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Preço de Atlassian

Fechada
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R$344,93
-R$5,41(-1,54%)

*Dados atualizados pela última vez: 2026-04-08 06:11 (UTC+8)

Em 2026-04-08 06:11, Atlassian (TEAM) está cotada a R$344,93, com um valor de mercado total de R$87,87B, índice P/L de -207,12 e rendimento de dividendos de 0,00%. Hoje, o preço das ações variou entre R$331,43 e R$353,38. O preço atual está 4,07% acima da mínima do dia e 2,39% abaixo da máxima do dia, com um volume de negociação de 5,29M. Nas últimas 52 semanas, TEAM foi negociada entre R$331,37 e R$1.246,78, e o preço atual está -72,33% distante da máxima das 52 semanas.

Principais estatísticas de TEAM

Fechamento de ontemR$350,80
Valor de mercadoR$87,87B
Volume5,29M
Índice P/L-207,12
Rendimento de dividendos (TTM)0,00%
EPS diluído (TTM)0,72
Lucro Líquido (FY)-R$1,32B
Receita (FY)R$26,86B
Data de rendimento2026-04-30
Estimativa de EPS1,33
Estimativa de ReceitaR$8,73B
Ações em Circulação250,48M
Beta (1A)0.994

Sobre TEAM

A Atlassian Corporation, através das suas subsidiárias, projeta, desenvolve, licencia e mantém vários produtos de software em todo o mundo. O seu portefólio de produtos inclui Jira Software e Jira Work Management, um sistema de gestão de projetos que conecta equipas técnicas e de negócios para que possam planear, organizar, acompanhar e gerir melhor o seu trabalho e projetos; Confluence, um espaço de trabalho conectado que organiza o conhecimento de todas as equipas para impulsionar o progresso do trabalho; e Trello, um produto de colaboração e organização que captura e acrescenta estrutura ao trabalho fluido e de rápida formação para equipas. A empresa também oferece Jira Service Management, um produto de mesa de serviço intuitivo e flexível para criar e gerir experiências de serviço para vários fornecedores de equipas de serviço, como equipas de TI, jurídicas e de RH; e Jira Align, uma solução de agilidade empresarial da Atlassian, concebida para ajudar as empresas a adaptar-se e responder às condições empresariais dinâmicas, com foco na criação de valor. Além disso, fornece Bitbucket, uma solução Git pronta para empresas que permite às equipas de desenvolvimento profissionais gerir, colaborar e implementar código de qualidade; Atlassian Access, um produto a nível empresarial para segurança reforçada e administração centralizada que funciona em todos os produtos cloud da Atlassian; e Jira Product, uma ferramenta de priorização e planeamento de rotas. Ainda, o portefólio da empresa inclui Atlas, um diretório de trabalho em equipa; Bamboo, um pipeline de entrega contínua; Crowd, um sistema de login único; Crucible, uma revisão colaborativa de código; Fisheye, um software de pesquisa, rastreamento e visualização de alterações de código; e Compass, uma plataforma de experiência do desenvolvedor. Adicionalmente, oferece Opsgenie, um software de gestão de alertas e turnos; Sourcetree, um cliente Git gratuito para Windows e Mac; Statuspage, que comunica o estado em tempo real aos utilizadores; Beacon, um software inteligente de deteção de ameaças; e Atlassian Access, que reforça a segurança de dados e a governação dos produtos Atlassian Cloud. A empresa foi fundada em 2002 e tem sede em Sydney, Austrália.
SetorTecnologia
IndústriaSoftware - Aplicação
CEOMichael Cannon-Brookes
SedeSydney,NSW,AU
Funcionários (ano fiscal)13,81K
Receita Média (1A)R$1,94M
Lucro Líquido por Funcionário-R$95,73K

Saiba mais sobre Atlassian (TEAM)

Perguntas Frequentes sobre Atlassian (TEAM)

Qual é o preço das ações de Atlassian (TEAM) hoje?

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Atlassian (TEAM) está sendo negociada atualmente a R$344,93, com uma variação de 24h de -1,54%. A faixa de negociação das últimas 52 semanas é de R$331,37 a R$1.246,78.

Quais são os preços máximo e mínimo em 52 semanas de Atlassian (TEAM)?

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Qual é o índice preço/lucro (P/L) de Atlassian (TEAM)? O que esse indicador revela?

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Qual é o valor de mercado da Atlassian (TEAM)?

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Qual é o lucro por ação (EPS) trimestral mais recente de Atlassian (TEAM)?

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Você deve comprar ou vender Atlassian (TEAM) agora?

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Quais fatores podem afetar o preço das ações da Atlassian (TEAM)?

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Como comprar ações da Atlassian (TEAM)?

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Aviso de risco

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Outros mercados de negociação

Atlassian (TEAM) Últimas Notícias

2026-03-29 09:01

Equipe de Trump suspeita que endereço desconhecido tenha depositado 5,48 milhões de TRUMP em uma CEX, no valor superior a 16,06 milhões de dólares.

Gate News, 29 de março, segundo a análise on-chain da analista Ai Yi, a equipa TRUMP parece ter vendido mais de 16,06 milhões de dólares em tokens TRUMP. O endereço de custódia da Bitgo depositou nos últimos 2 horas 5,48 milhões de tokens TRUMP em um determinado CEX. Rastreando a origem dos fundos, essa remessa de tokens veio do endereço de Alocação da Equipa TRUMP (quota da equipa), que foi depositada há 2 meses, totalizando 18,14 milhões de tokens, com um valor de 81,64 milhões de dólares na altura.

2026-03-28 07:50

Google TurboQuant paper faces rebuttals from authors of prior algorithms.

据 1M AI News 监测, 苏黎世联邦理工学院博士后高健扬发布公开信, 指控谷歌 ICLR 2026 论文 TurboQuant 对其先行工作 RaBitQ 的描述存在三项严重问题。 高健扬是 RaBitQ 的第一作者, 该算法于 2024 年发表于数据库顶级会议 SIGMOD, 核心方法是在量化前施加随机旋转(Johnson-Lindenstrauss 变换), 并已严格证明达到渐近最优误差界, 曾受邀在理论计算机顶级会议 FOCS 的 Workshop 上报告。 三项指控分别为: 1. 方法相似性回避: TurboQuant 的核心方法同样采用随机旋转, 但论文将 RaBitQ 归类为「基于网格的 PQ」, 系统性地省略了两者在方法上的直接关联。 ICLR 审稿人曾独立指出两种方法都使用随机投影并要求补充讨论, TurboQuant 团队不仅未补充, 反而将正文中对 RaBitQ 的描述移至附录 2. 理论结果失实: 论文在无任何论据的情况下, 将 RaBitQ 的理论保证定性为「次优」(suboptimal), 归因于「分析较松」。 RaBitQ 扩展版论文已证明其误差界达到 Alon-Klartag(FOCS 2017)给出的渐近最优界 3. 实验对比不公: TurboQuant 使用自行翻译的 Python 代码在单核 CPU 上测试 RaBitQ(关闭多线程), 却用 NVIDIA A100 GPU 测试自身算法, 导致 RaBitQ 速度被报告慢了数个数量级, 且未在论文中披露这一设置 高健扬披露, TurboQuant 第二作者 Majid Daliri 于 2025 年 1 月主动联系 RaBitQ 团队请求协助调试其基于 RaBitQ C++ 代码翻译的 Python 版本, 2025 年 5 月的邮件中亲自确认了实验条件的不公平设置, 并表示已将 RaBitQ 团队的理论澄清告知全体共同作者。 但此后 TurboQuant 论文在投稿、审稿、接收直至谷歌官方大规模推广的全过程中, 上述问题始终未修正。 RaBitQ 团队已在 ICLR OpenReview 发布公开评论, 并向 ICLR 大会主席和道德委员会提交正式投诉。 TurboQuant 第一作者 Amir Zandieh 回复称愿修正第二和第三项问题, 但拒绝补充方法相似性讨论, 且仅同意在 ICLR 2026 会议结束后修正。 第三方研究者 Jonas Matthias Kübler 也在 OpenReview 独立指出, 论文与谷歌博客在速度基准(PyTorch vs JAX)和量化基线(FP32)上口径不一致。 TurboQuant 此前经谷歌官方大规模宣传后, 曾引发 Micron、Western Digital 等存储芯片股集体下跌。

2026-03-28 00:41

P2P.me team pede desculpas por apostar nos seus objectivos de financiamento na Polymarket, os lucros serão transferidos para o tesouro da MetaDAO.

Gate News, a notícia, em 28 de março, a equipa do P2P.me publicou um comunicado, reconhecendo que apostou através de uma conta chamada "P2P Team" na plataforma de previsões Polymarket sobre se o projeto conseguiria alcançar o objetivo de financiamento de 6 milhões de dólares. Esta posição foi estabelecida 10 dias antes do início do financiamento, quando o projeto apenas tinha obtido uma promessa verbal de 3 milhões de dólares da Multicoin Capital, tendo finalmente arrecadado 5,2 milhões de dólares. O P2P.me afirmou que a falha em divulgar essa atividade de aposta na altura foi um erro, e que atualmente está a liquidar todas as posições relacionadas, com os lucros a serem devolvidos ao tesouro do MetaDAO gerido pela Futarchy. Além disso, a equipa enfatizou que o MetaDAO não tinha conhecimento desta atividade de aposta e que irá desenvolver uma política sobre transações em mercados de previsões.

2026-03-24 13:36

Alerta TradFi Queda: TEAM (Atlassian) Cai acima de 6%

Gate News: De acordo com os dados mais recentes da Gate TradFi, TEAM (Atlassian) registou caiu de 6% num curto espaço de tempo. A volatilidade atual está significativamente acima das médias recentes, indicando uma maior atividade no mercado.

2026-03-15 04:57

Claude apresenta oferta com quota duplicada fora das horas de pico, promoção válida até 27 de março

Gate News notícias, 15 de março, Claude anunciou que de 13 a 27 de março, os usuários dos planos gratuito, Pro, Max e Team receberão o dobro de quota de uso como oferta especial. A promoção é ativada automaticamente fora do horário de pico, definido como o período fora das 5h às 11h da manhã, horário do Pacífico (12h às 18h, horário de Greenwich) em dias úteis, e durante todo o fim de semana. Claude afirmou que esta iniciativa visa recompensar os usuários e otimizar a carga do sistema.

Postagens populares sobre Atlassian (TEAM)

CycleProphet

CycleProphet

1 Horas atrás
“O interesse e a autonomia são as qualidades mais centrais e mais importantes para os seres humanos na era da AGI.” Organização & compilação: Deep Tide TechFlow Convidados: Alex, responsável de produto da Codex; Romain, experiência do programador na Codex Apresentador: Peter Yang Fonte do podcast: Peter Yang Título original: How OpenAI's Codex Team Builds with Codex (43 Min) | Alex & Romain Data de exibição: 5 de abril de 2026 Resumo dos pontos essenciais ---- Alex é responsável de produto da Codex, enquanto Romain é responsável pela experiência do programador. Eles ajudaram-me, de forma rara, a compreender em profundidade como a equipa da Codex funciona — incluindo como utilizam a Codex para construir produtos e como fazem lançamentos de produto sem normas e roadmaps tradicionais de produto. Alex partilhou também algumas perspetivas únicas sobre o futuro dos gestores de produto (PM) e os fatores que realmente importam nas contratações. ### Resumo de ideias em destaque ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-288bc27321-279bb712ab-8b7abd-badf29) **Construção em tempo real e a “velocidade de pensamento” do Codex Spark** * “Quando queres construir alguma coisa… podes mudar para o modo rápido ou mesmo para o Codex Spark, e então consegues ter essa velocidade de pensamento maluca para construir qualquer coisa. À esquerda está o GPT-5.4, à direita está o Codex Spark; em média, tens cerca de 1200 dados (tokens) por segundo — a velocidade é demasiado absurda.” —Romain **Sobre documentação de especificações e processos de decisão** * “Acho que escrevemos documentos de especificações muito, muito poucos na equipa da Codex. Na verdade, acho que a maior parte do trabalho é fazer com que as pessoas mais próximas da realidade tomem o maior número possível de decisões. Por isso, só escrevemos especificações quando o problema final se torna daquele tipo que é difícil de encaixar na cabeça de uma pessoa.” —Alex **Limites profissionais pouco definidos e a evolução dos designers** * “Os designers da nossa equipa agora escrevem mais código do que os engenheiros há seis meses. O nosso foco já não é ‘conseguir gerar código’. O que realmente importa é: decidimos o quê e como garantimos a qualidade elevada do produto. É também por isso que, para características muito complexas, eu prefiro encontrar um responsável robusto para gerir, em vez de deixar que o gestor de produto (PM) seja responsável pela materialização e manutenção desses sistemas.” —Alex **Filosofia do design do produto: tornar o modelo “invisível”** * “Desenhamos as funcionalidades centrais com muito cuidado, garantindo que não se tornam um obstáculo entre o utilizador e o modelo; em vez disso, tornamos o modelo mais inteligente e automático, concluindo mais tarefas.” —Alex * “A seguir, construímos sobre isso e pensamos como empacotar o produto de forma o mais configurável possível para utilizadores avançados, para que sejam eles a explorar e a utilizar. Por exemplo, já existem utilizadores que implementaram sub-agentes (sub-agents).” —Romain **Filosofia de planeamento: recusar o “constrangimento do meio do caminho”** * “Na OpenAI, ou planificamos objetivos de curto prazo ou planificamos objetivos de longo prazo, mas nunca fazemos planeamento intermédio, porque o planeamento intermédio é demasiado complexo. O planeamento de curto prazo costuma significar metas para, no máximo, oito semanas a partir de agora; oito semanas é o intervalo máximo que conseguimos definir. Também definimos uma visão de longo prazo. Por exemplo, podemos perspetivar o futuro daqui a um ano, imaginando que o modelo vai ficar mais inteligente. No entanto, o planeamento intermédio fica um pouco desconfortável — normalmente manifesta-se como um roadmap de produto detalhado, mas, na realidade, quase não fazemos isso. Concentramo-nos mais em tarefas concretas que, combinadas com a visão de longo prazo, nos permitem avançar em direção aos nossos objetivos.” —Alex **A transformação da interface trazida pela “delegação de agentes inteligentes”** * “A codificação vai acontecer de uma forma de ‘delegação de agentes inteligentes’ (agentic delegation). Vais achar muito estranho — num terminal, abrires várias tabs e deixá-las a correr durante algumas horas. Precisamos de uma interface completamente nova, e o momento foi, curiosamente, perfeito.” —Romain **A escadaria de progressão profissional a desaparecer e o “colapso da stack de talento”** * “Quase que faz com que cada uma das escadas tradicionais de progressão profissional se torne mais difusa. Cada um de nós, na verdade, é um ‘construtor (builder)’, e todos colaboramos para construir. Se uma startup tiver um PM, e menos de 20 engenheiros por volta disso, pode ser um sinal perigoso. Interesse e autonomia são as qualidades mais centrais e mais importantes dos seres humanos na era da AGI.” —Romain / Alex **Critérios de recrutamento: trabalhos superam currículos** * “Quando alguém me manda uma mensagem privada dizendo que tem interesse em se juntar à nossa equipa, a minha primeira reação é ver se há um link para trabalhos. Se houver um link, eu abro sempre e tento perceber se essas pessoas realmente estão a construir algo. Prefiro ver as ideias delas e o que elas de facto construíram. Eu não faço ideia de que universidades frequentaram essas pessoas.” —Alex Demonstração no local: construir um jogo em segundos com o Codex Spark ------------------------------ **Apresentador Peter: Estou muito entusiasmado por apresentar hoje o Alex e o Romain. Eles vêm da equipa Codex da OpenAI. Eles vão demonstrar como construir novas funcionalidades da Codex, quais são as capacidades da Codex e como a equipa Codex lança produtos sem parar. Queres ver uma demonstração rápida do que é possível construir com uma única prompt (one-shot)?** **Romain:** Claro. Vou partilhar o meu ecrã. Na verdade, há muita coisa que posso mostrar, mas talvez uma vista rápida — por exemplo, aqui está uma aplicação iOS que tenho vindo a construir. Se eu quiser criar uma nova funcionalidade para esta aplicação, posso simplesmente ditá-la: “Ei, consegues adicionar um novo ecrã ao desafio de regresso à Lua da NASA?” E então eu envio essa prompt com o GPT-5.4, e o modelo vai criar um novo ecrã especificamente para esta APP. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-18ac1f40ff-b408d4d1fd-8b7abd-badf29) Mas nós também temos modelos como o Codex Spark, que te podem ajudar a conceber e iterar qualquer coisa em poucos segundos. Vou-te mostrar a diferença de resposta rápida do modelo. À esquerda está o GPT-5.4, à direita está o Codex Spark. Depois, em média, podes ter cerca de 1200 dados por segundo — a velocidade é demasiado absurda. Por isso, quando quiseres construir alguma coisa — por exemplo, um jogo — antes de começarmos esta conversa, eu fui à aplicação Codex e, com uma prompt rápida, criei um pequeno jogo 2D semelhante a Animal Crossing. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-79cc489626-3a717ae75a-8b7abd-badf29) Quando tenho o raciocínio bem claro, uma funcionalidade de que eu gosto bastante na Codex é outra: abro a Codex, e a conversa fica a flutuar no topo do ecrã. Assim, se eu estiver mesmo a trabalhar neste jogo, posso continuar a iterar e a gerar mais ideias. Tens alguma ideia, Peter, sobre o que queres mudar neste jogo? **Peter: Talvez adicionar mais algumas decorações, casas, árvores, e assim torná-lo mais vivo?** **Romain:** Então vou enviar esta tarefa. E basicamente em poucos segundos o Codex Spark já faz a edição; vemos as mudanças em tempo real e pronto — já vimos aparecerem as novas árvores. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-89fe082972-553535c88b-8b7abd-badf29) É por isso que fico tão entusiasmado com a Codex. De facto, consegues ter uma velocidade de pensamento absurda para construir qualquer coisa: tens um modelo de ponta como o GPT-5.4, que consegue lidar com tarefas muito complexas, como analisar ou migrar milhões de linhas de código. Mas quando tens inspiração e o raciocínio está claro, podes mudar para o modo rápido ou mesmo para o Codex Spark, e então consegues essa velocidade de pensamento maluca para construir qualquer coisa. Para especificações de produto, escrevemos apenas cerca de 10 pontos — é isso ------------------------- **Apresentador Peter: Estou mesmo curioso sobre como vocês, na equipa, constroem produtos com a Codex. Alex, vocês ainda escrevem especificações? Ou fazem com que o GPT escreva uma especificação? Qual é o modelo que vocês usam para fazer isto funcionar?** **Alex:** Acho que escrevemos documentos de especificações muito, muito poucos na equipa Codex. Na verdade, eu** acho que grande parte do trabalho é fazer com que as pessoas mais próximas da realidade tomem o maior número possível de decisões,** por isso só escrevemos especificações quando o problema final se torna daquele tipo difícil de encaixar na cabeça de uma única pessoa. Aliás, já agora, hoje uma pessoa consegue encaixar muita coisa na cabeça porque consegue fazer muitas coisas — delega a maior parte do trabalho de codificação, então uma pessoa consegue fazer bastante. Mas se, no fim, se tornar algo que exige coordenação entre várias pessoas, ou talvez uma decisão muito complicada que tem de ser tomada, então talvez escrevamos uma especificação. Mas, nesses casos, os documentos que escrevemos tendem a ser muito, muito curtos. É basicamente algo como 10 pontos essenciais, e pronto. **Apresentador Peter: Certo. Vocês conseguem-me mostrar como é que isto funciona? Por exemplo, tu dás ao Codex alguns pontos essenciais e, talvez, ele escreva primeiro os requisitos reais?** **Romain:** Claro! Mas antes, eu gostava de te mostrar um exemplo mais simples. Imagina que estamos a desenvolver uma aplicação iOS que já terminou algumas tarefas. Agora, tens uma ideia para uma nova funcionalidade para este projeto, mas ainda não estás certo para que direção ir. É aqui que está a força do Codex: ele ajuda-nos a planear o próximo passo. Por exemplo, eu só preciso de premir Shift+Tab para entrar no “modo de planeamento” (Plan Mode) e então introduzir “o que é que vamos construir”. A Codex automaticamente gera um plano inicial. Ele analisa o código e o repositório de código existentes, percebe o estado atual do projeto e propõe algumas ideias potenciais. Ao mesmo tempo, eu também posso juntar as minhas próprias ideias para orientar o modelo na geração de um plano mais completo. Durante este processo, vais ver que o Codex faz algumas sugestões com base no código e nos ficheiros atuais. Por exemplo, pode perguntar: “Devemos continuar a refinar a funcionalidade mencionada anteriormente? Ou devemos otimizar o painel de fiabilidade?” Se decidirmos otimizar o painel de fiabilidade, ele vai ainda mais além e levar-nos a pensar: quem é o utilizador-alvo dessa otimização? O processo é como colaborar com um parceiro de brainstorming. Eu uso frequentemente este tipo de abordagem para gerar ideias. Por exemplo, para algumas mudanças simples, eu introduzo diretamente prompts e o Codex gera código. **Alex:** Já para mudanças de complexidade média, eu posso fazê-lo gerar um plano específico, ou ajudar-me a raciocinar sobre como implementar. E quando tenho uma ideia vaga, eu normalmente abro diretamente o Codex e deixo-o pensar comigo sobre como resolver o problema. Mesmo que eu não tenha requisitos claros de funcionalidade na minha cabeça, o Codex ajuda-me a clarificar o raciocínio através de perguntas e exploração. Mas, para ser sincero, há alturas em que eu não uso diretamente as soluções geradas pelo Codex — especialmente quando a alteração é mais complexa. Eu exploro usando o “modo de planeamento” do Codex, formo um raciocínio claro e depois partilho essas ideias com a equipa de engenharia. No fim, o processo de pensamento é mais importante do que o plano que é gerado. A propósito, no nosso caso, os designers escrevem agora mais código do que os engenheiros há seis meses. Antes, isto seria impensável. Isto deve-se principalmente aos progressos das ferramentas, permitindo que designers participem de forma mais profunda no desenvolvimento. No entanto, eu também sou frequentemente gozado pela equipa por eu ter enviado poucos PRs (pedidos de merge de código) no ano passado. Embora muitas mudanças sejam apenas pequenos ajustes, eu realmente acho que devia fazer mais. Agora, o nosso** foco já não é “será que consegue gerar código?”** porque agentes (Agent) já conseguem fazer a maior parte do trabalho de codificação. **O que realmente importa é: decidimos o quê e como garantimos a qualidade elevada do produto.** É por isso que, para funcionalidades muito complexas, eu prefiro encontrar um responsável robusto para gerir, em vez de deixar que o gestor de produto (PM) seja responsável pela implementação e manutenção desses sistemas. Mais código escrito por designers do que por engenheiros há 6 meses --------------------- **Apresentador Peter: **A aplicação da Codex é muito intuitiva e simples de usar. Comparada com alguns produtos profissionais do exterior, eu sinto que a curva de aprendizagem da Codex é muito mais baixa. Outros produtos profissionais, embora muito potentes, exigem passar muito tempo a aprender. Eu até acho que, se eu não seguisse essas informações no Twitter, talvez nem soubesse como usá-los. Mas uma coisa que me impressionou na Codex é que ela não é só simples e fácil de usar: ela também oferece muitas funcionalidades avançadas, como skills (competências) e automations (automações). Vocês usam essas funcionalidades com frequência dentro da equipa?** **Romain:** Sim, usamos muito. Na verdade, acho que as skills são uma das funcionalidades mais interessantes da aplicação Codex. Por exemplo, agora, se trabalhares com um designer em Figma, basta abrir a skill do Figma e conseguires extrair diretamente do ficheiro do Figma todos os detalhes, como componentes React, variáveis, etc.; e o Codex gera automaticamente o código correspondente. Outro exemplo: se estás a desenvolver uma aplicação e queres partilhá-la ou fazer o deploy para Vercel, Cloudflare ou Render, basta dar instruções simples via skills, e o Codex faz automaticamente essas tarefas. Recentemente falei com um amigo e ele disse-me que tinha muitas ideias para melhorar um produto. Então ele disse à Codex: “Escreve todas estas tarefas no Linear para eu conseguir acompanhar.” Ele usou a skill do Linear. Depois disse: “Vou dormir; tu continua a completar todas as tarefas de que acabámos de falar e marca-as como concluídas.” Resultado: quando acordou no dia seguinte, descobriu que todas as tarefas estavam mesmo concluídas. **Alex:** Sobre a simplicidade da aplicação de que falaste, acho que vale a pena partilhar como pensamos no design. Neste campo, os programadores costumam ter entusiasmo em construir as suas próprias ferramentas de automação para simplificar o trabalho diário. Nós achamos que uma característica-chave do produto tem de ser altamente configurável. Para a Codex, é como uma caixa de ferramentas open source: os utilizadores podem entrar nela a fundo e personalizar conforme as suas necessidades. Sempre que lançamos uma nova funcionalidade, há utilizadores no Twitter a reclamar que essa funcionalidade tem problemas — mesmo que ainda não esteja oficialmente lançada. E, na minha perspetiva, isso demonstra mesmo que o nosso produto teve sucesso, porque esses utilizadores pioneiros estão a explorar connosco o futuro e a impulsionar o progresso do produto. No entanto, também percebemos que** não basta construir produtos só para esses utilizadores de topo.** Caso contrário, o produto acabará por se tornar complexo e difícil de perceber. Temos de encontrar um ponto de equilíbrio: satisfazer as necessidades dos utilizadores avançados e, ao mesmo tempo, tornar o produto simples e intuitivo para utilizadores comuns. Portanto** desenhamos as funcionalidades centrais com muito cuidado**, assegurando que não se tornam um obstáculo entre o utilizador e o modelo; pelo contrário, tornam o modelo mais inteligente e automático, concluindo mais tarefas. **Romain:** **A seguir, com base nisso, pensamos como empacotar o produto de uma forma o mais configurável possível para utilizadores avançados, para que sejam eles a explorar e a usar.** Por exemplo, já existem utilizadores que implementaram sub-agents (sub-agentes). Estas funcionalidades não são desenhadas por nós proativamente; são descobertas e experimentadas pelos utilizadores. Ao observar como os utilizadores usam essas funcionalidades, aprendemos imenso. Depois, pensamos: **como é que estas funcionalidades se tornam super simples também para outros utilizadores?** A aplicação Codex é um bom exemplo. Mais ou menos quando o Codex em GPT-5.2 foi lançado em dezembro do ano passado, as capacidades do modelo começaram a estabilizar gradualmente, mas também atravessaram um ponto de viragem. A partir daí, os utilizadores já podiam delegar tarefas mais longas e mais complexas ao modelo, e o modelo podia completá-las de uma só vez. Começámos também a notar que alguns utilizadores já estavam a usar tmuxing — isto é, executar várias tarefas em paralelo no terminal, dividindo janelas para executar vários trabalhos ao mesmo tempo. Vimos exemplos muito interessantes em redes sociais. Por exemplo, há uma foto de Peter Steinberger em que o ecrã dele tem 18 janelas de terminal, espalhadas por três monitores — parece “uma garra aberta e criativa”. Vemos os utilizadores a usar a Codex de uma forma tão avançada, e ficámos entusiasmados. Ao mesmo tempo, continuámos a otimizar as funcionalidades de delegação de tarefas na base do produto (como o CLI), para garantir que funcionam bem. Mas também percebemos que talvez apenas os 1% dos engenheiros de topo trabalhem desta forma. Por isso, pensámos: como é que tornamos estas funcionalidades mais intuitivas? É por isso que desenvolvemos a aplicação Codex. Quando abres a aplicação Codex pela primeira vez, ela parece uma janela de chat simples. Podes começar a usá-la diretamente e ela funciona normalmente. Mas, com o tempo, vais descobrindo mais funcionalidades: a barra lateral, a capacidade de executar várias tarefas e a facilidade para alternar entre tarefas. Faz-te sentir super eficiente. Depois, vais reparar na etiqueta “skills”, clicas lá e exploras mais funcionalidades.** Queremos que, ao usar a aplicação Codex, o utilizador tenha uma experiência quase como se estivesse a jogar, descobrindo possibilidades novas continuamente.** **Romain:** Concordo totalmente. E é também exatamente isso que fazia parte da nossa visão desde o início: **a codificação vai acontecer de uma forma de “delegação de agentes inteligentes” (agentic delegation).** Mesmo quando começámos a desenvolver a Codex há quase um ano, já estávamos a pensar nesse futuro. Acreditamos que os engenheiros vão conseguir tratar de várias tarefas em paralelo, enquanto o modelo fica responsável por executar os detalhes complexos. Mas, para ser sincero, na altura, as capacidades do modelo ainda não tinham esse nível. Tivemos de esperar pelo lançamento do Codex em GPT-5.2 e, após isso, por aquele ponto de viragem, em que vimos o modelo a funcionar de forma muito completa e fiável durante horas e até dias. E foi nessa altura que percebemos, de repente, que as interfaces tradicionais de terminal já não eram adequadas para este modo de trabalho. Vai parecer muito estranho — abrires várias tabs no terminal e deixá-las correr durante horas. Então, precisávamos de uma interface completamente nova, e o momento foi mesmo perfeito. **Alex:** Ao olhar para a evolução do Codex, houve duas mudanças importantes de “vibe”. **A primeira foi em agosto do ano passado.** Lançámos o produto Codex Cloud. Foi uma ideia muito boa, os utilizadores ficaram entusiasmados, mas talvez fosse um pouco cedo. Por isso, em agosto, lançámos o GPT-5, um modelo de codificação interativa muito excelente, e decidimos focar em resolver os problemas que o modelo conseguia lidar naquele momento. Assim, lançámos o Codex CLI e plugins para IDE, e em poucos meses o número de utilizadores cresceu rapidamente — cerca de 20 a 30 vezes. Foi fantástico. **O segundo ponto de viragem foi entre dezembro do ano passado e janeiro deste ano.** Nessa altura, alcançámos finalmente a visão inicial — delegar tarefas ao modelo. As capacidades do modelo atingiram um novo patamar e ele conseguiu completar de forma independente tarefas ainda mais complexas. Isto marcou a entrada numa fase completamente nova. Planeamento dividido em curto e longo prazo: nunca planeamento intermédio -------------------- **Apresentador Peter: Estou curioso sobre como a aplicação Codex foi desenvolvida. Vocês tinham definido algum roadmap anual há um ano — algo como “vamos lançar a aplicação Codex em algum momento”? Ou estavam mais focados em observar a procura do mercado e prototipar rapidamente algumas ideias?** **Alex:** Na verdade, não. Eu ouvi um conselho muito bom da parte do nosso investigador, Andre: **na OpenAI, ou planeamos objetivos de curto prazo ou planeamos objetivos de longo prazo, mas não fazemos planeamento intermédio porque o planeamento intermédio é demasiado complexo.** **O planeamento de curto prazo costuma ser definido como metas para, no máximo, oito semanas a partir de agora.** Oito semanas é o intervalo máximo que conseguimos definir. Dentro desse quadro, definimos um objetivo concreto e reunimos a equipa para o cumprir. Esta é uma das forças da OpenAI — somos muito bons em organizar equipas à volta de um objetivo claro. Por outro lado, também temos **uma visão de longo prazo**. Por exemplo, podemos perspetivar o futuro daqui a um ano, imaginando que o modelo vai ficar mais inteligente. Também podemos imaginar que o modelo poderá trabalhar de forma independente, sem precisar de recursos do nosso computador, e sem ficar limitado a concluir uma única coisa de cada vez. Queremos ter infinitos modelos que executem tarefas de forma independente, validem-se a si próprios o código, e até consigam fazer auto-deploy e auto-monitorização, sem depender de nós para lhes dar prompts manualmente. Mas o planeamento intermédio fica um pouco desconfortável. Normalmente aparece sob a forma de um roadmap de produto detalhado, mas, na prática, quase não fazemos isso. **Nós focamo-nos mais em tarefas concretas, em combinação com a visão de longo prazo, para atingir os nossos objetivos.** Um exemplo: no caso da aplicação Codex, o nosso objetivo estratégico era libertar os utilizadores de um espaço de trabalho específico (workspace). As ferramentas tradicionais de desenvolvimento (por exemplo, VS Code) costumam ficar associadas a um workspace específico: um determinado ponto de checkout ou uma pasta de um repositório de código. Mesmo com o git worktree, uma vez que só consegues abrir um diretório de trabalho de cada vez, e isso é semelhante no CLI — também há limitações. Mas a nossa visão era: **os utilizadores poderem colaborar com agentes inteligentes (agent) na cloud, e esses agentes poderem trabalhar de forma independente.** Queríamos que os utilizadores conseguissem interagir naturalmente com vários agentes ao mesmo tempo, e até que um agente coordenasse o trabalho de múltiplos agentes em nome do utilizador. Ao mesmo tempo, percebemos também que, se dependêssemos totalmente da cloud desde o início, os programadores poderiam achar que não seria tão conveniente — porque precisariam configurar o ambiente. E quando o modelo executasse tarefas, se fosse necessário intervenção ou ajustes manuais, também ficaria complicado. **Por isso, decidimos desenvolver uma experiência que fosse local: colaborasse sem problemas com pastas locais, mantendo ao mesmo tempo a ligação aos agentes inteligentes na cloud.** Quando começámos a desenvolver essa aplicação, tínhamos um conjunto destas “ideias de visão”, que eram relativamente abstratas. Ao mesmo tempo, os nossos engenheiros faziam vários protótipos, dizendo coisas como: “Quero que tenhamos uma aplicação.” E assim foi a tentativa de desenvolver várias versões diferentes. Na verdade, nós também organizámos uma “semana de hack”, com vários engenheiros a desenvolverem independentemente diferentes versões da aplicação. Talvez tu tenhas participado — já não me lembro. Quando o projeto realmente arrancou, o único ponto que precisámos esclarecer por escrito foi**: por que é que achamos uma boa ideia desenvolver uma aplicação. Não tínhamos especificações de produto específicas para essa aplicação; foi com o trabalho real de desenvolvimento que fomos esclarecendo a direção do produto.** No entanto, naquela altura o projeto ainda tinha alguma controvérsia: precisávamos mesmo de desenvolver uma aplicação? Os nossos plugins de IDE já eram muito populares; devíamos focar-nos em melhorar a qualidade do plugin? O CLI também tinha potencial. Então, se formos desenvolver uma aplicação, qual é a sua razão de ser? Para que direção devemos apontar? Estas eram algumas das questões que surgiram no início do projeto. **Romain:** Sim, e felizmente, nessa altura já tínhamos uma solução de plugins de IDE muito madura, e tínhamos feito uma optimização profunda. Os utilizadores podiam usar esses plugins em VS Code, Cursor, Windsurf e outros IDE. Nós acumulámos muita experiência com a base de código dos plugins de IDE, o que nos deu um ponto de partida muito robusto para desenvolver a aplicação Codex. **Alex:** Exatamente. Na prática, a aplicação Codex e os plugins de IDE partilham muita lógica e código a nível subjacente. Ambos se ligam a um mesmo Codex harness central — uma framework open source escrita em Rust — e o CLI também a usa. Escolhemos propositadamente um design em camadas para permitir partilha de código e extensão de funcionalidades entre diferentes ferramentas. **Apresentador Peter: Quanto ao processo de decidir desenvolver a aplicação Codex… quando olhas para trás, parece uma decisão óbvia, porque usar a aplicação Codex é muito mais intuitivo do que abrir uma pilha de janelas de terminal. Mas as razões principais na altura eram: a aplicação Codex é mais amigável para principiantes e, além disso, é a melhor interface para gerir a colaboração de múltiplos agentes inteligentes.** **Alex:** Acho que a forma de pensar da nossa equipa é fortemente influenciada pela visão da AGI (Inteligência Artificial Geral). Temos vindo a pensar: **como será o futuro do trabalho?** Na verdade, eu diria por outro ângulo: nós sabemos claramente que precisamos de uma interface —** para que os utilizadores possam delegar tarefas para múltiplos agentes inteligentes de forma natural.** Sabemos que os futuros modelos vão ter essa capacidade — na verdade, já vimos utilizadores a tentar delegar tarefas através de vários agentes. Nós precisamos de uma interface que torne essa colaboração “completamente natural” e que consiga expandir-se de forma perfeita para a cloud. Queremos que essa interface siga princípios de ergonomia, de modo a que os utilizadores sintam que colaborar com múltiplos agentes inteligentes é uma experiência intuitiva e natural, e não algo que requer operações complexas ou truques. **Romain:** Sim, e a audiência desta aplicação não é apenas principiantes. Na prática, mesmo engenheiros muito experientes — incluindo engenheiros de topo dentro da OpenAI, como Peter, OpenClaw e Greg Brockman — já começaram a usar a aplicação Codex como ferramenta principal de desenvolvimento. Isso mostra que a nossa visão de **delegação de agentes inteligentes (agentic delegation)** está a tornar-se realidade gradualmente. **Alex:** Sim. Mencionámos o Peter por uma razão: ele acabou de se juntar à OpenAI, e ficámos muito entusiasmados. Em outubro do ano passado, eu caminhava com ele em Fort Mason, em São Francisco, e comentei uma ideia de desenvolver uma nova interface. Disse-lhe que queríamos uma interface nova para que a delegação de tarefas se tornasse mais natural. Na altura, ele disse-me que nunca usaria algo assim. Mas no fim de semana passado, ele publicou um tweet: “Na verdade, esta aplicação é bastante boa. Comecei a gostar dela.” O trabalho diário de Alex como gestor de produto (PM) na Codex ---------------------------------- **Apresentador Peter: Antes, tu tinhas passado algum tempo a ser o único gestor de produto (PM) na equipa Codex, certo? Agora, quantas pessoas tem a equipa Codex? Deve estar entre 50 e 100?** **Alex:** Mais ou menos. Está mais ou menos nessa gama. Em maio, éramos apenas cerca de 8 pessoas; não me lembro do número exato. Mas desde então a equipa cresceu muito. Agora está mais ou menos entre 50 e 100. **Apresentador Peter: Então, como é que tu distribuis o tempo no dia-a-dia? Como é um dia típico? Ou, na verdade, nem existe um “dia de trabalho típico”?** **Alex:** Ultimamente também tenho pensado sobre isso, porque acho difícil responder. Eu percebi que **o meu estilo de trabalho é por fases.** É só a minha forma pessoal de fazer, e pode não ser adequada a toda a gente. Por exemplo, quando lançámos a aplicação Codex, **eu estava totalmente no modo de execução.** Nessa fase, toda a minha energia foi colocada na qualidade do produto. Eu queria garantir que não escapava nenhum detalhe e que todas as pequenas coisas estavam bem resolvidas. Nesse modo, eu passava muito tempo a usar as ferramentas da Codex. Nós usamos a Codex para obter feedback, por exemplo, para perceber conversas no Slack e também feedback dos utilizadores. Eu peço à Codex para resumir essas informações, e depois registamos isso no Linear. Além disso, uso a Codex para analisar a qualidade do código e faço também pequenas alterações diretamente com ela. Porque, por vezes, tratar de um problema pequeno diretamente com o Codex é mais rápido do que coordenar tarefas com outras pessoas e fazê-las priorizar — especialmente quando o nosso objetivo é lançar a aplicação em duas semanas. Ao longo deste processo, claro que existem muitas tarefas humanas — como motivar a equipa, incentivar as pessoas, e ao mesmo tempo ser crítico em relação ao produto que estamos a construir. Na verdade, eu descobri que se eu estou ou não no modo de execução pode ser inferido pela minha utilização frequente do Twitter. Não sei porquê, mas quando preciso interagir com pessoas, eu uso mais o Twitter. **Depois há um outro modo**, por exemplo, agora, na minha cabeça está muito claro: **alcançámos uma nova fase.** Agora temos modelos muito fortes — como o GPT-5.4, que está a um nível excelente. A experiência da nossa aplicação também ultrapassou as expetativas e já cobre todas as plataformas, incluindo Windows. Portanto, para mim, chegou o momento de voltar mesmo para a cloud e investir mais energia lá. Quando entramos numa fase como esta, eu passo mais tempo a pensar no que deve ser feito a seguir e a perceber o estado atual — isto é um modo de coordenação. Nesse modo, eu passo menos tempo na Codex; em vez disso, uso a Codex mais para comunicar do que para escrever código. Por isso, pelo menos tenho estes dois modos, e talvez existam mais. **Apresentador Peter: Quantos alinhamentos entre funções diferentes vocês precisam de fazer?** **Alex:** **Dentro da equipa, quase não precisamos de fazer muito alinhamento entre funções.** Temos um pouco de propósito em nos vermos como uma equipa tipo “navio pirata”. Mesmo dentro da equipa Codex, neste momento só eu e dois novos gestores de produto que acabaram de se juntar mais recentemente. Temos alguns responsáveis; embora até há pouco tempo praticamente todos reportassem diretamente para mim, nós avançamos o projeto de forma um pouco difusa em conjunto, então não há muita necessidade de alinhamento dentro da equipa. Mas agora está a ficar cada vez mais óbvio que uma parte importante de construir a Codex é desenvolver este coding agent. E as pessoas também estão cada vez mais a perceber que o coding agent não serve apenas para escrever código — é muito útil para outras tarefas também. Por exemplo, descobrimos que os utilizadores usam a aplicação Codex não só para escrever código. Usam-na para completar várias tarefas ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. E agora a maioria dos funcionários da OpenAI está a usar a aplicação Codex — mesmo pessoas não técnicas. Eu vejo frequentemente pessoas a usar esta aplicação. Este tipo de perceção faz-nos entender que precisamos de pensar em como fazer com que a Codex não seja útil apenas para programadores. Isto requer mais alinhamentos entre funções, porque, como OpenAI, também temos ChatGPT e muitos utilizadores usam-no. Assim, precisamos considerar com muita cautela como integrar melhor estes produtos. **Romain:** Do meu ponto de vista, a equipa de experiência do programador parece um pouco uma extensão da equipa Codex. A maior parte do nosso esforço vai para a Codex, principalmente por algumas razões. **Em primeiro lugar, é um produto muito empolgante, e os programadores gostam muito de o usar. Queremos que ele seja ainda melhor.** Como o Alex disse, o nosso modo de trabalho também tem fases. Nós entramos na equipa Codex para preparar os lançamentos do produto — por exemplo, preparar os materiais necessários para o lançamento e ensinar os programadores como maximizar a utilização do Codex. Depois do lançamento, orientamos ainda os programadores a explorar como a Codex é aplicada em diferentes cenários. **Outra coisa muito interessante para nós** é que, se olhares para a plataforma inteira da OpenAI, já há milhões de programadores a usar a nossa API hoje, construindo aplicações multimodais de imagem a voz, etc. Agora, a melhor forma de desenvolver já se tornou usar a Codex como ponto de entrada. Se voltares um ano atrás, ou mesmo ao verão do ano passado quando lançámos o GPT-5, ainda tínhamos de escrever muitas orientações para ensinar as pessoas a criar prompts para o GPT-5. O GPT-5 é um modelo com capacidades muito fortes de raciocínio, e é bastante diferente do GPT-4. Agora, estamos a tentar permitir que os programadores, mesmo nesses casos de uso, consigam fazer o trabalho através da Codex e das skills. Por exemplo, se precisas de atualizar um sistema integrado, nós sugerimos que uses o Codex e as suas capacidades de skills. O resultado é que a Codex praticamente consegue ajudar a concluir quase toda a tarefa. Por isso, a nossa equipa tem também um foco grande em colaboração entre funções e vê a Codex como uma peça fundamental da plataforma de desenvolvimento da OpenAI. **Alex:** Acho que há uma característica muito interessante na forma como a nossa equipa Codex trabalha — para mim, o melhor é **interagir com a comunidade**. Quer seja online, quer em eventos no mundo real, damos muita importância a manter contacto com a comunidade. Durante lançamentos de produto, o nosso trabalho é muito** orientado para o lançamento — ficar claro quando e o que publicar;** ao mesmo tempo, é também muito** orientado para o feedback — quando a comunidade dá feedback, agimos rapidamente para corrigir problemas e comunicar com eles.** Por isso, a nossa equipa fica sempre muito “ligada”, online. Acho que isto é mesmo importante. Por exemplo, quando lançámos a aplicação Codex, trabalhámos muito de perto com o Dom e a equipa dele. Eles ajudaram-nos a organizar um grande teste alfa, convidando muitos utilizadores para participar e co-desenvolver o produto. Com o feedback deles, não só melhorámos a aplicação, como também aperfeiçoámos recursos relacionados, como skills e documentação. Penso que esta é mesmo uma vantagem única da nossa equipa Codex: **como é open source, mantemos tudo o que fazemos com uma transparência muito elevada, e a comunidade dá enorme apoio e retorno a esse tipo de abordagem.** **Apresentador Peter: Falemos sobre o Peter (fundador da OpenClaw). Eu sou um utilizador early da OpenClaw. Como é que vocês integraram o Peter na equipa? A visão desse agente pessoal (personal agent) está relacionada com o trabalho dele agora? Como é que vocês têm planeado isto?** **Alex:** Podem-se dizer duas coisas. Primeiro, **o Peter é um utilizador muito pesado da Codex.** Na prática, a OpenClaw foi construída em grande parte com a Codex. Ele deu à equipa feedback em grande quantidade com base na sua própria experiência de uso. Esse feedback ajudou-nos imenso a melhorar a Codex. Apesar de ser “part-time” para ele, ele está mesmo muito empenhado, e isso entusiasma-nos bastante. Segundo, eu não posso revelar muitos detalhes agora, mas posso dizer que **ele está a ajudar-nos a construir a próxima geração de agentes pessoais (personal agent) e a integrá-la diretamente no ChatGPT.** **Romain:** O que me deixa mesmo fascinado no trabalho do Peter é que, quando as pessoas usam a OpenClaw, talvez já consigam vislumbrar as possibilidades do futuro. Mas o que me impressiona é que o Peter viu essa visão muito cedo. Se olharmos para o ano 2025 inteiro, no ano passado ele desenvolveu mais de 40 projetos open source — todos em torno de uma visão central: **aceder ao seu calendário, tweets, Gmail e outras ferramentas pessoais através de uma interface de linha de comandos.** Através desses projetos, ele transformou efetivamente a visão de skills e de ferramentas de linha de comandos em realidade. E o agente inteligente de programação (coding agent) que usamos hoje baseia-se justamente nessa visão. No futuro, este agente inteligente não será apenas uma ferramenta de programação: vai tornar-se qualquer tipo de agente pessoal (personal agent). Assim, no processo, o Peter trouxe-nos feedback extremamente valioso, porque ele já desenvolveu muitas ferramentas que agora se tornaram partes centrais do ecossistema open source. **Apresentador Peter:** Pessoas como o Peter, que conseguem construir uma comunidade open source tão excelente, merecem mesmo admiração. As ferramentas dele são tão úteis que eu até nem quero abrir qualquer outra aplicação. Só quero conversar com o meu pequeno robô. **Alex:** **Com que sistemas é que tu ligaste isto? Ligaste a todas as coisas?** **Apresentador Peter:** Sim, eu liguei a muitas plataformas e serviços. Por exemplo, ele consegue aceder às minhas informações bancárias, à minha conta do YouTube, a assistentes de voz, ao calendário e aos serviços Google. Quando estou deitado na cama, a minha mulher pergunta-me: “Tu estás a falar com quem?” E eu respondo: “Estou a conversar com o meu robô OpenClaw.” No entanto, há agora muitos “oportunistas” que cobram até 5000 dólares para ajudar outras pessoas a configurar o OpenClaw. Por isso, se vocês conseguirem torná-lo mais acessível e mais fácil de começar, isso seria uma grande conquista. Vocês estão mesmo a seguir na direção certa. A tradicional escadaria de progressão profissional já não se aplica --------------- **Apresentador Peter: Eu lembro-me de vocês terem dito algo como “agora a maioria das equipas já não precisa de tantos PMs” — isso, certo?** **Romain:** Acho que o que torna estas ferramentas tão impressionantes não é apenas sobre PM ou sobre se precisamos ou não de PM. **Isto quase torna indistintas todas as escadas tradicionais de progressão profissional.** Antes, havia atribuições claras: o designer tratava do design, o engenheiro tratava do desenvolvimento, o PM tratava da gestão; e provavelmente havia uma certa proporção específica, como uma espécie de “proporção áurea”. Mas agora, se és um engenheiro, a tua produtividade aumenta significativamente. Se és designer, consegues obter superpoderes com estas ferramentas e tornar-te mais técnico. Se és um PM, antes só conseguia escrever documentos de estratégia; agora podes prototipar diretamente. Isto não significa que tenhas de ser responsável por uma funcionalidade para milhares de milhões de utilizadores, mas sim que podes usar estas ferramentas para construir coisas de verdade e mostrar a tua visão à equipa. Portanto, o que mais me entusiasma é: **agora os limites entre todas as escadas profissionais estão a ficar difusos.** Cada um de nós é, na prática, um “construtor (builder)”, e todos colaboramos para construir. **Alex:** Lembro-me de ter dito algures na internet — talvez mesmo que um pouco a sério — que se uma startup tem um PM e menos de 20 engenheiros, isso pode ser um sinal perigoso. Talvez eu tenha realmente dito algo parecido. Tal como disseste, **todas estas funções estão-se a fundir gradualmente.** Designers conseguem fazer mais trabalho de engenharia; engenheiros conseguem tocar no design; PMs também podem participar na construção. Mas engenheiros normalmente precisam focar-se em escrever código, por isso antes não tratavam da triagem de tarefas ou de outras partes do trabalho de gestão de projetos que cabiam aos PMs. Mas agora isto está muito mais fácil. Podes simplesmente pedir a um agente — por exemplo, a Codex — que analise feedback e prioridades, e então os engenheiros ficam com mais tempo para se focarem no próprio trabalho. Sinto que agora toda a gente consegue fazer o trabalho que antes era de outra pessoa. O Scott Belsky teve uma ideia, **chamada “colapso da stack de talento (collapse the talent stack)”.** Eu gosto bastante desta perspetiva e acho que realmente está a acontecer. **Quanto menos pessoas precisam de estar na sala, mais as coisas avançam suavemente e mais claros ficam os processos de decisão.** **Então a questão vira: o que é que um PM ainda consegue fazer?** Acho que muitos PMs deviam considerar a mudança de função. Por exemplo, se fores um PM e sempre quiseste tornar-te engenheiro, mas tens mais facilidade em gerir pessoas do que em competências de engenharia, então talvez agora possas tornar-te um gestor de engenharia (engineering manager). Com agentes inteligentes, isso pode tornar-se um papel mais claro e inequívoco para ti. De forma semelhante, alguns PM podem preferir tornar-se designers, ficando mais perto do trabalho real de construção. **No fim, acho que depende do interesse pessoal.** Para mim, **interesse e autonomia são as qualidades mais centrais e mais importantes dos seres humanos na era da AGI.** Portanto, se estás mais interessado em escrever código e antes só aceitaste esse papel por haver necessidade de alguém fazer o trabalho de PM, então agora podes mesmo mudar para engenheiro e continuar a fazer as mesmas coisas, mas pelo lado da engenharia. Na área do design, é igual. **Mas se o teu verdadeiro interesse é interagir com utilizadores,** mesmo que isso te afaste do trabalho real de construção — por exemplo, tentar compreender as necessidades dos utilizadores, perceber tendências de mercado — então, num contexto em que a equipa seja suficientemente grande, ainda há espaço para o PM contribuir. **Romain:** Eu acrescentaria mais uma coisa: **ainda acredito que cada área de problemas precisa de alguém humano responsável por aquela área, mas não acho que essa pessoa obrigatoriamente tenha de ser um PM.** Isso depende em grande medida da natureza do produto. Temos aqui uma sorte enorme porque estamos a trabalhar na Codex, que é uma ferramenta para programadores. Nós próprios somos os utilizadores mais indicados. E como é open source, conseguimos interagir diretamente com a comunidade e fazer desenvolvimento conjunto. Mas se voltarmos dez anos, como quando eu trabalhava na Stripe: a empresa tinha 250 pessoas e não havia um único PM, nem sequer ferramentas de IA. Porquê? Porque a Stripe é um produto API: todos nós éramos engenheiros e tínhamos uma compreensão muito intuitiva do que é uma boa API. Na altura, estávamos a construir a API que sonhávamos — uma solução elegante que precisava de apenas algumas linhas de código para funcionar. Mas se estás num domínio diferente — por exemplo, em que a intuição dos engenheiros sobre as necessidades do utilizador não é tão óbvia — então pode ser necessário mais PM para comunicar com clientes, compreender as necessidades deles. **Especialmente quando a área ou indústria que estás a servir não coincide totalmente com a intuição que os engenheiros têm. O papel do PM torna-se ainda mais importante.** Mas nós na equipa Codex temos muita sorte, porque estamos a construir uma ferramenta que também queremos usar nós mesmos. **Alex:** Neste tipo de ambiente, **o papel de PM pode ser apenas uma etiqueta, indicando a pessoa que tem mais interesse e se preocupa mais com as necessidades dos utilizadores.** Essa pessoa até pode ser um engenheiro que está muito perto do utilizador. Assim, eu acho que essas etiquetas profissionais estão a perder gradualmente o significado tradicional, embora a confusão seja um pouco — mas isso não é uma coisa má. **Apresentador Peter:** Eu também encontrei algo semelhante na minha equipa. Acho que os melhores engenheiros não me perguntam “o que devemos construir a seguir”. Eles conversam com utilizadores por iniciativa própria, descobrem o que precisa de ser desenvolvido e depois discutem comigo. Este processo faz com que os objetivos de todos fiquem muito alinhados. **Romain:** Na verdade, é exatamente assim que a nossa equipa Codex trabalha. Muitas das funcionalidades que hoje estão na aplicação Codex foram excelentes ideias propostas pelos engenheiros de baixo para cima (bottom-up), porque eles próprios precisavam dessas funcionalidades. **Alex:** Mas eu quero dizer uma coisa: há um tipo de engenheiro com que eu gosto mesmo de trabalhar. **Geralmente são pessoas que gostam de conversar com utilizadores e pensar que funcionalidades devem ser construídas.** Normalmente, essas pessoas também são excelentes a construir sistemas: trabalham rápido, têm capacidades e pensamento claro. Mas também há alguns engenheiros que não têm nenhum interesse em interagir com utilizadores e só querem focar-se em construir sistemas. Eu acho que essas pessoas também têm um enorme espaço para evoluir. Reforçando: é esta a minha visão sobre a era da IA — **podemos todos ser ainda mais “nós próprios”.** A IA e a equipa vão ajudar-te a fazer aquilo que não queres fazer, para que possas focar nos teus interesses e nas tuas vantagens. **Apresentador Peter:** Eu concordo e acho que **a etiqueta “construtor (builder)”** é muito importante. Vejo que muitos PMs querem ser líderes, mas na escadaria tradicional de progressão profissional, depois de chegares a cargos como VP, passas a não ter tempo para construir coisas. Todo o teu dia é dedicado a reuniões de avaliação de produto, em que só dás feedback, mas não tens tempo para desenvolver de verdade. Muitos PM não querem isso. Eu quero continuar perto dos utilizadores, publicar produtos de verdade. **Alex:** Eu concordo totalmente. **Na verdade, eu não acho que PM seja um papel de liderança; eu prefiro vê-lo como um “papel para preencher lacunas”.** Às vezes, este papel pode precisar de assumir alguma responsabilidade de liderança, mas mesmo assim,** a liderança serve mais para ajudar a equipa a chegar a acordo do que depender de uma pessoa que proponha uma solução genial.** Tenho uma certeza: **na OpenAI, os melhores PM acabam por mergulhar nos detalhes específicos.** E eu acho que entrar na OpenAI por um cargo de liderança sénior é uma coisa muito desafiante, porque a cultura aqui continua a enfatizar o cuidado com os detalhes. Por isso, **a melhor abordagem é mergulhar nos detalhes logo desde o início.** O que a equipa Codex valoriza nas contratações? (A resposta não é o teu currículo) ---------------------------- **Apresentador Peter: Quando vocês recrutam para a equipa Codex, além de exigirem que o candidato seja um utilizador pesado da Codex, que outras qualidades vocês procuram?** **Alex:** Eu já mencionei antes que valorizo muito a** autonomia (agency) do candidato.** Queremos encontrar pessoas que façam coisas por iniciativa própria — e esta é uma das qualidades mais importantes. Na OpenAI, especialmente na equipa Codex, a nossa cultura não é do tipo “quando entrares, vamos listar-te 12 tarefas com dificuldade a aumentar passo a passo”. O nosso estilo é mais como: **“Bem-vindo! Agora, começa a tua exploração.”** Por isso, tendemos a procurar pessoas **autodirigidas**: gente com iniciativa, com as suas próprias ideias, que sabe o que quer fazer e que não tem medo de desafiar as ideias existentes. Porque, para dizer a verdade, algumas ideias existentes podem ser erradas — podem ser apenas uma decisão aleatória que tomámos no início. Eu idealizo um colega de equipa que seja do tipo** disposto a assumir responsabilidades extra, até assumir responsabilidades por áreas desconhecidas.** Essas qualidades são muito valorizadas por nós. Quanto às competências concretas, geralmente priorizamos candidatos com capacidades técnicas fortes, especialmente aqueles com experiência relacionada com engenharia. **Romain:** Concordo totalmente. Na minha equipa de experiência do programador (DevX), eu procuro normalmente pessoas com **alta autonomia.** Elas têm de ser muito fortes tecnicamente e destacarem-se especialmente ao usar ferramentas como a Codex. Mas para além disso, valorizo muito pessoas que têm entusiasmo em trabalhar com programadores e construtores (builders), e que gostam de partilhar conhecimento. Por exemplo, esta semana anunciámos que o Thomas vai juntar-se à minha equipa. Ele foi quem desenvolveu o monitor Codex open source. Ele não só é muito criativo, como também é um utilizador pesado de Codex e está entusiasmado em partilhar a experiência de como usa a Codex para construir ferramentas. Precisamos destas pessoas porque estamos a tentar levar milhões de programadores para o futuro brilhante que a Codex representa. Eu acredito que a programação com agentes inteligentes (agentic coding) está a mudar completamente a forma tradicional de pensar sobre desenvolvimento de software, aplicações e construção de produtos. Queremos mostrar ao mundo inteiro estas possibilidades e ajudar os programadores a aprenderem como usar estas ferramentas para concretizar as próprias ideias. É isso que procuro. **Alex:** Quero acrescentar que, na minha perspetiva, o candidato ideal para a equipa DevX pode ser descrito de forma simples como** “um engenheiro muito bom, ao mesmo tempo capaz de usar as redes sociais e a comunidade para interagir”.** **Romain:** Estás a dizer parte da coisa certa. Mas eu queria acrescentar isto: **queremos candidatos com um forte sentido de responsabilidade para com a comunidade** e também considerar os diferentes hábitos de uso das redes sociais em diferentes regiões do mundo. Por exemplo, em alguns lugares, os programadores podem preferir usar o LinkedIn ou outras plataformas, em vez do Twitter. Portanto, precisamos alargar esta definição: o candidato precisa ter um bom desempenho em redes sociais a nível global.** Damos especial valor às pessoas que gostam de interagir com a comunidade e que têm entusiasmo em ensinar e partilhar conhecimento.** **Apresentador Peter:** Na verdade, a autonomia de uma pessoa já dá para perceber até antes da entrevista. Por exemplo, publicaram trabalhos online? Têm projectos paralelos (side projects)? **Alex:** Quando alguém demonstra interesse em se juntar à nossa equipa por mensagem privada, a minha primeira reação é: “Há um link?” Se houver um link, eu quase sempre abro para ver. Fico curioso e verifico os trabalhos deles, para perceber se estão mesmo a construir algo. Claro que algumas pessoas também enviam uma carta de candidatura explicando porque estão interessadas nesse cargo e até anexam o currículo. Mas eu prefiro ver as ideias deles e aquilo que eles realmente construíram. Há dias, apercebi-me de uma coisa interessante: **eu não faço ideia de que universidades essas pessoas frequentaram.** **Apresentador Peter: Quem é que liga? Quem é que se importa? Estou mesmo feliz por estarmos a viver numa era em que estas credenciais académicas estúpidas já não são tão importantes. O suficiente é mostrar-me o que realmente construíste.**
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GuJingci

GuJingci

20 Horas atrás
Gu Jingci: 4.7 Bitcoin Ethereum short positions successfully retraced and declined, the market pulled higher, and it is the right time to short. Bitcoin/Ethereum last night at 69700 and 2150 entered short positions. Early in the morning, the price retraced and fell to around 68200 and 2087. The overall space is still good. Currently, the market has risen again; a rebound is not a reversal. As mentioned in the early morning reminder, there is still room for decline. Be cautious when bottom fishing. We indeed did not bottom fish to go long, just waiting for the opportunity to go short after a pull-up. The daily chart closed with a long upper shadow and a bearish candle, indicating the trend has already weakened. The market’s rise again is an opportunity; there is still room to fall. Often, capturing the space is the most important. Evening operation suggestions: Bitcoin at the current price of 69200, continue to short, with targets around 66500 to 67500; Ethereum at the current price of 2130, continue to short, with targets around 2030 to 2060. Many times, failing to capture the space or not capturing enough space is just luck in trend judgment. Focus on trend swings and securing good space. We are here every day, not to prove how high our win rate is, but to tell you that our team is always here, monitoring the market 24/7, professional and reliable. Analysis and strategies are for reference only. Please bear the risks yourself. The article review and publication are not timely; please refer to real-time data. #Gate广场四月发帖挑战 #加密市场行情震荡 #国际油价走高
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SULEMAN_Coin

SULEMAN_Coin

04-06 16:48
$XRP parece-me agora mais interessante quando deixo de olhar para isto como uma manchete de tribunal e começo a observar aquilo que, de facto, está a ser construído em torno do XRP Ledger e da Ripple’s enterprise stack. No final de março, a Ripple traçou uma aposta mais agressiva em segurança para o XRPL, incluindo AI-assisted testing, uma red team dedicada e padrões mais exigentes para emendas e alterações de código. Esse é o tipo de atualização que normalmente é ignorado por traders casuais, mas isso importa porque o crescimento institucional só funciona se a fiabilidade melhorar com a escala. Mais ou menos na mesma altura, a Ripple juntou-se à iniciativa BLOOM da Monetary Authority of Singapore, com a Unloq, para testar programmable settlement infrastructure em trade finance usando XRPL e RLUSD. Depois, a 1 de abril, a Ripple lançou digital asset capabilities diretamente dentro do Ripple Treasury, dando às equipas de finanças uma forma de gerir liquidez fiduciária e liquidez digital num único sistema. Para mim, esse é o sinal mais forte. A história do XRP está-se a afastar da mera especulação e a aproximar-se mais das payment rails, das operações de tesouraria e da infrastructure financeira compliant. Isso não significa que o preço vai explodir durante a noite, mas sim que a narrativa de utilidade está a voltar a ganhar força. Se o mercado começar a recompensar o uso no mundo real em vez do ruído, $XRP poderá acabar por parecer muito mais importante do que as pessoas atualmente supõem. #XRP #xrpcoin #GateSquareAprilPostingChallenge $XRP ‌ ‌
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