Driven Design?
Aprendizado de máquina14
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Aprendizado de máquina pode ajudar desenvolvedores? Aventuras de um pesquisador
- Aprendizado de máquina em engenharia de software
- Data-Driven Extract Method Recommendations: A Study at ING
- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- Search-Based Software Re-Modularization: A Case Study at Adyen
- The Effectiveness of Supervised Machine Learning Algorithms in Predicting Software Refactoring
- OffSide: Learning to Identify Mistakes in Boundary Conditions
- Domain-Based Fuzzing for Supervised Learning of Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
- Search-Based Test Data Generation for SQL Queries
- An Experience Report on Applying Passive Learning in a Large-Scale Payment Company
Arquitetura de software19
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- O novo gargalo da engenharia de software é supervisão e decisão técnica
- Agentes de IA: simplicidade, determinismo e observabilidade
- O que aprendi criando três microaplicações com IA
- Idempotência e retentativas: a IA ainda precisa de visão do todo
- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
- Quando uso IA para escrever e quando prefiro escrever à mão
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Design em escala: desafios, armadilhas e aprendizados (DESIGNING 2026)
- Selecting third-party libraries: The practitioners' perspective
- O que sabemos (e o que não sabemos) sobre Domain-Driven Design?
- A Collaborative Approach to Teaching Software Architecture
- Code smells for Model-View-Controller architectures
- A Validated Set of Smells in Model-View-Controller Architecture
- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
- SATT: Tailoring Code Metric Thresholds for Different Software Architectures
B
Bacchelli, Alberto5
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- Understanding Developers’ Needs on Deprecation as a Language Feature
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
- PyDriller: Python Framework for Mining Software Repositories
- Mock objects for testing java systems: Why and how developers use them, and how they evolve
- To Mock or Not To Mock? An Empirical Study on Mocking Practices
Basecamp2
Bem-estar no trabalho1
C
Carreira31
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- Julgamento, priorização, proatividade e bom gosto na engenharia de software
- Profissionais de alto impacto: quando a IA amplia a atuação individual
- O novo gargalo da engenharia de software é supervisão e decisão técnica
- Automação com IA: quais competências desenvolver na sua carreira?
- Resolver o problema ou resolver uma classe de problemas?
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- As habilidades mais buscadas e o desafio de preparar os times
- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
- Quando uso IA para escrever e quando prefiro escrever à mão
- Escalabilidade dos testes — Hillside PatternCast
- O que a maioria dos engenheiros entende errado sobre testes
- Design orientado a objetos simples — Tech Lead Journal #177
- As vantagens de um doutorado em engenharia de software na indústria
- Estratégias de testes e Dev Leaders — Hipsters.tech #367
- Testes eficazes para desenvolvedores — Tech Lead Journal #139
- Design orientado a objetos com Laurentiu Spilca
- Criando uma Tech Academy — Tech Leadership Rocks
- Aprendizado de máquina em engenharia de software
- Antipadrões de testes — Codurance
- IA para testes de software — HIDEV
- Uma conversa sobre engenharia de software — HIDEV
- Academia e indústria — The Wise Dev
- Carreira acadêmica em TI — Lambda3
- SOLID: código bom e bonito — Hipsters.tech #219
- Design patterns — Hipsters.tech #206
- Uma entrevista com Adolfo Neto
- Pesquisa em engenharia de software — Hipsters.tech #84
- Testes automatizados — Hipsters.tech #51
- Test-Driven Development — Lambda3
- Uma conversa sobre TDD — Bluesoft
- Testes eficazes — Software Engineering Unlocked
ChatGPT3
Cherny, Boris1
Claude11
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Coding Agents na prática: Claude Code, Cursor e companhia
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
Cobertura de testes6
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Testes eficazes para desenvolvedores: lições que aprendi ao longo do tempo
- Como a cobertura de testes pode ser usada e mal utilizada
- Testar é diferente de escrever testes
- Search-Based Test Data Generation for SQL Queries
Code smells6
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- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- An Empirical Catalog of Code Smells for the Presentation Layer of Android Apps
- Testar é diferente de escrever testes
- Code smells for Model-View-Controller architectures
- A Validated Set of Smells in Model-View-Controller Architecture
Codex14
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- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Quando o agente para, vale a pena voltar a programar na mão?
- Escrever também é pensar: por que preservo minha própria voz
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- Enquanto a janela de uso dos agentes não volta
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- Testes gerados por IA também precisam de qualidade
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
Código aberto20
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- FinOps para IA: as lições da Databricks para reduzir custos
- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Precisamos mesmo de pull requests para toda mudança?
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Data-Driven Extract Method Recommendations: A Study at ING
- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
- Logging Practices with Mobile Analytics: An Empirical Study on Firebase
- Interactive Static Software Performance Analysis in the IDE
- How Developers Engineer Test Cases: An Observational Study
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- An Empirical Catalog of Code Smells for the Presentation Layer of Android Apps
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
- Mock objects for testing java systems: Why and how developers use them, and how they evolve
- Search-Based Test Data Generation for SQL Queries
- The Adoption of JavaScript Linters in Practice: A Case Study on ESLint
- To Mock or Not To Mock? An Empirical Study on Mocking Practices
- A Collaborative Approach to Teaching Software Architecture
- Why and How JavaScript Developers Use Linters
- What Do the Asserts in a Unit Test Tell Us about Code Quality? A Study on Open Source and Industrial Projects
Coinbase2
Compreensão de código3
Contexto e instruções30
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Como a Prosus reduziu seus custos de IA em 90%
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- FinOps para IA: as lições da Databricks para reduzir custos
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- FinOps para IA: as lições da Coinbase sobre modelos, cache e contexto
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- Pull requests e code review na era dos agentes — Hipsters.tech #523
- A adoção de IA precisa vir da liderança e do time
- Testes gerados por IA também precisam de qualidade
- Idempotência e retentativas: a IA ainda precisa de visão do todo
- Guardrails leves e pesados para código gerado por IA
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
- Data-Driven Extract Method Recommendations: A Study at ING
- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
- Interactive Static Software Performance Analysis in the IDE
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- OffSide: Learning to Identify Mistakes in Boundary Conditions
- Monitoring-Aware IDEs
- Tracing Back Log Data to its Log Statement: From Research to Practice
- O que sabemos (e o que não sabemos) sobre Domain-Driven Design?
- What Do the Asserts in a Unit Test Tell Us about Code Quality? A Study on Open Source and Industrial Projects
Cursor2
Custos e FinOps17
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- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Como a Prosus reduziu seus custos de IA em 90%
- FinOps para IA: as lições da Databricks para reduzir custos
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- FinOps para IA: as lições da Coinbase sobre modelos, cache e contexto
- Construir ou comprar software continua sendo uma decisão difícil
- A fatura da IA chegou: como conectar custo e retorno
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- Kimi e OpenCode: minhas experiências com uma alternativa de menor custo
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Logging Practices with Mobile Analytics: An Empirical Study on Firebase
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- Grading 600+ students: A Case Study on Peer and Self Grading
- Selecting third-party libraries: The practitioners' perspective
D
Documentação5
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- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Automatically Identifying Parameter Constraints in Complex Web APIs: A Case Study at Adyen
- Where does Google find API documentation?
Domain-Driven Design (DDD)1
E
Educação42
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Treinamento corporativo: medir atividade não basta para medir impacto
- Automação com IA: quais competências desenvolver na sua carreira?
- As habilidades mais buscadas e o desafio de preparar os times
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
- Transformação com IA começa pelo aprendizado da liderança
- Escalabilidade dos testes — Hillside PatternCast
- O que a maioria dos engenheiros entende errado sobre testes
- Design orientado a objetos simples — Tech Lead Journal #177
- Estratégias de testes e Dev Leaders — Hipsters.tech #367
- Testes eficazes para desenvolvedores — Tech Lead Journal #139
- Design orientado a objetos com Laurentiu Spilca
- Criando uma Tech Academy — Tech Leadership Rocks
- Adyen Tech Academy: integração e capacitação de engenheiros
- Da indústria à academia e de volta: o que aprendi?
- Aprendizado de máquina em engenharia de software
- Antipadrões de testes — Codurance
- IA para testes de software — HIDEV
- Uma conversa sobre engenharia de software — HIDEV
- Academia e indústria — The Wise Dev
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- Grading 600+ students: A Case Study on Peer and Self Grading
- Carreira acadêmica em TI — Lambda3
- SOLID: código bom e bonito — Hipsters.tech #219
- Design patterns — Hipsters.tech #206
- Uma entrevista com Adolfo Neto
- OffSide: Learning to Identify Mistakes in Boundary Conditions
- Domain-Based Fuzzing for Supervised Learning of Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
- Pragmatic Software Testing Education
- Pesquisa em engenharia de software — Hipsters.tech #84
- Testes automatizados — Hipsters.tech #51
- Test-Driven Development — Lambda3
- A Collaborative Approach to Teaching Software Architecture
- An Experience Report on Applying Passive Learning in a Large-Scale Payment Company
- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
- Uma conversa sobre TDD — Bluesoft
- Increasing Learning in an Agile Environment: Lessons Learned in an Agile Team
- Testes eficazes — Software Engineering Unlocked
Effective Software Testing2
Engenharia de plataforma1
Entrega de software13
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- Mais código gerado por IA não resolve o gargalo da operação
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Disciplina de engenharia continua fazendo diferença com IA
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- Quem usa IA continua responsável pela qualidade da entrega
- IA no desenvolvimento: precisamos começar pela operação
- Precisamos mesmo de pull requests para toda mudança?
- Mais código, mais fricção: escalar a entrega depois da adoção de IA
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Team Topologies na era de agentes de IA, com Manuel Pais — Hipsters.tech #520
- Mais pull requests não significam mais deploys nem mais valor
- Design em escala: desafios, armadilhas e aprendizados (DESIGNING 2026)
- Factors Affecting Cloud Infra-Service Development Lead Times: A Case Study at ING
Escolha de modelos4
Escrita34
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Escrever também é pensar: por que preservo minha própria voz
- Revise o texto que você gerou com IA antes de pedir que alguém o leia
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Quem usa IA continua responsável pela qualidade da entrega
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
- IA no desenvolvimento: precisamos começar pela operação
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- O que aprendi criando três microaplicações com IA
- Testes gerados por IA também precisam de qualidade
- Idempotência e retentativas: a IA ainda precisa de visão do todo
- Quando uso IA para escrever e quando prefiro escrever à mão
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
- Design orientado a objetos simples — Tech Lead Journal #177
- Estratégias de testes em escala
- As vantagens de um doutorado em engenharia de software na indústria
- Testes eficazes para desenvolvedores: lições que aprendi ao longo do tempo
- Atoms of Confusion in Java
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- Monitoring-Aware IDEs
- Pragmatic Software Testing Education
- Testar é diferente de escrever testes
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
- O que sabemos (e o que não sabemos) sobre Domain-Driven Design?
- To Mock or Not To Mock? An Empirical Study on Mocking Practices
- Does test-driven development improve class design? A qualitative study on developers’ perceptions
- Improving Code Quality on Automated Tests of Web Applications: A Set of Patterns
ESLint2
F
Fábricas de software5
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- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
Fatores humanos6
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- Unusual Events in GitHub Repositories
- How Modern News Aggregators Help Development Communities Shape and Share Knowledge
- Where does Google find API documentation?
- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
- Does test-driven development improve class design? A qualitative study on developers’ perceptions
- Increasing Learning in an Agile Environment: Lessons Learned in an Agile Team
Firebase1
Fowler, Martin1
Freeman, Steve1
Fundamentos de computação6
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
- Testar é diferente de escrever testes
G
Geração de testes3
Gerosa, Marco13
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- An Empirical Catalog of Code Smells for the Presentation Layer of Android Apps
- How Modern News Aggregators Help Development Communities Shape and Share Knowledge
- Code smells for Model-View-Controller architectures
- A Validated Set of Smells in Model-View-Controller Architecture
- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
- SATT: Tailoring Code Metric Thresholds for Different Software Architectures
- Does test-driven development improve class design? A qualitative study on developers’ perceptions
- Improving Code Quality on Automated Tests of Web Applications: A Set of Patterns
- Preparing for a Test Driven Development Session
- Are the Methods in Your Data Access Objects (DAOs) in the Right Place? A Preliminary Study
- MetricMiner: Supporting Researchers in Mining Software Repositories
- What Do the Asserts in a Unit Test Tell Us about Code Quality? A Study on Open Source and Industrial Projects
- Most common mistakes in test-driven development practice: Results from an online survey with developers
GitHub12
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- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- TestKnight: An Interactive Assistant to Stimulate Test Engineering
- Interactive Static Software Performance Analysis in the IDE
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- The Effectiveness of Supervised Machine Learning Algorithms in Predicting Software Refactoring
- Unusual Events in GitHub Repositories
- PyDriller: Python Framework for Mining Software Repositories
- Where does Google find API documentation?
- Search-Based Test Data Generation for SQL Queries
- O que sabemos (e o que não sabemos) sobre Domain-Driven Design?
Google4
Guardrails12
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- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Quem usa IA continua responsável pela qualidade da entrega
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- Testes gerados por IA também precisam de qualidade
- Guardrails leves e pesados para código gerado por IA
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
H
Hipsters.tech10
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- Pull requests e code review na era dos agentes — Hipsters.tech #523
- Team Topologies na era de agentes de IA, com Manuel Pais — Hipsters.tech #520
- A adoção de IA precisa vir da liderança e do time
- Engenharia agêntica e vibe coding na Alura — Hipsters.tech #517
- Coding Agents na prática: Claude Code, Cursor e companhia
- Estratégias de testes e Dev Leaders — Hipsters.tech #367
- SOLID: código bom e bonito — Hipsters.tech #219
- Design patterns — Hipsters.tech #206
- Pesquisa em engenharia de software — Hipsters.tech #84
- Testes automatizados — Hipsters.tech #51
I
Idempotência e retentativas1
ING3
Inteligência artificial82
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- Mais código gerado por IA não resolve o gargalo da operação
- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Meat proxy e cognitive surrender: usar IA sem abrir mão do senso crítico
- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Como a Prosus reduziu seus custos de IA em 90%
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- FinOps para IA: as lições da Databricks para reduzir custos
- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
- Quando o agente para, vale a pena voltar a programar na mão?
- Escrever também é pensar: por que preservo minha própria voz
- Revise o texto que você gerou com IA antes de pedir que alguém o leia
- Disciplina de engenharia continua fazendo diferença com IA
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Quem usa IA continua responsável pela qualidade da entrega
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- Julgamento, priorização, proatividade e bom gosto na engenharia de software
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
- IA no desenvolvimento: precisamos começar pela operação
- Profissionais de alto impacto: quando a IA amplia a atuação individual
- O novo gargalo da engenharia de software é supervisão e decisão técnica
- Liderar a adoção de IA exige conversar com quem enfrenta os mesmos desafios
- FinOps para IA: as lições da Coinbase sobre modelos, cache e contexto
- Construir ou comprar software continua sendo uma decisão difícil
- Agentes de IA: simplicidade, determinismo e observabilidade
- Hora de descansar: os agentes também podem esperar
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- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- Engenharia de software agêntica além do hype no TDC Rio
- As habilidades mais buscadas e o desafio de preparar os times
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- Da experimentação ao impacto: maturidade em engenharia de software com IA
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- O que aprendi criando três microaplicações com IA
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- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
- Aprendizado de máquina em engenharia de software
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- Data-Driven Extract Method Recommendations: A Study at ING
- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- Search-Based Software Re-Modularization: A Case Study at Adyen
- The Effectiveness of Supervised Machine Learning Algorithms in Predicting Software Refactoring
- OffSide: Learning to Identify Mistakes in Boundary Conditions
- Domain-Based Fuzzing for Supervised Learning of Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
- Search-Based Test Data Generation for SQL Queries
- An Experience Report on Applying Passive Learning in a Large-Scale Payment Company
J
JavaScript2
Java13
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- TestKnight: An Interactive Assistant to Stimulate Test Engineering
- Atoms of Confusion in Java
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- Comprehending Test Code: An Empirical Study
- Testar é diferente de escrever testes
- Understanding Developers’ Needs on Deprecation as a Language Feature
- Mock objects for testing java systems: Why and how developers use them, and how they evolve
- Why and How JavaScript Developers Use Linters
- Code smells for Model-View-Controller architectures
Julgamento técnico16
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- Julgamento, priorização, proatividade e bom gosto na engenharia de software
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
- O novo gargalo da engenharia de software é supervisão e decisão técnica
- Construir ou comprar software continua sendo uma decisão difícil
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- Idempotência e retentativas: a IA ainda precisa de visão do todo
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
K
Kimi3
L
Lambda33
Liderança12
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- Estratégia e tática: o que o xadrez ensina sobre liderança
- Liderar a adoção de IA exige conversar com quem enfrenta os mesmos desafios
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- Da experimentação ao impacto: maturidade em engenharia de software com IA
- Mais código, mais fricção: escalar a entrega depois da adoção de IA
- A adoção de IA pelos profissionais avança mais rápido que as organizações
- Transformar mudanças em rotina é uma competência de liderança
- A adoção de IA precisa vir da liderança e do time
- Engenharia agêntica e vibe coding na Alura — Hipsters.tech #517
- Transformação com IA começa pelo aprendizado da liderança
- Criando uma Tech Academy — Tech Leadership Rocks
M
Manutenção de software22
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- TestKnight: An Interactive Assistant to Stimulate Test Engineering
- Data-Driven Extract Method Recommendations: A Study at ING
- Atoms of Confusion in Java
- Learning Off-By-One Mistakes: An Empirical Study
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
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- Comprehending Test Code: An Empirical Study
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- An Empirical Catalog of Code Smells for the Presentation Layer of Android Apps
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- Mock objects for testing java systems: Why and how developers use them, and how they evolve
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- Why and How JavaScript Developers Use Linters
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- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
- SATT: Tailoring Code Metric Thresholds for Different Software Architectures
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Memória dos agentes6
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- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
Métricas de código15
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- Domain-Based Fuzzing for Supervised Learning of Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
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- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
- SATT: Tailoring Code Metric Thresholds for Different Software Architectures
- MetricMiner: Supporting Researchers in Mining Software Repositories
Mineração de repositórios4
Mocks4
N
O
Observabilidade24
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- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
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- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
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- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
- Logging Practices with Mobile Analytics: An Empirical Study on Firebase
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- Tracing Back Log Data to its Log Statement: From Research to Practice
- Factors Affecting Cloud Infra-Service Development Lead Times: A Case Study at ING
- Testar é diferente de escrever testes
- An Exploratory Study on Faults in Web API Integration in a Large-Scale Payment Company
- An Experience Report on Applying Passive Learning in a Large-Scale Payment Company
OpenAI6
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Julgamento, priorização, proatividade e bom gosto na engenharia de software
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- FinOps para IA: use o modelo certo para cada tarefa
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
OpenCode2
Operação e deploy22
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- Mais código gerado por IA não resolve o gargalo da operação
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Como ensinar computação quando escrever código já não é o maior desafio
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- IA no desenvolvimento: precisamos começar pela operação
- Pull requests e code review na era dos agentes — Hipsters.tech #523
- Mais pull requests não significam mais deploys nem mais valor
- Testes gerados por IA também precisam de qualidade
- Como formar desenvolvedores seniores em um mundo de IA?
- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
- An Exploratory Study of Log Placement Recommendation in an Enterprise System
- Testes em produção: uma introdução à pesquisa em monitoramento de software
- Monitoring-Aware IDEs
- Testar é diferente de escrever testes
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
- Mock objects for testing java systems: Why and how developers use them, and how they evolve
- To Mock or Not To Mock? An Empirical Study on Mocking Practices
- What Do the Asserts in a Unit Test Tell Us about Code Quality? A Study on Open Source and Industrial Projects
Orientação a objetos7
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- Quando uso IA para escrever e quando prefiro escrever à mão
- Design orientado a objetos simples — Tech Lead Journal #177
- Design orientado a objetos simples
- Design orientado a objetos com Laurentiu Spilca
- Current Challenges in Practical Object-Oriented Software Design
- Testar é diferente de escrever testes
- Developers' Perceptions on Object-Oriented Design and System Architecture
P
Padrões de projeto4
Pais, Manuel1
Panichella, Annibale2
Pesquisa em engenharia de software31
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Memória dos agentes: quanto contexto realmente precisamos guardar?
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- Precisamos mesmo de pull requests para toda mudança?
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- As vantagens de um doutorado em engenharia de software na indústria
- Da indústria à academia e de volta: o que aprendi?
- Aprendizado de máquina pode ajudar desenvolvedores? Aventuras de um pesquisador
- Log-based Software Monitoring: A Systematic Mapping Study
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- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- Search-Based Software Re-Modularization: A Case Study at Adyen
- Testes em produção: uma introdução à pesquisa em monitoramento de software
- Comprehending Test Code: An Empirical Study
- An Empirical Catalog of Code Smells for the Presentation Layer of Android Apps
- Tracing Back Log Data to its Log Statement: From Research to Practice
- Testar é diferente de escrever testes
- Pesquisa em engenharia de software — Hipsters.tech #84
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
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- Mock objects for testing java systems: Why and how developers use them, and how they evolve
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- An Exploratory Study on Faults in Web API Integration in a Large-Scale Payment Company
- Search-Based Test Data Generation for SQL Queries
- To Mock or Not To Mock? An Empirical Study on Mocking Practices
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- Why and How JavaScript Developers Use Linters
- Code smells for Model-View-Controller architectures
- Most common mistakes in test-driven development practice: Results from an online survey with developers
Produtividade15
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- Mais código gerado por IA não resolve o gargalo da operação
- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Quando o agente para, vale a pena voltar a programar na mão?
- Disciplina de engenharia continua fazendo diferença com IA
- Fábricas de software: redesenhar o processo para entregar mais com IA
- Profissionais de alto impacto: quando a IA amplia a atuação individual
- Hora de descansar: os agentes também podem esperar
- Da experimentação ao impacto: maturidade em engenharia de software com IA
- Mais código, mais fricção: escalar a entrega depois da adoção de IA
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Enquanto a janela de uso dos agentes não volta
- Mais pull requests não significam mais deploys nem mais valor
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- Engenharia agêntica e vibe coding na Alura — Hipsters.tech #517
- Da indústria à academia e de volta: o que aprendi?
Produto e experiência do usuário14
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- A plataforma de desenvolvimento com IA é o próximo desafio
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Julgamento, priorização, proatividade e bom gosto na engenharia de software
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- Fundamentos de computação continuam importantes para programar com IA
- Human-in-the-loop: em qual loop o engenheiro deve estar?
- Construir ou comprar software continua sendo uma decisão difícil
- Mais pull requests não significam mais deploys nem mais valor
- O que aprendi criando três microaplicações com IA
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Engenharia de software na era da IA: novo jogo, novas regras
PyDriller2
Q
Qualidade de software34
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- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Escrever também é pensar: por que preservo minha própria voz
- Disciplina de engenharia continua fazendo diferença com IA
- Os bugs da IA estão mudando: de lógica para arquitetura e contexto
- Quem usa IA continua responsável pela qualidade da entrega
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Pensamento sistêmico e excelência: lições da liderança da Netflix
- IA na liderança: da automação à qualidade das decisões
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- A taxa da orquestração: o custo de coordenar múltiplos agentes
- O que aprendi criando três microaplicações com IA
- Testes gerados por IA também precisam de qualidade
- Guardrails leves e pesados para código gerado por IA
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Estratégias de testes em escala
- As vantagens de um doutorado em engenharia de software na indústria
- TestKnight: An Interactive Assistant to Stimulate Test Engineering
- Como a cobertura de testes pode ser usada e mal utilizada
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- The Effectiveness of Supervised Machine Learning Algorithms in Predicting Software Refactoring
- Current Challenges in Practical Object-Oriented Software Design
- Pragmatic Software Testing Education
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
- Code smells for Model-View-Controller architectures
- SATT: Tailoring Code Metric Thresholds for Different Software Architectures
- Does test-driven development improve class design? A qualitative study on developers’ perceptions
- Improving Code Quality on Automated Tests of Web Applications: A Set of Patterns
- What Do the Asserts in a Unit Test Tell Us about Code Quality? A Study on Open Source and Industrial Projects
- Increasing Learning in an Agile Environment: Lessons Learned in an Agile Team
- Most common mistakes in test-driven development practice: Results from an online survey with developers
R
Refatoração e migrações13
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Estratégias de testes em escala
- Aprendizado de máquina pode ajudar desenvolvedores? Aventuras de um pesquisador
- Data-Driven Extract Method Recommendations: A Study at ING
- The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects
- Search-Based Software Re-Modularization: A Case Study at Adyen
- The Effectiveness of Supervised Machine Learning Algorithms in Predicting Software Refactoring
- Most common mistakes in test-driven development practice: Results from an online survey with developers
Revisão de código17
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- O julgamento do engenheiro continua indispensável na era dos agentes
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Quanto código gerado por IA precisamos revisar?
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- O que aprendi sobre a fábrica de software agêntica da OpenAI
- IA no desenvolvimento: precisamos começar pela operação
- Pull requests e code review na era dos agentes — Hipsters.tech #523
- Precisamos mesmo de pull requests para toda mudança?
- Mais código, mais fricção: escalar a entrega depois da adoção de IA
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Mais pull requests não significam mais deploys nem mais valor
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- O que aprendi ao inverter minha sala de aula
- When Testing Meets Code Review: Why and How Developers Review Tests
S
Sala de aula invertida1
Segurança10
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- Mais código gerado por IA não resolve o gargalo da operação
- Testando sistemas agênticos: aprendendo com o passado para testar o futuro
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Revisão por exceção: repensando o code review na era dos agentes
- Guardrails de qualidade e estratégias de adoção de IA: meu novo curso
- Criando o Ticka com IA: lições de um clone simplificado do Basecamp
- Qualidade de software na era em que a IA escreve o código
- Agentes de IA no código aberto: uma síntese do MSR 2026
- Domain-Based Fuzzing for Supervised Learning of Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
- Testar é diferente de escrever testes
Seleção de testes2
Senso crítico7
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- Escrever também é pensar: por que preservo minha própria voz
- Revise o texto que você gerou com IA antes de pedir que alguém o leia
- Quem usa IA continua responsável pela qualidade da entrega
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- Quando uso IA para escrever e quando prefiro escrever à mão
Silveira, Paulo6
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- Pull requests e code review na era dos agentes — Hipsters.tech #523
- Team Topologies na era de agentes de IA, com Manuel Pais — Hipsters.tech #520
- A adoção de IA precisa vir da liderança e do time
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- Coding Agents na prática: Claude Code, Cursor e companhia
Simple Object-Oriented Design3
Spadini, Davide4
Spilca, Laurentiu1
Spring Boot4
SQL3
T
Team Topologies1
Tech Academy3
Test-Driven Development (TDD)7
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Testes de software50
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- O fim do code review ou uma oportunidade para repensá-lo?
- Corrigir vulnerabilidades com IA ainda exige julgamento humano
- Como migramos do Spring Boot 2 para o 4 com ajuda de IA
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TestKnight1
Treude, Christoph12
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V
Van Deursen, Arie19
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- Cinco estágios de adoção de agentes: da sessão à fábrica de software
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- Como a cobertura de testes pode ser usada e mal utilizada
- Como a OpenAI usa Codex no dia a dia da engenharia
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