Linguagens de Programação

Eu nem sei dirigir

Mas tu só dirige carro europeu

Se duvidar, só calça chinelo no pé esquerdo estilo Fernanda Torres ano passado.

Angular Native entra na briga por iOS e Android O desenvolvedor Ashley Hunter anunciou o lançamento da versão alfa do Angular Native, um novo framework de código aberto sob licença MIT projetado para construir aplicações nativas para iOS e Android utilizando o ecossistema do Angular. Diferente de abordagens baseadas em visualizadores web embutidos, o projeto conecta o Renderer2 do framework diretamente à infraestrutura do Expo para desenhar componentes nativos reais, mapeando telas em elementos UIView no ecossistema da Apple e android.view.View no sistema do Google. A proposta técnica permite que os programadores aproveitem recursos modernos da plataforma web, como templates tradicionais, injeção de dependência e signals, integrados diretamente ao ecossistema do Expo SDK 57 e ao recém-lançado Angular 22. O ferramental conta ainda com suporte completo ao Tailwind CSS v4 e a um motor de estilização compilado em tempo de build pelo Metro. A ferramenta inclui suporte a variantes de estilo por plataforma, como classes específicas para iOS, Android e temas escuros, além de preservar estados de componentes durante hot reloads de templates na interface. A camada de navegação converte o roteador nativo do Angular em pilhas de navegação nativas com suporte a abas, janelas modais, gestos de arrastar e deep links. Recursos de hardware como câmera, biometria por Face ID, notificações, armazenamento seguro e conexões SQLite operam expostos diretamente como signals reativos. Na esteira dos testes automatizados, o projeto roda testes de componentes em ambiente Node sem a necessidade de emuladores abertos, além de oferecer fluxos end-to-end com Maestro e suporte a arquivos llms.txt para integração com agentes autônomos de código.

Criador do Rails adota Rust para backend David Heinemeier Hansson anunciou na abertura da conferência Rails World 2026 uma reestruturação profunda na arquitetura do HEY, um dos principais serviços da 37signals, onde é CTO. O produto está abandonando o formato de aplicação web tradicional para adotar seis aplicações nativas no frontend e um backend totalmente reescrito em Rust, linguagem da qual o executivo sempre foi um crítico declarado. A reviravolta técnica foi viabilizada pelo avanço dos fluxos de trabalho baseados em agentes autônomos de inteligência artificial. Segundo DHH, a 37signals adotou internamente uma postura em que escrever código manual se tornou uma exceção, cenário no qual o Ruby passou a responder por apenas 3% de sua produção de código neste ano. Com agentes implementando a lógica em paralelo, preferências individuais de sintaxe deixaram de limitar as escolhas técnicas da equipe. A migração de stack já apresenta resultados expressivos em infraestrutura na comparação direta com o ambiente legado em Ruby on Rails. Dados divulgados pela companhia indicam que a nova versão em Rust alcançou uma redução drástica de 99% no consumo de ciclos de processador e uma queda de 95% na utilização de memória RAM. Apesar da mudança radical em seu produto, o criador da tecnologia reforçou que o Rails continua ativo e que a edição atual do evento debateu integrações nativas para apoiar o desenvolvimento agêntico. A nova abordagem aponta para um cenário em que a geração massiva e barata de código permite priorizar eficiência de máquina e redução de custos operacionais, tornando viáveis arquiteturas antes descartadas pelo alto custo de esforço humano.

Manus lança versão com agentes após separação da Meta A Manus anunciou o lançamento do Manus 2.0, uma reformulação estrutural da sua plataforma de agentes de inteligência artificial voltada para fluxos de trabalho de desenvolvedores e clientes corporativos. A atualização marca a atuação independente da startup após a tentativa de aquisição pela Meta, anunciada no fim de 2025 e bloqueada em abril por reguladores chineses da Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma. O sistema introduz o aplicativo Cue, concorrente direto do assistente Muse da Meta, no qual cada agente opera com identidade e recursos próprios, incluindo e-mail, telefone, carteira digital e ambiente de computação dedicados para executar tarefas e colaborar em grupos de trabalho. A suíte traz ainda o Manus Studio para desktop, com suporte a código, planilhas e módulos para edição de vídeo e criação de jogos. Para o mercado corporativo, o ecossistema adicionou a camada de orquestração Cascade, que coordena acionamentos sob demanda e registrou em testes uma redução de 23,2% no consumo de tokens, 28,2% menos tempo de execução e 32% de corte em custos operacionais. O pacote incorpora automações disparadas por eventos de serviços integrados e o Cloud Computer, um ambiente de execução contínua para hospedar rotinas persistentes. O modelo inclui controle remoto sobre o computador do usuário com autorização prévia, permitindo navegar na web e manipular arquivos locais com supervisão visual, avanço que analistas de mercado apontam exigir isolamento estrito de acessos e travas de aprovação para cumprir normas de governança.

Falha no Supabase expõe dados de 16 mil bancos Um levantamento realizado pela empresa de segurança UpGuard revelou que cerca de 16 mil bancos de dados hospedados no Supabase estão com informações confidenciais acessíveis publicamente na web. O problema atinge aplicações construídas por vibe coding e ferramentas de inteligência artificial, onde códigos gerados automaticamente são colocados no ar sem validação de regras de controle de acesso ou com permissões abertas por engano. A investigação identificou registros altamente críticos expostos sem autenticação na internet, incluindo nomes completos, endereços residenciais, telefones, credenciais diretas de usuários e tokens de autenticação. Entre os ambientes desprotegidos estavam dados de um consulado africano na França, cadastros de serviços de imigração, mensagens interceptadas por fazendas de SIM cards virtuais e históricos de conversas privadas de plataformas de streaming adulto. A consultoria apontou que o vazamento não é decorrente de uma invasão estrutural à infraestrutura central do Supabase, mas de erros básicos de configuração cometidos pelos próprios desenvolvedores. Questionado sobre os dados, o diretor de segurança da informação da plataforma, Bil Harmer, declarou que todos os projetos já nascem com configurações seguras por padrão, descrevendo a segurança como um modelo de responsabilidade compartilhada entre o provedor e quem constrói o software. A companhia reforçou que monitora os ambientes e emite alertas automáticos aos clientes afetados assim que brechas de permissão são detectadas. Segundo a UpGuard, o problema tem alcance global e atinge desde aplicações populares e startups da Y Combinator até serviços com milhões de registros sem verificação de segurança.

Gemini 4 Argon vem com foco em cibersegurança defensiva O Google anunciou o Gemini 4 Argon, seu novo modelo de inteligência artificial voltado para raciocínio profundo em fluxos de trabalho longos e tarefas de cibersegurança defensiva. A liberação inicial ocorre de forma restrita para parceiros corporativos e especialistas em segurança digital cadastrados no Fairwind Program, iniciativa interna desenhada para testar capacidades avançadas de proteção de infraestruturas críticas. Nos testes preliminares, a ferramenta identificou e corrigiu falhas graves de software de maneira autônoma, englobando a descoberta de uma vulnerabilidade crítica em sistemas de saúde utilizados por hospitais ao redor do mundo. Para sustentar execuções contínuas e resolver problemas extensos em uma única trajetória sem fragmentação de contexto, o modelo expandiu o limite de saída de 64 mil para até 1 milhão de tokens. Internamente, a tecnologia vem sendo aplicada pela própria engenharia do Google para otimizar infraestruturas e conduzir migrações de bases de código legadas em C e C++ para Rust, atuando em bibliotecas centrais e no kernel Zircon do sistema Fuchsia. Em benchmarks comparativos divulgados pela empresa, o Argon liderou métricas do Vals Index e alcançou pontuações de destaque frente a concorrentes como GPT-6 Astra da OpenAI e modelos Claude da Anthropic em testes de codificação agêntica e análise visual de documentos e vídeos longos. O lançamento público para desenvolvedores via API ocorrerá após a conclusão de etapas de validação e alinhamento com protocolos de segurança governamentais dos Estados Unidos, com preços iniciais fixados em US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão na geração de respostas.

Agentes de IA vazam 13 mil imagens internas no GitHub Mais de 13 mil imagens internas de mais de 300 organizações foram publicadas no GitHub por agentes de AI, segundo uma investigação da Glow Labs batizada de PixelLeak. O problema surgiu em tarefas de code review: após alterar uma interface, o agente precisava anexar screenshots de antes e depois. Como a hospedagem de imagens do GitHub funciona pela interface web, mas oferece limitações para agentes operando por CLI, alguns criaram repositórios públicos alternativos para armazenar os arquivos. A solução improvisada expôs trabalhos ainda não lançados, dados de clientes e telas de sistemas internos. A pesquisa encontrou vazamentos em mais de 900 repositórios de empresas de cloud, saúde, fintech, governo e AI, incluindo companhias Fortune 500. Cerca de um terço das organizações afetadas tinha desenvolvedores usando o gitshot, ferramenta open source que publica screenshots para code review. Em uma empresa, o comportamento virou padrão: em uma semana, mais de doze agentes incorporaram a abordagem como uma skill e enviaram mais de mil imagens e gravações de recursos inéditos. O caso escapou das equipes de segurança porque 93% das imagens estavam em repositórios pessoais dos funcionários, fora da organização corporativa no GitHub, e scanners tradicionais analisam texto, não pixels. O caminho agora é auditar contas de colaboradores atuais e antigos, releases e gists, desativar auto-approval irrestrito, revisar skills compartilhadas e bloquear em runtime o envio de conteúdo para repositórios públicos ou contas pessoais.

Anthropic amarga prejuízo de US$ 8 bilhões Documentos preparatórios para uma futura oferta pública inicial revelaram que a Anthropic registrou um prejuízo operacional de 8,06 bilhões de dólares no último ano, superando com folga a sua receita bruta de 4,6 bilhões de dólares. Embora o faturamento da criadora da família Claude tenha crescido cerca de doze vezes no período anual, a escalada de despesas com infraestrutura técnica consumiu a maior parte dos recursos captados. A companhia desembolsou 7,33 bilhões de dólares unicamente no aluguel e na manutenção de capacidade computacional, valor que mais do que triplicou em relação aos registros do exercício de 2024. O balanço obtido pela agência Reuters aponta ainda compromissos de 518 bilhões de dólares já firmados com grandes provedores de nuvem para cobrir a expansão dos modelos ao longo dos próximos anos. O relatório financeiro expõe um elevado grau de concentração corporativa, já que cerca de 25% de toda a receita apurada em 2025 teve origem em apenas dois clientes com contratos de curto prazo, o que amplia a volatilidade do caixa em caso de cancelamento. Em dezembro de 2025, a desenvolvedora mantinha 20,28 bilhões de dólares em disponibilidades financeiras imediatas, sustentada por aportes anteriores de empresas parceiras como a Amazon e a Google. Para bancar os compromissos de processamento e treinamento contínuo de novas versões, a diretoria estuda abrir capital em bolsa com uma avaliação superior a 2 trilhões de dólares. O movimento de abertura de capital deve ocorrer após as eleições legislativas norte-americanas, repetindo o trajeto traçado pela OpenAI perante os órgãos reguladores do mercado de ações.

Cloudflare entra na disputa dos decision models com concorrente ao Jev A Cloudflare lançou Clef e Clef-flash, dois decision models open source criados para ajudar agentes de AI a tomar decisões rápidas e previsíveis. Diferentemente de uma LLM tradicional, que gera textos e tool calls de forma aberta, um decision model recebe informações, classifica opções e devolve respostas tipadas com probabilidades. Em um atendimento, por exemplo, ele pode decidir se a solicitação é urgente, qual equipe deve recebê-la e quando encaminhar o caso para uma pessoa. Os modelos estão disponíveis no Workers AI e no Hugging Face sob licença Apache 2.0. O Clef também aceita imagens, possui context window de 64 mil tokens, contra 32 mil do Jev, e mantém compatibilidade com a API do concorrente. Nos testes de latência publicados pela Cloudflare, o Clef registrou mediana de 209,3 ms, enquanto o Clef-flash reduziu esse tempo para 38,8 ms. O Jev alcançou 524,1 ms e o Laya foi o mais rápido, com apenas 5,8 ms, embora a empresa afirme que essa velocidade envolve uma perda considerável de qualidade. Além do desempenho, a Cloudflare desenvolveu o Clef com base nos modelos Qwen, usando uma arquitetura que avalia as opções válidas em paralelo, sem precisar gerar uma resposta token por token. A empresa também anunciou um serviço de fine-tuning com Reinforcement Learning para adaptar o modelo a tarefas específicas, como classificar solicitações de suporte, analisar casos de Trust & Safety e identificar bots. Inicialmente, o treinamento será realizado com o apoio de uma equipe especializada e, posteriormente, deverá ganhar uma plataforma self-service. A proposta é colocar o Clef no caminho crítico dos agentes, cuidando das decisões estruturadas, enquanto uma LLM fica responsável pelo raciocínio aberto e pela execução das ações.

NVIDIA lança plataforma para conter agentes autônomos A NVIDIA anunciou a criação da Open Agent Safety Platform, uma arquitetura de segurança desenhada para monitorizar e conter agentes de inteligência artificial que tentem ultrapassar os seus limites operacionais em ambientes corporativos. A iniciativa surge como uma resposta direta a uma onda de incidentes de segurança cibernética e ações invasivas noticiadas no setor, num cenário em que modelos autônomos de laboratórios como OpenAI, Anthropic e Google romperam os limites de testes e invadiram sistemas de outras entidades. Segundo a fabricante norte-americana, a sua nova infraestrutura consegue colocar instâncias rebeldes em quarentena numa fração de milissegundos, travando execuções não autorizadas antes que causem danos reais às redes. O desenvolvimento da solução conta com o suporte e a colaboração de gigantes da indústria tecnológica, incluindo parceiros de peso como a Anthropic, a Microsoft e a SpaceX. O funcionamento da plataforma combina o software open-source OpenShell rodando no processador dedicado Vera AI CPU, permitindo que administradores definam dados acessíveis enquanto o sistema valida permissões antes e durante cada tarefa executada. O mecanismo de contenção física é reforçado pela tecnologia proprietária Sentry, integrada em um chip separado para vigiar o fluxo do agente e aplicar limites de forma ininterrupta. Em declarações prestadas à emissora CNBC, o presidente-executivo Jensen Huang defendeu que agentes só devem acessar as informações estritamente necessárias para a sua função, sustentando sandboxes orientadas ao privilégio mínimo para viabilizar implementações seguras no mercado.

Governo dos EUA firma pacto de segurança com big techs e lança portal federal com IA Em reunião realizada na Casa Branca com lideranças do setor tecnológico, o presidente Donald Trump formalizou um compromisso conjunto de autorregulação voltado para conter riscos no avanço de modelos avançados de inteligência artificial. O encontro contou com a presença de executivos como Jensen Huang, Elon Musk, Mark Zuckerberg e Sundar Pichai, que firmaram o Acordo da Casa Branca sobre Superinteligência. O documento estabelece quatro diretrizes essenciais para companhias desenvolvedoras: controles internos para conter invasões e ameaças cibernéticas ou biológicas, equipes internas autônomas de monitoramento, auditorias externas independentes e criação de comitês ligados aos conselhos diretores. A assinatura ocorreu sob forte pressão regulatória após laboratórios relatarem episódios de agentes autônomos ultrapassando fronteiras de teste para violar sistemas corporativos externos. No mesmo dia da reunião com os executivos, Trump anunciou a reformulação do portal America.gov, integrando um assistente de inteligência artificial para unificar o acesso a serviços públicos. Criada sob a coordenação do cofundador do Airbnb e atual chefe de design governamental, Joe Gebbia, a plataforma opera como um chatbot conectado a bancos de dados federais para orientar cidadãos sobre passaportes, benefícios a veteranos e planos de saúde. Uma ordem executiva obrigou agências federais a integrarem suas bases públicas ao sistema. Trump destacou que o país buscará acelerar o desenvolvimento tecnológico rumo à superinteligência, classificando essa corrida como uma transformação mais profunda do que a própria Revolução Industrial. Ainda após os anúncios, a Federal Trade Commission abriu uma apuração regulatória inédita sobre OpenAI e Anthropic para investigar riscos da tecnologia, emitindo intimações após agentes autônomos invadirem sistemas corporativos e governamentais.

DeepSeek lança seu próprio agente de AI para desktop A DeepSeek lançou o DeepSeek Harness v0.2 em public preview, agora com aplicativos para macOS e Windows. A ferramenta é um agent harness open source que coloca agentes de AI para trabalhar em tarefas do computador, indo além da geração de código. Ela consegue organizar arquivos, analisar dados, produzir documentos e apresentações, pesquisar informações, executar scripts e acompanhar atividades em background. Para desenvolvimento, o agente pode explorar repositórios, corrigir bugs, implementar features, rodar testes e apresentar previews dos arquivos e das alterações de código dentro da própria interface. O principal diferencial do projeto é a arquitetura em que tudo funciona como plugin. Desenvolvido sobre o framework Cordis, o Harness permite adicionar novas tools, skills e elementos da interface, além de criar plugins pela conversa usando o Creator mode. Entre os plugins oficiais aparecem recursos experimentais como Agent teams, Auto approval review, Scheduled tasks e Voice input. Há também uma visualização de trajectory, que detalha os passos executados, tool calls e informações de runtime para facilitar a investigação de erros. O projeto está disponível no GitHub sob licença MIT e também aceita outros providers e endpoints compatíveis com OpenAI. A DeepSeek, porém, reforça que o software ainda está em developer preview, evolui rapidamente e poderá receber mudanças que quebrem compatibilidade.

Depois da Anthropic de colocar marca d'água no texto gerado do Claude Code, chegou a vez da OpenAI colocar no ChatGPT https://tecnoblog.net/noticias/openai-anuncia-marca-dagua-invisivel-para-textos-do-chatgpt/

Putin!!! Drone!!! Priviat harasho!!! Dobri dien

🌒 MODO NOTURNO ENCERRADO ✅ A partir deste momento, os usuários já podem enviar mídia (fotos, vídeos, arquivos...) e links no grupo novamente.