Todo post de “minha stack de IA” que você vai ler este ano tem a mesma falha: lista as ferramentas que o autor testou, não as que sobreviveram. São listas diferentes. Testar seleciona pela novidade; sobreviver seleciona pelo trabalho realmente entregue. Então aqui está o meu filtro, declarado logo de início — uma ferramenta só entra nesta página se perdê-la amanhã me obrigasse a mudar a forma como trabalho em projetos reais: esta plataforma Laravel com mais de 500 posts, o trabalho para clientes nas minhas agências, 8+ anos e 1.500+ projetos de hábito acumulado. Classificadas em tiers de S a C, com cemitério incluído, porque as ferramentas que cortei dizem mais do que as que mantive.
Uma nota para baixar o hype antes da lista. Minha stack ficou menor este ano, não maior. Essa é a verdadeira linha de tendência que ninguém que vende ferramentas vai contar para você.
A regra que faz a stack funcionar: harness, não religião
A coisa mais importante da minha stack não é uma ferramenta. É um arquivo.
Todo projeto sério que eu toco tem um CLAUDE.md na raiz, o manual de operação do projeto: convenções, pegadinhas, comandos de verificação, os avisos de “não migre esta estrutura legada”. O repositório, e não a ferramenta, é a fonte da verdade. Qualquer agente que eu aponte para o projeto lê esse arquivo e herda um ano de contexto. Quando testei um segundo agente de código lado a lado, ele trabalhou no mesmo repositório com o mesmo arquivo de contexto.
Esse é o princípio do harness: as ferramentas se encaixam no projeto, nunca o contrário. Cada ferramenta abaixo foi escolhida, e cada ferramenta do cemitério foi cortada, conforme respeita ou não esse arranjo. No momento em que uma ferramenta quer que o seu projeto se reorganize em torno dela, ela está negociando os seus custos de troca futuros.
Tier S: eu redesenharia minha semana se sumissem
Claude Code
A ferramenta do dia a dia, e não tem nem disputa. O Claude Code toca meu desenvolvimento, minhas operações de conteúdo e, cada vez mais, meu trabalho de manutenção, como um agente no terminal e no editor, não como um autocomplete. Os recursos que justificam o tier são os sem glamour: execução de tarefas em segundo plano, para que jobs longos rodem enquanto eu trabalho, subagentes em paralelo para trabalho em massa (já rodei produções em seis ondas para construir uma biblioteca de prompts de 854 itens), skills para procedimentos repetíveis e hooks que condicionam os commits ao meu formatador e à análise estática.
Esse último importa mais do que qualquer benchmark de modelo: meu hook de pre-commit roda Pint e PHPStan nos arquivos em stage, tenha a mudança sido escrita por um humano ou por um agente. Uma stack de IA sem um harness de verificação é uma geradora de passivos. O linter, o verificador de tipos, a suíte de testes — essas são ferramentas de IA agora, porque são o que torna a saída do agente confiável em alta velocidade.
Laravel Herd
Ambiente local para todo projeto PHP. Serviços sem configuração, velocidade nativa no Mac e, a parte relevante para uma stack de IA, um ambiente tão previsível que os agentes nunca desperdiçam turnos diagnosticando desvios de ambiente. Agentes amplificam o que quer que o seu ambiente seja. Se ele é instável, agora você tem um explorador de instabilidades muito rápido.
GitHub + Actions
Controle de versão, mas mais especificamente: o pipeline de deploy. Este site é publicado por um workflow do GitHub Actions que faz deploy a cada push para a main. Mudanças escritas por agentes e mudanças escritas por humanos passam pelo mesmo fluxo de PR, pelas mesmas verificações, pelo mesmo pipeline. Sem graça, estrutural, tier S. A CLI gh é a peça que os agentes usam o tempo todo — PRs, issues, comentários de review, tudo automatizável por script.
Tier A: uso semanal, e faz falta quando não está
Servidores MCP — o verdadeiro multiplicador
Se eu pudesse entregar uma sigla ao meu eu de 2024, seria MCP. Os servidores Model Context Protocol são o que faz o agente deixar de ser um gerador de texto e começar a tocar sistemas reais. Três conquistaram vagas permanentes:
- Laravel Boost, o MCP específico para Laravel: busca na documentação, schema do banco de dados, execução no tinker, listagem de rotas, direto do agente. Ele elimina toda a classe de erro em que o modelo chuta a API da versão do seu framework. Notas de configuração no meu guia do Laravel Boost MCP.
- Automação de navegador (Playwright / Chrome DevTools): agentes que verificam seu trabalho de frontend conduzindo um navegador de verdade e lendo o console, em vez de declarar vitória a partir do diff. Isso fechou a lacuna do “ele diz que funciona” mais do que qualquer upgrade de modelo.
- Figma: contexto de design fluindo para as sessões de código.
Minha lista mais longa, com os que não passaram no corte, está em os MCPs que eu realmente mantenho instalados.
Um segundo agente de código, como instrumento
Mantenho o Codex da OpenAI em rotação — não como substituto do Claude Code, mas como uma segunda opinião com modos de falha diferentes. Mesmo repositório, mesmo CLAUDE.md, rodando lado a lado quando uma decisão é cara. Documentei uma comparação completa no mesmo repositório em Claude Code vs Codex, testados em tarefas idênticas. O princípio do harness é o que torna isso gratuito: como o projeto carrega o contexto, experimentar um segundo agente não custa nada. Os veredictos variam conforme a tarefa; ter dois instrumentos é melhor do que apostar em um só.
Claude (Chat)
Estratégia, crítica de texto, pensar em voz alta. Mantido deliberadamente separado do agente de código: o chat é onde as perguntas continuam sendo perguntas em vez de virarem edições prematuras de arquivos. A disciplina de qual superfície você abre é, por si só, uma ferramenta de produtividade.
Tier B: especialistas de plantão
- Algolia (via Laravel Scout): alimenta a busca deste site. É anterior à onda de IA e agora é discretamente essencial para ela: a recuperação sobre o meu próprio corpus de 500 posts é infraestrutura tanto para os leitores quanto para os agentes que trabalham no conteúdo.
- Higgsfield (via MCP): geração de imagem e vídeo ligada diretamente ao fluxo de trabalho do agente, que é o detalhe que importa: geração de mídia como uma etapa do pipeline, não como uma aba do navegador. Meu fluxo de vídeos para o YouTube com Claude Code e Higgsfield mostra a cadeia completa.
- HeyGen (via MCP): vídeo com avatar para conteúdo explicativo, mesma lógica de pipeline.
- Ollama: modelos locais para experimentos offline e para tudo o que não deve sair da máquina. Papel restrito e permanente; notas em rodando o Claude Code de graça com Ollama.
O teste do tier B é a especialização honesta. Cada uma dessas faz um único trabalho, faz de dentro do fluxo de trabalho, e não ao lado dele, e sobreviveu a eu esquecer que ela existe entre um uso e outro.
Tier C: observadas, ainda sem confiança
O tier C é uma fila de espera com política de despejo: tudo o que está aqui ou conquista a promoção em um trimestre ou é apagado, porque um tier de “algum dia” que só cresce é apenas um cemitério com uma assessoria de imprensa melhor. No momento: uma vaga rotativa para o que quer que tenha sido lançado este mês. O número de vagas é fixo. Essa é toda a disciplina.
O cemitério, que é o verdadeiro conteúdo
Categorias que cortei:
- Forks de editor AI-first. Testados repetidamente, cortados repetidamente. Eles querem ser o fluxo de trabalho; a regra do harness diz não. O agente se mudou para o meu terminal em vez disso.
- Chat avulso para código. Colar código em uma janela de chat e colar as respostas de volta está morto para mim. Se o modelo não consegue ver o repositório, rodar comandos e verificar, ele está especulando — educadamente.
- Apps de “workspace de IA” tudo-em-um. Cada um queria minhas notas, tarefas e documentos dentro dele. Markdown puro no git venceu.
- Assinaturas de recurso único (transcrição aqui, sumarização ali), absorvidas pelo agente principal à medida que ele ganhou ferramentas. Essa absorção é a história silenciosa do último ano: o padrão agente-mais-MCP continua engolindo produtos adjacentes.
Nada no cemitério era um produto ruim. Todos falharam no mesmo teste: otimizavam para impressionar na própria janela em vez de serem úteis dentro do meu projeto.
O filtro das cinco perguntas
Quando algo novo é lançado (o que agora acontece de hora em hora), passa por esta bateria antes de ganhar minha atenção:
- Resolve uma dor que eu tenho nesta semana? Não → arquivo de favoritos, e sigo em frente.
- Funciona dentro do meu harness (repositório, terminal, MCP) ou exige que eu vá até ele?
- Consigo testar em trabalho real em até sete dias? Testes de brinquedo produzem veredictos de brinquedo.
- Depois do teste: eu notaria a perda? Notar é o limiar do tier.
- Se entrar, o que ele desloca? Stacks que só crescem são coleções.
Esse filtro é o motivo de esta página listar cerca de uma dúzia de ferramentas em vez de quarenta, e de eu esperar que os nomes específicos aqui mudem enquanto a forma sobrevive. Ferramentas são o tempo lá fora. O harness é o clima.
Monte a sua a partir do seu próprio trabalho, não da minha lista — e, se a versão disso de que você precisa é uma stack desenhada em torno de um produto ou plataforma real, com prazos atrelados, esse trabalho de design é literalmente o que faço para clientes: veja meus serviços.
