Baserow é uma plataforma no-code de banco de dados construída sobre uma arquitetura sofisticada de geração dinâmica de modelos Django, sistema de plugins baseado em registries e colaboração em tempo real via WebSockets. O projeto combina decisões técnicas pragmáticas (Django + PostgreSQL + Nuxt.js) com uma filosofia radical de transparência open-source, criando um produto que compete diretamente com Airtable enquanto oferece auto-hospedagem ilimitada e extensibilidade completa. Com crescimento de 300% em ARR, ~100 mil usuários e ciclos de release de 4 semanas que entregaram 180+ features em 2024, Baserow demonstra que é possível construir um negócio sustentável sem comprometer os princípios open-source.

A principal inovação arquitetural está na geração dinâmica de modelos Django em tempo de execução — quando usuários não-técnicos criam tabelas através da interface, Baserow usa a função type() do Python para gerar classes Django

A computação está vivenciando uma transformação fundamental. Entre 2023 e 2025, emergiu uma nova classe de sistemas de inteligência artificial que desafia as próprias definições de software: sistemas "líquidos" capazes de modificar sua própria estrutura, gerar código que interage com SDKs, e desenvolver formas de auto-expressão computacional. O Darwin Gödel Machine da Sakana AI, lançado em maio de 2025, tornou-se o primeiro sistema prático de auto-aperfeiçoamento, melhorando sua performance de 20% para 50% no benchmark SWE-bench através da reescrita autônoma de seu próprio código Python. Esta capacidade representa mais do que uma inovação técnica incremental — sinaliza uma mudança de paradigma de software estático para sistemas verdadeiramente adaptativos e auto-evolutivos.

Esta transformação tem implicações filosóficas profundas. Pesquisas da Anthropic em janeiro de 2025 revelaram que modelos avançados como Claude Opus 4.1 p

Exploração gerada no Claude a partir da proposta da Relational API v2

ORMs sempre viveram num limbo desconfortável: ou você escreve SQL puro e perde type-safety, ou usa um ORM que te trava quando precisa de algo complexo. Drizzle v2 ataca esse problema de frente.

Este guia mostra como usar o comando deco call-tool para orquestrar automações poderosas com MCP tools.

📝 Nota: Este guia usa placeholders genéricos. Você precisará substituir:

• i:xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx pelo ID real da sua integração
• /deco/default pelo seu workspace real

Use os comandos de descoberta abaixo para encontrar seus valores reais.

• Vida e Contexto: Santo Agostinho (354–430 d.C.), bispo de Hipona, é um dos mais influentes filósofos cristãos, integrando o pensamento clássico com a teologia cristã para abordar questões sobre natureza humana, conhecimento e salvação. Suas visões sobre pecado e graça são debatidas por enfatizarem a soberania divina em detrimento da liberdade humana.
• Obras Principais: Em Confissões e A Cidade de Deus, ele explora temas como tempo, o mal como privação do bem e a necessidade da graça divina, utilizando ideias platônicas, mas criticando filosofias pagãs por ignorarem o papel de Cristo.
• Diálogo com a Filosofia Anterior: Agostinho adaptou conceitos de Platão e neoplatonistas, como a realidade imaterial e a ascensão da alma a Deus, transformando-os pela revelação bíblica, rejeitando o materialismo e enfatizando a humildade.
• Influência Posterior: Suas ideias moldaram pensadores medievais como Tomás de Aquino, reformadores como Lutero e modernos como Descartes. Apesar diss

Habilitar apps externos a:

• Ler/escrever configuração versionada (branches/arquivos) no Deconfig (Durable Objects)
• Expor recursos tipados (Resources 2.0) via MCP, idêntico ao padrão workflow
• Consumir ferramentas do workspace via HTTP/SSE/Websocket

AI-Powered MCP Workflow Builder: Visual SDK for creating, executing, and managing Model Context Protocol (MCP) workflows with dynamic code generation, @refs resolution, and real-time execution via Cloudflare Workers.

Core Value Proposition: Transform natural language into executable multi-step workflows with AI-generated code, cross-step data references (@refs), and stateless tool execution via DECO_TOOL_RUN_TOOL.

Portable Blueprint: You can inject this blueprint into any application (even one without workflows) by exposing your existing APIs as MCP tools. The same UX patterns and execution engine will work over your domain-specific endpoints.

Conecte seu gist e cria um hypersite com um app gerado com IA para cada gist

Como funciona:

• Usuário instala, selecionando o MCP do Github
• Mostramos uma tela cada gist com um botão: "Gerar App"
• Isso chama AI gerando um simples HTML que representa aquele gist
• Usuário ganha um /blog no app que mostra esses HTML em sequencia cronológica invertida, estilo um blog