Docs de portfólio para um SaaS, aprendendo Rust pelo ai-memory e posts bilíngues
Escrevi docs em inglês para o SaaS de impressão 3D, investiguei por que o ai-memory usa Rust, esbocei diagramas de arquitetura do itop e publiquei uma leva de posts bilíngues.
Dia dividido entre documentação, estudo de linguagem e conteúdo.
3d-print-saas-management-system
Transformei o projeto em peça de portfólio. Escrevi um README caprichado em inglês mais docs, CLAUDE.md, AGENTS.md e uma visão de arquitetura, tudo em inglês. Gerei uma imagem de capa para o README e tirei screenshots da aplicação para servir como documentação visual, e deixei as docs bilíngues. Abri uma PR com tudo.
ai-memory
Passei o dia aprendendo Rust por um codebase real. Li o ai-memory e fiz as perguntas que de fato ensinam uma linguagem: por que Rust aqui em vez de algo que já conheço, por que não há banco de dados vetorial neste projeto, por que evita orientação a objetos e como ele roda rápido sem garbage collector mesmo sendo uma linguagem de alto nível próxima do C. Vindo de JavaScript, TypeScript e Java, o modelo de ownership foi a virada de chave.
itop.com.br
Desenhei o sistema. Pedi um diagrama da arquitetura de serviços e do setup de devops para enxergar as peças em movimento de relance.
tgmarinho-ai-website
A maior parte do conteúdo caiu aqui. Escrevi posts em pt-BR e inglês, incluindo um rascunho em torno da ideia do LLM-wiki do Karpathy para memória de agentes, com um diagrama ilustrando o conceito. Também fixei duas regras de escrita no repo: prosa nunca usa travessão, porque em 2026 isso soa como marca de IA, e qualquer texto dentro de imagens de blog deve estar em inglês, mesmo em posts pt-BR. As duas regras agora vivem no CLAUDE.md, no AGENTS.md, nas skills que fazem sentido e na memória. Gerei capas para os posts, adicionei um caminho de "responder num tweet" para comentários e limpei um post que tinha sido criado no repo errado, movendo para o correto.
À parte, um experimento mental: como seria uma linguagem de programação desenhada tanto para agentes LLM quanto para humanos, com um pequeno trecho de código para deixar concreto.
Dias assim compõem duas vezes: as docs tornam o trabalho passado legível, e a leitura de Rust torna o trabalho futuro possível.