Eu gasto dinheiro com um monte de coisa.

Mesmo assim, faz anos que conheço o CleanShot, um app de captura de tela para Mac, e fiquei anos adiando a compra.

Nessa conta eu sou meio imbecil.

Dessa vez comprei. A licença vale para um Mac só, e eu uso o Mac Studio, o MacBook e às vezes outro. Já me via pagando três vezes.

Então fiz duas coisas. O oficial roda no meu Mac, e baixei o app para pedir a uma IA uma versão minha.

Eu só queria o print que gosto e a gravação de vídeo. Hoje tenho uma versão com o meu layout, que levo para outro Mac se quiser.

Isso não quer dizer que parei de pagar por ferramenta.

Me perguntaram hoje se agora eu só modelo o que existe, e respondi na live que não necessariamente. Foi um experimento.

Esse app é um entre vários experimentos que o canal ainda não viu.

Todos usam a engenharia reversa: abrir um programa que já funciona, descobrir como foi feito e construir uma versão com o meu objetivo.

A técnica não nasceu agora. Abrir um jogo assim levava meses ou anos. A IA só deixou muito mais rápido.

Existe responsabilidade nisso, porque a mesma técnica serve para achar falha de segurança.

Aí saiu o REA, todo mundo falou do assunto, e muita gente me perguntou como eu crio coisas tão rápido.

Resolvi fazer uma live mostrando meu processo do começo ao fim.

O REA é um projeto aberto no GitHub com ferramentas e skills, instruções reutilizáveis que ligam agentes de IA à análise de programas.

Ele passava de 300 mil estrelas, e eu ainda não tinha dado a minha. Dei ao vivo.

Não falo isso para diminuir o projeto. Mas vários processos ali dentro, como a Ghidra, já existiam muito antes.

A IA facilitou o que dá para fazer com eles.

Eu tinha desenvolvido o meu uns 60 dias antes e uso quase todo dia.

Mesmo assim comecei a usar o REA: tinha saído uma atualização quatro minutos antes de eu abrir a página. O meu quem melhora sou eu.

O REA melhora com muita gente mexendo.

Ilustração representativa: de um aplicativo Android a uma versão para Mac.

Para mostrar que é simples, escolhi um app pequeno e fiz ao vivo: a Santa Bíblia, tradução Reina Valera, um app Android que achei num site de APK.

Baixei o arquivo, abri uma pasta separada e escrevi o pedido: uma versão igual, em Swift, 100% nativa no Mac. Sem prompt gigante.

Hoje converso com a IA assim: dá um jeito aí. Coloquei o objetivo porque, sem ele, o agente faz engenharia reversa por fazer.

Em uns dez minutos ela já tinha entendido o app inteiro, com 66 livros num banco SQLite.

Depois me fez perguntas, como se eu mantinha o áudio do servidor deles. Respondi que era um teste, então igual.

O que demora é reconstruir. Eu continuei a live, e a IA continuou trabalhando.

Passava dos 40 minutos quando, falando de outro assunto, escutei a Bíblia tocando no computador.

Era a IA testando o áudio do app que ela montava. Falei na hora: nossa, já está funcionando até com áudio.

Terminou em 51 minutos e 21 segundos, uns dez só para entender.

Gastou uma fração pequena da minha cota semanal, e eu mesmo achei uma loucura.

Se eu faço engenharia reversa do iFood, eu não tenho o iFood. Não tenho restaurantes, motoboys nem milhões de usuários.

O que roda no servidor da empresa o agente pode inferir, mas não abrir.

Eu gosto da analogia da cozinha. Todo mundo consegue fazer comida, e mesmo assim a gente pede delivery.

Com código vai ser parecido: todo mundo vai poder fazer, e nem todo mundo vai querer. Duplicar ficou fácil.

Manter funcionando é a parte chata.

Na live contei das minhas TVs. Em uma instalei um app. Na outra troquei o sistema operacional, para ela ficar mais rápida.

Quem consegue abrir um sistema consegue melhorar.

Há também um caso público recente, o CleanYourTV, no GitHub: segundo o projeto, o Claude Code personaliza a TV dos pais do autor pelo Wi-Fi, sem root.

É outro caminho.

Em 2021 comprei um terreno. Em 2022 criei o projeto da casa. O arquiteto me entregou a planta baixa e uma maquete 3D só da parte de fora.

Eu nunca tive um 3D por dentro, onde pudesse andar.

Joguei a planta e a maquete externa para o Astra e para o Claude. Quando abriu, eu disse ao vivo: agora posso entrar na minha casa.

Sem design de interiores, mandei só minha pasta do Pinterest, e os móveis saíram dali.

Aí perguntei o que uma planta não responde: ia ter sol na piscina às três da tarde? Já vi que não.

A IA usou a geolocalização do terreno, então troco horário e data. Em janeiro, ao meio-dia, tem sol. O sol some da piscina depois das 14h50.

Ficou tão insano que vou gravar um vídeo só sobre a casa. Ela volta adiante, porque me ensinou algo sobre um modelo de IA.

Só em jogos fiz esse processo 85 vezes. Em software, uns dez.

Dezesseis estudos falharam em alguma coisa, a maioria com o Sol, que em certo ponto não segue. Voltei para o Opus e o Astra.

Quase sempre nem quero usar o código. Quero entender como resolveram algo, e quero que a minha IA entenda.

Com marketing faço isso há muito tempo. Do zero a gente não cria nada, a melhor forma é modelar.

No Último Rabisco, o movimento dos personagens ficava duro. Eu tinha feito nove ou dez animações e pensava: já está bom.

Quando abstraí um jogo que funciona, a biblioteca mostrou 140 movimentos. Eu não sabia que existia tanta coisa.

Disse a um amigo que nem a empresa deve ter uma biblioteca tão completa dele.

Na hora de mostrar, a biblioteca falhou: eu tinha movido tudo do computador para um HD com espaço livre, e algumas partes não abriram.

Prepare o HD.

Abrir esses jogos é abrir aquela gaveta que você não organiza há tempo. Tira tudo e a sala fica cheia. Um app de 600 MB vira 20 ou 30 GB.

Só as animações chegaram a 60 GB.

Num jogo simples existem 2.174 áudios. Só uma arma tem oito sons.

Os jogos que estudo, eu compro na Steam. Não quero piratear.

Quero honrar quem desenvolveu, porque fazer qualquer coisa é difícil para caramba.

Fui testar o Gemini 4 com o que já tinha construído, principalmente a casa. Na maioria dos testes ele perdeu.

Em página de vendas e programação não chegou perto do Opus nem do Codex. Para descobrir onde brilhava, gastei alguns bilhões de tokens.

Tinha lido que era bom em noção de espaço e barato de rodar. Entreguei a casa a ele, e ao Opus e ao Astra também. Esperava meia hora.

Ele ficou cerca de 13 horas.

Na criação, o Gemini perdeu feio. A casa dele parecia um Minecraft, tudo quadrado, e ele não achava os corredores.

Mas na otimização ele brilhou. Mandei a pasta do projeto para ele otimizar o que o Opus e o Astra já tinham deixado leve.

Na versão do Opus, o download caiu de 50 MB para 30 MB.

Na do Astra, a memória da placa de vídeo caiu de 500 MB para perto de 150 MB, uma estimativa. Ele deixou os dois comendo poeira.

Foi aí que achei para que serve o Gemini 4.

A economia veio de coisas simples. Uma textura de folha aparecia em 71 cópias, e agora é compartilhada.

Saíram 113 envios repetidos para a placa de vídeo, e o passeio ficou suave.

A lição: o agente dizer que acabou não quer dizer que chegou no limite.

Meu fluxo hoje: crio com o Opus ou o Astra, o Gemini otimiza, e o Codex ou o Claude confere o desempenho, porque o Gemini não é necessariamente bom em código.

Quando a gente começa a fazer engenharia reversa, fica meio louco, porque percebe que dá para criar praticamente qualquer coisa.

O segredo continua sendo vender e distribuir.

O Último Rabisco, que nem está pronto, soma 5,6 bilhões de tokens em 74 conversas, e é só um dos projetos.

Um dia antes da live, a galera sugeriu uma vaquinha para eu continuar portando os games, e eles pagariam os tokens.

Respondi que estavam quase me convencendo. Deixo quase tudo de graça no GitHub, e já brinquei que estou virando meio socialista.

Eu quero saber onde vão esses tokens. Um projeto passa por vários chats, em ferramentas diferentes, cada uma com o registro no seu canto.

Confesso que me perco.

Também fazia contas de cabeça que não se sustentaram. Eu usava o Grok o tempo todo e pagava o plano de 300.

A API dele é tão barata que o equivalente do meu uso era baixo. Cancelei, fiquei com o de 20 e uso do mesmo jeito.

Com o Codex foi parecido: o plano de 500, por enquanto, não compensa. Ainda não cancelei, por causa dos resets de limite da OpenAI.

Criei o painel para mim. A primeira versão saiu em 30 minutos, e mandei para o grupo de empresários da minha mentoria.

A reação foi: putz, eu estava gastando um monte de coisa que nem sabia que tinha.

Hoje se chama MUR, de Model Usage Reports. O nome ficou horrível, eu sei. Mas empresa dá nome horrível para tudo e funciona.

Antes, estudei os três projetos mais parecidos e fiz engenharia reversa em dois concorrentes para coletar ideias.

Nenhum resolvia o meu problema.

Tenho assinatura de Codex, Claude, Grok, Gemini e mais algumas. Qual vale continuar pagando?

O Recibo Reverso do MUR compara o que você paga com o que o mesmo uso custaria pela API, a cobrança por uso.

Num recorte da live, o equivalente do meu uso deu 8,3 vezes o que eu pago. É uma régua, não dinheiro no bolso.

Se o equivalente mal passa do que você paga, talvez o plano não compense. Eu já paguei meses a conta de um setor que usava 10% do plano.

Uso vários modelos no mesmo projeto, e o MUR mostra custo por projeto, modelo e provedor.

Foi assim que vi que a Arena, em uns 10%, gastava muito mais token para avançar. Deixei de lado.

Na manhã da live trabalhei numa comparação de cotas: consumo contra porcentagem do limite usada em cada reset.

É uma investigação local, com os meus dados, e não prova fraude de ninguém.

Interface do MUR, com dados demonstrativos.

O MUR indexa o histórico que as ferramentas já guardam no seu computador e deixa buscar e filtrar entre sessões, projetos e modelos.

Você não espera um mês para ter dados.

O replay reconstrói a sessão a partir do arquivo local: mensagens, ferramentas, arquivos editados, testes, commits e subagentes.

Nada é executado de novo. Descobri que um subagente às vezes chama outro, que chama outro.

No meu relatório, um comando falhou 29 vezes por apontar para um caminho inexistente, até 13 seguidas.

Perguntei ao vivo quanto custou e falei quatro milhões de dólares. Me corrigi: eram quatro milhões de tokens.

Dá para marcar o trecho como desperdício.

Essa parte, o diagnóstico e a revisão opcional de modelo que cito adiante eram demonstrações novas, locais, que mostrei na live ainda em evolução.

Interface do MUR, com dados demonstrativos.

O MUR é um aplicativo com janela, para Mac e Windows, sem terminal nem servidor. Não pede conta nem chave de API.

Lê por script os arquivos que as ferramentas já gravam, sem alterar os originais.

Não me sinto confortável conectando minha conta de IA em qualquer ferramenta, então não há envio automático do histórico.

A internet pode entrar em usos opcionais, como consultar saldo, e em atualização e licença.

Hoje a página lista Codex, Claude Code e Grok. Cursor, Antigravity e Gemini CLI estão em validação.

Na live convidei: agora que você viu como faço, tente a engenharia reversa do próprio MUR. É um app pequeno com objetivo claro.

Quando uma conversa sai excelente, dá para ver o percurso e pedir a outro agente que escreva uma skill desse processo.

Depois, um modelo mais barato às vezes repete com qualidade parecida. O MUR mostra o caminho, e quem cria a skill é outro agente.

Há a revisão opcional, que pede a um modelo uma análise para propor regras ao seu agente, pela CLI da conta que você já usa.

Isso gasta token. O relatório básico roda por script e não gasta nada.

E uma ideia sem data: tenho mais de 200 heurísticas sobre como eu decido, e minha IA já parou de me fazer certas perguntas por causa delas.

Levar isso ao MUR é intenção futura. Quero testar com algumas pessoas antes.

Recomendo o MUR para quem tem pelo menos duas contas de IA.

Com Codex e Claude, vale muito a pena, mais ainda se nunca viu o consumo por projeto.

O preço é R$ 48, pagamento único, com as atualizações futuras incluídas.

A licença vale para um computador, Mac ou Windows.

Veja o seu consumo no MUR:

Alan Nicolas ♾️
CEO, Academia Lendár[IA]

O Modelo Toyota - Jeffrey K. Liker: Antes de perguntar como fazer mais rápido, vale descobrir o que nem precisava estar sendo feito. Liker leva essa pergunta para o processo inteiro: uma boa lente para investigar repetição, retrabalho e desperdício que passam despercebidos quando você só olha a entrega pronta.

O Início do Infinito - David Deutsch: Copiar um resultado e entender por que ele funciona são coisas diferentes. Deutsch coloca as boas explicações no centro do conhecimento: uma leitura para pensar no que você consegue levar para o próximo problema depois que o exemplo original fica para trás.

A live de REA e o teste com o Gemini:

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