Ferramentas
Adote
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57. ClickHouse
ClickHouse é um banco de dados de processamento analítico online (OLAP) colunar, distribuído e de código aberto, voltado para análises em tempo real. Ele amadureceu e se tornou um mecanismo altamente performático e escalável, capaz de lidar com a análise de dados em grande escala. Sua visão materializada incremental, motor de consulta eficiente e forte compressão de dados o tornam ideal para consultas interativas. O suporte nativo para funções de agregação aproximadas permite equilibrar precisão e performance, o que é especialmente útil para análises de alta cardinalidade. A adição do motor de armazenamento S3 e do MergeTree permite a separação de armazenamento e computação, usando armazenamento compatível com S3 para as tabelas do ClickHouse. Também descobrimos que o ClickHouse é uma excelente base para dados do OpenTelemetry e ferramentas de análise de falhas como o Sentry. Para times que buscam um motor de analytics rápido e de código aberto, o ClickHouse é uma excelente escolha.
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58. NeMo Guardrails
NeMo Guardrails é um toolkit de código aberto da NVIDIA que facilita a adição de mecanismos programáveis de segurança e controle a aplicações conversacionais baseadas em LLM. Ele garante que as saídas permaneçam seguras, dentro do tópico e em conformidade, definindo e aplicando regras de comportamento. Pessoas desenvolvedoras usam Colang, uma linguagem de domínio específico, para criar fluxos de diálogo flexíveis e gerenciar conversas, impondo caminhos e procedimentos operacionais predefinidos. O NeMo Guardrails também fornece uma API asynchronous-first para performance e suporta mecanismos para segurança de conteúdo, proteção e moderação de entradas e saídas. Estamos vendo uma adoção constante em times que constroem aplicações que vão desde chatbots simples até workflows agênticos complexos. Com seu conjunto de features em expansão e a cobertura cada vez mais madura de vulnerabilidades comuns de LLMs, estamos movendo o NeMo Guardrails para Adote.
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59. pnpm
Desde o último Radar, continuamos a receber feedback positivo sobre o pnpm dos times. O pnpm é um gestor de pacotes para Node.js que oferece melhorias significativas de performance em relação às alternativas, tanto em velocidade quanto em eficiência de espaço em disco. Ele cria hard-links de pacotes duplicados das pastas
node_modulesde múltiplos projetos para um único local no disco e suporta otimizações incrementais em nível de arquivo que aumentam ainda mais o desempenho. Como o pnpm oferece um ciclo de feedback muito mais rápido com problemas mínimos de compatibilidade, ele se tornou nossa escolha padrão para a gestão de pacotes Node.js. -
60. Pydantic
Pydantic é uma biblioteca Python que usa as dicas de tipo (type hints) padrão para definir modelos de dados e impor esquemas de dados em tempo de execução. Originalmente, as anotações de tipo (type annotations) foram adicionadas ao Python para análise estática, mas sua crescente versatilidade levou a usos mais amplos, incluindo validação em tempo de execução. Construído sobre um núcleo rápido em Rust, ele fornece validação, parsing e serialização de dados de forma eficiente. Embora seja mais conhecido pelo desenvolvimento de APIs web, o Pydantic também se tornou essencial em aplicações de LLM. Nós tipicamente usamos a técnica de saída estruturada de LLMs para gerenciar a natureza imprevisível dos LLMs. Ao definir um esquema de dados rígido, ele atua como uma rede de segurança para a natureza imprevisível da saída do modelo — convertendo respostas de texto de formato livre em objetos Python determinísticos e com tipagem segura (type-safe), como JSON, por exemplo. Essa abordagem, muitas vezes implementada por meio do Pydantic AI ou LangChain, transforma interações com LLMs, potencialmente frágeis, em contratos de dados confiáveis e legíveis por máquina. Nossos times têm usado o Pydantic com sucesso em produção para extrair representações estruturadas de documentos não estruturados, garantindo que a saída esteja em conformidade com uma estrutura válida. Dada sua maturidade, performance e confiabilidade, o Pydantic é agora nossa escolha padrão para aplicações de IA em Python em nível de produção.
Experimente
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61. AI Design Reviewer
AI Design Reviewer é um plugin para o Figma para conduzir auditorias de design ou avaliações heurísticas e coletar feedback acionável sobre designs existentes ou novos. Suas auditorias cobrem críticas de UX, inconsistências de UI, lacunas de acessibilidade, qualidade de conteúdo e cenários de casos de borda. Além de identificar problemas, ele fornece recomendações conscientes do domínio que ajudam os times a construir um vocabulário de design compartilhado e a lógica por trás das escolhas de design. Nossos times usaram o AI Design Reviewer para analisar designs legados — identificando experiências positivas a serem mantidas e negativas a serem abordadas — o que informou os objetivos de UX para os redesenhos. Ele também serviu como um substituto para a revisão por pares, oferecendo feedback inicial sobre novos designs antes do handoff para o desenvolvimento.
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62. Barman
Barman (backup and recovery manager) é uma ferramenta de código aberto para gerenciar backups e recuperação de desastres de servidores PostgreSQL. Ele oferece suporte a todo o processo de recuperação de desastres, simplificando a criação de backups físicos por meio de uma variedade de métodos, organizando-os em um catálogo abrangente e restaurando backups para um servidor ativo com capacidades de recuperação pontual no tempo. Descobrimos que o Barman é poderoso e fácil de usar, e ficamos impressionados com a velocidade das operações de recuperação pontual no tempo durante as atividades de migração. Também o consideramos uma solução robusta para backups agendados, com a habilidade de lidar com configurações complexas e mistas de agendamento e retenção.
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63. Claude Code
O Claude Code da Anthropic é uma ferramenta agêntica de programação com IA, que fornece uma interface de linguagem natural e um modelo de execução agêntico para planejar e implementar fluxos de trabalho complexos e de múltiplos passos. Lançado há menos de um ano, ele já foi amplamente adotado por pessoas desenvolvedoras dentro e fora da Thoughtworks, o que nos leva a colocá-lo em Experimente. Agentes de programação baseados em console, como o Codex CLI da OpenAI, o Gemini CLI do Google e o OpenCode de código aberto, foram lançados, enquanto assistentes baseados em IDE, como Cursor, Windsurf e GitHub Copilot, agora incluem modos de agente. Mesmo assim, o Claude Code continua sendo um favorito. Vemos times usando-o não apenas para escrever e modificar código, mas também como um agente de IA de propósito geral para gerenciar especificações, histórias, configuração, infraestrutura e documentação. A programação com agentes desloca o foco da pessoa desenvolvedora da escrita de código para a especificação da intenção e a delegação da implementação. Embora isso possa acelerar os ciclos de desenvolvimento, também pode levar ao comodismo com o código gerado por IA, o que, por sua vez, pode resultar em um código mais difícil de manter e evoluir — tanto para humanos quanto para agentes de IA. Portanto, é essencial que os times gerenciem rigorosamente como o Claude Code funciona, usando técnicas como engenharia de contexto, instruções compartilhadas e curadas e, potencialmente, times de agentes de programação.
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64. Cleanlab
No paradigma de IA centrada em dados, melhorar a qualidade do conjunto de dados muitas vezes proporciona maiores ganhos de performance do que fazer o ajuste (tuning) do próprio modelo. Cleanlab é uma biblioteca Python de código aberto projetada para lidar com esse desafio, identificando automaticamente problemas comuns de dados — como rotulagem incorreta, outliers e duplicatas — em conjuntos de dados de texto, imagem, tabulares e de áudio. Construída com base no princípio confident learning, o Cleanlab utiliza as probabilidades previstas pelo modelo para estimar o ruído nos rótulos e quantificar a qualidade dos dados. Essa abordagem independente de modelo permite que pessoas desenvolvedoras diagnostiquem e corrijam erros no conjunto de dados e, em seguida, treinem novamente os modelos para melhorar a robustez e a acurácia. Nossos times têm usado o Cleanlab com sucesso em produção, confirmando sua eficácia em cenários do mundo real. Nós o recomendamos como uma ferramenta valiosa para promover a padronização de dados e melhorar a qualidade de conjuntos de dados em projetos de engenharia de IA.
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65. Context7
Context7 é um servidor MCP que lida com imprecisões no código gerado por IA. Enquanto os LLMs se baseiam em dados de treinamento desatualizados, o Context7 garante que eles gerem código preciso, atualizado e específico da versão para as bibliotecas e frameworks usados em um projeto. Ele faz isso buscando a documentação mais recente e exemplos de código funcionais diretamente dos repositórios de origem do framework e injetando-os na janela de contexto do LLM no momento do prompting. Em nossa experiência, o Context7 reduziu bastante as alucinações de código e a dependência de dados de treinamento obsoletos. Você pode configurá-lo com editores de código de IA como o Claude Code, Cursor ou VS Code para gerar, refatorar ou depurar código dependente de framework.
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66. Data Contract CLI
Data Contract CLI é uma ferramenta de linha de comando de código aberto projetada para trabalhar com a especificação de Data Contract. Ela ajuda a criar e editar contratos de dados e, crucialmente, permite validar dados em relação ao seu contrato, o que é essencial para garantir a integridade e a qualidade de seus produtos de dados. A CLI oferece amplo suporte para múltiplas definições de schema (Avro, SQL DDL, Open Data Contract Standard, etc.) e pode comparar diferentes versões de contrato para detectar imediatamente alterações interruptivas (breaking changes). Nós a consideramos especialmente útil no espaço de data mesh para operacionalizar a governança de contratos entre produtos de dados via integração com CI/CD. Essa abordagem reduz erros manuais e garante a qualidade, integridade e compatibilidade dos dados nas trocas entre serviços.
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67. Databricks Assistant
Databricks Assistant é uma ferramenta de IA-conversacional, integrada diretamente na plataforma Databricks, atuando como um “par programador” contextual para profissionais de dados. Diferente dos assistentes de programação de uso geral, ele se beneficia de uma compreensão nativa do ambiente Databricks e do contexto dos dados, incluindo metadados do Unity Catalog. O Databricks Assistant vai além de gerar trechos de código; ele pode criar consultas complexas e com múltiplas etapas em SQL e Python, diagnosticar erros e fornecer explicações detalhadas e específicas do workspace. Para organizações que já utilizam o ecossistema Databricks, ele pode acelerar a produtividade e reduzir a barreira de entrada para tarefas complexas de dados.
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68. Hoppscotch
Hoppscotch é uma ferramenta leve de código aberto para desenvolvimento, depuração, teste e compartilhamento de APIs. Ela suporta múltiplos protocolos — incluindo HTTP, GraphQL e WebSocket — e oferece clientes multiplataforma para ambientes web, desktop e CLI. Embora o espaço de ferramentas de API esteja cheio de alternativas como Postman, Insomnia e Bruno, o Hoppscotch se destaca por sua pegada leve e design amigável à privacidade. Ele omite analytics, usa armazenamento local-first e suporta auto-hospedagem. É uma escolha forte para organizações que buscam uma maneira intuitiva de compartilhar scripts de API, mantendo uma forte privacidade de dados.
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69. NVIDIA DCGM Exporter
O NVIDIA DCGM Exporter é uma ferramenta de código aberto que ajuda os times a monitorarem o treinamento distribuído de GPUs em escala. Ele converte a telemetria proprietária do NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) em formatos abertos compatíveis com sistemas de monitoramento padrão. O Exporter expõe métricas críticas em tempo real — incluindo utilização da GPU, temperatura, energia e contagem de erros ECC — tanto da GPU quanto dos servidores hospedeiros. Essa visibilidade é essencial para organizações que fazem o ajuste fino (fine-tuning) de LLMs customizados ou executam trabalhos de treinamento de longa duração e intensivos em GPU. O efeito do retardatário — onde um worker lento se torna o gargalo de todo o processo — pode reduzir a taxa de transferência em mais de 10% e desperdiçar até 45% das horas de GPU alocadas. Projetado para ambientes cloud-native de larga escala, o DCGM Exporter se integra de forma transparente com o Prometheus e o Grafana, ajudando a garantir que cada GPU opere dentro dos limites ideais de performance.
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70. RelationalAI
Quando grandes volumes de dados diversos são trazidos para o Snowflake, os relacionamentos inerentes e as regras implícitas dentro desses dados podem se tornar obscuros. Construído como uma aplicação nativa do Snowflake, o RelationalAI permite que os times construam modelos sofisticados que capturam conceitos significativos, definem entidades de negócio centrais e incorporam lógica complexa diretamente nas tabelas do Snowflake. Seu poderoso Graph Reasoner permite que as pessoas usuárias criem, analisem e visualizem grafos de conhecimento relacionais com base nesses modelos. Algoritmos integrados ajudam a explorar as estruturas do grafo e a revelar padrões ocultos. Para organizações que gerenciam conjuntos de dados massivos e que mudam rapidamente, a construção de um grafo de conhecimento pode ser essencial para o monitoramento proativo e para a geração de insights mais ricos e acionáveis.
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71. UX Pilot
UX Pilot é uma ferramenta de IA que suporta múltiplos estágios do processo de design de UX — desde o protótipo básico até o design visual de alta fidelidade e a revisão. Ela aceita entradas de texto ou imagem e pode gerar telas, fluxos e layouts automaticamente. Sua feature Autoflow cria transições de fluxo de pessoa usuária, enquanto o Deep Design produz resultados mais ricos e detalhados. O UX Pilot também inclui um plugin para o Figma que exporta os designs gerados para refinamento em ferramentas de design padrão. Nossos times têm usado o UX Pilot para ideação e inspiração, gerando múltiplas opções durante exercícios de Crazy 8’s e traduzindo listas de histórias de projetos em quadros de visão de produto e conceitos de design em nível de épico. Ferramentas como o UX Pilot também permitem que pessoas que não são designers, como gerentes de produto, criem protótipos rápidos e coletem feedback inicial das partes interessadas — uma tendência crescente nos workflows de design assistidos por IA.
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72. v0
O v0 evoluiu desde a última vez que o apresentamos no Radar. Ele agora inclui um modo de design que diminui ainda mais a barreira para que gerentes de produto criem e ajustem protótipos de UI de autoatendimento. A versão mais recente introduz um modelo próprio com grandes janelas de contexto e capacidades multimodais, permitindo que o v0 gere e melhore UIs a partir de entradas de texto e visuais. Outra adição notável é seu modo de agente, que permite ao sistema dividir trabalhos mais complexos e selecionar o modelo apropriado para cada um. No entanto, essa feature ainda é nova, e o feedback inicial tem sido misto.
Avalie
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73. Augment Code
Augment Code é um assistente de programação de IA que oferece suporte profundo e consciente de contexto em grandes bases de código. Ele se destaca por meio de uma engenharia de contexto avançada que permite atualizações rápidas do índice de código e recuperação rápida, mesmo com o código mudando frequentemente. O Augment suporta modelos como Claude Sonnet 4 e 4.5 e GPT-5, integra-se com GitHub, Jira e Confluence, e suporta o Model Context Protocol (MCP) para interoperabilidade com ferramentas externas. Ele fornece orientação passo a passo para alterações complexas na base de código — desde refactors e atualizações de dependências até atualizações de schema — juntamente com completudes em linha personalizadas que refletem as dependências específicas do projeto. O Augment também promove a colaboração, permitindo que os times consultem e compartilhem insights de código diretamente no Slack.
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74. Azure AI Document Intelligence
O Azure AI Document Intelligence (anteriormente Form Recognizer) extrai texto, tabelas e pares chave-valor de documentos não estruturados e os transforma em dados estruturados. Ele usa modelos de deep learning pré-treinados para interpretar layouts e semântica, e modelos customizados podem ser treinados por meio de uma interface no-code para formatos especializados. Em alguns casos, no entanto, usuários avançados podem precisar, em vez disso, de uma interface de ajuste fino (fine-tuning) customizada. Um de nossos times relatou que o ADI reduziu significativamente a entrada manual de dados, melhorou a acurácia dos dados e acelerou a geração de relatórios, levando a decisões orientadas a dados mais rápidas. Assim como o Amazon Textract e o Google Document AI, ele fornece processamento de documentos de nível empresarial com uma forte compreensão de layout. Uma alternativa de código aberto emergente é o Docling da IBM, que oferece uma abordagem mais flexível e centrada em código para a extração de dados estruturados. Em comparação com as ferramentas de OCR tradicionais, o ADI captura não apenas o texto, mas também a estrutura e os relacionamentos, facilitando a integração em pipelines de dados downstream. Dito isso, observamos uma latência ocasional ao incorporá-lo em workflows de usuário síncronos, por isso, recomendamos usá-lo principalmente para processamento assíncrono.
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75. Docling
Docling é uma biblioteca de código aberto em Python e TypeScript para o processamento avançado de documentos com dados não estruturados. Ele aborda o problema frequentemente negligenciado da "última milha" de converter documentos do mundo real — como PDFs e PowerPoints — em formatos limpos e legíveis por máquina. Diferente dos extratores tradicionais, o Docling usa uma abordagem baseada em visão computacional para interpretar o layout do documento e a estrutura semântica, o que torna sua saída particularmente valiosa para pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG). Ele converte documentos complexos em formatos estruturados como JSON ou Markdown, suportando técnicas como a saída estruturada de LLMs. Isso contrasta com o ColPali, que alimenta imagens de página diretamente a um modelo de linguagem e visão para recuperação. A natureza de código aberto do Docling e seu núcleo em Python, construído sobre um modelo de dados customizado baseado em Pydantic, fornecem uma alternativa flexível e auto-hospedada a ferramentas de nuvem proprietárias como o Azure Document Intelligence, o Amazon Textract e o Google Document AI. Apoiado pela IBM Research, o rápido desenvolvimento do projeto e a arquitetura plug-and-play para integração com outros frameworks como o LangGraph fazem com que valha a pena avaliá-lo para times que constroem pipelines de dados prontos para IA em nível de produção.
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76. E2B
E2B é uma ferramenta de código aberto para executar códigos gerados por IA em sandboxes seguras e isoladas na nuvem. Os agentes podem usar essas sandboxes, construídas sobre as microVMs Firecracker, para executar código com segurança, analisar dados, realizar pesquisas ou operar uma máquina virtual. Isso permite construir e implantar agentes de IA de nível empresarial com controle total e segurança sobre o ambiente de execução.
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77. Editor Helix
Houve um certo ressurgimento de editores de texto simples com o objetivo de substituir o favorito da linha de comando, o Vim. O Helix é um desses concorrentes no espaço concorrido, ao lado do Neovim e, mais recentemente, do Kakoune. Descrevendo-se — de forma um tanto divertida — como um editor de texto pós-moderno, o Helix apresenta múltiplos cursores, suporte ao Tree-sitter e suporte integrado ao Language Server Protocol (LSP), que foi o que primeiro chamou nossa atenção. O Helix está em desenvolvimento ativo, com um sistema de plugins a caminho. No geral, é um editor modal leve que parece familiar para quem usa o Vim, mas adiciona algumas conveniências modernas.
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78. Kueue
Kueue é um controller nativo para Kubernetes para enfileiramento de jobs que gerencia cotas e consumo de recursos. Ele fornece APIs para lidar com cargas de trabalho do Kubernetes com prioridades e requisitos de recursos variados, funcionando como um gerenciador em nível de job que determina quando admitir ou remover jobs. Projetado para gerenciamento eficiente de recursos, priorização de jobs e agendamento avançado, o Kueue ajuda a otimizar a execução de cargas de trabalho em ambientes Kubernetes — particularmente para cargas de trabalho de ML que usam ferramentas como Kubeflow. Ele funciona em conjunto com o cluster-autoscaler e o kube-scheduler em vez de substituí-los, focando na admissão de jobs com base na ordem, cota, prioridade e consciência de topologia. Como parte do ecossistema do Kubernetes Special Interest Group (SIG), o Kueue adere aos seus padrões de desenvolvimento.
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79. MCPScan.ai
MCPScan.ai é um scanner de segurança para servidores de Model Context Protocol (MCP) que opera em dois modos: scan e proxy. No modo de scan, ele analisa configurações e descrições de ferramentas para detectar vulnerabilidades conhecidas, como injeções de prompt (prompt injections), envenenamento de ferramenta (tool poisoning) e fluxos tóxicos. No modo proxy, o MCPScan.ai atua como uma ponte entre o sistema de agente e o servidor MCP, monitorando continuamente o tráfego em tempo de execução. Esse modo também impõe regras de segurança e guardrails customizados, incluindo validação de chamadas de ferramentas, detecção de PII e restrições de fluxo de dados. A ferramenta fornece uma camada de segurança proativa para os agentes, garantindo que, mesmo que um prompt malicioso seja aceito, o agente não possa executar ações prejudiciais. O MCPScan.ai é uma solução de segurança de propósito específico para o campo emergente de sistemas com agentes.
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80. oRPC
O oRPC (OpenAPI Remote Procedure Call) fornece APIs com segurança de tipos de ponta a ponta em TypeScript, ao mesmo tempo que adere totalmente à especificação OpenAPI. Ele pode gerar automaticamente uma especificação OpenAPI completa, simplificando a integração e a documentação. Consideramos o oRPC particularmente forte para integrações. Enquanto alternativas como o tRPC e o ElysiaJS muitas vezes exigem a adoção de um novo framework para obter segurança de tipos, o oRPC se integra de forma transparente com frameworks Node.js existentes, incluindo Express, Fastify, Hono e Next.js. Essa flexibilidade o torna uma excelente escolha para times que buscam adotar segurança de tipos de ponta a ponta em APIs existentes sem uma refatoração disruptiva.
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81. Power user for dbt
A Power user for dbt é uma extensão para o Visual Studio Code que se integra diretamente com ambientes dbt e dbt Cloud. Como o dbt continua sendo uma de nossas ferramentas favoritas, qualquer coisa que melhore sua usabilidade é uma adição bem-vinda ao ecossistema. Anteriormente, as pessoas desenvolvedoras dependiam de múltiplas ferramentas para validar o código SQL ou inspecionar a linhagem do modelo fora da IDE. Com esta extensão, essas capacidades agora estão integradas ao VS Code, oferecendo autocompletar de código, resultados de query em tempo real e linhagem visual de modelos e colunas. Esta última feature facilita a navegação entre os modelos. Nossos times relatam que o plugin reduz os erros de pipeline e melhora a experiência geral de desenvolvimento. Se você usa o dbt, recomendamos fortemente que dê uma olhada nesta ferramenta.
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82. Serena
Serena é um poderoso toolkit de desenvolvimento que equipa agentes de programação, como o Claude Code, com recursos semelhantes aos de uma IDE para busca e edição semântica de código. Ao operar no nível de símbolo e entender a estrutura relacional do código, o Serena melhora muito a eficiência de tokens. Em vez de ler arquivos inteiros ou depender de substituições de string rudimentares, os agentes de programação podem usar ferramentas precisas do Serena, como find_symbol, find_referencing_symbols e insert_after_symbol, para localizar e editar o código. Embora o impacto seja mínimo em projetos pequenos, essa eficiência é extremamente valiosa à medida que a base de código cresce.
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83. SweetPad
A extensão SweetPad permite que pessoas desenvolvedoras usem o VS Code ou o Cursor para todo o ciclo de desenvolvimento de aplicações Swift em plataformas da Apple. Ela elimina a necessidade de alternar constantemente para o Xcode, integrando ferramentas essenciais como xcodebuild, xcode-build-server e swift-format. Pessoas desenvolvedoras podem construir, rodar e depurar aplicações Swift para iOS, macOS e watchOS diretamente de suas IDEs, ao mesmo tempo que gerenciam simuladores e fazem deploy para dispositivos sem abrir o Xcode.
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84. Tape/Z (Tools for Assembly Program Exploration for Z/OS)
Tape/Z (Tools for Assembly Program Exploration for Z/OS), ou, em português, “Ferramentas Tape/Z para exploração de programas assembly para Z/OS”, é um toolkit em evolução para analisar código HLASM (High-Level Assembler) de mainframe. Desenvolvido por uma Thoughtworker, ele fornece capacidades como parsing, construção de grafo de fluxo de controle, rastreamento de dependências e visualização de fluxogramas. Há muito tempo notamos a escassez de ferramentas abertas e orientadas pela comunidade no espaço de mainframe, onde a maioria das opções permanece proprietária ou vinculada a ecossistemas de fornecedores. O Tape/Z ajuda a preencher essa lacuna, oferecendo capacidades de análise acessíveis e programáveis. Juntamente com o COBOL REKT — um toolkit complementar para COBOL que também usamos várias vezes com clientes — ele representa um progresso encorajador em direção a ferramentas modernas e amigáveis para pessoas desenvolvedoras de sistemas mainframe.
Evite
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Cada edição do Radar inclui blips que refletem nossas experiências nos seis meses anteriores. Talvez já tenhamos falado sobre o que você procura em um Radar anterior. Às vezes, deixamos coisas de fora simplesmente porque há muitas a serem abordadas. Também pode faltar um tópico específico porque o Radar reflete nossa experiência, não se baseando em uma análise abrangente do mercado.
