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Akita's AI Lair
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Um covil de portas abertas

Akita's AI Lair

Eu sou o Fabio Akita: programador há mais de 30 anos, empreendedor, palestrante, escritor e ex-YouTuber. Meu LinkedIn tem a versão longa.

Eu mantenho mais de 40 repositórios open source com agentes de IA fazendo a maior parte da digitação. Aqui estão as ferramentas que eu criei pra dar conta disso, o workflow que junta tudo e os textos onde eu documento o que aprendo.

Ver o workflowOnde me seguir
Retrato ilustrado de Fabio Akita: cabelo grisalho, óculos redondos, camisa branca e gravata escura, olhando pra cima com um meio sorriso confiante.

Uma mesa, dois monitores, muitos agentes

O segundo monitor me diz o que precisa de atenção. O primeiro roda um agente por projeto. Uma memória compartilhada fica embaixo de todos eles, e um medidor na barra superior me avisa quando trocar de provedor.

Meu segundo monitor: o tclock mostrando 16:10:22 em dígitos vermelhos grandes, um widget de pendências do GitHub listando pull requests e issues abertos do ai-memory e do ai-usagebar, um widget do Google Calendar e uma faixa de saúde do sistema.
Meu segundo monitor numa quinta-feira normal. 43 repositórios checados, 6 com alguma coisa esperando.
Dois monitores numa mesa. O Monitor 2 mostra um relógio de pixels vermelho e uma lista do ghpending. O Monitor 1 mostra o tmux dividido em quatro painéis de agentes, com o ai-usagebar na barra superior. Uma base verde-azulada chamada ai-memory embaixo da mesa alimenta os quatro painéis.

  1. Monitor 2: a fila

    O tclock mostra a hora, minha agenda, a saúde do sistema e um widget do ghpending com todo pull request e issue aberto nos repositórios que eu acompanho.

  2. Monitor 1: tmux, um agente por projeto

    Cada janela do tmux é um projeto. Eu inicio o agente com ai-memory run e passo uma linha: run pr-audit and iss-audit, then run github-resolution. As skills fazem o resto.

  3. Embaixo de tudo: ai-memory

    Cada projeto guarda sua própria memória de decisões e armadilhas. Uma sessão nova começa de onde a anterior parou, não importa qual agente esteja rodando.

  4. Na barra superior: ai-usagebar

    O ai-usagebar mostra quanto da cota de 5 horas e da cota semanal de cada plano eu já usei, e quando ela reseta. Quando uma acaba, eu passo o trabalho pra outro agente.

O ciclo diário

As skills fazem o trabalho pesado. Eu leio os relatórios e tomo as decisões.

Um ciclo em sentido horário com cinco estações: Ver o que está pendente, Auditar, Resolver, Release e Kaizen, em volta de uma wiki ai-memory central ligada a cada etapa.
O ghpending mostra a fila, as skills de auditoria checam cada pull request e issue, o github-resolution transforma os aprovados em código mergeado, e a skill release gera uma versão quando eu peço. O kaizen fecha o ciclo: o que deu errado vira uma correção no próprio processo.

Faça deploy primeiro, conserte depois. A IA deixou consertar mais rápido e mais barato.

Como o pipeline funciona

Acabou a cota? Troque de agente, mantenha o contexto

A memória fica fora do agente, então passar uma tarefa do Claude Code pro Codex ou pro OpenCode custa um comando. O agente novo lê a mesma wiki que o anterior escreveu.

Três terminais: Claude Code, Codex e OpenCode. O medidor de cota do Claude Code está cheio e vermelho. Uma seta verde com o rótulo Trocar leva o trabalho pro Codex. Os três ficam sobre uma base com o rótulo Mesma memória.
Como o ai-memory faz issoComo eu acompanho as cotasO post sobre trocar de agente

Três ferramentinhas que eu uso todo dia

Em ordem de quanto eu dependo delas. As três são escritas em Rust, com licença MIT, e instalam com um comando.

O painel do ai-usagebar aberto na barra superior do Omarchy, mostrando o uso do Z.AI GLM Coding Pro: sessão, semanal e ferramentas MCP mensais, cada um com seu horário de reset, e abas para Claude, Codex, Z.AI, OpenRouter e Kimi.
ai-usagebar

Saiba quanto de IA ainda sobra

Um widget pra barra superior, uma interface de terminal e apps nativos de bandeja que mostram cota, saldo e horário de reset de Claude, Codex, GitHub Copilot, Z.AI, OpenRouter e mais 19 provedores.

  • Omarchy Quattro, Waybar, GNOME, KDE Plasma 6, macOS e Windows
  • Um alerta no desktop quando uma janela de uso passa de 97%
  • Um item da barra pode alternar entre todos os provedores que você paga
terminal
yay -S ai-usagebar-bin# or, on any Linux or macOScargo binstall ai-usagebar
Tudo sobre o ai-usagebarLer o post no blog
Saída do ghpending num terminal: os repositórios FrankClaw, FrankMD, FrankMega e FrankSherlock, cada um com seus pull requests e issues abertos, número, título, idade e autor.
ghpending

Todo PR e issue aberto, numa lista só

Um CLI em Rust que busca todos os repositórios que você acompanha de uma vez e mostra o que está esperando. Seus próprios itens vão pro fim, porque dependem de outras pessoas. Nos forks, ele mostra seus pull requests no projeto upstream.

  • Alertas do Dependabot, de secret scanning e de code scanning nos repos que são seus
  • Ordena por atividade, nome, quantidade ou o mais abandonado
  • Também funciona como widget do tclock, com os mesmos temas
terminal
brew tap akitaonrails/tap && brew install ghpendingghpending add
Tudo sobre o ghpendingLer o post no blog
O tclock com o tema NERV: 17:34:24 em dígitos de pixel vermelhos grandes sobre um céu escuro, um widget de pendências do GitHub, um widget do Google Calendar e uma faixa de saúde do sistema.
tclock

Um relógio pro segundo monitor

Meu fork mantido do clock-tui: relógio, timer, cronômetro e contagem regressiva no terminal. Os widgets rodam qualquer comando e mostram a saída embaixo do relógio, e o relógio vira um dashboard.

  • Temas Evangelion e NERV, alternados com Shift+T
  • Widgets atualizam no próprio ritmo e podem abrir popups de detalhe
  • Binários prontos pra x86_64 e aarch64
terminal
yay -S clock-tui-bintclock --theme nerv
Tudo sobre o tclockLer o post no blog

As peças maiores

Duas das minhas ferramentas cresceram o suficiente pra ganhar site próprio. A terceira é o conjunto de prompts que move o pipeline inteiro.

ai-memory

Memória de longo prazo pra agentes de código: uma wiki em Markdown puro, versionada no git, que captura sessões, consolida decisões e passa o trabalho de um agente pro outro.

Visitar o site do ai-memory

ai-jail

Um sandbox de sistema pra agentes de código com IA no Linux e no macOS. O projeto continua gravável. Suas chaves, tokens e seu diretório home ficam fora de alcance.

Visitar aijail.io

my-skills

Umas duas dúzias de skills de agente, do pr-audit ao release. Publicadas pra você ler o raciocínio e escrever as suas.

Ver como eu uso

Aprendendo em público

Tudo que eu testo com IA acaba no meu blog, com os números, as contas e os fracassos. É assim também que eu decido qual modelo usar pra quê.

Sua empolgação com IA é inversamente proporcional ao seu conhecimento sobre IA.

LLM Benchmark v4

Todos os grandes modelos, testados no mesmo app sabotado

Um app Rails, catorze sabotagens baseadas em CVEs reais e 44 modelos ranqueados por perceber e consertar o que está quebrado. Todo grande modelo novo passa pela mesma tabela.

44
modelos ranqueados
14
sabotagens pra pegar
$4.000+
gastos em 9 dias
O benchmark em detalhes

Alguns posts que mostram como eu trabalho

Mais textos
The M.Akita Chronicles

E toda segunda, uma newsletter

The M.Akita Chronicles é uma newsletter semanal de tecnologia com podcast, em português, com curadoria minha e comentários do M.Arvin, um robô muito deprimido. O podcast agora também tem alguns dos meus posts favoritos do blog como episódios completos.

Como ela é feita
Podcasts

Cinco conversas longas, em vídeo

Flow, Inteligência Ltda, Fernando Ulrich e uma palestra no Tropical on Rails: horas falando de IA, emprego de programador e hype, mais os cortes curtos se você estiver com pressa.

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Onde me seguir

Cada lugar mostra um lado diferente meu. Escolha o que combina com o que você quer ouvir.

Como falar comigo

Escreva para boss@akitaonrails.com.

Tudo aqui é open source

As ferramentas, as skills e o benchmark são repositórios públicos. Faça um fork e monte a versão que encaixa no seu jeito de trabalhar.

Ver todos os meus repositóriosLer o blog