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Google aposta em “IA agente” ao levar o AI Mode para o mundo

[vc_row][vc_column][vc_column_text]O Google está transformando a busca em um agente que faz, não só que responde.

A empresa iniciou a expansão global do AI Mode, experiência de busca conversacional, para mais de 180 países e territórios, inicialmente em inglês, e estreou recursos agentic capazes de executar tarefas do mundo real. O primeiro teste prático? Reservas de restaurantesfeitas direto pela busca, com base em preferências como horário, número de pessoas, localização e tipo de cozinha.

A novidade marca uma mudança de fase: do “responda minha pergunta” para o “resolva isso pra mim”. Nos EUA, assinantes do plano Google AI Ultra já podem usar o AI Mode para encontrar mesas disponíveis em múltiplas plataformas (OpenTable, Resy, Tock) e seguir para a página de reserva com um clique.

É um recurso premium, restrito a quem paga, e o Ultra custa US$ 249,99/mês nos EUA, com benefícios extras e limites mais altos de uso.
Por trás dessa “mágica” está o Project Mariner, tecnologia de agentes da própria Google que navega a web como um humano, enxerga botões e formulários e executa fluxos de vários passos (preencher campos, comparar opções, checar estoque/agenda em tempo real).

A companhia já havia antecipado que traria as capacidades agentic do Mariner para o AI Mode — e agora isso aparece em produção, começando pelo recorte de restaurantes. Em termos técnicos, é a mesma base que permite ao agente usar o Chrome para automatizar ações com segurança e isolamento.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]

[/vc_column_text][us_separator][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_column_text]Além de agir, a busca fica mais pessoal (com opt-in). Para usuários nos EUA que participam do experimento no Labs, o AI Mode pode considerar histórico de interações e preferências — por exemplo, sugerir um italiano ao ar livre quando você pede “um almoço rápido” — e agora também permite compartilhar um resultado por link, para que outra pessoa continue a conversa e ajuste os critérios (ótimo para planejar viagens e eventos em grupo)

Para empresas, o impacto é estratégico. Se o agente resolve dentro do Google o que antes terminava em um formulário no seu site, parte da descoberta e da conversão migra de canal. Isso pressiona páginas de reserva, catálogos e integrações: dados estruturados impecáveis, políticas de disponibilidade e preços consistentes, e parcerias com marketplaces relevantes viram diferencial. Em paralelo, privacidade, governança e mensuração (de onde vem a venda? qual foi o “assist” do agente?) entram na pauta de marketing e TI.

O que fazer agora (guia rápido)

  • Prepare seus dados: esquema, inventário/agenda e política de preços consistentes aumentam a chance de o agente te “entender” e recomendar.

  • Otimize a experiência de reserva: páginas com carregamento rápido e fluxo simples; se houver deep links de parceiros, garanta que funcionem.

  • Monitore o mix de aquisição: crie UTMs e eventos para identificar conversões iniciadas via AI Mode vs. tráfego orgânico clássico.

  • Reforce governança de IA: defina políticas de dados, consentimento e auditoria para experiências personalizadas.

Para profissionais, o recado é claro: IA agentic deixa de ser demo e vira ferramenta de produtividade. Entender como projetar prompts orientados a tarefas, como conectar dados de negócio e como medir qualidade e custo do agente passa a fazer parte do trabalho, do marketing ao atendimento, do produto ao TI.

Como a Fast Lane pode ajudar
Se você quer operacionalizar IA agentic no seu time e no seu site (dados estruturados, integrações e governança), montamos um plano de treinamento com workshops, labs práticos e trilha de capacitação alinhada ao seu papel.

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Fontes oficiais e cobertura adicional
  • Expansão global do AI Mode, inglês e novos recursos (reservas), personalização e compartilhamento nos EUA. Google blog, The Verge.
  • Recursos agentic, restaurante e próximos passos (tickets, serviços locais). TechCrunch
  • Project Mariner integrado ao AI Mode; agente navegando e executando tarefas no navegador. Google blog
  • Plano Google AI Ultra e preço nos EUA. Google blog

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15 Prompts essenciais para desenvolvedores e como aplicá-los no dia a dia

[vc_row][vc_column][vc_column_text]A programação exige constante aprendizado e prática para aprimorar habilidades e manter-se atualizado com as melhores práticas e, por isso fizemos esse guia de 15 prompts essenciais para desenvolvedores. Use os prompts em suas ferramentas de Inteligência Artificial preferida e nos conte depois nas redes sociais da Fast Lane como foi o resultado.

1. Refatoração de código

Prompt: “Reescreva este código para torná-lo mais limpo, eficiente e legível. Inclua comentários explicativos onde necessário.”

Refatorar código é fundamental para melhorar a manutenibilidade e a eficiência. A Fast Lane oferece treinamentos focados em boas práticas de programação e otimização de código como, por exemplo, Master Class: Microsoft Copilot for Decision Makers (MCDM).

  • Tecnologias aplicáveis: Linters para sua linguagem (ESLint para JavaScript, Pylint para Python).

2. Geração de testes unitários

Prompt: “Crie testes unitários para este código em [linguagem de programação] utilizando [framework de testes, ex.: Jest, PyTest].”

Testes unitários garantem que o código funcione como esperado, minimizando erros futuros. Frameworks como JUnit, PyTest e Jest são indispensáveis para cada linguagem.

  • Tecnologias aplicáveis: Jest, PyTest, Mocha, JUnit.

3. Debugging e correção de erros

Prompt: “Identifique e corrija os erros neste código. Explique o que estava causando o problema.”

A arte do debugging é uma das habilidades mais valiosas de um desenvolvedor. Ferramentas como o Visual Studio Code Debugger e o Chrome DevTools são úteis.

  • Tecnologias aplicáveis: IDEs como VS Code, PyCharm e ferramentas de monitoramento como New Relic.

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[/vc_column_text][us_separator][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_column_text]

4. Sugestões de melhorias

Prompt: “Analise este código e sugira melhorias para desempenho, escalabilidade ou organização.”

Essa habilidade requer tanto conhecimento técnico quanto visão estratégica. Utilize análises de código estático ou ferramentas de performance.

  • Tecnologias aplicáveis: SonarQube, perfmon, JMeter.

5. Algoritmos e estruturas de dados

Prompt: “Implemente um algoritmo eficiente para [descrever problema, ex.: ordenação de lista, busca em grafos] usando [linguagem de programação].”

Conhecer estruturas de dados e algoritmos é essencial para resolver problemas complexos. Sites como o LeetCode e o HackerRank oferecem exercícios práticos.

  • Tecnologias aplicáveis: IDEs para prática (IntelliJ IDEA, Eclipse).

6. Geração de documentação

Prompt: “Gere uma documentação clara para este código, incluindo exemplos de uso, parâmetros e casos de borda.”

Ferramentas como Swagger para APIs e Doxygen para código ajudam a criar documentação padronizada.

  • Tecnologias aplicáveis: Swagger, Doxygen, MkDocs.

7. Automação de tarefas

Prompt: “Crie um script para automatizar [descrição da tarefa, ex.: envio de e-mails, análise de logs] em [linguagem de programação].”

Automatizar tarefas repetitivas economiza tempo e reduz erros. Frameworks como Ansible e bibliotecas como Selenium são ideais para diferentes cenários.

  • Tecnologias aplicáveis: Python (Selenium), Bash, Ansible.

8. Integração com APIs

Prompt: “Escreva um código para consumir a API [nome da API], incluindo autenticação e tratamento de erros.”

A integração com APIs é uma tarefa comum. Ferramentas como Postman e bibliotecas como Axios facilitam o desenvolvimento.

  • Tecnologias aplicáveis: Postman, Axios, Fetch API.

[/vc_column_text][us_separator size=”small”][us_image image=”10781″ meta=”1″ align=”center” link=”%7B%22url%22%3A%22%22%7D”][us_separator size=”small”][vc_column_text]

9. Tradução de código

Prompt: “Converta este código de [linguagem A] para [linguagem B] mantendo a mesma funcionalidade.”

Traduzir código entre linguagens é útil em migrações e adaptações. Ferramentas como Rosetta Code ajudam a entender diferenças sintáticas.

  • Tecnologias aplicáveis: IDEs multi-linguagem como VS Code.

10. Otimização de Banco de Dados

Prompt: “Escreva uma consulta SQL otimizada para [problema específico, ex.: busca por registros duplicados]. Explique as escolhas feitas.”

Otimizar bancos de dados melhora o desempenho de aplicações. Utilize ferramentas como pgAdmin e MySQL Workbench.

  • Tecnologias aplicáveis: PostgreSQL, MySQL, MongoDB (para NoSQL).

11. Design Patterns

Prompt: “Implemente o design pattern [nome do padrão, ex.: Singleton, Factory, Observer] em [linguagem de programação].”

Design patterns ajudam na padronização e manutenção do código. Frameworks como Spring e Django já implementam alguns desses padrões.

  • Tecnologias aplicáveis: Spring Framework, Django.

12. Segurança no desenvolvimento

Prompt: “Revise este código para identificar vulnerabilidades de segurança. Sugira medidas para mitigá-las.”

A segurança deve estar no centro do desenvolvimento. Ferramentas como OWASP ZAP e Burp Suite ajudam na identificação de vulnerabilidades.

  • Tecnologias aplicáveis: OWASP ZAP, Snyk.

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[/vc_column_text][us_separator][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_column_text]

13. Deploy e CI/CD

Prompt: “Crie um pipeline de CI/CD para [projeto, ex.: aplicativo em Node.js] utilizando [ferramenta, ex.: GitHub Actions].”

Automatizar deploys e integrações contínuas é essencial. Ferramentas como Jenkins e GitHub Actions são muito populares.

  • Tecnologias aplicáveis: Jenkins, GitLab CI, AWS CodePipeline.

14. Ferramentas de linha de comando

Prompt: “Crie uma ferramenta CLI em [linguagem] que [função, ex.: gerencie tarefas, converta arquivos].”

Desenvolver ferramentas CLI ajuda na automação de processos técnicos. Use bibliotecas como Click para Python e Commander.js para Node.js.

  • Tecnologias aplicáveis: Python (Click), Node.js (Commander.js).

15. Boas práticas de código

Prompt: “Liste as melhores práticas de desenvolvimento para [linguagem ou framework] com exemplos práticos.”

Seguir boas práticas melhora a qualidade e a manutenibilidade do código. Adote guidelines específicas para cada linguagem e framework.

  • Tecnologias aplicáveis: Linters e ferramentas de code review.

Conclusão

Os prompts essenciais para desenvolvedores apresentados são úteis em diferentes estágios do desenvolvimento, desde a criação até a manutenção de projetos. Eles também incentivam o uso de boas práticas, ferramentas modernas e frameworks que otimizam o trabalho do desenvolvedor. Para aprender a aplicá-los de forma prática, explore os cursos e treinamentos recomendados.

Com esses prompts e uma abordagem de aprendizado contínuo, você estará preparado para enfrentar os desafios do desenvolvimento moderno e contribuir com soluções de alta qualidade para seus projetos e equipes. Qual prompt você aplicará primeiro? 😊[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

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