🧠 18 histórias principais + 30 no radar rápido — Sexta-feira, 14 de Agosto de 2026
Histórias principais: análise aprofundada das notícias mais relevantes do dia.
Radar rápido: resumos breves de tudo mais que vale acompanhar.
🎙️ Ouça o podcast do dia — com Anna, Maria e Pedro:
Como internacionalizar um site estático em Next.js sem abrir mão de simplicidade operacional
O ponto central desta história não é “como adicionar i18n”, e sim como fazer isso sem perder as vantagens de um site totalmente estático. A decisão de usar Next.js 15 com next-intl e output: 'export' coloca tudo para ser prerenderizado em build time, sem middleware e sem server functions. Na prática, isso muda o modo de pensar: o site deixa de depender de lógica no request e passa a tratar idioma como uma preocupação de geração de conteúdo.
O ganho operacional é óbvio para quem trabalha com frontends que precisam ser baratos, rápidos e fáceis de manter: hospedagem em Cloudflare Pages, nenhuma superfície de patch em runtime e HTML real para cada página. Mas o custo está em aceitar as limitações do modelo estático e ajustar a arquitetura em volta delas. Em vez de tentar “encaixar” i18n em algo server-centric, o autor mostra que o caminho mais robusto pode ser justamente o oposto: desenhar o conteúdo e a navegação já pensando em exportação.
Essa abordagem conversa bem com um cenário mais amplo em que muitas equipes querem reduzir dependências de backend para partes que não precisam delas. O detalhe relevante aqui é que internacionalização, que costuma ser tratada como uma camada adicional, vira um problema de build e distribuição — mais previsível, mais auditável e, para muitos casos, mais simples de operar.
Fontes: Dev.to
Quando o rollback precisa ser compensação, não transação
A história aqui desmonta uma armadilha clássica: usar transação de banco como se ela resolvesse qualquer fluxo de negócios. No exemplo, o cartão é cobrado, uma reserva/pedido é criado em API de parceiro e, depois, a geração de PDF falha. Nesse ponto, DB::transaction() já não ajuda, porque o estrago aconteceu fora do banco. O sistema interno pode até ser revertido, mas os efeitos externos já foram commitados.
O texto coloca o Saga pattern como resposta mais honesta a esse tipo de problema. Em vez de insistir em atomicidade total, você modela cada etapa com execute() e compensate(), aceitando que a correção do estado acontece por reversão explícita, e não por magia transacional. Isso é importante porque obriga o time a pensar em idempotência, compensação e efeitos colaterais desde o desenho do fluxo — algo que muitas arquiteturas só descobrem tarde demais, quando o incidente já virou operação manual.
Para devs Laravel e equipes que integram pagamentos, parceiros e geração de documentos, a mensagem é boa e incômoda ao mesmo tempo: nem toda orquestração pede um engine pesado de workflow, mas todo fluxo distribuído pede clareza sobre o que pode falhar e como reparar. O risco maior não é “não ter uma ferramenta de workflow”; é fingir que um conjunto de chamadas externas ainda cabe no modelo de uma única transação local.
Fontes: Dev.to
Uma migração que trocou heurística frágil por um limite explícito
Essa história é valiosa porque mostra um tipo de maturidade arquitetural que nem sempre é glamouroso: perceber que o problema não era “falta de um ajuste”, mas um modelo errado de reconciliação. O time tinha um processo de migração de dados de afastamentos curtos com um passo de heal que tentava casar linhas entre feed legado e novo serviço com base em formato de valores. Só que a heurística se revelou ruim: 9 das 13 linhas compensatórias escritas em produção estavam erradas.
O movimento que resolve o problema é interessante porque não adiciona mais inteligência; ele remove ambiguidade. Ao trocar a reconciliação por uma fronteira temporal clara e transformar a tabela em um ledger append-only, o sistema elimina a necessidade de “adivinhar” correspondências. A própria observação de que 238 de 244 dias sobrepostos reconciliavam exatamente sem compensação reforça a ideia de que o mecanismo corretivo estava criando complexidade onde quase não havia conflito real.
Para engenharia de dados e backends transacionais, a lição é forte: quando você precisa de heurísticas para costurar o passado ao presente, talvez o seu problema não seja de matching, mas de modelo. Ledger imutável, fronteira temporal e ausência de edição retroativa costumam ser mais confiáveis do que regras compensatórias que tentam ser “inteligentes” demais.
Fontes: Dev.to
Quando a própria correção prova que o desenho não fechava
Esta é a versão mais explícita da mesma autópsia técnica: parar de “consertar bugs” e contar o resultado revelou que 9 das 13 correções de produção estavam erradas. A frase mais importante é a que diz que o mecanismo nunca poderia ter funcionado. Isso muda o tipo de conversa, porque tira o time do plano tático — “qual edge case escapou?” — e coloca a discussão no plano estrutural — “o problema era decidível do jeito que modelamos?”.
O contexto da migração ajuda a entender por que isso acontece tanto em sistemas de integração. Dois feeds escrevendo dados parecidos, um legado e um novo serviço, um meio-termo tentando evitar duplicidade durante a sobreposição. É exatamente o tipo de cenário em que regras de matching parecem razoáveis até a produção mostrar que “razoável” não basta. O número de correções erradas expõe uma falha de design, não de implementação.
A implicação prática para equipes de plataforma, dados e integração é clara: às vezes a resposta certa é menos patch e mais refatoração conceitual. Quando a solução depende de exceções demais, a correção vira uma loteria operacional. E quando o próprio mecanismo de compensação começa a produzir dívida de integridade, o mais seguro é aceitar que o modelo precisa mudar — não só o código.
Fontes: Dev.to
A lembrança de que arquitetura distribuída sem teste vira aposta
A premissa é direta: o próximo bug em microservices pode não vir do código, mas de um teste que nunca foi escrito. O texto descreve um cenário típico de startup: serviços separados para autenticação, pagamento, notificações, estoque, pedidos e analytics. A estrutura parece elegante no diagrama, mas a complexidade real aparece na interação entre serviços, onde falhas pequenas em um ponto podem gerar efeitos difíceis de diagnosticar em outro.
O valor dessa abordagem está em reforçar que testes em microservices não são apenas uma questão de cobertura, e sim de estratégia. Unit tests isolam lógica, integration tests validam contratos e fronteiras, e end-to-end tests tentam garantir que o fluxo do negócio sobrevive ao sistema real. Em ambientes distribuídos, omitir um desses níveis não simplifica a vida — apenas desloca o risco para produção.
Para times que já sentiram a dor de pipelines frágeis e deploys com regressão cruzada, a mensagem é conhecida, mas sempre útil: microservices exigem disciplina extra de teste porque a superfície de falha cresce junto com a decomposição. O artigo reforça a ideia de que confiabilidade em arquitetura distribuída não vem da separação por si só, e sim da forma como os vínculos entre serviços são observados e verificados.
Fontes: Dev.to
Uma reflexão prática sobre módulos e padrões em JavaScript
Pelo próprio título e contexto, a história se encaixa como uma jornada de aprendizado sobre a transição entre CommonJS e ESM, junto de padrões de design em JavaScript. O que importa aqui, para profissionais que já passaram por essa mudança, é menos a teoria e mais a lembrança de que o ecossistema JS continua exigindo decisões arquiteturais que afetam manutenção, interoperabilidade e ergonomia do código.
Em times modernos, a diferença entre CommonJS e ESM não é só sintaxe; ela toca compatibilidade de ferramentas, estrutura de dependências e até a forma como o runtime carrega módulos. A discussão sobre design patterns, por sua vez, costuma ser o passo seguinte: depois de entender a forma de exportar/importar, vem a questão de como organizar responsabilidades de maneira que o código envelheça bem.
Para devs em transição, o valor está justamente em enxergar módulos e padrões como parte do mesmo problema: modularidade. Em ambientes grandes, esse tipo de aprendizado tende a pagar dividendos na clareza da base e na previsibilidade de evolução.
Fontes: Dev.to
Menos framework, mais geração direta de páginas
A proposta aqui é semelhante em espírito à primeira história da seção: pegar um problema de publicação de conteúdo e resolver com uma saída simples, previsível e barata de operar. Um gerador de site estático mais simples significa reduzir a distância entre o que entra como JavaScript e o que sai como HTML, sem empilhar abstrações desnecessárias no meio.
Esse tipo de abordagem agrada especialmente equipes pequenas, blogs técnicos e sites institucionais que não precisam de runtime sofisticado. O ponto forte é a manutenção: menos moving parts, menos dependência de infraestrutura dinâmica e menos chance de quebrar algo por conta de uma camada intermediária que ninguém queria ter.
A implicação mais ampla é que o pendulo da web continua favorecendo ferramentas que entregam conteúdo pronto, em vez de reter lógica demais no servidor. Para quem publica documentação, landing pages e blogs, a simplicidade de um fluxo “JS entra, HTML sai” continua sendo uma ótima relação entre custo de operação e controle técnico.
Fontes: Dev.to
Uma janela curta para experimentar agentes com um modelo de contexto gigante
A novidade é, ao mesmo tempo, comercial e prática: o GLM 5.2, modelo open-weights de coding da Z.ai com janela de contexto de 1M tokens, fica gratuito para agentes do eve até 27 de agosto, entregue pela Blackbox AI via Vercel AI Gateway. Para quem opera produtos de IA, isso importa menos como “promoção” e mais como estímulo para testar fluxos long-context sem atrito de custo imediato.
O movimento também mostra como gateways de modelo estão virando a camada de distribuição relevante. Em vez de consumir um modelo diretamente do provedor original, o acesso passa por uma infraestrutura que padroniza a experiência para agentes e aplicativos. Isso facilita experimentação, troca de modelos e onboarding rápido — especialmente quando o ecossistema já nasceu orientado a agentic workflows.
O detalhe de o novo agente do eve já vir com GLM 5.2 como padrão, e de agentes existentes poderem mudar com uma linha ou com eve set, sugere uma aposta em adoção por fricção mínima. Para times de produto e plataforma, o recado é claro: o valor da IA está cada vez mais na camada de integração e menos na curiosidade isolada em torno de um modelo.
Fontes: Vercel Blog, Simon Willison
Mais um harness para trocar runtimes sem reescrever a aplicação
A AI SDK harness layer está se consolidando como uma abstração para executar runtimes de coding agents por uma interface única. A chegada do Grok Build significa exatamente isso: mais um runtime encaixado no mesmo HarnessAgent, com o adaptador oficial @ai-sdk/harness-grok-build em cima do adapter ACP.
O ganho dessa abordagem é arquitetural. Em vez de amarrar a aplicação a um runtime específico, a camada de harness permite trocar a implementação sem alterar o código do produto. Para equipes que experimentam diferentes agentes e ferramentas de automação, isso reduz custo de migração e ajuda a manter o sistema menos dependente de decisões de curto prazo.
A lista de suportados — Claude Code, Codex, Deep Agents, Grok Build, OpenCode e Pi — também indica que a tendência não é de um “agente vencedor”, mas de interoperabilidade entre runtimes. Em outras palavras, a camada de abstração está virando o produto estratégico, porque é ela que preserva a opcionalidade.
Fontes: Vercel Blog, Vercel Blog
OpenAI empurra latência para baixo com uma camada nova de serviço
A OpenAI está previewing o Ultrafast, uma nova tier de API para o GPT-5.6 Sol que roda até 14x mais rápido, com suporte da Cerebras e pico de até 750 tokens de saída por segundo. Isso não é apenas um “upgrade de performance”; é uma mudança de expectativa para aplicações que dependem de baixa latência, especialmente agentes, automação interativa e fluxos onde cada segundo vira custo de experiência.
Esse tipo de anúncio normalmente tem dois efeitos imediatos: primeiro, reabre a discussão sobre como arquitetar produtos em torno de throughput e resposta rápida; segundo, força times a reavaliar o que realmente precisa ser síncrono. Quando o modelo responde mais rápido, abre-se espaço para interfaces mais fluidas, mais interações em cadeia e menos espera visível para o usuário final.
Para quem constrói aplicações com LLMs, a implicação é simples: performance de modelo já não é só sobre qualidade de resposta, mas sobre arquitetura de produto. Quando o gargalo cai tanto, o design de UX e o comportamento do agente passam a definir o que é “possível” em produção.
Fontes: OpenAI Blog, TechCrunch
Automação de demo como mais um caso de uso para agentes corporativos
A proposta aqui sai do laboratório e vai para uma dor bem concreta: construir demos costuma consumir dias, entre capturas, narração, montagem e revisão. O autor relata ter delegado boa parte desse processo ao GitLab Duo Agent Platform, usando workflows agentic para automatizar uma tarefa que é repetitiva, porém relevante para vendas, produto e enablement.
O ponto interessante é que a ferramenta não está sendo usada apenas para desenvolvimento de software, mas para um trabalho adjacente ao ciclo de vida de produto. Isso mostra como plataformas de agentes começam a escapar do uso “óbvio” e a ganhar espaço em tarefas operacionais e criativas, principalmente quando o processo tem etapas repetíveis e feedback cíclico.
O texto também destaca que não é preciso ser dev para aproveitar esse tipo de automação, o que amplia o público-alvo do produto. Para times de engenharia e operações, isso sugere um futuro em que agentes não substituem pessoas, mas encurtam tarefas de alto atrito que hoje drenam tempo em áreas além da codificação.
Fontes: GitLab Blog
Distribuição P2P mais leve para imagens e arquivos
Dragonfly já era conhecido por acelerar distribuição de arquivos e imagens de container com P2P, mas a implantação padrão envolve vários componentes e dependências. A história aponta para um esforço de tornar esse deploy mais leve, reduzindo a necessidade de stack de banco e outros blocos que nem todo ambiente quer manter.
Para times de infraestrutura, isso é relevante porque distribuição de artefatos costuma escalar mal quando depende só de origem central e cache tradicional. Soluções P2P entram justamente para aliviar hotspots, melhorar uso de banda e acelerar pull de imagens em ambientes grandes. Tornar a implantação mais enxuta ajuda a adoção em clusters menores e em organizações que evitam operar componentes extras.
A leitura estratégica é que “infraestrutura inteligente” não precisa significar infraestrutura pesada. Quando um projeto consegue preservar o benefício técnico do P2P sem empilhar dependências, ele fica mais próximo do que equipes realmente conseguem adotar no dia a dia.
Fontes: CNCF Blog
Kubeflow amadurece enquanto se aproxima da graduação na CNCF
As atualizações do Kubeflow reforçam sua posição como plataforma de AI e HPC em Kubernetes. A chegada do Kale 2.0, com SDK modernizado e suporte nativo a Spark, além da expansão do Kubeflow Trainer, aponta para um esforço claro de ampliar utilidade e reduzir fricção para workloads distribuídos de IA.
O contexto de graduação na CNCF importa porque dá sinal de maturidade de ecossistema. Projetos que passam por esse processo costumam ter uma leitura mais forte de estabilidade, governança e adoção prática. No caso do Kubeflow, o timing sugere que o projeto quer se posicionar não só como ferramenta de experimentação, mas como base mais séria para operações de ML em Kubernetes.
Para times de plataforma de dados e IA, isso reforça a ideia de que Kubernetes segue sendo o plano de controle relevante para workloads de machine learning em escala. O diferencial agora está em simplificar pipelines, treinamento e integração com ferramentas analíticas sem perder o encaixe no ecossistema cloud-native.
Fontes: InfoQ
Uma mudança pequena com impacto real no tamanho do deploy
O Rx.NET 7.0 trouxe uma alteração bem cirúrgica: separar o suporte a WPF, Windows Forms, UWP e Windows Runtime do pacote principal System.Reactive. A consequência direta é reduzir o tamanho de aplicações self-contained, evitando que carreguem dezenas de megabytes de dependências de framework desnecessárias.
Essa é uma daquelas mudanças que parecem modestas no release note, mas mexem na vida real de quem distribui apps Windows. Em ambientes onde tamanho de binário, tempo de deploy e footprint importam, cortar dependências acopladas ao pacote principal pode simplificar bastante a operação. É também um lembrete de que modularização não é só uma virtude de design — ela tem custo e benefício mensuráveis em produção.
Para equipes que ainda mantêm aplicações desktop ou híbridas no ecossistema Microsoft, a lição é útil: escolhas de packaging e separação de suporte por plataforma podem ter impacto direto na experiência de entrega, principalmente quando a distribuição self-contained é requisito.
Fontes: InfoQ
Automação de trabalho repetitivo também é caso de DevOps, não só de dev
Embora apareça em uma história de produto, o uso do GitLab Duo Agent Platform para gerar demos conversa diretamente com mentalidade DevOps: automatizar trabalho repetitivo, reduzir esforço manual e criar fluxos reprodutíveis. Construir uma demo manualmente envolve uma cadeia de tarefas que se parece muito com pipeline — captura, narração, montagem, revisão e iteração.
O ponto forte desse caso é mostrar que orquestração agentic pode sair do software delivery e entrar em operações de comunicação e enablement. Isso amplia a superfície de uso de plataformas já conhecidas pelas equipes técnicas, e sugere que o próximo ganho de produtividade não virá apenas do CI/CD, mas da automação de processos adjacentes ao ciclo de entrega.
Fontes: GitLab Blog
Distribuição de artefatos mais eficiente para clusters e pipelines
Para DevOps, Dragonfly toca em um ponto sensível: distribuição eficiente de imagens e artefatos. Um deploy mais leve facilita a adoção em ambientes que precisam acelerar pulls e reduzir carga em repositórios centrais, sem introduzir uma operação paralela complexa demais.
A relevância prática está em tornar P2P uma opção viável para mais times. Quando a implantação exige menos componentes e menos dependências, a solução deixa de parecer uma plataforma extra e passa a ser uma otimização operacional aplicável no mundo real.
Fontes: CNCF Blog
Um lembrete de que risco tecnológico e incentivo de mercado não são a mesma coisa
O texto parte de uma analogia histórica forte: assim como a revolução industrial mudou profundamente a capacidade humana de realizar trabalho mecânico fora do corpo, a IA representa a escalação do trabalho cognitivo fora do corpo. A tese é que essa transformação vai remodelar negócios, governos e a própria vida cotidiana ao longo de anos ou décadas, em uma escala comparável a mudanças civilizacionais anteriores.
Mas o eixo do artigo é separar dois tipos de problema: os tecnológicos e os capitalistas. Essa distinção é útil para profissionais de segurança e governança porque evita simplificações do tipo “a tecnologia em si é o problema” ou “basta regular o mercado”. Em sistemas complexos, ameaças, incentivos, concentração de poder e assimetrias de adoção andam juntos — e tratá-los como uma coisa só tende a produzir respostas ruins.
Para a área de segurança, a implicação é óbvia: o debate sobre IA não pode ficar restrito a prompt injection, vazamento de dados ou alucinação. Também importa quem controla a infraestrutura, quais incentivos definem a escala de implantação e como isso altera o modelo de risco de empresas e governos.
Fontes: Schneier on Security, Tech Policy Press
O fim da fantasia de redes “totalmente” Zero Trust
A conversa entre Patrick Gray e Adam Pointon bate numa crítica que muita gente de infraestrutura e segurança já sente na pele: boa parte das redes parece parada em 1999, enquanto os
Se o KoSIT falhar em BR-DE-15 ao gerar XRechnung, o problema não é o validador: falta o buyer reference (BT-10).
Fonte: Dev.to
O texto defende que o monólito costuma ser o caminho mais rápido para colocar algo em produção. Em vez de começar “escalável”, a dica é começar simples.
Fonte: Dev.to
Um projeto de storefront com Next.js discute como lidar com vazamentos de memória no V8 e “cache stampedes” no Redis. O foco é resiliência arquitetural em sistemas de alta taxa de requisições.
Fonte: Dev.to
O artigo explora a diferença entre dados e lógica sob uma ótica matemática e computacional. A proposta é mostrar essa dualidade que existe em sistemas de informação.
Fonte: Dev.to
Jon Skeet conta como um modelo de dados aparentemente simples acaba revelando casos de borda e complexidade escondida. É mais um lembrete de que o “caso comum” quase nunca é tão comum assim.
Fonte: Jon Skeet's Coding Blog
O Daily WTF mostra um anúncio que exagera nos “zeros” e vira piada pronta. É daqueles achados do mundo real que parecem roteiro de sátira.
Fonte: The Daily WTF
A Apple teria treinado um modelo de IA customizado para a China em parceria com a Alibaba. O movimento é raro e destaca as adaptações necessárias para o mercado chinês.
Fonte: The Verge - Tech
O podcast discute como um hackathon ajudou a destravar problemas de integração na Adobe Brand Visibility. Também entra no contexto da aquisição da Semrush pela Adobe.
Fonte: Stack Overflow Blog
O texto questiona se os breakpoints padrão em rem do Tailwind podem prejudicar acessibilidade. A análise gira em torno da preferência de tamanho de fonte configurada no navegador.
Fonte: Freek Van der Herten
O Vercel CLI passou a instalar “agent skills” ao adicionar integrações do Marketplace pelo terminal. A novidade aproxima o fluxo de integração do ambiente de desenvolvimento.
Fonte: Neon Blog
A Neuron Systems usou a plataforma da Confluent para processar milhões de eventos durante a Copa do Mundo. O case destaca escala, streaming e IA em produção.
Fonte: Confluent Blog
A InfoQ aborda como a IA está mudando a progressão de carreira em engenharia. O foco é o impacto da tecnologia sobre trajetórias profissionais.
Fonte: InfoQ
A Wired explica por que algumas usinas a gás ligadas a data centers são tão poluentes. O exemplo do Texas mostra tecnologia menos eficiente do que a usada em plantas convencionais.
Fonte: Wired
O Codex no app desktop do ChatGPT para Linux entrou em preview. A novidade amplia o acesso ao recurso fora dos ambientes tradicionais.
Fonte: Hacker News (Best)
A Cloudflare observou impacto claro no tráfego de internet durante o eclipse total. Os dados mostram efeito em países ao longo do caminho da totalidade, como Islândia, Espanha e Portugal.
Fonte: Cloudflare Blog
A Vercel lançou a v0 API para construção de apps headless. A novidade mira fluxos de criação mais automatizados e flexíveis.
Fonte: InfoQ
O Google lançou a Credentio, uma biblioteca C++ open source para validar credenciais de conteúdo C2PA localmente. A proposta é oferecer validação de alto desempenho e local-first.
Fonte: Google Developers Blog
A HeyGen portou o modelo Avatar IV para as TPUs Trillium do Google Cloud. O trabalho envolveu ferramentas como torchax, XLA e FSDP para escalar o modelo.
Fonte: Google Developers Blog
O post do Tumblr Engineering começa com um recado informal e sugere uma discussão interna sobre algum tema de produto ou engenharia. O trecho disponível não traz detalhes suficientes para resumir mais sem inventar.
Fonte: Tumblr Engineering
A Microsoft adicionou recursos nativos de roteamento e failover para modelos e provedores no Microsoft.Extensions.AI. Isso permite distribuir requisições entre diferentes chat clients com mais resiliência.
Fonte: .\NET Blog
A Writer apresentou um novo modelo de IA e uma versão atualizada de seu harness para controlar custos de tokens. A promessa é entregar capacidades prontas para deploy com melhor eficiência.
Fonte: TechCrunch
O post da Azure fala sobre gestão de custos de IA para sair de pilotos e chegar a ROI mensurável. O foco é dar mais visibilidade, governança e otimização.
Fonte: Azure Blog
A GitHub liberou a agenda do Universe 2026, com workshops, palestras, demos e painéis. O recado também incentiva a inscrição antes de 19 de agosto.
Fonte: GitHub Blog
Investidores processaram Selena Gomez, alegando fraude ligada à startup de saúde mental. Segundo a ação, eles teriam investido quase US$ 1,2 milhão na empresa.
Fonte: TechCrunch
A Cloudflare tornou geral a disponibilidade do Certificate Transparency Monitoring. A principal mudança é que os alertas por e-mail sobre certificados emitidos pela Cloudflare deixam de ser enviados.
Fonte: Cloudflare Blog
A Spotify avalia em que condições LLMs podem substituir humanos em testes A/B. A conclusão é que isso depende de suposições, não de uma equivalência garantida por design.
Fonte: Spotify Engineering
A OpenAI publicou um guia para builders sobre o GPT-5.6. O material destaca uso para agentes mais rápidos e econômicos, além de novos recursos da Responses API.
Fonte: OpenAI Blog
Uma decisão judicial ordenou que o Google facilite a instalação de lojas de apps concorrentes no Android. O caso reacende a disputa sobre distribuição de apps na plataforma.
Fonte: The Verge - Tech
A Microsoft vai retirar o personagem Mico do modo de voz do Copilot. O blob amarelo emotivo deixa de ser a “cara” do assistente.
Fonte: The Verge - Tech
O texto fala sobre como ganhar tempo quando não se sabe a resposta, suavizar opiniões e manter a posição quando importa. É uma reflexão sobre comunicação diplomática em consultoria.
Fonte: Thoughtbot Blog
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