FORGE Knowledge
Leitura executiva para entender por que importa. Profundidade técnica para verificar como funciona — sempre com autoria, revisão e fontes.
Trilhas de leitura
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19 artigos em todas as trilhas.
Uma leitura técnica do preview v0.1 do OWASP ACS, com arquitetura de integração, testes mínimos, limites da evidência e critérios de adoção.
Um desenho verificável para conectar valor, arquitetura, evals, risco, economia e autoridade humana em produtos construídos com IA.
Um protocolo proposto para distinguir correção funcional, comportamento sob carga e capacidade de recuperar serviços construídos com assistência de IA.
O estudo sobre revisões IA-para-IA convertido em segregação de autoridade, checks protegidos, aprovação humana e provenance do release.
O caso RedAccess convertido em threat model, descoberta, testes negativos e Evidence Gate para aplicações criadas rapidamente com IA.
Como usar IA para preparar experimentos melhores sem promover persona sintética, clique, protótipo ou opinião a evidência de mercado.
Um caminho em seis fases para transformar velocidade de construção em evidência de problema, produto, operação e troca real de valor.
Como separar executor, checker, reviewer e approver para usar IA na avaliação sem criar autoridade circular ou independência fictícia.
Radar datado dos novos portfólios de IA e um método para escolher por tarefa, risco, custo por outcome, evals e verificabilidade.
Uma gramática prática para ligar claims a subject, propriedade, mecanismo, evidência, verificador, validade e limite de inferência.
Um método para graduar autoridade de agentes por efeito, reversibilidade, sensibilidade e incerteza — sem confundir capacidade com permissão.
Como separar especificação, contrato, teste, cobertura e eval para que cada verde sustente apenas a decisão que realmente verificou.
Um contrato prático para medir pilotos de IA por outcomes aceitos, qualidade, fluxo, custo total e risco — não por tokens ou artefatos.
Um guia técnico para organizar intenção, política, execução, verificação, evidência e feedback ao redor de agentes de IA.
IA não transforma uma organização sozinha: ela amplia clareza, fluxo e aprendizagem — ou acelera ambiguidades, filas e retrabalho.
A jornada de JARVIS à FORGE e as seis mudanças que transformaram memória, decisões e execução com IA em um sistema verificável.
IA pode executar mais trabalho sem receber responsabilidade: papéis claros, limites, verificadores e evidência preservam accountability.
Modelos mudam rápido; resultados confiáveis dependem de contexto, ferramentas, políticas, verificação, evidência e aprendizagem.
IA amplia execução, mas propósito, aprendizagem, julgamento e responsabilidade dependem de como redesenhamos o trabalho.
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