Descritivo do Projeto
Mesa dos 28
Quem revisa o que a IA escreveu? Lentes baseadas no trabalho público de 28 especialistas leem o projeto e citam arquivo e linha; o código confere cada citação, e a decisão final é humana.
- Papel
- Autor, projeto pessoal
- Período
- 2026
- Situação
- em andamento
- LLMs e agentes
- Python
- Claude Code
- Codex
- Antigravity
- pytest
- mypy
- ruff
Evidências
108 de 108 citações conferidas no disco
Na rodada de 18/09/2026 em que cinco lentes revisaram a própria mesa: cada citação arquivo:linha é checada contra o arquivo, e 3 foram corrigidas na segunda chance. A checagem prova que a linha existe, não que ela sustenta a afirmação.
Medido.
58 funções de teste, com teste de mutação
Contadas no recorte público do código em 30/10/2026; pytest com ruff e mypy. O teste de mutação planta um defeito por vez e confere se a suíte o pega.
Medido.
Tema da pergunta com 85% de acerto (ECE 0,08)
laya-tema, avaliado uma única vez num conjunto final trancado de 108 perguntas; na mesma prova, a regra de palavra-chave acertou 50%.
Medido. Ver detalhes
Eficácia por rodada, com defeitos reais, falsos alarmes e custo
Protocolo pré-registrado com 10 defeitos semeados e 3 iscas; as rodadas aguardam aprovação.
A medir.
O problema
Código escrito com IA chega rápido, mas sem rastro: decisões sem justificativa, testes que não rodaram e “fatos” que ninguém conferiu. Revisar tudo à mão não escala, e acompanhar o que dezenas de especialistas publicam toda semana custa horas.
A Mesa dos 28 é um segundo par de olhos sistemático para quem constrói com IA: lentes que citam o que leram, um backlog com critério de aceite, e a decisão com a pessoa.
As garantias no código
Cada lente é um subagente gerado por código a partir de um guia com citação, link e data. O que pode dar errado fica preso no código, não no prompt:
- citações
arquivo:linhaconferidas contra o disco, com uma correção e depois expurgo; - orçamento de tokens, com recusa acima do teto;
- conteúdo do projeto revisado tratado como dado, contra injeção de prompt indireta;
- máscara de segredos, com uma asserção no fim;
- teste de mutação sobre os próprios testes.
Os guias são atualizados toda sexta-feira por uma tarefa agendada que busca as fontes publicadas de cada especialista. O tema de cada pergunta é sugerido pelo laya-tema.
Na tela
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Como funciona
Seis etapas, da pergunta ao backlog. O modelo lê e escreve; o código confere.
- Aposta
A pessoa escreve a hipótese antes; pular é possível, mas fica registrado.
Python - Tema
O laya-tema sugere um dos 9 temas; sozinho, só vale com confiança de 0,8 ou mais.
laya-tema85% de acerto - Contexto
Monta o contexto, roda os testes do projeto, mascara segredos e estima o custo.
Pythonteto de 2 M tokens - Lentes
De 3 a 5 subagentes, só com leitura, escrevem pareceres que citam arquivo e linha.
Antigravity CLI - Citações
O código confere cada citação no disco; a que falha ganha uma correção e depois sai.
Python108 de 108 - Backlog
O moderador junta tudo em até 12 itens, cada um com critério de aceite.
Python
O consolidado sai em Markdown, com um cabeçalho de verificação escrito pelo código, não pelo modelo. Ao lado, o cabeçalho da rodada de 18/09/2026, em que cinco lentes revisaram a própria mesa.
A mesa não aplica código, não é portão de merge e não decide: a linha "Decisão do time" fica em branco, e o validador recusa o consolidado se o modelo a preencher.
Testes do projeto: VERDE
Citações conferidas no disco: 108 de 108 existem
Tokens: 914 mil
Orçamento: estimativa 1.36 M · teto 2.00 MDecisões
Em vez de: As 28 lentes em toda rodada.
Custo aceito: Menos pontos de vista por pergunta; em troca, cerca de 0,9 M de tokens contra 8,45 M da mesa cheia.
Em vez de: Confiar nas citações que o modelo escreve.
Custo aceito: A conferência prova que a linha existe, não que sustenta a afirmação; o limite está escrito no protocolo.
Em vez de: Colar o conteúdo do projeto direto no prompt.
Custo aceito: Um envelope em cada porta de entrada e testes de injeção para cada uma.
Em vez de: Ler o backlog sem expectativa prévia.
Custo aceito: Um passo a mais. Em 22/09, a mesa refutou a hipótese do próprio autor.
Em vez de: Descobrir o custo de uma rodada depois de pagá-la.
Custo aceito: A estimativa é conservadora e pode recusar uma rodada que caberia; há uma ordem expressa para passar.
Como foi construído
- 11/09Os guias
Os especialistas mais seguidos, com curso ou canal; cada guia com citação, link e data.
- 12/09A mesa
Os 28 guias viram subagentes, a mesa 3D e o motor no Antigravity.
- 16/09A mesa revisa a si mesma
As 28 lentes custam 8,45 M de tokens e inventam 5 citações; 27 de 28 pedem uma bancada enxuta.
- 18/09As garantias
Bancada por tema, teto de 2 M, conferência de citações, validador do consolidado, máscara de segredos e aposta obrigatória.
- 22/09O teste de mutação
A primeira medição acha defeitos que a suíte verde não pegava; entram 6 testes novos.
- 11/10O roteador de temas
O laya-tema é avaliado uma única vez no conjunto trancado e passa a sugerir o tema da mesa.
Desenvolvi com agentes de IA de código. Cada falha da própria mesa fica registrada com data, uma linha cada, no arquivo de instruções do projeto.
Hoje e a seguir
Hoje
A mesa roda em qualquer projeto, pelo Claude Code, pelo Codex ou pelo Antigravity, e o Journal atualiza os guias toda sexta-feira. O mesmo motor já serve a mais duas mesas: a dos Designers 3D e a Banca do TCC.
A seguir
- Rodar o protocolo de eficácia pré-registrado: 10 defeitos semeados e 3 iscas, a mesa contra um revisor único.
- Conferir se a citação sustenta a afirmação, e não só se a linha existe.
Os guias sintetizam conteúdo público dos especialistas; nenhum deles endossou o projeto.
As imagens são quadros do comercial do projeto, desenhados para o vídeo a partir da mesa 3D.