Ritmo de trabalho
Commits por mês em 2026, somando todos os repositórios e branches.
269 commits · 45 por mês
Painel de produção
Lucas Tito
Produtos, projetos, experimentos e conteúdo — o que sai do código e o que sai da escrita.
12 anos de trabalho · desde 2014
29 repositórios
Por natureza 22 de código e automação 7 de conteúdo acadêmico
Por autoria 20 próprios 9 em colaboração
3 experimentos conduzidos
Só trabalho pessoal e público. Não inclui código ou propriedade intelectual desenvolvidos dentro de empresas.
Cobertura de IA
22 projetos de software e automação, pela relação com IA.
- IA implementada6
- IA a fazer7
- Sem IA9
2 são produtos de IA nativos — o produto em si é IA — ambos construídos sobre MCP.
Ver técnicas de IA aplicadas
Modelos de linguagem (LLM)
- GPT
- Claude — Opus, Sonnet, Haiku
- MCP (Model Context Protocol)
Recuperação e busca semântica
- RAG
- RAG em grafo
- Query expansion
- Reranking
- Embeddings (OpenAI)
- Sentence-Transformers — BGE-M3, MiniLM
IA clássica, NLP e busca
- Clustering (DBSCAN)
- PMI
- RapidFuzz
- Minimax
- Busca A*
Estágio de desenvolvimento
22 projetos de software e automação, pelo ciclo de vida.
- 6 em desenvolvimento
- 11 em standby
- 5 concluídos · sem manutenção
Alguns são vivos desde 2018 — como a plataforma da minha dissertação, hoje ganhando LLM na AWS Bedrock.
Linguagens e ferramentas
Linguagens por volume de código (bytes).
Ver ferramentas e plataformas
Frameworks e bibliotecas
- React
- Astro
- Flutter
- Node.js
- Spring
Plataformas e automação
- AWS
- AWS Bedrock
- Cloudflare
- n8n
- Android
- Alexa
Práticas de engenharia
Sobre os 22 repositórios de código.
- Com documentação21 / 22
- Com testes automatizados16 / 22
- Com métricas de avaliação6 / 22
- Cobertura medida em CIem expansão
Ver métricas de avaliação usadas
Qualidade de modelo
- Precision
- Recall
- F1
- ROC / AUC
- RAGAS
Produto e operação
- Conversão
- Sucesso / falha de envio
- Classificação de arquivos
- Aceitação do usuário (TAM)
Colaboração
9 repositórios com outras pessoas.
- 9repositórios
- 7colaboradores
- Servidores MCP para IA
- Pesquisa acadêmica
- Software
Publicações e conteúdo
Obras — em canais e repositórios. Conta o artefato, não o repositório.
- 6livros publicados
- 4livros no prelo
- 12podcasts e vídeos
- 7repositórios de escrita científica
Ver os dados em tabela (leitores de tela e detalhe)
| repositórios | 29 |
|---|---|
| de código e automação | 22 |
| de conteúdo acadêmico | 7 |
| experimentos conduzidos | 3 |
| IA implementada | 6 |
| IA a fazer | 7 |
| Sem IA | 9 |
| em desenvolvimento | 6 |
| em standby | 11 |
| concluídos · sem manutenção | 5 |
| Com documentação | 21 / 22 |
| Com testes automatizados | 16 / 22 |
| Com métricas de avaliação | 6 / 22 |
| repositórios | 9 |
| livros publicados | 6 |
| livros no prelo | 4 |
| podcasts e vídeos | 12 |
| Python | 39% |
| Java | 19% |
| TypeScript | 16% |
| HTML | 13% |
| JavaScript | 5% |
| Go | 4% |