Co-founder @ Teller | Defining autonomous money in LatAm
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A discussão não deveria ser sobre escolher entre interfaces de texto e interfaces gráficas, mas sim sobre como combinar o melhor das duas. Legal demais essa atualização!
A CLI do Codex deu uma boa evoluída com essa atualização do DevDay, hora de testar novamente. O Agent Command Center ficou muito bom
Será que o ChatGPT Space será o primeiro produto de AI-native collaboration workspace que realmente vai pegar? Parece promissor
Ontem tivemos a última sessão do cohort 2026 do AWS CTO Fellowship.
O CTO Fellowship é uma comunidade global da @awscloud para CTOs. Nos últimos meses, tive a oportunidade de fazer parte do 4º cohort brasileiro junto com outros founders e líderes de tecnologia.
Ao longo das sessões, discutimos alguns dos temas e desafios que fazem parte do dia a dia de quem está construindo tecnologia em startups: roadmap e dívida técnica, Data & GenAI, agentes em produção, segurança, FinOps e observabilidade.
Obrigado à @AWSstartups e a todos que participaram do cohort. Muito bom fazer parte dessa comunidade.
Thomas Machado retweeted
We spent our entire lives, and human history, under the assumption intelligence was a scarce resource. Now, everyone can summon an inexhaustible IQ machine like it's tap water. And incidentally, the change is so profound our own brains can barely comprehend it.
Cool!!
Introducing Canvas UI, the first ever html-in-canvas component library.
Your DOM is the render target now. Real-time shaders over real, interactive UI.
24 components. React, Vue, Svelte, vanilla TS.
Free. Open source. 🧵
canvasui.dev
Legal demais ver isso!
No começo do ano conheci essa ferramenta incrível e desde então faz parte do meu dia-a-dia.
Todo sucesso do mundo para o @paper!
Paper just raised $34M in our Series A from @Accel and @ICONIQCapital
Paper is the pro design tool for teams shipping with agents. We are well-funded and growing faster every day.
Thank you for supporting Paper!
Full story in the replies -- check out Agu's new graphics
É, pelo jeito chegamos no momento em que a China conseguiu chegar em um modelo SOTA open-weight. Isso terá implicações geopolíticas e econômicas.
Kimi K3 is the best performing model on nextjs.org/evals, ahead of Fable, reaching a comparable success rate in less time.
This is the first time that an open model is ahead of all proprietary ones for this comprehensive web engineering benchmark.
Notes:
▪️ Benchmarks don’t always tell the full story, although this is important signal, adding to mounting evidence that this could be a breakthrough moment for open models
▪️ No model as of yet has reached 100% completion on this set of evals. The top performer peaks at 92% and 96% “with help”
Agentes de IA vão mudar a forma como lidamos com dinheiro no dia a dia.
Não apenas ajudando a entender nossas finanças, mas também a planejar melhor e colocar decisões em prática.
E o Brasil, com Open Finance e Pix, é o lugar perfeito para isso.
Na Teller, colocamos no ar a 1ª jornada de pagamento agêntico via Pix no Brasil, em parceria com o Iniciador.
Na prática, nosso agente agora consegue executar transações financeiras dentro dos trilhos regulados do Open Finance, com consentimento e autenticação do usuário.
Isso muda a dinâmica: o agente deixa de ser apenas uma camada de orientação e passa a ser também uma camada de execução.
Matéria da Let’s Money abaixo 👇
Yesterday, Claude Code launched /goal.
Two weeks ago, Codex shipped the same feature.
This is not a coincidence. It is the industry productizing a pattern that has been emerging in agentic engineering: using AI for computational exploration.
Imagine the task:
“Reduce checkout P95 latency by 25%.”
In the usual workflow, you investigate bottlenecks, form hypotheses, run tests, and use AI as an assistant.
With /goal, the workflow inverts: you define a measurable target and let the agent work.
It maps the repo, generates hypotheses, changes code, runs tests, measures, and iterates until the needle moves.
This is solving in computational mode: metric-guided search, in a loop, until a viable solution appears.
But here is the important part: the agent’s output should not be treated as final code.
An agent exploring autonomously tends to leave traces: hacks, debug prints, failed hypothesis logic.
Merging that directly pollutes the codebase.
The ideal flow:
1. Treat /goal as a scrappy branch.
2. When it reaches the target, inspect what it discovered.
3. Distill the learning: real bottleneck, working approach, right path.
4. Then write a clean, well-architected PR.
The point is not to merge the exploration. It is to learn from it.
🤖 Made with AI
ALT /goal command
A IA já transformou como a gente trabalha, cria e aprende.
Agora, é hora de transformar a forma como lidamos com dinheiro.
Amanhã, 09/04.
Por que os bancos continuam filmando teatro quando já dá para fazer cinema?
Quando a câmera filmadora surgiu, filmavam teatro. A câmera já existia, mas a linguagem ainda era a do palco: cena parada, enquadramento fixo, atuação frontal.
A nova tecnologia tinha chegado, mas o modelo mental continuava o antigo. Só depois o cinema encontrou sua própria linguagem, o que hoje entendemos por filme.
Esse padrão se repete: quando uma nova tecnologia surge, a primeira reação é usá-la com a lógica do paradigma anterior.
Estamos nesse ponto em finanças.
Os apps de banco evoluíram muito em design, usabilidade e experiência. Mas, no fundo, ainda operam com a lógica de um caixa eletrônico: uma interface para você entrar, consultar, clicar e executar manualmente.
O banco te entrega um menu de operações, e a responsabilidade de entender, decidir e executar continua quase toda nas suas costas.
A IA chegou nos bancos, mas o modelo mental não mudou. Colocar IA no app do banco é como filmar teatro.
Para fazer cinema, é preciso repensar a lógica do “caixa eletrônico no celular”. Reimaginar como as finanças pessoais funcionam quando a IA pode entender, decidir e agir por você.
O modo como gerenciamos o nosso dinheiro não vai receber mudanças incrementais, vai mudar de linguagem.
O “SaaSpocalipse” não é o fim do software, mas sim a mudança de software que você opera para software que trabalha por você.
Nos últimos 12 meses, as empresas de software perderam cerca de 34% de valor em bolsa, apagando aproximadamente US$ 2 trilhões em valor de mercado, no que vem sendo chamado de “SaaSpocalipse”.
É uma queda relevante, que reflete um medo real do mercado: o de que a IA, especialmente com agentes, mude profundamente a forma como software entrega valor.
Durante anos, software significou abrir dezenas de ferramentas, navegar por dashboards, clicar em botões, preencher campos e operar processos manualmente.
Mas as pessoas não querem “usar software”. Elas querem ter seu problema resolvido.
Com agentes, isso muda.
Os agentes traduzem intenção em ação, e ação em problema resolvido, sem que você precise operar diretamente nenhuma ferramenta.
Isso já está mudando a lógica de vários mercados como atendimento, vendas, marketing e e-commerce.
Mas existe um espaço que toca praticamente todo mundo, todo mês, e que ainda funciona na base do esforço manual: finanças pessoais.
As pessoas não querem ter que preencher planilhas, categorizar despesas, fazer cálculos, realizar pagamentos.
Elas querem estar com as contas pagas, o dinheiro rendendo mais, os gastos sob controle e a vida financeira organizada.
E isso pode ser entregue por um agente que entende sua vida financeira, analisa seus objetivos e ajuda você a executar o que precisa ser feito.
No fundo, ninguém quer “gerenciar suas finanças”.
O que as pessoas querem é dormir tranquilas, sabendo que o dinheiro delas está sendo bem cuidado.