Versão atual
Release Notes
RELEASE-NOTES, Framework v1.0
Status: Shipping-ready (2026-04-28).
Marco de fechamento do sprint inicial de construção do framework. Daqui em diante, modificações são incrementos sobre base estável, registrados em
CHANGELOG.md.
O que está pronto
Conteúdo curricular
- 5 estágios: Fundamentos (15 módulos), Plataforma (19), Professional (18), Senior (16), Staff/Principal (10) = 78 módulos + 5 capstones.
- Capstone único encadeado: Logística v0 → v1 → v2 → v3 → v4. Documentado em
CAPSTONE-EVOLUTION.md. - Cobertura: foundations CS → aplicações full-stack → operações → arquitetura distribuída → specialização Staff.
- 6 tracks de Staff specialization (Distributed, Platform, Frontend, Data/ML, Security, Founding).
- Especialidades opcionais: 05-07 Embedded/IoT, 05-08 Hardware Design, 05-09 Bioinformatics/Scientific, 05-10 Game Development.
Protocolos pedagógicos
STUDY-PROTOCOL.mdcom 16 seções: Feynman, Active Recall, Spaced Repetition, Deliberate Practice, Spaced Re-Test, Paper Reading, Public Capstone, Cohort/Peer, Journal de descobertas.MENTOR.mddefinindo papel do mentor (self / peer / hybrid / suplemento opcional) e protocolo dos 3 portões.PROGRESS.mdcomo dashboard único de estado, com seções pra Spaced Re-Test Log, Paper Reading Log, Journal, Public Output, Mentorship, Personal Stack.
Meta documentação (14 docs em 00-meta/)
INDEX.md, mapa global com DAG cross-stage.CAPSTONE-EVOLUTION.md, Logística v0→v4 consolidado.CHANGELOG.md, registro append-only de mudanças.DECISION-LOG.md, 16 decisões de design do framework com alternativas e trade-offs.SPRINT-NEXT.md, backlog priorizado pra iterações futuras.GLOSSARY.md, 250+ termos canônicos.MODULE-TEMPLATE.md, template oficial pra adições.SELF-ASSESSMENT.md, questionário de calibração inicial (66 perguntas).INTERVIEW-PREP.md, mapping módulos → entrevistas tier-1.ANTIPATTERNS.md, 200+ anti-patterns cross-cutting com referência aos módulos.CODEBASE-TOURS.md, 20 guided reading tours (V8, Postgres, Redis, libuv, React, CockroachDB, K8s, Linux kernel, Kafka, TigerBeetle, Bevy, Stripe SDK, TLA+ Examples, Tokio, Caddy/nginx, Excalidraw, SQLite, io_uring, Bun, Anthropic Cookbook).STACK-COMPARISONS.md, patterns cross-stack (Node/Java/Python/Ruby/Go/.NET/PHP/Rust/Elixir/Swift/Kotlin).STUDY-PLANS.md, 7 templates de plano por cenário (full-time, part-time, weekend, bootcamp grad, Senior→Staff, career switcher, executive).RELEASE-NOTES.md, este arquivo.elite-references.md, repos, blogs, talks, comunidades, RFCs canônicos.reading-list.md, livros canônicos por estágio + papers.
Estrutura de raiz
README.md, overview pra leitor novo.MENTOR.md, protocolo do mentor.PROGRESS.md, estado.STUDY-PROTOCOL.md, disciplinas cognitivas.
Profundidade
Sprint 1 batch 1 elevou 6 módulos chave (01-04, 01-15, 02-02, 02-05, 04-05, 04-04) com 1.100+ linhas adicionais. Total framework: ~28.000 linhas de conteúdo técnico denso.
O que NÃO está incluído (com justificativa)
Stage 6 Distinguished/Fellow
- Por quê não: trajetórias divergem demais; especialização extreme não cabe em curriculum standardizable. Staff é teto formal.
Vídeos / screencasts
- Por quê não: produção custosa, desatualiza rapidamente, descobertas são feitas lendo código + texto, não passive video.
Anki decks pré-construídos
- Por quê não: cards genéricos viram crutch. Cada aluno deve montar seus (force ownership cognitivo).
Solution sketches dos Desafios
- Por quê não no v1.0: tentação de spoiler é grande; framework prefere force pensar do princípio. Pode entrar em v2 como sketch (não solution) se demanda real surgir.
CI tooling automatizado
- Por quê não no v1.0: framework é text-based; tooling vira manutenção sem ROI claro até base estabilizar.
Tradução EN
- Por quê não no v1.0: 40-80h trabalho. Decision pendente em DECISION-LOG.
Limitações reconhecidas
-
Solo absoluto tem teto. Framework é mais útil com peer humano + job real + mentor ocasional. Solo sem nenhum canal externo entrega ~70% do potencial.
-
Profundidade desigual residual. Após Sprint 1 batch 1, ainda há ~7 módulos abaixo de 280 linhas (02-16, 01-13, 02-17, 02-15, 05-02, etc.). SN-007 audit reconheceu; aprofundamento triggered por uso real, não preemptivamente.
-
Stack bias. Heavy em Node/TypeScript/Postgres/Redis/React. STACK-COMPARISONS.md cobre conceitualmente; idioms locais (Java/Spring, Python/Django, etc.) ainda exigem catch-up specific.
-
AI/LLM (04-10) datado. Tooling do ecossistema de modelos muda mensalmente. Foundation conceitual envelhece menos.
-
Não substitui produção real. Senior real exige produção em job; framework prepara mas não simula politics, legacy, deadlines, time mediano.
Como começar
- Leia
README.md(raiz). - Leia
STUDY-PROTOCOL.mdintegralmente, sem isso, framework vira leitura passiva. - Leia
MENTOR.md(protocolo do mentor). - Faça
framework/00-meta/SELF-ASSESSMENT.mdhonestamente. - Escolha plan em
framework/00-meta/STUDY-PLANS.md. - Abra
framework/01-fundamentos/01-01-computation-model.mde comece pela §1.
Próximas ações esperadas: iniciar journal pessoal, configurar Anki, achar peer/cohort, documentar Personal Stack em PROGRESS.md.
Filosofia em uma frase
Mastery não tem prazo. Tem prática.
Framework te dá mapa. Você anda o território.
Versionamento
- v1.0 (2026-04-28): release inicial. Conteúdo completo dos 5 estágios + 14 metas.
- v1.1+: increments registered em
CHANGELOG.md. Não há SemVer rigoroso até estabilizar uso.
Atualizações futuras virão de:
- Uso real revelando lacunas.
- Feedback de cohort/peers.
- Tecnologia evoluindo (04-10 stack de modelos, novas RFCs).
- DECISION-LOG entries reabertas.
Sem promessa de cadence. Framework é vivo, mas não vira tarefa diária.
Autoria
Construído por Nicolas De Nigris. Síntese pedagógica baseada em fontes canônicas listadas em reading-list.md e elite-references.md.
Frameworkshipping. Disciplina começa agora.