Fala, pessoal!

Sou estudante de Computação e recentemente em um dos meus projetos de desenvolvimento, deparei-me com um grande gargalo: eu precisava analisar e validar manualmente uma extensa lista de resíduos do IBAMA. Fazer esse processo na unha ou depender de buscas lentas consumia um tempo precioso de desenvolvimento.

Para resolver essa dor, criei uma API em node.js e também fiz um site em Python usando o flask. O link do site: https://residuoapi.com.br

O site tem como objetivo você controlar o token que a API usa

Ele é usado colocar ponto vírgula.

Coloca o número e dando enter vai para a linha de baixo, depois é só processar e aparecera o ponto vírgula entre essas linha

Parece brincadeira, mas a u/openai agora ultrapassou todos os limites.

1. Antes a Janela era de 5h.
2. Os tokens acabavam antes das 5h de janela, a não ser que você fizesse o que eles pediam:
⚠ Heads up, you have less than 25% of your 5h limit left. Run /status for a breakdown.
3. Quando esse aviso chegava, ainda estava tranquilo. Quando ele chega hoje, eu mando minha hiik de Stop pra gravar o transcript.
4*.* AGORA O BICHO PEGOU. SE VOCÊ DEIXA A JANELA ABERTA, O CODEX COMPUTA COMO USO.

Faça os testes. u/chatGPT, u/openai queren acabar com o u/codex.
Quem mais percebeu isso?

Eu tentei aprender python pelo curso do gustavo guanabara mas tava muito desatualizado, e os cursos mais recentes todo professor tem cara de bunda e voz de quem tá em um funeral, me ajudem

Desafio de shell: descubra para onde aponta um link bit_ly

Neste exercício, o objetivo é criar um script de shell que receba um link válido do bit_ly e mostre o endereço completo para o qual ele redireciona.

A solução deve ser simples e seguir as regras do desafio: usar apenas curl, grep e cut. Para conhecer as opções disponíveis, consulte o manual com man curl.

Ao executar o script com um link válido, o endereço de destino deverá aparecer no terminal.

Pronto para pôr os comandos à prova?

Peguei o repositório grátis do git hub e estou configurando do meu jeito.
Está sendo bem desafiador por hora mas eu queria chegar em um ponto minimamente confortável para ser usado.

Uma das principais características que eu quero colocar no jarvis é justamente a capacidade de organizar os códigos e criá-los, queria saber se alguém conhece algum repositório que eu possa implementar para ajustar essa questão?

O Pandas faz com que trabalhar com dados pareça simples. Mas alguns de seus recursos mais poderosos também podem produzir resultados surpreendentes. 😲

Por exemplo: ❔ - Qual é a diferença entre loc e iloc, e por que o fatiamento (slicing) funciona de maneira diferente? - Por que somar duas Series pode produzir valores NaN, mesmo quando nenhuma delas contém dados ausentes? - Quando a atribuição de uma Series a uma coluna de um DataFrame faz o alinhamento pelos rótulos em vez das posições? - Qual é a diferença entre máscaras booleanas, where() e mask()? - Como selecionar e manipular dados usando um MultiIndex?

O Pandas é muito mais do que linhas e colunas. Entender suas regras de indexação, alinhamento, seleção e atribuição pode evitar alguns bugs bastante sutis. 🪳

🔍 Este exemplo interativo do 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆_𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 explora esses conceitos e muitos outros, com explicações curtas para cada operação. 👣 Execute o código Python passo a passo, veja o que muda e experimente fazer suas próprias modificações: 👉 Operações com Pandas

💬 Qual operação do Pandas você levou mais tempo para entender completamente?

Confira mais visualizações do 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆_𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵.

Oq acham pra uma logo de um curso de informática?

Sejam exigentes por favor

Olá, não sou muito técnico mas sempre trabalhei com n8n e tenho muita familiaridade com ele.
estamos planejando lançar um novo produto e acredito que ele se encaixa bem mais no python do que no n8n, irei fazer o código com o claude code, mas não quero perder o contexto e o controle sobre o código, então qual framework vocês conhecem que consegue transformar python em um workflow visual? apenas observável mas se editável melhor ainda.

Um exercício para ajudar a construir o modelo mental correto sobre os dados em Python. - Solução - Explicação - Mais exercícios

O link “Solução” usa o 𝐦𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲_𝐠𝐫𝐚𝐩𝐡 para visualizar a execução e revelar o que realmente está acontecendo.

Até agora estou gostando bastante, acabei de fazer o curso de lógica e algoritmo antes de começar de fato o curso em Python. Bora que bora.

E aí, pessoal!

Fiz uma lib chamada jacarEV3 pra controlar o robô LEGO Mindstorms EV3 direto por Python — mas em português mesmo, `girar_motor`, `ler_sensor`, não tradução de API em inglês.

O motivo de reimplementar o protocolo do zero: as libs existentes pra EV3 em Python geralmente dependem do `ev3_dc`, que é GPLv3. Reimplementei o protocolo "Direct Commands" a partir da documentação pública da LEGO (Communication Developer Kit + bytecodes.h do firmware) — zero dependência externa, roda só com a biblioteca padrão do Python.

O que já tem:
- Motor por tempo, por grau (encoder), base sincronizada
- Sensores (cor, toque, ultrassônico)
- Seguir linha, desviar de obstáculo, controle remoto por Xbox
- Testável sem robô físico (tem um "robô de mentira" pra rodar em aula sem hardware nenhum)
- Bluetooth funcionando, USB implementado (esse ainda não testei em hardware de verdade)

Pensei bastante em uso educacional — tem tutorial passo a passo, planos de aula de 50min prontos, atividades em 4 níveis de dificuldade.

PyPI: pip install jacarev3
Repo: https://github.com/i-barbosa/jacarEV3
Docs: https://i-barbosa.github.io/jacarEV3/

Feedback e PR são bem-vindos, principalmente de quem tiver EV3 físico
pra testar (é o maior buraco que falta fechar).

• Qual é a diferença entre * e @?
• Quando o fatiamento (slicing) cria uma visualização (view) e quando cria uma cópia?
• Como funciona o broadcasting?

O NumPy permite trabalhar com vetores e matrizes de forma poderosa e concisa, mas uma pequena mudança na sintaxe pode fazer uma grande diferença.

Este exemplo interativo do 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆_𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 apresenta operações essenciais do NumPy com explicações curtas. Execute o código passo a passo, veja as operações em ação e experimente fazer suas próprias alterações: - 👉 Operações do NumPy

Qual operação do NumPy você demorou mais para entender?

Veja outras visualizações do memory_graph.

Enquanto o mercado usa IA para automatizar processos, eu fiz o contrário: uso scripts determinísticos para limitar, registrar e provar o que as IAs realmente fizeram.
No Worion (meu sistema privado, construído com Claude Code, Codex e DeepSeek), a IA interpreta, raciocina e responde, mas não decide sozinha o que conta como fato sobre a execução. Isso fica nos registros, hashes, traces e leituras posteriores.

Publiquei uma parte dessa arquitetura. O fluxo do turno de pesquisa que testei:

1. Um roteador determinístico (código comum, sem modelo) classifica a pergunta e escolhe a rota. Neste teste, o modo de pesquisa foi ligado por mim.

2. O DeepSeek recebe a pergunta, produz o reasoning e pede as buscas.

3. O Gemini (com Google Search) e o Brave pesquisam.

4. Os resultados voltam para o mesmo DeepSeek, que escreve a resposta.

   Foram duas IAs e um buscador: DeepSeek, Gemini e Brave. Não são dezenas de agentes conversando entre si. O que o teste preservou: turnos, traces de runtime, registros de reasoning, eventos de pesquisa, horários e hashes. O pacote privado tem 129 arquivos, todos conferidos por SHA-256.

O que não funcionou também está na página: o Perplexity foi acionado e devolveu HTTP 401. O turno terminou mesmo assim, com Gemini e Brave. Um segundo turno de pesquisa planejado não foi executado. O texto completo do primeiro ciclo de reasoning não foi recuperado (só o tamanho e o hash). E o commit de origem sozinho não reproduz a execução, porque a worktree estava suja.

Eu considero isso tão importante quanto o que funcionou. Uma cadeia probatória não serve para provar que o sistema está sempre certo. Serve para impedir que uma narrativa substitua o que realmente aconteceu.
Esse princípio é a base do Traceweave, o projeto open source que estou desenvolvendo para verificar trabalho feito por agentes de IA a partir de evidências externas ao próprio agente. A pergunta é simples: se uma IA diz que pesquisou, executou, testou ou concluiu algo, como provar que aconteceu?

Prova pública do runtime: https://github.com/glaydsonboa/traceweave/blob/main/research/worion-runtime-e2e-2026-10-14/README.md

Traceweave: glaydsonboa/traceweave

Tô fazendo meu próprio projeto OSINT, implementando validação de GEO-SLEUTH, vamo vê se dá bom

Comecei a estudar pelo gpt tou aprendendo o básico praticando exercícios tipo variáveis, print,int,input, somar e subtrair.