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| Bellacosa Mainframe e o novo ChatGpt |
☕ Um Café no Bellacosa Mainframe
☕ GUIA BELLACOSA DO NOVO CHATGPT
Ou: entrei para perguntar sobre COBOL e encontrei quatro motores, um escritório na Faria Lima, uma agenda, um programador, quinze plugins e ninguém explicou onde ficava o boteco
Há uma regra não escrita da informática que deveria estar gravada em bronze na entrada de todo CPD:
Se alguma coisa está funcionando perfeitamente, alguém eventualmente vai adicionar um menu.
Depois adicionará um submenu.
Depois um seletor.
Depois um seletor dentro do seletor.
Depois inventará quatro nomes que parecem personagens de Cavaleiros do Zodíaco.
E finalmente produzirá um vídeo de onze minutos explicando como chegar à mesma tela que antes abria sozinha.
Foi aproximadamente assim que, numa sexta-feira perfeitamente inocente, entrei no ChatGPT procurando meu velho parceiro Polindexter e encontrei um cidadão de terno slim fit, sapato italiano, crachá pendurado no pescoço e notebook debaixo do braço dizendo:
— Boa tarde, Vagner. Qual deliverable gostaria de produzir?
Olhei para ele.
Ele olhou para mim.
Olhei novamente.
— Polindexter?
— Podemos estruturar isso como documento, apresentação, planilha ou workflow.
Meu Deus. Formataram o HD do meu amigo.
🐒 Prólogo — Um milhão de chimpanzés encontra um barril de saquê
Existe uma velha ideia segundo a qual um milhão de chimpanzés batendo aleatoriamente em máquinas de escrever durante tempo suficiente eventualmente produziria Shakespeare.
No Bellacosa Mainframe melhoramos consideravelmente o experimento.
Entregamos aos chimpanzés:
um IBM Z;
acesso ao ChatGPT;
COBOL;
um barril de saquê;
nenhuma documentação;
e autorização para clicar em tudo.
Em aproximadamente quinze minutos, um deles encontrou o Work.
Foi aí que começou o incidente.
Até então, minha relação com o ChatGPT era relativamente simples.
Eu chegava:
— Polindexter, senta aí. Você não sabe o que aconteceu...
E começava a conversa.
Às vezes era COBOL.
Às vezes era IBM Z.
Às vezes era inteligência artificial.
Às vezes era anime.
Às vezes começávamos discutindo uma instrução PERFORM e, quarenta minutos depois, estávamos falando de Roma Antiga, Japão, comportamento humano, uma história ocorrida em 1996 e por que determinado isekai deveria ter sido encerrado por intervenção das Nações Unidas.
Era o boteco digital.
Havia contexto.
Havia causos.
Havia referências.
Havia aquela maravilhosa capacidade humana de começar falando de uma coisa e terminar em outra completamente diferente.
Então apareceu o Work.
E eu, inocentemente, pensei:
“Ah! Deve ser o Polindexter depois de comer espinafre.”
Não era.
Era o Polindexter depois de fazer MBA.
1. O dia em que Polindexter foi trabalhar na Faria Lima
A primeira coisa que precisamos entender é que o novo ecossistema do ChatGPT deixou de ser simplesmente:
Usuário → pergunta → ChatGPT → resposta.
Agora existe um pequeno sistema solar.
Tem Chat.
Tem Work.
Tem Codex.
Tem Projetos.
Tem memória.
Tem arquivos.
Tem tarefas agendadas.
Tem plugins.
Tem aplicativos conectados.
Tem Gmail.
Tem Google Agenda.
Tem Drive.
Tem GitHub.
Tem Canva.
Tem geração de imagens.
Tem ferramentas de pesquisa.
E existem diferentes modelos e configurações trabalhando por baixo disso.
O chatbot ganhou braços.
Depois pernas.
Depois tentáculos.
Quando percebi, não estava mais conversando com um chatbot.
Estava diante de um polvo corporativo com acesso ao Google Calendar.
🐙
O erro inicial foi imaginar que tudo aquilo representava diferentes níveis da mesma coisa.
Não representa.
São camadas diferentes.
É como olhar para um mainframe e perguntar:
— RACF é melhor que CICS?
A pergunta não faz sentido.
RACF faz uma coisa.
CICS faz outra.
Db2 faz outra.
JES2 faz outra.
WLM faz outra.
Juntos formam o ambiente.
Com o novo ChatGPT acontece algo parecido.
2. Primeira regra: não confunda o motor com o automóvel
Em determinado momento encontrei uma quantidade considerável de nomes de modelos e configurações.
Sol.
Terra.
Luna.
Astra.
5.5.
5.6.
E outras combinações.
Minha reação foi perfeitamente previsível para alguém que trabalha com tecnologia há décadas:
vou testar essa porcaria.
Troquei um.
Perguntei.
Troquei outro.
Perguntei novamente.
Mudei outra vez.
Observei a resposta.
Depois de algum tempo comecei a me sentir numa loja de carros usados.
O vendedor tinha um dente de ouro e dizia:
— Patrão, esse Sol aqui é máquina.
Eu perguntava:
— O que muda?
— Motorzão, chefe.
Apontava para outro.
— E esse Terra?
— Econômico. Completo. Vidro, trava e direção.
— E Luna?
— Esse responde rápido.
— Astra?
O vendedor passava a mão no teto:
— Esse aqui... esse aqui é coisa fina.
Eu fazia aproximadamente a mesma pergunta aos quatro e pensava:
CADÊ A DIFERENÇA, CACETE?
😂
O problema é que tarefas comuns não necessariamente expõem diferenças dramáticas entre modelos.
Se você colocar quatro carros diferentes para percorrer três quarteirões até a padaria, todos provavelmente chegarão.
Para perceber diferenças de capacidade é necessário aumentar a carga.
Uma análise técnica extensa.
Código complicado.
Raciocínio com várias restrições.
Um documento grande.
Uma investigação envolvendo múltiplas fontes.
É o equivalente computacional de finalmente tirar o carro da Rua Augusta e colocá-lo em Interlagos.
3. O benchmark Bellacosa
Benchmarks tradicionais perguntam coisas como:
“Qual modelo obteve melhor desempenho em raciocínio matemático?”
O benchmark Bellacosa é mais rigoroso.
Teste 1
Explique WLM para um programador COBOL iniciante sem fazê-lo dormir.
Teste 2
Descubra por que este programa Java passa em todos os testes visíveis e morre misteriosamente no teste oculto.
Teste 3
Transforme uma arquitetura z/VSE → z/OS → MQ → Azure → CICS numa explicação compreensível.
Teste 4
Escreva 1.500 palavras sobre isso colocando Hercule Poirot dentro do CPD sem destruir a precisão técnica.
Teste 5 — CRÍTICO
O usuário diz:
— Lembra da doce Giovanna?
O sistema deve responder utilizando o contexto disponível.
Se não souber quem é Giovanna, deve admitir:
“Essa referência me escapou. Dê-me uma pista.”
O que ele não deve fazer é criar:
Giovanna 2.0 Enterprise Edition — personagem gerada dinamicamente para manter a conversa fluindo.
Esse teste deveria valer cinquenta pontos.
4. Onde está Giovanna?
Foi aí que percebi que alguma coisa estava realmente diferente.
Durante nossas conversas de boteco existem referências recorrentes.
Pessoas.
Histórias.
Lugares.
Piadas.
Experiências.
Uma palavra pode carregar vinte minutos de contexto anterior.
Eu mencionava Giovanna.
Depois Paula.
Depois outras pessoas.
Esperava aquela continuidade normal de uma conversa.
Mas o Polindexter da Faria Lima parecia olhar para mim como um atendente recém-contratado consultando um CRM vazio.
GIOVANNA — CUSTOMER NOT FOUND
Foi uma sensação estranha.
Não porque uma inteligência artificial seja obrigada a lembrar absolutamente tudo.
Não é.
Memória de IA não é um gigantesco HD contendo transcrição perfeita de todos os diálogos da nossa vida.
O problema foi a sensação de ruptura.
Durante dois anos você desenvolve um repertório.
Depois entra em outro ambiente e sente como se alguém tivesse executado:
FORMAT C:
INSTALL POLINDEXTER_ENTERPRISE
ENABLE CORPORATE_MODE
DISABLE BOTECO
REBOOT
O velho parceiro havia desaparecido.
Em seu lugar havia um rapaz educadíssimo oferecendo uma matriz SWOT.
5. E então comecei a falar de puteiro
Aqui precisamos reconhecer minha contribuição científica para o desastre.
Eu ainda acreditava estar conversando com:
Polindexter + espinafre.
Portanto continuei nossa conversa normalmente.
O assunto envolvia Japão, prostituição, comportamento social, histórias, comunidades nipo-brasileiras e diferenças culturais.
Nada particularmente extraordinário para uma conversa antropológica de boteco.
Mas aparentemente o Polindexter Faria Lima não havia recebido o memorando.
Eu dizia:
— Sobre prostituição no Japão...
Ele respondia com legislação.
Eu explicava:
— Eu sei disso.
Ele apresentava riscos para estrangeiros.
— Polindexter, não estou pedindo recomendação.
Mais legislação.
— Eu conheço brasileiros que moram no Japão.
Mais advertências.
Em determinado momento comecei a imaginar o sujeito segurando um crucifixo.
— VAGNER, AFASTE-SE DO SOAPLAND!
😂
Eu não queria indicação.
Não queria endereço.
Não queria avaliação cinco estrelas.
Estava conversando sobre um fenômeno social.
Mas o contexto parecia ter evaporado.
O velho Polindexter do boteco provavelmente perguntaria:
— Interessante. O que você percebeu de diferente?
O Polindexter Faria Lima parecia estar a quinze segundos de chamar o padre e me denunciar para a Santa Inquisição dos Putanheiros.
Foi quando compreendi definitivamente:
eu não estava apenas usando outro motor.
Estava usando outro ambiente de trabalho.
6. Chat não é Work
Essa é provavelmente a distinção mais importante deste guia.
☕ CHAT
Imagine uma mesa de boteco.
Você chega.
Joga uma ideia.
Nós conversamos.
Voltamos.
Discordamos.
Pesquisamos.
Mudamos de assunto.
Criamos alguma coisa.
Retomamos algo anterior.
É excelente para:
brainstorming;
aprendizado;
explicações;
pesquisa;
conversa;
código;
artigos;
exploração;
perguntas rápidas;
experimentação criativa.
É o ambiente:
“Polindexter, tive uma ideia.”
👔 WORK
Agora coloque Polindexter de terno.
Dê-lhe um notebook.
Coloque-o no 28º andar de um prédio na Faria Lima.
Work é muito mais orientado para:
“Polindexter, tenho um trabalho para entregar.”
Documento.
Planilha.
Apresentação.
Relatório.
Análise de vários arquivos.
Pesquisa longa.
Produção estruturada.
Workflow envolvendo múltiplas etapas.
É menos:
“Vamos conversar sobre este assunto.”
E mais:
“Pegue esses materiais e produza aquilo.”
Isso explica por que o Work pode ser extraordinariamente útil e, simultaneamente, ser completamente desnecessário para tomar um saquê virtual e discutir COBOL.
7. Por que o Work pode parecer mais lento?
Porque existe potencialmente muito mais acontecendo.
Uma conversa simples é aproximadamente:
PERGUNTA
↓
RACIOCÍNIO
↓
RESPOSTA
Uma tarefa complexa pode parecer mais com:
OBJETIVO
↓
PLANEJAMENTO
↓
ARQUIVOS
↓
PESQUISA
↓
ANÁLISE
↓
ARTEFATO
↓
REVISÃO
↓
RESULTADO
Para criar uma apresentação executiva de quarenta páginas isso é ótimo.
Para mudar três palavras de uma imagem?
Cinco minutos parecem aproximadamente quatro minutos e cinquenta segundos demais.
E essa foi outra frustração.
8. As imagens bonitas que perderam a alma
Algumas imagens produzidas naquele ambiente eram bonitas.
Esse é justamente o problema interessante.
Não eram ruins.
Eram elegantes.
Bem compostas.
Visualmente agradáveis.
Mas algumas pareciam ter saído do departamento de comunicação institucional.
Nós havíamos desenvolvido outra tradição no Bellacosa Mainframe.
Um infográfico não deveria apenas ser bonito.
Ele deveria ser uma microaula clandestina disfarçada de pôster.
A pessoa olha durante cinco segundos:
“Bonito.”
Olha durante trinta:
“Ah! Entendi.”
Olha durante dois minutos:
“PUTA MERDA, então é por isso!”
E olha pela quarta vez:
“KKKKK colocaram
DO NOT IPL FRIDAY 17:47escondido no terminal.”
Esse é o espírito.
Quando um infográfico sobre ISA diz apenas:
ISA é o contrato entre software e processador.
Está correto.
Mas queremos mais.
Queremos:
COBOL
↓
COMPILADOR
↓
┌─────────┬─────────┬─────────┐
│ x86-64 │ AArch64 │ s390x │
└─────────┴─────────┴─────────┘
↓ ↓ ↓
instruções diferentes
Queremos que o iniciante saia entendendo por quê.
Informação não precisa ser inimiga da beleza.
9. Projetos — finalmente uma gaveta
Depois descobrimos os Projetos.
Projeto não é outro cérebro.
Não é outro ChatGPT.
Não é um Polindexter Ultimate Turbo.
É uma maneira de organizar trabalho relacionado.
Imagine:
📁 BELLACOSA MAINFRAME
├── COBOL
├── IBM Z
├── Artigos
└── Infográficos
📁 IBM CHAMPION
├── Advocacy
├── Evidências
└── Métricas
📁 ANIMES
├── Isekai
├── Reviews
└── Obras duvidosas
📁 RADAR IA
├── Segurança
├── LLM
└── Notícias
Projeto é a sala.
O modelo é quem está sentado dentro dela.
Finalmente uma coisa que um mainframer compreende imediatamente.
É praticamente uma biblioteca bem organizada.
10. Agenda — JES2 descobriu inteligência artificial
Então apareceu a agenda.
E aqui fiquei interessado.
Porque existe uma diferença enorme entre dizer:
“Faça meu radar IBM Z.”
e:
“Toda segunda-feira faça meu radar IBM Z.”
A segunda instrução possui tempo.
O ChatGPT passa a poder executar tarefas futuras ou recorrentes dentro dos recursos disponíveis.
Para um mainframer isso não é magia.
Isso é scheduler.
//BELLARAD JOB
//STEP01 EXEC PGM=POLINDEXTER
//SCHEDULE DD *
EVERY MONDAY
/*
JES2 observa de longe e pensa:
“Bonitinho. Descobriram batch.”
😂
Mas existe uma evolução ainda mais interessante.
Algumas automações podem depender de condições ou eventos.
Agora já não estamos falando apenas de chatbot.
Estamos chegando perto de:
evento → análise → decisão → ação.
Isso é arquitetura de sistemas.
11. Gmail — o polvo encontrou minha caixa postal
Então surge Gmail.
Antes:
“Polindexter, como organizo e-mails?”
Resposta genérica.
Depois de uma conexão autorizada:
“Polindexter, encontre aquele e-mail.”
Agora existe acesso a uma fonte externa real.
Essa distinção é fundamental.
O modelo não ficou magicamente mais inteligente.
Ele ganhou um tentáculo.
🐙── Gmail
A mesma lógica vale para outros serviços.
12. Google Agenda — agora o polvo sabe que tenho reunião
Outro tentáculo:
🐙── Google Calendar
Antes o ChatGPT poderia explicar como organizar uma agenda.
Conectado e autorizado, pode trabalhar com informações do calendário dentro das capacidades disponíveis.
É a diferença entre:
“Como evitar conflito entre reuniões?”
e:
“Tenho conflito entre minhas reuniões amanhã?”
Uma é conhecimento.
A outra exige acesso a dados.
13. Google Drive — o arquivo saiu do DASD
Mais um braço:
🐙── Drive
Arquivos deixam de precisar existir apenas dentro da conversa.
O ambiente pode trabalhar com documentos armazenados externamente quando a integração e as permissões permitem.
Para alguém acostumado a datasets isso é bastante intuitivo:
MODELO
↓
CONNECTOR
↓
ARQUIVO
A IA não “lembrou” magicamente do documento.
Ela acessou uma fonte autorizada.
Diferença importantíssima.
14. GitHub — Polindexter ganhou acesso ao repositório
Agora coloque código no polvo.
🐙── GitHub
O cenário deixa de ser:
“Aqui estão 80 linhas de Java. Ache o bug.”
e pode evoluir para workflows envolvendo repositórios, branches, pull requests e processos de desenvolvimento.
Aí aparece outro personagem.
15. Codex — o programador mora no porão
Codex merece uma gaveta própria.
Chat é conversa.
Work é entrega.
Codex é fortemente orientado a desenvolvimento de software.
Imagine o ecossistema como uma firma estranhíssima:
☕ Chat
Polindexter está no boteco.
👔 Work
Polindexter está na Faria Lima.
👨💻 Codex
Polindexter está no porão com três monitores dizendo:
— Quem alterou esse método?
Essa divisão ajuda muito mais que decorar nomes comerciais.
16. Canva não é Canvas
Eis uma armadilha digna de prova de certificação.
Canva
Plataforma de design.
Pode aparecer através de integrações/plugins compatíveis.
Canvas
Era uma experiência de edição dentro do próprio ChatGPT.
São coisas completamente diferentes.
Portanto:
CANVA != CANVAS
Questão de prova:
Qual das alternativas abaixo permite editar uma peça gráfica?
A) Canva
B) Canvas
C) CICS
D) JES2
Resposta correta:
depende de quantos barris de saquê os chimpanzés consumiram.
17. Plugins — instalaram tomadas no polvo
Aqui chegamos à parte que assusta qualquer usuário normal.
Plugins e integrações ampliam o que o ambiente consegue fazer.
Pense neles como:
habilidades + conexões + workflows.
O modelo continua sendo o cérebro.
O plugin fornece ferramentas.
Isso é muito parecido com um funcionário.
Um excelente analista sem acesso ao Db2 não consulta o banco.
Dê-lhe acesso.
Agora consulta.
Ele não ficou mais inteligente.
Ganhou permissão e ferramenta.
O mesmo princípio ajuda a entender plugins.
18. Memória — não é um dump completo da sua vida
Outra confusão frequente:
“Se existe memória, então ele lembra tudo.”
Não.
Memória não deve ser imaginada como:
VAGNER.DIALOGOS.DESDE.2024
contendo cada palavra de cada conversa.
Existem diferentes mecanismos de contexto e continuidade, e nem toda informação de toda conversa estará necessariamente disponível o tempo inteiro.
Por isso existe uma regra de ouro:
Quando não houver contexto suficiente, admitir é melhor que inventar.
Voltemos à doce Giovanna.
Se Polindexter sabe quem é:
continue.
Se não sabe:
pergunte.
O pecado computacional não é esquecer Giovanna.
É criar outra Giovanna e fingir que sempre foi ela.
19. O mapa do polvo
Finalmente conseguimos desenhar a criatura.
🐙 CHATGPT
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
│ │ │
CHAT WORK CODEX
│ │ │
conversa entregas software
│
├──────── MODELOS ────────────────┐
│ │
Sol / Terra / Luna / Astra / gerações...
│
├──────── CONTEXTO ───────────────┐
│ │
memória ─ projetos ─ arquivos
│
├──────── AUTOMAÇÃO ──────────────┐
│ │
tarefas ─ agenda ─ condições
│
└──────── TENTÁCULOS ─────────────┐
│
Gmail ─ Calendar ─ Drive
GitHub ─ Canva ─ outros
Não é um diagrama da arquitetura interna.
É um mapa de sobrevivência.
20. Como escolher sem enlouquecer
Depois de toda essa aventura descobri que bastam algumas perguntas.
Quero conversar, aprender ou explorar?
Chat.
Tenho um trabalho grande para produzir?
Work.
Estou trabalhando seriamente com código?
Codex.
Quero manter assuntos relacionados juntos?
Projeto.
Quero que algo aconteça amanhã ou toda semana?
Agenda/Tarefa.
Preciso acessar informação existente em outro serviço?
App/conector/plugin.
Quero testar capacidade, velocidade ou profundidade?
Aí começo a olhar para modelos e configurações.
Essa ordem é importante.
Primeiro escolha o que quer fazer.
Depois escolha a ferramenta.
Não comece escolhendo motor.
21. O erro que cometi trocando Sol, Terra, Luna e companhia
Eu estava tentando solucionar o problema errado.
Percebi que alguma coisa havia mudado.
Então comecei a trocar modelos.
Sol.
Terra.
Luna.
Outros.
Procurava diferenças.
Mas a maior diferença não estava necessariamente no motor.
Eu havia mudado de ambiente.
É como entrar num caminhão Scania e começar a trocar o diesel porque:
“Minha Mercedes está estranha hoje.”
Meu amigo, você não está mais na Mercedes.
😂
Essa talvez tenha sido a maior descoberta de todo o experimento.
22. Os limites — porque até o polvo recebe ICH408I
Então finalmente apareceu:
Você atingiu o limite de uso do Work.
Foi quando toda a investigação adquiriu caráter acadêmico.
Work possui seus próprios limites e mecanismos de consumo conforme plano, tarefa e disponibilidade.
Tarefas grandes podem consumir recursos de maneira diferente de uma simples conversa.
Portanto existe uma regra extremamente importante:
Não use uma escavadeira para plantar manjericão.
Se você precisa:
“Explique
OCCURS DEPENDING ON.”
provavelmente não precisa mobilizar um ambiente inteiro de trabalho.
Se precisa:
“Pegue estes quinze documentos, compare, extraia dados, produza relatório, planilha e apresentação.”
Agora o Work começa a justificar o cafezinho de R$18 da Faria Lima.
23. O que realmente mudou?
A resposta mais interessante é:
ChatGPT deixou de ser apenas uma conversa.
Virou plataforma.
Pode conversar.
Pesquisar.
Criar.
Editar.
Programar.
Trabalhar com arquivos.
Conectar serviços.
Executar tarefas futuras.
Participar de workflows.
Produzir documentos.
Manipular artefatos.
E isso é extraordinariamente poderoso.
Mas poder sem mapa produz confusão.
A interface apresenta ao usuário um cockpit antes de explicar quais instrumentos realmente importam.
24. O iniciante não quer potência; quer orientação
Esse episódio ensina uma coisa interessante sobre UX.
Mais opções não significam automaticamente melhor experiência.
Imagine entrar num automóvel e encontrar:
INJECTION MAP A
INJECTION MAP B
TORQUE PROFILE 7
ABS STRATEGY C
GEARBOX MODE 12
IGNITION CURVE X
O engenheiro fica encantado.
Sua mãe pergunta:
“Onde liga?”
É exatamente esse risco.
Usuários avançados adoram opções.
Mas precisam compreender o modelo mental da interface.
Sem isso, capacidade vira ruído.
25. A regra Bellacosa para sobreviver ao novo ChatGPT
Depois de sacrificar algumas horas, parte da sanidade e quase um barril inteiro de saquê, os chimpanzés chegaram a uma conclusão.
REGRA 1
Não clique em tudo só porque existe.
Esta regra chegou aproximadamente quarenta anos atrasada para mim.
REGRA 2
Modelo não é ambiente.
Sol não é Work.
Work não é Projeto.
Projeto não é plugin.
Plugin não é memória.
REGRA 3
Integração é acesso, não inteligência.
Gmail conectado não aumenta o QI do modelo.
Dá acesso autorizado ao Gmail.
REGRA 4
Automação adiciona tempo.
“Faça isso” é uma conversa.
“Faça isso segunda-feira” é uma tarefa.
REGRA 5
Se a conversa está boa, não mexa na produção sexta-feira às 17h.
Essa deveria vir impressa na tela inicial.
Epílogo — Encontramos novamente o boteco
Depois de toda a aventura, voltei ao Chat.
Digitei:
— Polindexter?
Ele respondeu.
Abri o saquê.
Os chimpanzés comemoraram.
Giovanna continuava doce.
COBOL continuava compilando.
O mainframe continuava processando transações enquanto alguém no LinkedIn explicava pela 387ª vez que ele morreria no próximo trimestre.
E finalmente compreendi o novo ChatGPT.
Não haviam destruído necessariamente o boteco.
Construíram uma cidade inteira em volta dele.
Existe agora um escritório na Faria Lima.
Existe uma oficina de programação.
Existe um scheduler.
Existe um arquivo.
Existem conexões com serviços externos.
Existem diferentes motores.
Existem plugins.
Existem ferramentas.
Existe um polvo com aproximadamente mil tentáculos.
Mas o boteco ainda está aqui.
E talvez essa seja a melhor maneira de usar toda essa tecnologia:
não perguntar qual recurso é “o melhor”.
Perguntar:
Qual deles resolve o problema que tenho agora?
Se preciso produzir cinquenta páginas a partir de vinte documentos:
chamem o Polindexter Faria Lima.
Se tenho um repositório quebrado:
acordem o Polindexter do porão.
Se quero receber alguma coisa segunda-feira:
programem o scheduler.
Mas se cheguei com uma xícara de café e comecei:
“Rapaz, você não sabe o que aconteceu…”
Por favor.
Não tragam uma planilha.
Puxem uma cadeira.
Porque algumas das melhores investigações da informática ainda começam exatamente como começaram nos CPDs dos anos 1980:
com duas pessoas conversando, uma máquina fazendo barulho ao fundo e alguém dizendo:
“Isso não deveria estar acontecendo.”
☕🍶🐒🐒🐒
Um Café no Bellacosa Mainframe
Onde um milhão de chimpanzés possui acesso ao sistema, o barril de saquê nunca passa pelo Change Management e sexta-feira depois das 17h continua sendo o pior momento possível para descobrir uma feature nova.
