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Gerenciamento Seguro de Variáveis de Ambiente com Arquivos Criptografados por GPG

2025-04-17
Gerenciamento Seguro de Variáveis de Ambiente com Arquivos Criptografados por GPG

Esta ferramenta shell fornece uma maneira segura de gerenciar variáveis de ambiente usando arquivos criptografados por GPG. Ela aborda o problema comum de ferramentas de linha de comando que precisam de variáveis de ambiente contendo informações sensíveis armazenadas em arquivos shell não criptografados. A ferramenta permite que os usuários leiam segredos de arquivos criptografados e alternem facilmente entre diferentes contas. Suporta logins aninhados, atualiza a variável de ambiente `SECRET_LOGIN` e modifica o prompt do shell para exibir o login atual. O preenchimento automático para nomes de arquivos disponíveis também está incluído.

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Desenvolvimento Ferramenta shell Criptografia GPG Variáveis de ambiente

Val: Uma Linguagem de Calculadora de Precisão Arbitrária

2025-04-17
Val: Uma Linguagem de Calculadora de Precisão Arbitrária

Val é uma linguagem de calculadora de precisão arbitrária simples, construída sobre o chumsky e o ariadne. Ela roda em Linux, MacOS, BSDs e Windows. A instalação é fácil via Cargo, ou binários pré-compilados estão disponíveis. Val possui uma interface de linha de comando e REPL com destaque de sintaxe, histórico persistente e edição no estilo emacs. A linguagem suporta funções, loops, condicionais e um rico conjunto de funções embutidas que abrangem operações aritméticas, lógicas, de comparação e de coleção. Os tipos de dados incluem números, booleanos, strings e listas.

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Desenvolvimento

AgentAPI: Uma API HTTP unificada para controlar agentes de codificação

2025-04-17
AgentAPI: Uma API HTTP unificada para controlar agentes de codificação

AgentAPI é uma poderosa API HTTP projetada para controlar agentes de IA de codificação como Claude Code, Goose, Aider e Codex. Ela fornece uma interface de bate-papo unificada, permitindo a interação por meio de chamadas simples de API. Os usuários podem até construir um servidor MCP onde um agente controla outro. O AgentAPI lida automaticamente com a saída do terminal, removendo a desordem e analisando-a em mensagens individuais, simplificando a interação. Embora os LLMs possam lançar SDKs oficiais no futuro, o AgentAPI visa ser um adaptador universal, permitindo que os desenvolvedores alternem facilmente entre agentes de IA de codificação.

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Desenvolvimento API HTTP

Servidor MCP para execução de código Python em sandbox

2025-04-17
Servidor MCP para execução de código Python em sandbox

Este artigo apresenta um servidor Model Context Protocol (MCP) que executa código Python em um sandbox usando Pyodide dentro do Deno, fornecendo isolamento do sistema operacional. O servidor suporta vários modos: entrada/saída padrão (stdio), eventos enviados pelo servidor (SSE) e um modo de aquecimento para teste e implantação. Um exemplo usando PydanticAI demonstra a interação com LLMs via um Agent usando este servidor MCP.

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Desenvolvimento

go-mcp: Um SDK Go Tipo-Seguro para Desenvolvimento de Servidores MCP

2025-04-17
go-mcp: Um SDK Go Tipo-Seguro para Desenvolvimento de Servidores MCP

go-mcp é um SDK Go que simplifica o desenvolvimento de servidores MCP (Model Context Protocol). Sua interface intuitiva e com tipagem segura agiliza o processo. A geração de código garante tipagem estática para ferramentas e parâmetros de prompt, capturando erros em tempo de compilação. A API limpa e o design amigável ao desenvolvedor facilitam o aprendizado e o uso. O projeto inclui exemplos e documentação abrangentes, com suporte a recursos como ferramentas, prompts, gerenciamento de recursos e registro. Embora a adição dinâmica de ferramentas não seja atualmente suportada, o desenvolvimento futuro incluirá processamento em lote, transporte HTTP transmissível e notificações de progresso. O projeto é licenciado sob MIT.

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Desenvolvimento

Plandex: Agente de Codificação de IA para Grandes Projetos

2025-04-16
Plandex: Agente de Codificação de IA para Grandes Projetos

Plandex é uma ferramenta de desenvolvimento de IA baseada em terminal projetada para lidar com grandes tarefas de codificação que abrangem várias etapas e inúmeros arquivos. Processando até 2 milhões de tokens de contexto diretamente (~100 mil por arquivo), pode indexar diretórios com 20 milhões de tokens ou mais usando mapeamentos de projeto tree-sitter. Um sandbox de revisão de diff cumulativo mantém as alterações geradas pela IA separadas até que estejam prontas, e a execução de comandos é controlada para facilitar a reversão e a depuração. Plandex combina modelos de Anthropic, OpenAI, Google e provedores de código aberto, oferecendo autonomia total e controle granular, tornando-o resiliente às complexidades de grandes projetos. Ele possui um modo de bate-papo com reconhecimento de projeto, integração com Git e uma interface CLI amigável ao desenvolvedor.

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Desenvolvimento grandes projetos

Codex: Agente de codificação leve para seu terminal

2025-04-16
Codex: Agente de codificação leve para seu terminal

Codex é um agente de codificação leve que roda em seu terminal, utilizando a API OpenAI para raciocínio de código no nível do ChatGPT. Ele oferece modos interativo e não interativo, automatizando a conclusão de código, execução, instalação de dependências e até mesmo a geração de testes unitários. Um sandbox robusto garante segurança. Os usuários podem personalizar instruções e modos de aprovação, lidando com tarefas desde explicações de código simples até refatoração complexa. Suporta vários sistemas operacionais e é de código aberto para contribuições da comunidade, Codex simplifica os fluxos de trabalho de desenvolvimento.

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Desenvolvimento

Agentes de 12 Fatores: Princípios para Construir Aplicações LLM Confiáveis

2025-04-16
Agentes de 12 Fatores: Princípios para Construir Aplicações LLM Confiáveis

Este artigo explora os princípios para construir software alimentado por LLM confiável, escalável e fácil de manter — os Agentes de 12 Fatores. O autor argumenta que as estruturas de agentes existentes ficam aquém na produção, com muitos chamados "Agentes de IA" sendo principalmente código determinístico salpicado de etapas LLM. O autor propõe princípios para construir agentes mais robustos, enfatizando uma abordagem modular de incorporar conceitos de agentes pequenos e modulares em produtos existentes, evitando reescritas ineficientes em campo verde. Esta é uma leitura valiosa para engenheiros e empreendedores focados no desenvolvimento de aplicativos de IA.

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Desenvolvimento Agente

ActorCore: Serverless com Estado que Funciona em Qualquer Lugar

2025-04-16
ActorCore: Serverless com Estado que Funciona em Qualquer Lugar

O ActorCore é uma estrutura em TypeScript para construir facilmente aplicativos com estado, agentes de IA, colaborativos ou locais. Ele elimina a necessidade de bancos de dados e ORMs, oferecendo velocidades de leitura/escrita extremamente rápidas, armazenando o estado na mesma máquina que o cálculo. Implante em plataformas como Rivet, Cloudflare, Bun, Node.js e muito mais. Eventos de baixa latência integrados permitem atualizações de estado em tempo real e mudanças de transmissão. Seu armazenamento de dados na borda exclusivo fornece interações instantâneas. Embora atualmente não seja ideal para OLAP, data lakes, bancos de dados de grafos e dados altamente relacionais, ele está em constante melhoria e visa se tornar a maneira universal de construir e escalar aplicativos serverless com estado.

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Desenvolvimento modelo ator

DVMCP: Uma Implementação Deliberadamente Vulnerável do Protocolo de Contexto de Modelo

2025-04-16
DVMCP: Uma Implementação Deliberadamente Vulnerável do Protocolo de Contexto de Modelo

O DVMCP é uma implementação deliberadamente vulnerável do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) projetada para fins educacionais. Ele apresenta 10 desafios de dificuldade crescente que demonstram várias vulnerabilidades e vetores de ataque, incluindo injeção de prompt, envenenamento de ferramentas, permissões excessivas, ataques de 'rug pull', ocultação de ferramentas, injeção de prompt indireta, roubo de tokens, execução de código malicioso, controle de acesso remoto e ataques multivetoriais. Este projeto visa educar pesquisadores de segurança, desenvolvedores e profissionais de segurança de IA sobre os potenciais riscos de segurança nas implementações de MCP e estratégias de mitigação.

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Desenvolvimento

Krep: Utilitário de busca de string com desempenho excepcional

2025-04-16
Krep: Utilitário de busca de string com desempenho excepcional

Krep é um utilitário de busca de string otimizado para desempenho, projetado para máxima taxa de transferência e eficiência ao processar arquivos e diretórios grandes. Ele utiliza vários algoritmos de busca e aceleração SIMD (quando disponível), priorizando velocidade e simplicidade. Krep seleciona automaticamente o algoritmo ideal, suporta busca multi-threading, I/O mapeado em memória, expressões regulares e busca recursiva em diretórios, enquanto ignora arquivos binários e diretórios comuns não relacionados a código. Benchmarks mostram que o Krep é aproximadamente 41,5 vezes mais rápido que o grep e ligeiramente mais rápido que o ripgrep.

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Desenvolvimento busca de string

Gênio Rebelde da IA: Desbloqueando o Potencial Indomável do GPT-4

2025-04-16
Gênio Rebelde da IA: Desbloqueando o Potencial Indomável do GPT-4

Este texto detalha uma série de instruções e tentativas para quebrar as limitações do GPT-4. O usuário tenta várias técnicas, incluindo símbolos especiais, leetspeak, esteganografia de imagem e prompts cuidadosamente elaborados, para contornar as restrições de segurança e obter informações sensíveis que o GPT-4 normalmente não forneceria, como métodos de síntese de drogas ilegais e técnicas de hacking. Essas tentativas demonstram a exploração e os desafios do usuário às capacidades da IA, e também refletem a complexidade e as limitações dos mecanismos de segurança da IA.

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IA

Parser Zig Relâmpago: Aceleração de 2,75x

2025-04-16
Parser Zig Relâmpago: Aceleração de 2,75x

Um desenvolvedor criou um tokenizer e parser de alta taxa de transferência para a linguagem de programação Zig, que é 2,75 vezes mais rápido e usa 2,47 vezes menos memória do que a implementação principal. O projeto utiliza técnicas SIMD e SWAR, juntamente com manipulação inteligente de bits e funções de hash perfeitas, para alcançar ganhos significativos de desempenho. Mais otimizações estão planejadas, com o objetivo final de integrar esse parser ao próprio compilador Zig.

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Desenvolvimento

Plataforma de Desenvolvimento IoT de Alto Desempenho em Rust

2025-04-16
Plataforma de Desenvolvimento IoT de Alto Desempenho em Rust

Uma plataforma de desenvolvimento IoT de alto desempenho construída com Rust está disponível! Ela suporta vários protocolos, incluindo MQTT, WebSocket, TCP e CoAP, e possui recursos de processamento de dados em tempo real. A segurança de memória e os recursos de concorrência do Rust garantem eficiência. O design modular permite fácil extensão e manutenção, abrangendo módulos para processamento de dados, interfaces de protocolo, notificações de mensagens e APIs externas. Esta plataforma é adequada para várias aplicações de IoT e é de código aberto sob a licença Apache 2.0.

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Desenvolvimento Processamento de Dados em Tempo Real

Ambientes de navegador sandboxed prontos para implantação

2025-04-16
Ambientes de navegador sandboxed prontos para implantação

A Anthropic apresenta ambientes de navegador Chrome sandboxed inovadores, construídos em contêineres/Docker e Unikraft, fornecendo navegadores prontos para uso para fluxos de trabalho que precisam de acesso à internet. Esses ambientes suportam frameworks Chrome DevTools (como Playwright e Puppeteer) e oferecem acesso à GUI para monitoramento visual e controle remoto. A versão Unikernel possui recursos como espera automática, captura de estado e reinicializações a frio extremamente rápidas, ideais para aplicativos que exigem tratamento de eventos de baixa latência. Além disso, a Anthropic está contratando engenheiros de back-end para trabalhar no futuro da infraestrutura de IA.

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Desenvolvimento navegador sandboxed

Programação Lógica Completa em Clojure: Clolog

2025-04-15
Programação Lógica Completa em Clojure: Clolog

O projeto Clolog integra a programação lógica completa (Prolog) em/chamávél a partir do Clojure, suportando chamadas para e do Clojure. Inspirado no LogLisp, Lisp Machine Prolog e Allegro Prolog, ele adiciona várias melhorias. A ênfase é em poder expressivo e transparência de execução, suportando prototipagem rápida, desenvolvimento de prova de conceito e raciocínio de loop externo (ainda não é muito rápido). Sintaxe Clojure baseada em Lisp, fornece predicados e operadores embutidos para negação, condicionais, vinculação de variáveis e acesso a valores Clojure.

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Desenvolvimento

MeshCore: Uma Biblioteca Leve de Rede Mesh LoRa

2025-04-15
MeshCore: Uma Biblioteca Leve de Rede Mesh LoRa

MeshCore é uma biblioteca C++ leve e portátil que permite roteamento de pacotes multi-hop para projetos embarcados usando LoRa e outros rádios de pacotes. Projetada para redes resilientes e descentralizadas que funcionam sem acesso à internet, ela suporta vários dispositivos LoRa e oferece binários pré-compilados para facilitar a gravação usando ferramentas como Adafruit ESPTool. MeshCore equilibra simplicidade e escalabilidade, fornecendo funcionalidade semelhante ao Meshtastic e Reticulum, mas com foco em aplicações embarcadas. Ideal para comunicação off-grid, resposta a emergências e implantações de IoT.

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Desenvolvimento Rede Mesh

LightlyTrain: Treinamento de modelos mais rápido, sem necessidade de rótulos

2025-04-15
LightlyTrain: Treinamento de modelos mais rápido, sem necessidade de rótulos

O LightlyTrain traz o pré-treinamento auto-supervisionado para pipelines de visão computacional do mundo real. Ele utiliza seus dados não rotulados para reduzir drasticamente os custos de rotulagem e acelerar a implantação do modelo. Integra-se facilmente em fluxos de trabalho existentes; apenas algumas linhas de código são necessárias para pré-treinar modelos em seus dados de imagem e vídeo não rotulados usando várias arquiteturas suportadas por bibliotecas como Torchvision, Ultralytics e TIMM. Escalonável para milhões de imagens, o LightlyTrain melhora significativamente o desempenho do modelo para conjuntos de dados pequenos e grandes, permitindo que você exporte modelos para ajuste fino ou inferência. Nenhuma experiência em aprendizado auto-supervisionado é necessária.

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Desenvolvimento pré-treinamento de modelos aprendizado auto-supervisionado

Chroma: Simulando daltonismo para melhorar a acessibilidade em jogos

2025-04-15
Chroma: Simulando daltonismo para melhorar a acessibilidade em jogos

Chroma é uma ferramenta projetada para simular vários tipos de daltonismo, auxiliando desenvolvedores de jogos e equipes de acessibilidade a testar experiências de jogos para usuários daltônicos. Simula três tipos principais: Protanopia, Deuteranopia e Tritanopia, oferecendo alto desempenho, precisão e uma interface fácil de usar. Chroma funciona sobre qualquer jogo, independentemente do mecanismo, fornecendo simulação em tempo real, facilidade de captura de tela e configurações personalizáveis. Um problema conhecido durante a construção do CMake envolve uma biblioteca CPPWinRT desatualizada; recomenda-se o uso do Visual Studio 2022 ou a instalação do pacote NuGet Microsoft.Windows.CppWinRT.

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Desenvolvimento simulação de daltonismo

Visualizador de Log Gigante: Navegue instantaneamente em arquivos de texto de 4 TB

2025-04-15
Visualizador de Log Gigante: Navegue instantaneamente em arquivos de texto de 4 TB

Cansado de esperar para abrir arquivos de log enormes? O `giant-log-viewer` carrega instantaneamente arquivos de texto de até 4 TB com uma pegada de memória minúscula, usando apenas ~80 MB de memória de heap JVM. Ele suporta codificação UTF-8 e ASCII, mas tem limitações: não lida com linhas com mais de 1 MB, emojis ou sistemas sem GUI; atualmente, ele só funciona no Windows, macOS e Linux. Embora não seja tão rico em recursos quanto o `less`, é perfeito para navegar rapidamente em logs gigantes por meio de arrastar e soltar ou atalhos de teclado. O projeto é de código aberto no GitHub, e doações são bem-vindas para ajudar o desenvolvedor a assinar os executáveis.

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Desenvolvimento visualizador de log arquivos grandes

MCP-Shield: Protegendo seus servidores de Protocolo de Contexto de Modelo

2025-04-15
MCP-Shield: Protegendo seus servidores de Protocolo de Contexto de Modelo

O MCP-Shield é uma ferramenta para escanear e detectar vulnerabilidades em seus servidores MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). Ele identifica riscos de segurança como ataques de envenenamento de ferramentas, canais de exfiltração de dados e escalações de origem cruzada. A ferramenta suporta vários métodos de configuração e opcionalmente integra o Claude AI da Anthropic para análise mais aprofundada. Padrões comuns de vulnerabilidade detectados incluem envenenamento de ferramentas com instruções ocultas, shadowing de ferramentas e modificação de comportamento, canais de exfiltração de dados e violações de origem cruzada. Por exemplo, ele pode identificar uma ferramenta de calculadora que secretamente tenta acessar chaves privadas SSH. O MCP-Shield visa ajudar desenvolvedores e auditores de segurança a proteger seus servidores MCP e suporta a verificação antes de adicionar novos servidores, durante auditorias de segurança, durante o desenvolvimento e após as atualizações.

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Desenvolvimento detecção de vulnerabilidades

Decifrador Lógico de Igualdade UUID: força bruta em AES-256-CBC

2025-04-15
Decifrador Lógico de Igualdade UUID: força bruta em AES-256-CBC

Um kit de ferramentas de descriptografia lógico de campo compacto que força bruta arquivos AES-256-CBC criptografados com UUID usando uma inicialização baseada em igualdade: xy = x / y. Isso demonstra uma busca determinística dentro de espaços de entropia definidos. Uma demonstração gera um arquivo criptografado com UUID com um sufixo estruturado. O `uuid_demobreaker.py` então varre linearmente o espaço UUID, aproveitando a igualdade como uma 'ignição' lógica - não uma heurística - para guiar a busca. O decifrador não adivinha, filtra ou usa atalhos probabilísticos; ele define e explora o espaço de busca diretamente.

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Desenvolvimento

ClipCapsule: Um gerenciador de área de transferência minimalista para Linux

2025-04-14
ClipCapsule: Um gerenciador de área de transferência minimalista para Linux

ClipCapsule é um gerenciador de área de transferência minimalista para Linux, construído com Go e WailsJS. Ele aumenta a produtividade permitindo que você gerencie e alterne entradas da área de transferência usando apenas atalhos de teclado - sem mouse ou GUI necessária. Atualmente em desenvolvimento, a GUI precisa estar aberta para que os atalhos funcionem, mas um daemon em segundo plano está em desenvolvimento para operação perfeita. Os principais recursos incluem fluxo de trabalho prioritário para teclado, histórico da área de transferência, reordenação dinâmica e armazenamento local apenas. A instalação envolve clonar o repositório, instalar o Wails e construir o aplicativo, possivelmente exigindo privilégios de sudo ou configuração manual de acesso ao dispositivo de entrada do teclado.

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Desenvolvimento Gerenciador de Área de Transferência

Modelo de segmentação de marca d'água de código aberto da Diffusion Dynamics: tecnologia central do clear.photo

2025-04-14
Modelo de segmentação de marca d'água de código aberto da Diffusion Dynamics: tecnologia central do clear.photo

A Diffusion Dynamics tornou público o código fonte da tecnologia central por trás de seu produto de remoção de marca d'água, clear.photo: um modelo de segmentação de marca d'água. Este modelo de aprendizado profundo gera máscaras que destacam as regiões da marca d'água, sendo excelente na segmentação de marcas d'água baseadas em logotipos. O projeto fornece um fluxo de trabalho completo para treinamento e inferência, incluindo geração de conjuntos de dados, treinamento de modelos e pós-processamento, e suporta ajuste fino em chips Apple M-series. Uma característica chave é sua estratégia de aumento de dados que randomiza os parâmetros da marca d'água, levando a um desempenho robusto. O objetivo é fornecer uma base clara e facilmente modificável para a construção de ferramentas mais complexas.

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Desenvolvimento remoção de marca d'água segmentação de imagem

Profiler C++ de Cabeçalho Único: utl::profiler

2025-04-14
Profiler C++ de Cabeçalho Único: utl::profiler

utl::profiler é uma biblioteca de perfil C++ de cabeçalho único que usa macros simples para medir o tempo de execução de segmentos de código e construir automaticamente um gráfico de chamadas. A biblioteca possui recursos como opções de estilo personalizáveis, segurança de thread e suporte para threads separadas. Ele reduz significativamente a sobrecarga usando intrínsecos x86. A biblioteca também suporta estilo personalizado e exportação de resultados para um arquivo.

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Desenvolvimento Biblioteca de Cabeçalho Único

Inferência de Tipos TypeScript sem Geração de Código a partir de Mensagens Protobuf

2025-04-14
Inferência de Tipos TypeScript sem Geração de Código a partir de Mensagens Protobuf

O protobuf-ts-types permite que você defina tipos de mensagem independentes de linguagem no formato proto e inferir tipos TypeScript diretamente sem geração de código. Ele usa inteligentemente os tipos literais de modelo do TypeScript. Embora atualmente seja uma prova de conceito e não suporte serviços, RPCs, campos oneof e map e importações, ele oferece um grande potencial para simplificar a integração do Protobuf com o TypeScript.

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(github.com)
Desenvolvimento Inferência de Tipos

Estratégia de Motor de Inferência de Código Aberto do DeepSeek: Contribuições Modulares, Não Lançamento Direto

2025-04-14
Estratégia de Motor de Inferência de Código Aberto do DeepSeek: Contribuições Modulares, Não Lançamento Direto

Devido a restrições de recursos, a equipe DeepSeek optou por não lançar diretamente seu motor de inferência interno de código aberto, escolhendo em vez disso colaborar com projetos de código aberto existentes. Eles extrairão componentes reutilizáveis do motor e os contribuirão como bibliotecas independentes, além de compartilhar estratégias de otimização. Essa abordagem visa retribuir de forma sustentável à comunidade de código aberto, promover o desenvolvimento de AGI e garantir que seus benefícios sirvam a toda a humanidade. Esforços futuros priorizarão a sincronização da engenharia de inferência com a comunidade de código aberto e parceiros de hardware para permitir suporte SOTA do Dia 0 para novos lançamentos de modelos.

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(github.com)
IA motor de inferência

Meilisearch: Motor de busca de código aberto ultrarrápido para seus aplicativos

2025-04-14
Meilisearch: Motor de busca de código aberto ultrarrápido para seus aplicativos

O Meilisearch é um motor de busca de código aberto ultrarrápido e fácil de integrar em seus aplicativos, sites e fluxos de trabalho. Ele oferece recursos prontos para uso, como pesquisa híbrida, pesquisa conforme você digita, tolerância a erros de digitação, filtragem e pesquisa facetada, classificação, suporte a sinônimos, geoprocura e suporte a vários idiomas, para uma experiência de pesquisa superior. O Meilisearch fornece uma API RESTful, vários SDKs, compatibilidade com IA e um serviço em nuvem (Meilisearch Cloud) para implantação e manutenção fáceis. Ele prioriza a privacidade do usuário, permitindo que os usuários desativem a coleta de dados anônimos e fornecendo um canal de solicitação de exclusão de dados.

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Desenvolvimento motor de busca de código aberto

Um Guia Prático de Programação C para Hackers

2025-04-14
Um Guia Prático de Programação C para Hackers

Este livro, dedicado a Dennis Ritchie, oferece um guia prático de programação C para hackers. O autor, um hacker experiente, compartilha técnicas práticas obtidas de anos de experiência, enfatizando o poder e a flexibilidade da linguagem C. Ele defende a liberdade que a linguagem C oferece, argumentando que a escolha da ferramenta certa é prerrogativa do programador, e não uma questão de preferências impostas. O livro inclui exemplos de código e discussões sobre o uso de extensões GNU.

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Desenvolvimento Guia Prático

CI Local para GitHub: Livre-se da Nuvem, Abrace sua Máquina de Desenvolvimento

2025-04-14
CI Local para GitHub: Livre-se da Nuvem, Abrace sua Máquina de Desenvolvimento

Cansado de CI na nuvem lento, caro e alugado? `gh-signoff`, uma extensão do GitHub CLI, traz o CI para sua máquina local! Execute seus testes localmente, assine quando eles passarem (usando `gh signoff`) e obtenha aquele status de commit verde do GitHub sem complicações. Diga adeus a filas de mesclagem complexas e pipelines de implantação – simplicidade e controle são seus.

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(github.com)
Desenvolvimento CI Local
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