Até dez vídeos, sem esticar a janela para completar a lista. A seleção combina aplicação prática, variedade e sinais públicos de engajamento, sem usar visualizações como único critério.
V01 / memória e skillsCinco caminhos para dar memória útil ao Hermes
5 Hermes Agent Memory Upgrades You NEED to Implement Today
The AI Architects | Tom Crawshaw · Reino Unido · inglês padrão
12/11/2026 às 11:00:40 BRT
Idade no corte: 19h 52min · 16min 01s
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Visualizações: 8.797 · Curtidas: 149 · Comentários: 7
O que traz. A descrição organiza cinco práticas: apontar os arquivos de trabalho, criar um mapa inicial do acervo, pesquisar notas com QMD, compartilhar memória com Honcho e transformar procedimentos em skills. Os capítulos separam busca documental de memória sobre o usuário.
Por que acompanhar. Aplicação direta na organização de agentes pessoais e redução de contexto repetido, sem depender só de programação.
Em qualquer agente — análise. Separe a busca em documentos da memória de preferências e dos procedimentos reutilizáveis. Teste se uma lembrança melhora a próxima tarefa antes de guardar mais contexto.
O que não foi confirmado. Síntese de descrição e capítulos; não houve reprodução nem implementação dos passos. Os números de sessões e conclusões são relato do autor, não medição desta coleta. Não tratar a descrição como documentação oficial do Hermes nem como comparação validada entre QMD e Honcho.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T06:00:40-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:34:59 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada; link rastreável não prova comissão. Contexto: auditoria e mentoria próprias. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
- 00:00 — Intro
- 01:00 — Hack 1: Point Hermes to your files
- 04:06 — Hack 2: Build a START-HERE.md and vault map
- 06:30 — Hack 3: Search your whole vault with QMD
- 08:37 — Hack 4: Honcho, the memory that learns about you
Pesquisa de produtos com BrowserAct e conferência na fonte
How to Turn Any Website Into an API with BrowserAct (No Code)
Liqui AI · Estados Unidos · inglês padrão
12/11/2026 às 19:10:16 BRT
Idade no corte: 11h 42min · 7min 31s
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Visualizações: 2.369 · Curtidas: 187 · Comentários: 5
O que traz. A descrição propõe criar um robô reutilizável para extrair nomes, preços exibidos e URLs de produtos, conferir os resultados nas páginas originais e conectar o fluxo a um agente por MCP ou API. Os capítulos localizam criação, teste, conferência e reuso.
Por que acompanhar. Um exemplo concreto de navegador como fonte de dados verificável, útil para pesquisa e comparação sem copiar tudo manualmente.
Em qualquer agente — análise. Padronize a saída da pesquisa com valor, URL de origem e momento da coleta; confira uma amostra na página original antes de reaproveitar o robô.
O que não foi confirmado. Demonstração anunciada na descrição; resultados não foram reproduzidos. O título diz qualquer website, mas não há comprovação aqui de cobertura universal, acesso a sites protegidos ou preços finais. O link KOL indica rastreamento de campanha; pagamento ou comissão não estão explicitamente declarados.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T14:10:16-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:22 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada; vínculo financeiro não confirmado. Contexto: contato comercial do canal e promoção de produto de terceiro. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
- 00:00 — Introducing BrowserAct and AI-Powered Web Research
- 01:00 — Building a Website Data Extraction Bot
- 01:50 — Creating a Bot with Natural Language Instructions
- 02:15 — Testing Website Navigation and Data Collection
- 03:06 — Verifying Extracted Product Information
Usar registros de chamadas para investigar falhas do agente de voz
I Asked My Coding Agent What's Wrong With My Voice Agent
LiveKit · Estados Unidos · inglês padrão
12/11/2026 às 13:52:33 BRT
Idade no corte: 17h 00min · 1min 39s
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Visualizações: 353 · Curtidas: 4 · Comentários: métrica não disponível
O que traz. O canal da LiveKit descreve uma API de nuvem que permite a agentes consultar chamadas, logs e transcrições, priorizar problemas e propor ajustes. A descrição separa diagnóstico, aprovação das mudanças, testes por simulação e nova implantação.
Por que acompanhar. Conecta voz e operação: investigar lentidão e perguntas sem resposta usando evidência da chamada, não só uma impressão do teste.
Em qualquer agente — análise. Guarde a evidência da falha, proponha uma mudança, obtenha aprovação e repita o mesmo teste. O ciclo serve para voz, navegador e outras ferramentas.
O que não foi confirmado. Fonte do próprio fornecedor; não é avaliação independente. Beta, gratuidade e compatibilidade são alegações da descrição, não confirmação de termos ou documentação atual. Vídeo de 99 segundos; não presumir profundidade de tutorial completo nem correção autônoma segura.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T08:52:33-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:08 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada. Contexto: produto e cadastro do próprio fornecedor LiveKit. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
Capítulos não recuperados nos metadados.
Do Gmail e Calendar a um acompanhamento de candidaturas
How to Track Job Applications Automatically With AI (Gmail + Calendar)
TopOfTheMorning with Tshidi · Suíça · inglês padrão
12/11/2026 às 11:00:32 BRT
Idade no corte: 19h 52min · 10min 54s
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Visualizações: 19 · Curtidas: 0 · Comentários: métrica não disponível
O que traz. A descrição contém prompts para atualizar uma planilha a partir de e-mails de recrutadores e convites, registrar a origem das mudanças e produzir uma revisão diária. Também orienta marcar informações desconhecidas e não responder, aceitar, recusar ou reagendar sem aprovação.
Por que acompanhar. Padrão transferível para acompanhamento de pendências: extrair eventos, manter estado e apresentar o que precisa de atenção.
Em qualquer agente — análise. Transforme mensagens em uma lista de pendências com fonte e histórico de mudanças. Separe atualizar o acompanhamento de responder ou reagendar em seu nome.
O que não foi confirmado. Síntese da descrição e capítulos; conexões e automações não foram executadas. O próprio autor alerta que tarefas agendadas, gatilhos e planos disponíveis podem mudar. Verificar permissões e consentimento antes de conectar e-mail e agenda; o vídeo não autoriza ações nesta sessão.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T06:00:32-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:37:11 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não explicitamente declarada para o link vidIQ. Contexto: assinatura do canal e promoção de ferramenta de terceiro. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
- 00:00 — Why are you still typing this?
- 01:05 — What the finished manager tells you
- 02:01 — Connecting Gmail and Calendar safely
- 02:50 — The spreadsheet you won't touch
- 04:10 — Letting an email create the record
Analisar um CSV de agendamentos com a IA que você já usa
How to Analyze YouCanBookMe Booking Data with AI (ChatGPT, Claude, and More)
YouCanBookMe Online Scheduling · Reino Unido · inglês padrão
12/11/2026 às 18:15:15 BRT
Idade no corte: 12h 37min · 5min 20s
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O que traz. O fornecedor descreve exportar reservas do YouCanBookMe para CSV e pedir à IA análises de cancelamentos, faltas, horários e páginas de melhor desempenho. A descrição também aborda exportações recorrentes e informa que exportar exige os planos Professional ou Team.
Por que acompanhar. Exemplo simples de integração por arquivo, sem construir um agente completo; serve como roteiro de perguntas operacionais.
Em qualquer agente — análise. Antes de construir uma integração complexa, teste com uma exportação pequena e anonimizada. Exija contagens reproduzíveis e confira totais fora da resposta do modelo.
O que não foi confirmado. Tutorial do próprio fornecedor, com uma visualização pública no instante da coleta. Nenhum CSV foi analisado nesta rodada e nenhuma conclusão quantitativa do vídeo foi validada. Planos, automação e gratuidade são informações da descrição; conferir termos atuais e dados pessoais antes de enviar arquivos à IA.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T13:15:15-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:37:06 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada. Contexto: produto, testes e planos do próprio fornecedor YouCanBookMe. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
Capítulos não recuperados nos metadados.
Um assistente de negócio com contexto, integrações e passagem de serviço
I Built a Business Owner His Own Jarvis with Claude Code
Liam Ottley · Nova Zelândia · inglês padrão
12/11/2026 às 12:12:42 BRT
Idade no corte: 18h 40min · 15min 45s
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Visualizações: 5.564 · Curtidas: 93 · Comentários: 11
O que traz. Liam Ottley anuncia instalar um modelo de ambiente de IA no Claude Code e usá-lo em pesquisa, análise de funil comercial, painel e interface de voz. Os capítulos destacam mapa dos dados, hábitos de início e fim da sessão e passagem de trabalho.
Por que acompanhar. Ajuda a pensar o agente como um fluxo de operação de negócio, não apenas como um chat ou ferramenta de código.
Em qualquer agente — análise. Monte uma passagem de serviço: objetivo, fontes, estado atual, pendências e próxima aprovação. Copie o método de organização, não a desativação de permissões.
O que não foi confirmado. Resultados são apresentados pelo autor; não foram reproduzidos nem auditados. O capítulo Bypass Permissions and GitHub exige cautela: não copiar desativação de aprovações ou conceder acesso irrestrito. Há oferta comercial própria e links afiliados declarados.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T07:12:42-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:32 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: links afiliados explicitamente declarados. Contexto: newsletter, serviço de transformação do negócio e template do autor. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
- 00:00 — Isaac's Next 6 Months, Done in a Day
- 00:17 — The AI Makeover: A Real-Life Jarvis
- 01:00 — One Folder, One Install Command
- 01:35 — Bypass Permissions and GitHub
- 02:30 — Connecting Every Business Tool
Exemplos visuais anunciados para o Claude Fable 5.2
Claude Fable 5.2 Is Scary Good
Skill Leap AI · Estados Unidos · inglês padrão
12/11/2026 às 15:23:17 BRT
Idade no corte: 15h 29min · 15min 20s
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Visualizações: 7.414 · Curtidas: 89 · Comentários: 3
O que traz. A descrição lista usos do Fable 5.2 para refazer um site, gerar experiências 3D, reconstruir um painel a partir de imagem e representar um ambiente de negócio. É uma vitrine de tarefas, com o plano usado pelo apresentador descrito no texto.
Por que acompanhar. Amplia o briefing para aplicações visuais e educacionais, em vez de se concentrar em código e notícias de modelos.
Em qualquer agente — análise. Use uma imagem ou exemplo como referência, gere um rascunho e confira o resultado visual e funcional separadamente. Uma tela bonita não prova que seus dados e botões funcionam.
O que não foi confirmado. Não houve reprodução das demonstrações; nenhuma afirmação de superioridade ou funcionamento foi validada. A publicação do vídeo é fresca; isso não comprova que o modelo foi lançado nas últimas 24 horas. Planos, créditos e recomendações de uso aparecem na descrição e não foram confrontados com documentação oficial.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T10:23:17-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:41 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada; URLs de campanha não comprovam comissão. Contexto: promoção de biblioteca de designs e Futurepedia; relação financeira não explicitada. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
Capítulos não recuperados nos metadados.
Pesquisa sobre decidir o que guardar na memória do usuário
NEW AI "Memory Writer" for Your Agents
Discover AI · Áustria · inglês padrão
12/11/2026 às 11:30:03 BRT
Idade no corte: 19h 22min · 35min 13s
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Visualizações: 2.833 · Curtidas: 74 · Comentários: 2
O que traz. Discover AI apresenta o preprint Personalized Memory Rubrics, descrito como um modo de usar feedback para orientar decisões de adicionar, modificar ou descartar memórias por usuário e por etapa. A descrição identifica autores e o código arXiv 2611.14017.
Por que acompanhar. Contraponto conceitual à memória baseada só em arquivos: a qualidade também depende de escolher o que atualizar ou esquecer.
Em qualquer agente — análise. Avalie lembrar, atualizar e esquecer como decisões distintas. Uma preferência antiga deve ser revisável, com origem e possibilidade de correção pelo usuário.
O que não foi confirmado. Resumo baseado apenas na descrição; não houve leitura do artigo nem verificação de resultados ou de sua data de lançamento. Tratar como apresentação de pesquisa/preprint, não recurso pronto para instalar ou benefício comprovado. Vídeo longo, de 2113 segundos, sem capítulos recuperados.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T06:30:03-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:03 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada. Contexto: nenhuma oferta comercial explícita encontrada na descrição. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
Capítulos não recuperados nos metadados.
Permissões técnicas precisam limitar o que o agente pode fazer
How to Give AI Coding Agents AWS Access Safely
AWS Developers · Estados Unidos · inglês padrão
12/11/2026 às 16:30:16 BRT
Idade no corte: 14h 22min · 7min 27s
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Visualizações: 753 · Curtidas: 14 · Comentários: 1
O que traz. AWS Developers descreve configurar permissões IAM — gestão de identidades e acessos — por projeto e separar desenvolvimento de produção. Os capítulos contrapõem credenciais amplas, negação explícita de acesso e escopo da tarefa.
Por que acompanhar. O princípio se aplica além de programação: instruções no prompt não substituem limites reais nas credenciais e ferramentas.
Em qualquer agente — análise. Use credenciais restritas ao projeto e ao ambiente; mantenha negações reais para ações proibidas. O prompt deve explicar o limite, não ser o único lugar onde ele existe.
O que não foi confirmado. Conteúdo do próprio fornecedor AWS, não auditoria independente. O caso de exclusão de banco citado na abertura não foi investigado nesta coleta. Nenhuma política, comando ou ambiente AWS foi testado; o vídeo não é validação de segurança de uma implantação.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T11:30:16-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:50 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio pago não explicitado na descrição. Afiliação: não declarada. Contexto: orientação e documentação do próprio ecossistema AWS. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
- 00:00 — The AI Agent That Deleted a Production Database
- 00:45 — Keycard, Not Master Key
- 01:03 — Why Root and Admin IAM Users Are a No
- 01:43 — Assume Every Permission Gets Used
- 02:06 — CLI, SDK, IaC, or MCP: Same IAM Checkpoint
Uma entrevista patrocinada sobre defesa na era dos agentes
AI Agents Are Here Now. Can Your Cyber Defenses Keep Up?
David Bombal Tech · Reino Unido · inglês padrão
12/11/2026 às 12:00:21 BRT
Idade no corte: 18h 52min · 18min 26s
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Visualizações: 4.616 · Curtidas: 64 · Comentários: 4
O que traz. A descrição anuncia conversa de David Bombal com Sunil Potti sobre agentes, testes contínuos, dados usados pelos sistemas de defesa e a integração de Cisco com Splunk. Os capítulos distinguem atacantes e defensores, robótica e formação profissional.
Por que acompanhar. Traz uma perspectiva operacional e de formação para além da configuração de ferramentas, com vínculo comercial explícito para o leitor avaliar.
Em qualquer agente — análise. Inclua testes contínuos, registros de ação e escalonamento humano na operação. Use a entrevista para formular perguntas, não como comprovação de eficácia de um produto.
O que não foi confirmado. Patrocínio de Cisco e Splunk declarado e overlay de promoção paga preservado. É entrevista e visão do participante, não teste independente de produto ou eficácia defensiva. A descrição foi lida; o vídeo não foi assistido e as alegações não foram auditadas.
Base da síntese: descrição, capítulos quando presentes e metadados; sem transcrição. Não assistido integralmente; demonstrações não reproduzidas.
Origem, data, capítulos e contexto comercial
País autodeclarado na página do canal ↗; inglês verificado na faixa padrão ou na legenda padrão correspondente. Publicação absoluta: 2026-11-12T07:00:21-08:00.
Métricas são o retrato da coleta em 13/11/2026 às 06:35:55 BRT. Valores ausentes não foram estimados.
Patrocínio declarado: Cisco e Splunk. Afiliação: o autor declara que os links podem ser afiliados; comissão de link específico não confirmada. Contexto: loja e canais do autor; entrevista promove visão Cisco/Splunk. Ausência de declaração não comprova ausência de relação comercial.
- 00:00 — Intro
- 00:31 — Sunil Potti background
- 01:50 — Democratization of AI
- 05:21 — AI robots
- 07:36 — AI defenders vs AI attackers