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Skills no Claude Code: o que são, onde ficam e como acionar

Uma skill do Claude Code empacota o procedimento de uma tarefa repetitiva — regras, fórmulas e formato de saída — num SKILL.md que o agente carrega só quando a tarefa aparece. O post mostra os três escopos (projeto, pessoal e plugin), o acionamento por slash command ou linguagem natural, a diferença para CLAUDE.md, subagente, MCP e hook, e o ciclo de construção por tentativa e erro que levou uma skill de variação do IPCA da versão mínima à versão estável em três iterações. O resultado é um procedimento versionado no git, igual para todo o time.

Context Engineering: o que o modelo lê quando responde

Como o modelo lê o seu pedido, como decide a resposta, e por que às vezes inventa coisa? A habilidade central de quem trabalha com LLM hoje deixou de ser escrever prompt mais bonito e passou a ser escolher o que entra no contexto do modelo a cada interação, ofício que ganhou o nome de context engineering. Antes de chegar nele, convém destrinchar o que está embaixo: o que é um token, como o modelo é treinado, o que muda quando ele vira agente, e por que o foco migrou do prompt para o contexto.

MCP: como conectar o Claude ao mundo real

Em vários momentos você usou o Claude Code para ler arquivos, rodar scripts e montar relatórios em Quarto — sempre dentro de um projeto, na sua máquina, com as ferramentas que o agente já traz de fábrica: edição de arquivo, terminal e busca no repositório. Em algum momento o trabalho transborda essa caixa. O dado que você precisa não está num CSV local, está numa planilha do Google Drive que a equipe atualiza. A reunião com a coordenação está marcada no Google Calendar e ninguém anotou no projeto. A discussão sobre o relatório de novembro mora numa thread do Slack, e o ticket do bug no pipeline do IPCA é uma issue no GitHub.

Como Criar um Dashboard de Análise de Sentimento Financeiro com IA e Python

Aprenda a construir um AI Assistant em Python utilizando o framework Shiny e a API do Google Gemini 2.5 Flash. Este tutorial passo a passo demonstra como automatizar a leitura de PDFs de resultados financeiros de empresas, extraindo índices de sentimento, perspectivas futuras e resumos executivos diretamente para um dashboard interativo.

Como avaliar modelos de IA na previsão macroeconômica?

Descubra como economistas e cientistas de dados estão combinando econometria e inteligência artificial para aprimorar previsões macroeconômicas. Neste post, você vai entender as principais etapas de avaliação de modelos — da preparação dos dados à validação cruzada — e conhecer as métricas e técnicas que revelam quais métodos realmente entregam as melhores previsões. Uma leitura essencial para quem quer compreender o futuro da análise econômica orientada por dados.
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