Status de Reddit: problemas de acesso e relatos de interrupção

Problemas nas últimas 24 horas

O gráfico a seguir mostra o número de reclamações sobre falha no serviço Reddit que recebemos por hora do dia nas últimas 24 horas. Consideramos que há uma interrupção quando o número de reclamações é maior do que a linha de base, representada pela linha vermelha.

Problemas mais relatados

A seguir estão os problemas mais recentes relatados pelos usuários da Reddit em nosso site.

• Site desativado (62%)
• Erros (26%)
• Login (12%)

Mapa ao vivo de interrupções

As últimas reclamações sobre falhas, interrupções e problemas vieram de

City	Problem Type	Report Time
Puteaux	Site desativado	há 2 dias
New Delhi	Site desativado	há 3 dias
Paris	Site desativado	há 5 dias
Vigo	Site desativado	há 7 dias
Phoenix	Erros	há 7 dias
Lima	Erros	há 10 dias

Mapa de Falhas e Interrupções Completo

Discussão da comunidade

Dicas? Frustrações? Compartilhe aqui o que você está pensando. Não se esqueça de incluir a descrição do problema e a sua cidade e código postal.

Cuidado com "números de suporte" ou contas de "recuperação" que podem ser postadas abaixo. Certifique-se de denunciar e votar contra esses comentários. Evite postar suas informações pessoais.

Reclamações sobre problemas no serviço Reddit

Reclamações sobre falhas, interrupções e problemas mais recentes nas redes sociais:

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  gabriele ⭐ (@45559597s) relatou um problema há 10 minutos

  Se eu to com um problema é certeza q alguém teve esse mesmo problema ha 5 anos atrás e postou no reddit deus está em todas as coisas

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  Brambz (@vingadorbrambz) relatou um problema há 13 minutos

  Guys, tá rolando um papo aí de que tá corrompendo o save do Forza Horizon 6 de algumas pessoas e no Reddit rolou uma lista de carros que *pode ocorrer* tal corrompimento NÃO, isso NÃO aconteceu comigo mas olhando aqui a lista, são carros que eu NÃO USO. Então, pelo sim pelo não, melhor evitar né? tô passando pra vocês mas NADA DISSO SÃO DADOS OFICIAIS, ok? Aguardar que resolvam o problema mais rápido possível

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  Fillipe🇺🇳 (@flpavs) relatou um problema há 14 minutos

  @AnimesRN Fila enorme, indução de culpa e medo de agentes religiosos, só paráfrases e monossílabas. CVV é terrível e eu não acredito que quem recomenda realmente já usou. Pegue seu RG, cartão do SUS e comprovante de residência xérox e original, e vá ao CAPS, Psymeet e/ou Reddit, menos pior

• 
  Felipe Demartini (@namcios) relatou um problema há 15 minutos

  COMO CONSTRUIR UM AGENTE DE IA QUE SOBREVIVE EM PRODUÇÃO Viralizou um post no Reddit explicando "como construir seu primeiro agente de IA." Dezenas de milhares de upvotes, repostado em todo lugar. O guia é bom... prum projetinho de fim de semana. Ele te ensina a montar um agente que funciona no seu laptop, num sábado à tarde, com uma API estável e um único usuário: você. Aí você coloca em produção e descobre que a API que nunca falhava agora retorna 503 às 3h da manhã, que um usuário colou um PDF de 200 páginas no input, e que o modelo decidiu chamar uma ferramenta que não existe. Tudo na mesma noite. Nada do que o guia original cobre prepara você pra isso. Vou manter o que o post acertou e adicionar tudo que falta pro seu agente sobreviver no mundo real. CRÉDITO: o que o post original acertou O esqueleto está correto: → Comece com um problema pequeno e específico → Use um modelo pré-treinado (GPT, Claude, Gemini, LLaMA) → Monte o loop básico: input do usuário → modelo → ferramenta → resultado → modelo → Itere rápido com tarefas reais → Resista à tentação de adicionar funcionalidades infinitas Prum projetinho, isso resolve. O post pára aqui, e produção começa exatamente onde ele parou. WORKFLOWS: antes de construir um agente, pergunte se você precisa de um O post assume que você precisa de um agente autônomo. A Anthropic publicou um guia em dezembro de 2024 dizendo que a maioria do valor em produção vem de workflows: o LLM executa tarefas orquestrado por código, seguindo caminhos predefinidos, sem decidir sozinho o próximo passo. Se a árvore de decisões da sua tarefa é mapeável, workflow resolve. Encadeamento de prompts, roteamento, paralelização. Resultado mais previsível e mais barato de operar. Agente autônomo faz sentido quando a tarefa exige decisões dinâmicas que você não consegue antecipar em código. Se esse for o seu caso, continue lendo. Senão, poupe tempo e construa o workflow. ERROS: a primeira coisa que mata seu agente em **** A API que nunca falha no seu laptop vai falhar em produção. Autenticação expira, serviços saem do ar sem aviso, e rate limits bloqueiam requisições no pior momento possível. Se o seu agente não trata nenhum desses cenários, ele não sobrevive a primeira semana com usuários reais. → Retry com espera exponencial e variação aleatória (jitter). Sem essa variação, todos os clientes tentam de novo no mesmo instante e derrubam o serviço outra vez. A AWS Architecture Blog documentou que adicionar jitter reduz o número de chamadas pela metade → Separar erros que merecem retry (429, 500, 502, 503, 504) de erros que exigem falha imediata (400, 401, rejeição de filtro de conteúdo). Tentar de novo um request malformado é desperdício puro → Respeitar o header Retry-After da API. Usar o maior valor entre o Retry-After e a espera calculada → Timeout por chamada de ferramenta (10-30 segundos) → Circuit breaker por modelo e provedor. Se uma API falha repetidamente, o circuit breaker corta as chamadas por um período em vez de continuar enviando requests que vão falhar. Pense num disjuntor: desarma pra proteger o circuito → Fallback pra modelo alternativo. Se o Claude tá sobrecarregado (HTTP 529), redirecione pro GPT ou Gemini automaticamente → Operações idempotentes onde possível. Idempotente = executar duas vezes produz o mesmo resultado que executar uma vez. Se um retry agenda duas consultas ou envia dois emails, você criou um problema pior que a falha original → Log de cada falha com contexto: qual ferramenta, qual input, qual erro No projetinho, quando algo quebra você reinicia e tenta de novo. Seu usuário em produção já foi embora antes de você abrir o terminal. GUARDRAILS: o loop não é tão limpo quanto parece O post original descreve o loop modelo → ferramenta → resultado → modelo como algo previsível. Na prática, modelos inventam chamadas de ferramentas que não existem, passam parâmetros com tipos errados e, com frequência suficiente pra ser um problema real, entram em loop infinito queimando crédito de API até alguém perceber. Mesmo em sistemas bem construídos, tool calls falham entre 3% e 15% das vezes. → Cap de iterações com limite rígido. Os frameworks de mercado já fazem isso por padrão: LangGraph limita a 25 iterações, o SDK de agentes da OpenAI a 10, CrewAI a 25. Se você está construindo do zero, defina o seu e ***** o que acontece quando o modelo atinge o limite → Structured outputs (esquema JSON estrito) para qualquer resposta do modelo que alimenta lógica da aplicação. Força o modelo a retornar dados com formato validável em vez de texto livre que você precisa parsear na mão → Validação de tool calls antes de executar. Valide nomes, parâmetros e tipos. Modelos inventam argumentos regularmente → Validação de resultado depois de cada execução de ferramenta, antes de devolver ao modelo. Respostas malformadas de APIs descarrilam a cadeia inteira → Degradação elegante quando uma ferramenta falha. O agente informa o usuário em vez de tentar 50 vezes silenciosamente ou travar → Aprovação humana para ações irreversíveis. Enviar email, deletar dados, fazer compra: o agente pede confirmação antes de executar MEMÓRIA: o conselho do post original quebra com dois usuários O guia diz: "Comece com um arquivo JSON simples." Funciona com um usuário. Com dois acessando simultaneamente, JSON corrompe por race condition: dois processos escrevem no mesmo arquivo ao mesmo tempo e um sobrescreve o outro. Problema básico de concorrência que o post ignora. A arquitetura de consenso atual é em camadas: → Camada 1: Contexto de conversa. As últimas N mensagens na janela de contexto, sempre presente. A Anthropic chama isso de "engenharia de contexto": tratar a janela como recurso escasso e selecionar o menor conjunto possível de tokens relevantes → Camada 2: Estado de sessão. Para tarefas multi-etapa, um objeto de estado estruturado (Redis, key-value store) em vez de só histórico de chat → Camada 3: Persistência entre sessões. SQLite ou key-value store. JSON em produção nunca → Camada 4: Vector DB com retrieval. Só quando existe conhecimento não-estruturado em volume que o agente precisa buscar. Não antes Memória persistente também é superfície de ataque. Um atacante pode injetar instruções maliciosas que ficam armazenadas e influenciam sessões futuras de outros usuários. A equipe de Red Team da Microsoft documentou esse vetor (memory poisoning) em abril de 2025. Trate memória persistente como input não-confiável e valide antes de usar. CUSTOS: invisível no projetinho, fatal em produção Rodar 20 vezes no laptop custa centavos. Ninguém repara. Agora multiplica isso por centenas de usuários, cada tarefa consumindo múltiplas chamadas de API. Sem monitoramento, você só descobre o problema quando a fatura chega. A alavanca de maior retorno é model routing: classificar a dificuldade do prompt e enviar tarefas simples para modelos baratos, reservando os caros para raciocínio complexo. O paper RouteLLM (UC Berkeley, Anyscale e Canva, aceito no ICLR 2025) documentou economia de 40% a 85% mantendo 95% da qualidade do GPT-4. → Prompt caching (disponível em Anthropic, OpenAI e Gemini). System prompts longos e repetidos consomem tokens em cada chamada. Caching corta esse custo entre 50% e 90% → Compactação de contexto. Um loop de 5 etapas que reenvia todo o histórico em cada passo multiplica o custo por 5. Resuma outputs longos com modelo barato antes de passar pro modelo caro → Orçamento de tokens por requisição e limites de gasto por usuário → Monitoramento de custo por tarefa. Sem visibilidade no custo unitário, qualquer otimização é chute SEGURANÇA: a omissão mais perigosa O post original não menciona segurança uma única vez. A OWASP atualizou o Top 10 para aplicações LLM em novembro de 2025 e colocou prompt injection como risco #1. A maioria dos desenvolvedores conhece injeção direta: o usuário manipula o prompt pra forçar um comportamento inesperado. É o vetor mais perigoso, e quase ninguém protege contra isso. São instruções maliciosas escondidas dentro de um documento, página web ou output de ferramenta que o agente processa. O agente obedece as instruções do atacante achando que são parte da tarefa. A posição da OWASP: nem RAG nem fine-tuning eliminam o risco. A mitigação exige camadas de defesa sobrepostas. → Valide todo input do usuário antes de passar para parâmetros de ferramentas → Permissões mínimas por ferramenta. Leitura separada de escrita, escrita separada de deleção → Isolamento de execução (sandboxing). Restrinja filesystem e rede pra que, mesmo que uma injeção tenha sucesso, o dano fique contido. O Claude Code da Anthropic faz exatamente isso → Aprovação humana pra operações sensíveis → Rate-limit por usuário → ***** seu próprio agente com payloads de injeção direta e indireta antes de ir pra produção Prompt injection é um problema em aberto. Nenhuma defesa elimina o risco por completo hoje. Calibre a autonomia do agente pelo dano máximo que uma falha de segurança causaria. AVALIAÇÃO: como saber se o agente realmente funciona Testar manualmente funciona no projetinho. Com dezenas de cenários, variações de input e casos extremos, testar na mão vira deploy de vibes. Antes de escrever código, defina 10 a 20 casos de ***** concretos. Formato: dado este input, qual é o output esperado? Exemplo: "Dado 'agendar dentista terça 15h', o agente deve verificar disponibilidade no calendário, encontrar o prestador, submeter o agendamento, retornar confirmação." → Taxa de conclusão de tarefas → Precisão de tool calls (chamou as ferramentas certas com os argumentos certos?) → Tokens totais e custo por tarefa → Latência ponta a ponta → Distribuição de modos de falha Integre os testes no CI/CD. Ferramentas como Braintrust rodam avaliações automaticamente em cada pull request e bloqueiam merge se a pontuação cair. Cada bug que você corrige vira um novo caso de *****. Sua bateria de testes cresce com cada falha. É assim que agentes ficam confiáveis. Inclua testes adversariais. O que acontece quando uma ferramenta falha no meio de uma tarefa multi-etapa? E quando o modelo recebe informações conflitantes de duas fontes diferentes? Se você não testou esses cenários, seu usuário vai testar por você. OBSERVABILIDADE: a diferença entre debugar e adivinhar Quando um usuário reporta "não funcionou" e você não tem logs, não tem como saber o que aconteceu. Em sistemas de IA, saber que uma requisição retornou 200 não basta. Você precisa reconstruir a cadeia completa de raciocínio: o contexto que o modelo tinha quando tomou a decisão, a ferramenta que ele chamou, os parâmetros que enviou e o que veio de volta. A indústria está convergindo para o OpenTelemetry como padrão. As convenções GenAI do OTel definem estruturas para rastrear chamadas de LLM, execução de ferramentas e invocação de agentes, com métricas de tokens e custo por request. Datadog, New Relic, LangChain, CrewAI e AutoGen já suportam nativamente. → Contexto completo que o modelo tinha quando tomou a decisão → Ferramenta chamada, parâmetros enviados, resultado recebido → Validação do resultado (output válido e utilizável, HTTP 200 sozinho não garante que funcionou) → Tokens consumidos e custo → Resultado final (sucesso / falha / timeout / escalação para humano) Ferramentas pra começar: LangSmith, Braintrust, Arize Phoenix (open-source), Langfuse, Helicone. DEPLOY: o que não existe no projetinho → Ambientes separados (dev/staging/****) com API keys distintas. Tráfego de dev consome cota de **** se compartilharem chave → Versionamento de prompts, configs de ferramentas e regras de guardrails no controle de versão. Uma mudança pequena no prompt pode alterar o comportamento em milhares de interações → Rollout progressivo: canary (5-10% do tráfego com rollback automático se métricas degradarem) ou blue-green (rollback instantâneo). Nunca 100% de uma vez → Rollback documentado e praticado, com meta de menos de 5 minutos, incluindo transações compensatórias pra ações que já modificaram estado → Health checks com shutdown elegante que drena requests ativos antes de encerrar o processo → Alertas sobre taxa de erro, latência, custo e taxa de escalação. Monitore de perto nas primeiras 2-4 horas após cada deploy CONCLUSÃO: os números confirmam O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o final de 2027 por custos crescentes e controles de risco inadequados. O MIT analisou mais de 300 deployments no relatório NANDA (julho 2025) e encontrou que apenas 5% dos pilotos de IA integrados extraem valor mensurável no P&L. A equipe de Red Team da Microsoft documentou por que tantos projetos falham silenciosamente: falhas de agentes frequentemente são invisíveis até se manifestarem como consequências de negócio. Um registro corrompido, uma ação autônoma inadequada, uma decisão errada tomada em velocidade de máquina. O guia do Reddit ensina a montar um agente que funciona na sua máquina. Esse guia cobre tudo que falta pra ele aguentar o mundo real. Se você está construindo um agente pra alguém além de você mesmo, construa pra produção desde o começo.

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  mel (@limaocomelll) relatou um problema há 18 minutos

  Realmente não existe um problema que você tenha que um cara no Reddit já não tenha passado antes.

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  Waveys-jurídico da Ami Nakai (@waveys2007) relatou um problema há 18 minutos

  @moonymarss Por algum motivo todo mundo do Reddit odiava. Apesar de preferir sem, eu acho luvas bonitas e não tenho nenhum problema com elas

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  Gabriel Joumblat 🏵️ (@gnjoumblat) relatou um problema há 18 minutos

  @mendonca_photos @Y_Uramesh1 Rapaz, o reddit é terrível

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  dudiña 🪭 (@terr4cottapie) relatou um problema há 22 minutos

  me sentindo a maior hacker programadora t.i do mundo depois de resolver um problema do meu computador com o spotify usando o terminal e o submundo do reddit💥

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  Urgz (@2doclover) relatou um problema há 24 minutos

  @loh_22194 eu vi tudo o que tinha no reddit e no youtube eu fiz todos os tutoriais mesmo nenhum deles sendo o mesmo problema que eu tenho entao acho que a unica soluçao vai ser comprar outra mesa digitalizadora. eu ja tava querendo uma com layout mesmo entao talvez eu mire nisso

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  .ᐟ (@davidxdhaha) relatou um problema há 24 minutos

  @anikzin @oRob001 o que eu mais vi no reddit é que tinha muito item sendo duplicado e programa por fora que fazia tudo enquanto a pessoa ficava AFK, upar boneco, runa, essas parada, mas muita gente foi de ralo pelo problema de duplicar item

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  Pablo Oviedo (@PabloOv89381557) relatou um problema há 25 minutos

  @yetz1 Pior que é so no poe2 que acontece isso, jogos como cs2, bf6 entre outros com servidor em SP funcionam normalmente. Vi no reddit que tem uma porcentagem minima de players que sofrem com isso.

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  ★•°.Gio:P VIU O MCR (@0opsgih) relatou um problema há 31 minutos

  @misterladyvenus toda vez que eu clico pra selecionar o idioma original o video recarrega mas continua com a dublagem automática ( eu ja tava achando que o problema era só comigo até ver um post no reddit falando desse mesmo problema

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  • (@gibaxx__) relatou um problema há 31 minutos

  @kaiozh E so uma opinião reddit da vida que por algum motivo virou mainstream Talvez por conta de toda aura e misticismo por volta do persona 3 como se fosse um magnum opus da Atlus O reload e bem cru e falha em passar toda atmosfera do original, mas em troca arruma muita coisa

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  mia (@seiyasoup) relatou um problema há 32 minutos

  @Wunxinlin PARA eu li no reddit que não tem problema... desde que eu nao use apk e faça as compras pelo app

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  ⚛︎ (@xlfoa) relatou um problema há 33 minutos

  @OlisilvaFefe Opa felipe, tranquilo mano? teu ps5 já deu algum problema q precisou ir pra assistência? metal líquido ou algo do gênero, tava querendo pegar um mas fiquei meio cabreiro com os relatos do reddit

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  Datte (@dattebanyyan) relatou um problema há 33 minutos

  Cara os fãs de csm no Reddit são burros Só pq personagem não aparece acham que é algum tipo de erro

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  Alberto Lima 🏳️‍🌈 🇵🇸 🇮🇱 🏳️‍⚧️ 🇺🇲 🇻🇦 ☭ (@Alberto12547) relatou um problema há 35 minutos

  @CourtDay_ os novos não sei, mas eu jogo suave o bf4 sem dor de cabeça, além disso esse problemas com os novos bf já foi resolvido e vi isso no reddit faz um tempo

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  E_B⁷ 💗 (@biribiriiu) relatou um problema há 35 minutos

  Engraçado que todo problema que eu tenho alguem no reddit ja teve antes A resposta ta sempre lá, que lindo

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  et bilau (@ramudinha) relatou um problema há 36 minutos

  botei meu amigo barbudo pra fazer verificacao de idade no reddit pra mim meus problemas acabaram

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  Any Nunes (@durgadevisis) relatou um problema há 40 minutos

  literalmente resolvi o problema com o armazenamento do meu cell por causa d um usuario deletado do reddit

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  Jorge Araujo (@JorgeAraujo) relatou um problema há 42 minutos

  Um programador de computadores contou que quando tem uma dúvida na sua área ele a posta no Reddit e, logo a seguir com um perfil alternativo, posta uma resposta qualquer, que não soluciona propriamente o seu problema. Conforme ele, isso aumenta em muito o número de respostas e de sugestões de soluções efetivas para o problema postado. É a Lei de Cunningham: o instinto humano de corrigir um erro é muito mais forte do que o de responder uma pergunta. No X, porém, me parece que funciona um pouco diferente. A resposta errada nem sempre atrai quem sabe a certa — às vezes atrai quem quer apenas contestar. O impulso, por aqui, tende mais à desconstrução do que à construção. No Reddit, o erro é um convite ao conhecimento. No X é munição para a "treta".

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  Lvl 5 Laser Lotus (@ArturArouck) relatou um problema há 47 minutos

  @reumalho Tem um post no Reddit de uma pessoa que fez homeschooling com pais inteligentes, dois Phds na área da educação. Ele fala que mesmo assim o homeschool deixou ele com problemas de adaptabilidade social. O cara era um gênio da geometria, mas não sabia conversar com uma pessoa.

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  🕯️ (@FelipeSololo) relatou um problema há 51 minutos

  meu lorenzetti não funciona e estou entrando no REDDIT pra tentar resolver.

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  Ulimaster (@ulim4ster) relatou um problema há 52 minutos

  @jvitosparrow @frantz_willian O meu deu erro pelo mesmo problema no vgk.sys, fui pesquisar é o vanguard isso dai, achei no reddit reclamação de 2 anos sobre isso

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  𝖁𝕬𝕸𝕸𝕺𝕴𝖅𝕰𝕾 (@Vammoizes) relatou um problema há 53 minutos

  Bizzaro que no Reddit um cara tá passando no MSM problema do que eu só que lá em 2010, ele deve ser um cara legal

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  Gu (@GottGuss) relatou um problema há 57 minutos

  eu te amo tanto cara do reddit que teve o mesmo problema que eu a 9 anos atrás

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  miu V8 (@captorblogs) relatou um problema há 59 minutos

  como esse é o jogo clássico, apenas um remake/relançamento, busquei e descobri que eles evoluem pra formas pré determinadas em cada gen (o meu é gen2) e decidi ficar com o nomezinho deles na lore oficial mesmo. esse da foto do dia q ganhei é o primeiro de todos, que nasce do ovo, shirobabitichi. no site oficial eles tem até perfil, com personalidades, gostos etc. hoje o meu evoluiu pra um tamagotchi que é sinal de average/bad care, pq eu errei 2+ vezes no cuidado geral. estou com o hashitamatchi. agora que sei, grudei nele pra tentar conseguir pelo menos um hashizotchi, que é a melhor versão da evolução. pra chegar nos personagens que são mais famosinhos vc só pode ter até 2 erros ou nenhum, e pelo Reddit descobri que é difícil isso acontecer. a dica de uma pessoa foi observar de hora em hora, pq eles não apitam quando fazem cocô/ficam doentes e perdem corações de fome e felicidade a cada x min, por ex. ele só vai apitar pra vc apagar a luz pra ele continuar dormindo, por disciplina ou quando os corações zeram de fome/felicidade. pra evoluir pra um bichinho perfeito vc precisa sempre deixar eles cheios e com o tempo vc somente corrige a disciplina (sim, as vezes eles apitam quando não precisam de nada, é tipo uma birra, daí vc precisa clicar no botão de disciplina e dar uma bronca nele KKKKKK). MAAAS eu continuo errando o minigame q é responsável pela felicidade dele pq sou ruim de probabilidade SÓ QUE ainda dei sorte pq o gen1 tem resultado totalmente aleatório do mini, diferente desse, que é de probabilidade. inclusive, tbm tem personagens secretos quando o seu adulto evolui +1 nível, acho que o critério é a qualidade do cuidado. pelo oq eu vi existe somente 1 adulto q evolui pra secret pra cada geração

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  Jao (@Neferynk) relatou um problema há 59 minutos

  Eu to com o mesmo problema do mano do reddit

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  cece 🥀 (@N3CROPIANGEL) relatou um problema há 1 hora

  "sinto inveja de tal pessoa" povo no reddit: "faz um corte de laços" será que um corte de laços é ideal mesmo? porque, da maneira como vejo, o corte é pra quando o problema reside no vínculo, seja nele em si ou nas dinâmicas dele, quando já não se quer mais aquela conexão... nesse caso, o problema pode não ser algo inerente dessa relação e, sim, na perspectiva da pessoa que sente essa inveja, no que ela sente falta, no que ela se sente incapaz de ter, alcançar, etc. e acaba vendo na outra... quantos casos de corte de laços a gente vê em que, mesmo ele tendo sido cortado, alguma parte procura se agarrar a ele? do jeito que a pessoa descreveu a inveja que sente, é um pulo pra se chegar numa obsessão... claro que o corte de laços PODE tratar disso, mas não seria o que eu indicaria primeiro! eu iria sugerir algum feitiço pra mente da própria cliente, já chegaria na mesa pra consulta pré-feitiço perguntando sobre os efeitos pra esse feitiço. claro que as respostas quem dão são as cartas, mas realmente sinto que boa parte dos casos se resolveriam com isso. muita gente acaba amizade, relacionamento, etc. E CONTINUA STALKEANDO, é a coisa mais comum do mundokkkkkkkkkkk

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  ₜᴛᵗᵢɪᶦₙɴⁿₕʜʰₒᴏᵒₛsˢₒᴏᵒ (@AcceptTermOfUse) relatou um problema há 1 hora

  Tem umas coisas muito surreais que me deixa muito lulu das ideias com relação ao Galaxy book (notebook da Samsung) basta eu alguém postando um problema pode ter certeza que um dia depois o mesmo problema acontece no meu, primeiro foi a bateria que vi um post no reddit+