AI Code Wiki e um wiki em portugues dedicado a inteligencia artificial aplicada, com foco em modelos de linguagem, agentes, skills, rules, empresas, custos, benchmarks e conceitos essenciais para quem acompanha ou trabalha com IA.
O objetivo do site e reunir paginas claras, verificaveis e atualizadas. Cada verbete deve explicar o conceito principal, contextualizar sua importancia, apontar limites conhecidos, listar fontes e conectar o leitor a temas relacionados dentro do proprio wiki.
Use o AI Code Wiki como ponto de partida para entender tecnologias, empresas e praticas do ecossistema de IA. As paginas sao organizadas para leitura rapida, consulta tecnica e aprofundamento gradual.
Cada pagina deve conter, quando aplicavel:
Paginas sobre modelos de linguagem, familias de modelos, janelas de contexto, capacidades multimodais, APIs, precos, benchmarks e comparacoes.
Paginas sobre habilidades operacionais usadas por agentes e sistemas de IA para executar tarefas especializadas, como pesquisa, escrita, auditoria, publicacao e automacao.
Paginas sobre regras, instrucoes, politicas e padroes de comportamento que orientam agentes de IA, fluxos de trabalho e aplicacoes baseadas em modelos.
Paginas sobre agentes autonomos ou semi-autonomos, arquiteturas, ferramentas, memoria, planejamento, execucao de tarefas e limites praticos.
Perfis enciclopedicos de empresas, laboratorios e plataformas relevantes, com historia, produtos, modelos, parcerias, controversias e fontes.
Registro de lancamentos, anuncios, mudancas de produto, novas APIs, modelos recentes e atualizacoes relevantes, sempre com data e fonte.
Comparacoes e explicacoes sobre precos de modelos, APIs, assinaturas, custos operacionais, limites gratuitos e criterios para escolher opcoes de baixo custo.
Paginas sobre avaliacoes, rankings, metricas, datasets e cuidados na interpretacao de resultados publicados.
Definicoes curtas e conectadas para termos tecnicos, siglas e conceitos recorrentes.
O AI Code Wiki prioriza fontes oficiais, documentacao tecnica, comunicados de empresas, artigos de pesquisa, paginas de precos e fontes secundarias confiaveis. Informacoes que mudam com frequencia, como precos, disponibilidade de modelos, benchmarks e politicas de uso, devem trazer data de consulta ou data de revisao.
Quando um dado estiver incerto, incompleto ou sujeito a mudanca, a pagina deve indicar essa limitacao em vez de apresentar a informacao como definitiva.