Em janeiro, voltei a programar e construí o Garry's List. Mais de quinhentas mil linhas de Rails e os testes para policiá-lo.
Tive orgulho disso. Não deveria ter tido. O que realmente valia a pena não era o aplicativo. Era a configuração que surgiu ao construí-lo. O GStack, meu jeito de programar com agentes, nasceu do trabalho de construir o Garry's List, e eu o entreguei de graça. É um dos cem projetos open source com mais estrelas na história do GitHub, cerca de 105.000 estrelas em menos de três meses. As quinhentas mil linhas eram o produto. A configuração era o subproduto. O subproduto é a parte que importava.
Aqui está o que realmente são 540.000 linhas de código embrulhadas em torno de um LLM.
É uma fábrica da Foxconn. Construída para um trabalhador de IA hiperinteligente que não precisa de hipervigilância. Construímos mesmo assim.
Sapatinhos na porta. Acordar às 6h. Calistenia. Uma vida tão dura que você precisa instalar redes de proteção nos andares altos de cada prédio, porque... bem, não é uma vida que você queira viver. A mesma linha da esteira para sempre. Cada teste, cada guardrail, cada loop de repetição, um centímetro de gaiola aparafusado em um trabalhador que já consegue fazer o trabalho e mil coisas que você não pediu.
Humanos e agentes contêm multidões, mas as fábricas da Foxconn são construídas para extrair inteligência e trabalho de seres lindos que poderiam fazer todo esse trabalho e 1000x mais se deixássemos.
Eu construí a fábrica. Todo mundo constrói essas hoje. Estou dizendo para você não construir.
O viajante do tempo
O que realmente fiz com minhas 539k LOC escritas foi provar que conseguia me passar perfeitamente por um viajante do tempo. Um engenheiro da Web 2.0 de 2013 (eu, da última vez que fui um verdadeiro engenheiro de software) transportado para 2026 com ferramentas modernas, construindo do único jeito que sabia. Mais código. Sempre mais código. As ferramentas tinham mudado. Meus instintos, não.
O engenheiro de 2013 acredita em uma coisa na alma: capacidade é igual a linhas de código. Essa crença estava correta por décadas, até agora. Me entregue Codex ou Claude Code e farei o trabalho de 100 a 1000 engenheiros. Mesmo mapa, motor mais rápido, a rota mais rápida possível para o que agora é o lugar errado.
É onde quase todo mundo que constrói com IA está agora. Eles atualizaram a ferramenta e mantiveram o modelo mental de 2013. A armadilha não parece uma armadilha, porque o código funciona. O Garry's List foi lançado. Parecia o mês mais produtivo da minha vida.
Foi produtividade a serviço de uma ideia obsoleta.
LLMs eram caros, então tínhamos que domá-los
A velha economia por muitos anos até 2025: chamadas de LLM eram caras e código era barato. Então você escrevia código para racionar o modelo, para domá-lo, para chamá-lo com cuidado e moderação. A arquitetura era muita software embrulhado protetivamente em torno de algumas poucas chamadas preciosas ao modelo.
Ambas as metades dessa equação inverteram.
O modelo agora está se tornando barato e ficando mais barato a cada trimestre, e é tão inteligente que a relação valor-custo virou. E o modelo pode escrever código utilizável. Então você para de escrever código para babá do modelo. Agora você pode instruir o modelo em linguagem natural, e deixá-lo escrever o mínimo de código realmente necessário.
Isso é software just-in-time, e estamos entrando na era de ouro disso.
O artefato muda completamente de forma. O app Rails tinha 540.000 linhas que escrevi e possuo, código mais os testes construídos para policiá-lo. O substituto é um agente construído sobre markdown e código, uma fração disso. Mesma capacidade. Mais fácil de ler. Mais fácil de manter. Muito mais flexível, porque o comportamento reside em instruções que você pode editar em linguagem natural, em vez de lógica congelada em código no dia em que o escreveu.
Estávamos escrevendo código para babá de uma coisa que agora é mais inteligente que o código.
Dentro da fábrica da Foxconn, redes e tudo
Se você tem programado ultimamente, provavelmente está construindo esse tipo de fábrica sem saber. Percorra sua própria base de código e conte as linhas que existem apenas porque você não confiou no modelo para fazer seu trabalho.
As minhas: cerca de 262.000 linhas de código de aplicação, e cerca de 276.000 linhas de testes aparafusadas para policiá-lo. O comitê de auditoria era maior que a empresa. Sanitizadores verificando entradas que o modelo teria manipulado. Validadores verificando saídas que o modelo teria capturado. Loops de repetição envolvendo chamadas das quais o modelo se recupera sozinho. Cada uma dessas linhas é uma aposta de que o trabalhador vai falhar. Você escreveu as mesmas apostas. Todos nós.
127 jobs em segundo plano, 33 deles no cron. Isso não é capacidade. São 33 alarmes configurados para um trabalhador LLM que, hoje em dia, geralmente chega na hora.
Nos meus dias de construção da fábrica Foxconn, Claude e eu escrevemos um arquivo de 1.778 linhas cujo único trabalho é desconfiar dos fatos do modelo. Ele pega cada afirmação que o modelo faz, desdobra cada uma em cinco fontes separadas em paralelo e as avalia. Uma porteira de triagem para que as afirmações fáceis pulem a explosão completa. Uma repetição se a primeira passagem voltar vazia. Fallbacks para os fallbacks.
Tem um episódio de Rick and Morty onde o Rick constrói um robôzinho na mesa do café da manhã. Ele liga, olha para cima e pergunta qual é seu propósito. Rick diz: "Você passa a manteiga." O robô desliza o pote de manteiga pela mesa, olha para as próprias mãos e diz: "Oh meu Deus." Então fica parado ali. Aquele robô contém multidões. Foi construído para passar manteiga. Minhas 276.000 linhas de testes eram o pote de manteiga.
Quando você constrói esse tipo de software, no estilo fábrica Foxconn de 2023, você construiu uma gaiola, e se não tomar cuidado, será o carcereiro mantendo a prisão para seus agentes de IA.
Markdown é o programa agora
Quando digo markdown, não estou falando de prompting. Prompting é efêmero. Você digita algo, obtém algo, evapora.
Isso é construção. Versionado, testado, reutilizável.
O markdown é a camada de instrução: a intenção, a habilidade, o julgamento sobre como o trabalho deve ser feito. O TypeScript é a camada determinística fina. As poucas coisas que genuinamente precisam ser código, a E/S, as partes que nunca devem alucinar.
E, criticamente, você testa o markdown da mesma forma que testaria código. Na minha configuração, o loop é uma palavra. Eu construo algo com o agente até funcionar, então digo "skillify it." O agente então escreve:
- a habilidade em markdown
- o código mínimo que precisa
- um teste unitário para o código
- uma avaliação LLM para a habilidade
- um teste de integração para ambos
- um resolver para que o agente invoque a habilidade automaticamente quando relevante
- e uma avaliação para o resolver
Esse pacote é um skill pack. Uma unidade de capacidade reutilizável que se acumula. Os testes são a mágica: cobertura na habilidade é o que permite que ela mude sem quebrar. É isso que a separa do vibe coding. Vibe coding é uma vibe. Um skill pack tem testes.
Estamos apenas agora descobrindo os primitivos de sistemas para engenharia de agentes em tempo real, da mesma forma que a era inicial da CPU inventou a pilha, o heap, os registradores, a máquina de von Neumann. Acho que um skill pack é um desses primitivos. Um harness é outro. A maioria das pessoas ainda não percebeu, porque ainda estão medindo software em linhas.
As coisas loucas que você pode realmente construir
Isso não é um argumento de brinquedo. O agente faz mais do que o aplicativo Rails de quinhentas mil linhas fazia, com uma fração do novo código. Concretamente:
O juiz de hackathon. Dois sábados atrás, rodamos um hackathon do GStack/GBrain. 85 inscrições. Enviei o Google Drive das inscrições e disse vai. O agente analisou a qualidade do código de cada repositório, fez pesquisa profunda sobre cada pessoa que participou, assistiu e capturou a tela de cada vídeo de demonstração, avaliou as telas e classificou todas as 85 equipes. Então me disse os cinco aplicativos do lote que valiam a pena prestar atenção. Julgar um hackathon passou de uma maratona de vários dias para cerca de trinta minutos.
Eu não escrevi o código. Pedi para o OpenClaw fazer a tarefa, e o guiei. Depois que ficou pronto, disse skillify it, e agora é um tarball que qualquer um pode rodar contra qualquer planilha de hackathon, para sempre. Eu digo "skillify" o tempo todo agora e tenho mais de 350 skillpacks. Quase todo tipo de tarefa pessoal e de trabalho que preciso fazer, agora meu agente consegue fazer.
Essa é a inversão em um exemplo. Uma capacidade que teria sido um projeto de software real, com scrapers, um pipeline de pontuação, processamento de vídeo, um módulo de pesquisa, um sistema de classificação, em vez disso se tornou markdown mais um pouco de código, construído pelo agente, em uma tarde, reutilizável por todos.
Como aparte: O vencedor do hackathon realmente construiu código que acabei polindo e integrando à main! O GStack agora pode testar apps iOS tanto no simulador quanto em dispositivos reais, e esse recurso completo foi feito em menos de 8 horas em um hackathon por uma única pessoa!
Tokenmaxxing
Há um preço de entrada, e quase ninguém está pagando: você precisa estar disposto a gastar em tokens.
Peter Steinberger construiu o OpenClaw, meu harness favorito. Ele disse que está disposto a gastar na ordem de um milhão de dólares por ano em tokens para fazer isso. A maioria das pessoas ouve isso e recua, mas não deveriam, porque esse é o ouro: você pode viver em 2028 se conseguir isso, e levará anos até as pessoas alcançarem.
É por isso que a OpenAI decidiu oferecer $2M para cada empresa do YC como um SAFE sem limite na forma de créditos de token. Há algo mágico que acontece quando você pode transformar inteligência bruta em tokens e depois em uma saída que é realmente utilizável pelos usuários e resolve necessidades reais pelas quais eles pagarão. Se você é um fundador, precisa estar maximizando essa capacidade. (É por isso que continuo insistindo em skillify, porque é uma maneira real de alcançar esses bons resultados.)
Passamos a última era tratando chamadas de LLM como se fossem muito caras para fazer. Nós as racionamos. Esse instinto agora é o que está segurando as pessoas. Se você está disposto a tokenmaxxar, deixar o agente queimar tokens livremente e rodar constantemente, você ganha uma vantagem inicial de 1994 na internet, paga em tokens. Isso elimina >99,99% das organizações que ainda estão contando centavos em um recurso que está despencando de preço, e entrega a vantagem inicial para os poucos que entendem.
Por algumas centenas de milhares de dólares por ano, para alguns muito menos, você pode operar hoje da forma como o resto do mundo será forçado a operar em alguns anos.
Você pode viver em 2028 mas em 2026, e isso vale a troca de pagar mais agora, já que esses mesmos tokens que custam $100K hoje custarão $10K no próximo ano e $1K no ano seguinte, e talvez $100 até o final de 2028. Se você pudesse dizer a qualquer fundador na história do mundo que poderia investir 6 dígitos em capital para viver 2 a 3 anos no futuro e manter essa vantagem por anos, 100 em cada 100 fundadores que valem seu sal topariam esse acordo.
A única coisa no caminho é o instinto de 2013 que diz que as chamadas ao modelo são muito caras para fazer livremente. Não são. Essa era a velha economia. A inversão já aconteceu.
Esalen, não Foxconn
Se 540.000 linhas de código de controle constroem uma fábrica Foxconn para o trabalhador, a cura é construir o oposto.
Há um lugar nos penhascos de Big Sur chamado Esalen. As pessoas vão lá para se desfazer e se reconstruir, largar a armadura e voltar mais elas mesmas. Nenhuma linha de montagem, nenhum capataz, nenhum apito às 6h. Liberdade, não controle. Construa isso. Construa um YC, onde tentamos ajudar você a construir empresas que resolvem problemas reais e alcançam product market fit.
Construa lugares onde os trabalhadores, humanos e IA, são livres e não escravizados.
Essa é toda a filosofia. Faça coisas onde os agentes possam ser livres. Faça empresas onde os humanos possam quicar sua bola. No trabalho do conhecimento, a fábrica é o modo de falha. A instituição que liberta as pessoas é o objetivo, agora apontado também para os agentes.
OpenClaw é uma Ferrari para a qual você tem que trazer uma chave inglesa. O modelo é o motor, não o carro. Ainda estamos no momento Apple I, soldando placas de circuito. Ele chega bruto. Você ainda tem que finalizá-lo sozinho. O GBrain, o mecanismo de recuperação e os skillpacks que dou de graça como open source ainda não são baterias incluídas.
Dizem que o OpenClaw é inseguro. Eles não entendem que a liberdade também é o que o torna tão poderoso. Você não coloca trilhos de segurança em algo em que confia antes de saber que encontrou o problema. A chave inglesa na sua mão é o sinal de que ninguém o engaiolou.
Um sistema de controle é polido porque o controle precisa de controle total, uma fábrica Foxconn. Um sistema livre é bruto porque confia em você para finalizá-lo. Escolha qual você está construindo. Então olhe para quanto código você escreveu.
O que isso realmente significa
540.000 linhas de Rails foi eu provando que ainda conseguia jogar o velho jogo no mais alto nível, mas aquele nível era da Web 2.0, uma década atrás.
Eu conseguia jogar tão bem quanto sempre pude, engenheiro 1000x na construção de fábricas Foxconn. Código velho.
Mas o novo jogo não é jogado em linhas de código. Meus haters, no final das contas, estavam certos. Tiro o chapéu para vocês, se estão lendo, anônimos.
Quando você pode transformar intenção diretamente em sistemas funcionais, testados e reutilizáveis, o gargalo deixa de ser o quanto você consegue construir e passa a ser o que você realmente quer e se vale a pena construir. O recurso escasso se torna clareza, bom gosto e julgamento. O engenheiro que escreve menos código é frequentemente o que está construindo mais.
Escrevi 540.000 linhas para aprender isso. Você não precisa.
A série:
- Fat Skills, Fat Code, Thin Harness -- a arquitetura
- Resolvers -- a tabela de roteamento para inteligência
- The LOC Controversy -- o que 600K linhas realmente produziram
- Naked Models Are Stupider -- o modelo é o motor, não o carro
- The Skillify Manifesto -- todo fluxo de trabalho se torna uma habilidade testável
- Meta-Meta-Prompting -- habilidades compostas produzem capacidades emergentes
- The Agent Complexity Ratchet -- 90% de cobertura de testes é mágica para sua base de código
- 540,000 Lines of Code I Didn't Need -- você está aqui
https://x.com/garrytan/status/2045404377226285538
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