Quando uma decisão fica perdida em uma conversa, quando um agente aprende algo que não é reaproveitado ou quando um fluxo validado não vira documentação, o próximo ciclo de trabalho paga o mesmo custo outra vez.

Este site existe para registrar o que acontece quando IA e agentes entram no trabalho real de engenharia: desenvolvimento de software, infraestrutura, DevOps, plataforma, suporte técnico, validação, documentação e operação.

O objetivo não é publicar promessas genéricas sobre IA. O objetivo é documentar experimentos, tradeoffs, erros, decisões e workflows que foram testados na prática.

Primeiras frentes​

As primeiras frentes do laboratório são:

• AI Development Loop, um fluxo para investigar como agentes podem receber contexto, planejar tarefas, implementar mudanças e registrar conhecimento reutilizável.
• Project Knowledge Skills, mecanismos para manter conhecimento estruturado junto ao código e disponível para humanos e agentes.

O que será registrado​

Os posts e documentos devem priorizar evidência:

• Qual problema estava sendo resolvido.
• Qual contexto foi fornecido.
• O que o agente executou.
• Quais validações passaram ou falharam.
• Onde houve desperdício, repetição ou custo desnecessário.
• Qual conhecimento precisa ser persistido para o próximo ciclo.

Com o tempo, a intenção é transformar trabalho diário em uma base pública de aprendizado reutilizável sobre IA aplicada à engenharia.