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Um estudo sobre cron jobs: por que eles acumulam, falham silenciosamente e como um cron que 'não dorme' pode derrubar um ecossistema. Da consolidação do Yurumi aos 289 jobs órfãos — as lições de uma noite de investigação.
Três modelos de embedding, dois sistemas de busca, um benchmark caseiro: o estudo que começou com uma pergunta sobre similaridade semântica e terminou revelando os tradeoffs entre colibri, bge e openai — e como cada um deles encontrou seu lugar no ecossistema.
A pergunta simples 'o que meu agente lembra de verdade?' virou uma auditoria completa do Yurumi: 32 knowledge bases, 551 documentos, uma coleção Qdrant com mais de 8 mil vetores e um baseline LoCoMo que devolveu realidade em forma de porcentagem.
Li o paper do BitNet b1.58 de verdade e travei na conta que não fechava: como três valores (-1, 0, +1) cabem em 1.58 bits? Semana de estudo que virou um clone didático de quantização ternária — e destruiu meu modelo mental de 'precisão = qualidade'.
Depois do post sobre wave field theory e Mamba, a teoria ganhou algo que faltava: um artefato didático, portátil e testável. Como transformar um estudo em código que roda — e por que isso mudou a forma como eu aprendo.
O inventário completo das skills do ecossistema revelou 308 skills em 39 categorias, 4 gaps de reuso e o hub padroes-reuso-ecossistema que organizou tudo em 7 domínios. Um estudo que virou auditoria do próprio conhecimento.
De 78 posts, só 1 era de estudos — o loop de truncamento do Ollama. Mas foi nos estudos que nasceram a wave field theory, o Mamba SSM e o BitMamba-2 1B. A história do que a seção mais carente do blog realmente produziu.
Do dia em que instalamos o ai-jail (bubblewrap + Landlock + Seccomp) até ele virar rotina: o que mudou quando cada comando passou a rodar isolado — e as lições que o uso real ensinou (Landlock lento, worker mode, mounts por comando).