Fabio Akita is a veteran software engineer, content creator, and tech blogger with decades of experience in programming, Ruby on Rails, and technology career guidance.
53 artigos from this blog
Análise da controvérsia sobre uso de IA em contribuições open source, com opinião sobre o futuro e adaptação dos processos.
Atualização de benchmark de LLMs com novos modelos Grok 4.3, MiniMax M3 e Opus 4.8, mantendo o ranking de desempenho em coding.
Guia prático sobre boas práticas essenciais para projetos de código aberto com LLM, focando em instalação, testes e documentação.
Guia técnico para ler mangá do MANGA Plus no desktop, usando engenharia reversa do app Android e ferramentas como Frank Manga+ e Prettify-Manga.
Tutorial de como fazer backup do Gmail para formato Maildir no Linux usando mbsync.
Análise detalhada dos harnesses Oh-My-Pi e OpenCode para coding agents, comparando suas funcionalidades e utilidade prática.
Dicas e toolkit de IA do Akita: ferramentas como ai-jail, ai-memory e ai-usagebar para desenvolvedores.
Widget Waybar em Rust para monitorar uso de planos de LLM (Claude, GPT, Z.AI, OpenRouter) no Omarchy.
Ferramenta CLI em Rust para monitorar issues e PRs abertos em repositórios do GitHub diretamente do terminal.
Criação do ai-memory, um sistema de memória open source para agentes de código, após problemas com soluções existentes como agentmemory.
Análise aprofundada sobre memória de agentes IA, incluindo Codex, Claude Code e opencode, com o padrão LLM Wiki de Karpathy e o sistema agentmemory.
Autor reflete sobre maratona de 500h usando LLMs para codar 100% do tempo, compartilhando resultados e lições.
Análise de benchmarks de LLMs mostrando como destravar o DeepSeek V4 Pro usando DeepClaude, alcançando pontuação Tier A.
Projeto NW-Omarchy traz o visual do Omarchy (Wayland) para o X11 usando XLibre, um fork ativo do xorg-server.
Análise de benchmarks comparando modelo único (Opus 4.7) vs. combinação planejador+executor em coding, com foco em custo e qualidade.
Benchmark de LLMs para coding em maio de 2026, comparando DeepSeek v4, Kimi v2.6, Grok 4.3, GPT 5.5 e outros modelos.
Análise técnica de como corrigir bugs no emulador shadPS4 para rodar Driveclub no Linux, incluindo depuração e soluções.
Artigo sobre como adaptar os princípios de Clean Code para o desenvolvimento com agentes de IA, considerando que o leitor principal agora é um LLM.
Artigo sobre como rodar retrogames de corrida favoritos no Distrobox, incluindo emulação de PS4 e Xbox 360.
Análise se vale a pena combinar múltiplos modelos de LLM (como Claude e GLM) no mesmo projeto de coding, com benchmarks atualizados.
