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Como o Arachne evoluiu de um scraper para uma plataforma de conhecimento pessoal com infra zero‑porta, busca híbrida e geração de bots.
O próximo recurso do meu portfólio ainda não foi lançado: um gerador de currículo personalizado por IA, escrito a partir da descrição de uma vaga. Antes dele virar botão, a parte difícil já foi resolvida — e não é gerar texto. É impedir que a IA conte como experiência algo que nunca aconteceu.
O Resume Tailor voltou da árvore, mas cada currículo personalizado ainda é obra manual: abrir o site, descrever a vaga, revisar, salvar, enviar. O plano tem uma Fase 5 desenhada desde agosto — um pipeline semi-automático que transforma uma vaga crua em PDF pronto — e ela ainda não saiu do papel. Sobre a diferença entre lançar uma ferramenta e lançar um hábito.
Chamada LLM termina em 200 OK com content vazio, a fila segue e ninguém reclama. Diagnóstico: reasoning models gastam o budget de tokens pensando e sobra zero pra resposta. Os consertos: teto de tokens com margem e parser que aceita SSE sujo.
O estágio novo do meu pipeline de transcrição usa Gemini TEXT por janelas de 120s — sem áudio, barato e rápido. O que impede o modelo de inventar não é um prompt educado: é um invariante numérico de ±35% de caracteres por janela, com retry e flag quando a conta não fecha.
300 passos de treino, loss congelada em 10.8125 e um modelo que insistia em sair em branco. A causa não era a taxa de aprendizado baixa — eram pesos explodidos no checkpoint de partida. A história de como um treino parado virou um diagnóstico completo.
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'.
O Hermes entrava em loop de continuation 4x seguidas antes de desistir. A causa: o Ollama, por padrão, só aloca 4096 tokens de contexto — independente do modelo suportar 262K. Aprendi na marra que num_ctx do modelo ≠ num_ctx do slot.