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@mjdelgado88: May upgraded version na! #jisulifestrollerfan #jisulife #babyfan #strollerfan

MomshieMj
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mjdelgado88
MomshieMj :
May air purification na rin
2026-08-24 03:41:12
0
mjdelgado88
MomshieMj :
Jisulife!
2026-08-24 03:40:39
0
mjdelgado88
MomshieMj :
Sarap tulog ng baby mo kapag may ganito
2026-08-24 03:41:23
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STOP ✋ It's time for a scroll break. Sit and listen to the birds with us for a minute. We promise you'll feel better than you did before. 🎥 @dominikaked
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Se eu fosse personal trainer e tivesse 30 dias para aprender inteligência artificial de forma prática, eu dividiria o estudo em três camadas. Na primeira semana, eu focaria no ecossistema do Claude: Skills, MCPs e agentes. Skills são instruções reutilizáveis que ensinam o agente a trabalhar de um jeito específico. MCPs permitem conectar o modelo a ferramentas, arquivos, bancos de dados e serviços externos. E agentes são a camada que transforma a IA de um simples chat em um sistema capaz de executar tarefas em sequência. Aplicando isso ao contexto de um personal trainer, daria para criar um clone operacional da sua metodologia: um agente que recebe dados do aluno — objetivo, peso, restrições, histórico, evolução, observações — e ajuda a montar planos de treino personalizados seguindo o seu jeito de trabalhar. Na segunda semana, eu estudaria Hermes Agent. A ideia aqui é criar um funcionário virtual rodando direto no WhatsApp, disponível 24/7, com memória, ferramentas e rotinas automáticas. Na prática, antes de cada atendimento, esse agente poderia te mandar um relatório com a evolução recente do aluno, últimas cargas, observações importantes e sugestões para a sessão do dia. Na terceira e quarta semana, eu iria para Python com IA. Aí entram aplicações mais avançadas: apps com modelos de linguagem, visão computacional para analisar execução de exercícios em vídeo, dashboards de evolução, sistemas de recomendação e até produtos digitais próprios para o mercado fitness.
Se eu fosse personal trainer e tivesse 30 dias para aprender inteligência artificial de forma prática, eu dividiria o estudo em três camadas. Na primeira semana, eu focaria no ecossistema do Claude: Skills, MCPs e agentes. Skills são instruções reutilizáveis que ensinam o agente a trabalhar de um jeito específico. MCPs permitem conectar o modelo a ferramentas, arquivos, bancos de dados e serviços externos. E agentes são a camada que transforma a IA de um simples chat em um sistema capaz de executar tarefas em sequência. Aplicando isso ao contexto de um personal trainer, daria para criar um clone operacional da sua metodologia: um agente que recebe dados do aluno — objetivo, peso, restrições, histórico, evolução, observações — e ajuda a montar planos de treino personalizados seguindo o seu jeito de trabalhar. Na segunda semana, eu estudaria Hermes Agent. A ideia aqui é criar um funcionário virtual rodando direto no WhatsApp, disponível 24/7, com memória, ferramentas e rotinas automáticas. Na prática, antes de cada atendimento, esse agente poderia te mandar um relatório com a evolução recente do aluno, últimas cargas, observações importantes e sugestões para a sessão do dia. Na terceira e quarta semana, eu iria para Python com IA. Aí entram aplicações mais avançadas: apps com modelos de linguagem, visão computacional para analisar execução de exercícios em vídeo, dashboards de evolução, sistemas de recomendação e até produtos digitais próprios para o mercado fitness.
Bgirl kid thần đồng breakdance , out trình quá...#hiphop #breakdance #bgirl #kid
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Một em jean kinh điển gọn gàng tôn dáng dễ phối đồ cho chị em 🫶🏻✨ #jeans#genvietjeans#goclamdep
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varil video 😂 😂😂 #returnoftiktok #tiktokcomedy #funy @tiktok_india @javed_03
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