Do vibe à produção
Vibe coding te dá um protótipo em minutos. Produção ainda exige engenharia.
11 capítulos, do primeiro prompt ao agente
Spec e contexto, testes, segurança, evals, RAG, custo, dados e agentes com freio.
Grátis. Custa um e-mail.
PDF completo, com 21 ilustrações, checklists e um exercício em cada capítulo.
A demo é linda
Você descreve a ideia, a IA devolve um app funcionando em minutos. Parece mágica, parece produto, e a demo roda lisa. Só que a demo é o caminho feliz: um usuário, dados limpos, rede estável e nenhum atacante. Aí os usuários reais aparecem. Produção é todo o resto. Cem pessoas ao mesmo tempo. Campos vazios, acentos e emojis. Timeout, API fora, pagamento recusado na pior hora. E alguém testando exatamente aquilo que você pulou. A IA não tornou a boa engenharia opcional — só deixou a má engenharia mais rápida. Este e-book é o mapa da parte chata: a que decide se o seu protótipo sobrevive ao próprio sucesso.
As três partes
Parte I · Desenvolver com IA
A IA como ferramenta do desenvolvedor. Do vibe à produção, especificação e contexto, testes e definição de pronto, e a segurança do código gerado. Capítulos 1 a 4.
Parte II · Produtos com IA em produção
A IA como componente do produto. Evals e upgrades de modelo, projetar para o erro, RAG e a escada de customização, custo e latência, dados e observabilidade. Capítulos 5 a 9.
Parte III · Agentes
Onde as duas se juntam: o agente é ao mesmo tempo código que você escreve e sistema que decide sozinho. Freios, memória e orquestração multiagente. Capítulos 10 e 11.
Os 11 capítulos
01 · Do vibe à produção
Vibe coding te dá um protótipo em minutos; produção ainda exige engenharia, e a IA só mudou a velocidade com que você acumula ou paga essa conta.
02 · Especificação, contexto e prompts
A qualidade do que a IA devolve depende menos da frase esperta e mais do que você decidiu antes (a spec) e do que você mostra a ela (o contexto).
03 · Testes, revisão e definição de pronto
Código de IA sem teste é um chute com sotaque de confiança. Trave o comportamento, faça uma segunda IA atacar o resultado, e deixe só um humano declarar pronto.
04 · Segurança: do código gerado à feature atacada
Confie na velocidade, verifique o resultado. Riscos novos no código que ela escreve (pacotes inventados, segredos expostos) e na feature que você entrega (prompt injection).
05 · Medir qualidade: evals e golden datasets
"Pareceu melhor no teste" não é métrica. Se você não consegue medir uma feature de IA, não está entregando, está apostando. E cada troca de modelo é um deploy.
06 · Projetar para o erro
Alucinação não é um bug que você vai corrigir um dia; é o comportamento padrão. Projete o produto para continuar honesto quando o modelo não está.
07 · RAG e a escada de customização
RAG não é mágica, é um motor de busca com um modelo grampeado em cima. Ele é tão bom quanto o pior trecho que recupera — e o teto é definido lá atrás, no chunking.
08 · Custo e latência
Cada token tem um preço e cada segundo de espera custa confiança. A demo esconde as duas contas. E a API do modelo é a linha mais barata do orçamento de IA.
09 · Dados, privacidade e observabilidade
Seu prompt não é privado; é o arquivo de log de outra empresa. Desenhe o limite dos dados antes da primeira chamada, e torne cada chamada observável sem virar vazamento.
10 · Agentes com freios e memória
Um agente sem limites é uma conta sem teto. Freios não são o oposto de autonomia; são o que a torna segura o bastante para ir ao ar.
11 · Orquestração multiagente
"Multiagente" não é uma arquitetura nem um upgrade; é um conjunto de trade-offs. Times de agentes ganham em amplitude e perdem em profundidade.
Para quem é
Para quem já usa IA para programar, ou já colocou uma feature de IA no ar, e quer que ela aguente usuários reais. Desenvolvedores, tech leads e fundadores técnicos. Não exige matemática nem experiência com machine learning. Os capítulos podem ser lidos fora de ordem — mas o 5 (evals) e o 8 (custo) são citados pelos outros com frequência. Se você tem pouco tempo, leia esses dois primeiro.
Quem escreveu
Um estúdio boutique de software e IA
A Kuaray Tech constrói software sob medida e produtos de IA para quem precisa que eles aguentem o mundo real. Times pequenos, responsabilidade inteira, sem camada de revenda.
Escrito a partir do que está no ar
Cada capítulo sai de decisão tomada em produção — evals que seguraram um upgrade de modelo, contas de custo refeitas, agentes com freio. Não é resumo de paper.
Números com data de validade
Preços de modelos, versões de bibliotecas e benchmarks foram conferidos entre 01/10 e 13/10/2026. O livro diz isso na cara: refaça as contas com os valores do dia.
Tenha a ideia no vibe. A gente constrói o que sobrevive ao sucesso. Vibe coding te leva até o protótipo. Chegar à produção — algo seguro, escalável e sólido o bastante pra construir um negócio — ainda exige gente que sabe o que está fazendo. Essa é a parte chata. Também é a parte que importa, e é exatamente o que fazemos.
FAQ
O e-book é gratuito mesmo?
É. Custa um e-mail: você preenche o formulário e o PDF completo fica disponível na hora, sem cobrança e sem período de teste.
Preciso saber machine learning?
Não. O material é escrito para quem desenvolve software, não para quem treina modelos. Não há matemática, e os conceitos que aparecem vêm explicados no glossário do Apêndice B.
Serve se eu só uso IA para programar e não construo produto de IA?
Serve — a Parte I inteira é sobre isso: spec, contexto, testes, revisão e a segurança do código que a IA escreveu. As Partes II e III ficam lá para quando a primeira feature de IA entrar no seu roadmap.
Qual o formato e o tamanho?
PDF de cerca de 11 MB, 84 páginas, com 21 ilustrações e gráficos. Lê bem na tela e imprime decentemente.
O que acontece com o meu e-mail?
Ele é usado para liberar o material e para o contato relacionado a ele. Receber os próximos conteúdos é uma caixa separada, que você marca se quiser. Pedido de exclusão a qualquer momento em info+privacy@kuaray.tech.
Tem versão em inglês?
Tem: From Vibe to Production, mesmo conteúdo, em oka.kuaray.tech/p/oka/from-vibe-to-production.