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【Análise Completa】Entendendo e Implementando o Mais Forte Algoritmo de Quebra de Criptografia 'GNFS' em C++

Sat, 05 Sep 2026 13:04:59 +0900

【Análise Completa】Entendendo e Implementando o Mais Forte Algoritmo de Quebra de Criptografia “GNFS” em C++

A criptografia RSA, que sustenta a internet moderna, baseia-se na crença matemática de que “é virtualmente impossível para os computadores atuais fatorar números compostos gigantescos”.

No entanto, a humanidade nunca desistiu. Atualmente, existe o mais forte e avançado algoritmo da humanidade para a fatoração de grandes números primos em computadores clássicos (não quânticos). É o “General Number Field Sieve (GNFS - Crivo Geral do Corpo de Números)”.

Neste artigo, publicaremos o código de implementação completo que modela estritamente a lógica de computação mais avançada do GNFS em C++ (usando os inteiros de multiprecisão boost::multiprecision da biblioteca Boost), e explicaremos minuciosamente as profundezas da “teoria algébrica dos números” por trás dele.

Por favor, aproveite os mistérios da matemática e a força bruta da ciência da computação que os domina, juntamente com o código-fonte.

1. Framework de Lógica GNFS Avançado (Código Fonte Completo)

Primeiro, apresentaremos o quadro geral da implementação C++ do GNFS que explicaremos desta vez. Embora o GNFS real (como o CADO-NFS) seja um enorme sistema distribuído que abrange centenas de milhares de linhas, este código extrai e modela as “5 pipelines (fases) essenciais” que compõem o GNFS no design de classes, na configuração mínima, sem perder seu significado matemático.

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
#include <chrono>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>

// Usando inteiros de multiprecisão do Boost.Multiprecision
using namespace boost::multiprecision;

// ============================================================================
// [SOTA GNFS] Framework Lógico Avançado do General Number Field Sieve (Crivo Geral do Corpo de Números)
//
// Este código modela estritamente os 5 pipelines avançados do GNFS usados
// no CADO-NFS etc., como o design de classes C++ (Boost).
// ============================================================================

struct Relation {
 int64_t a;
 int64_t b;
 std::vector<uint32_t> rational_primes;
 std::vector<uint32_t> algebraic_primes;
};

// ============================================================================
// Fase 1: Polynomial Selection (Seleção Polinomial - Algoritmo de KleinJung)
// ============================================================================
class PolynomialSelector {
public:
 int degree;
 std::vector<cpp_int> f; // Polinômio do lado algébrico f(x)
 std::vector<cpp_int> g; // Polinômio do lado racional g(x) = x - m
 cpp_int m;

 PolynomialSelector(int d) : degree(d) {}

 // Geração do polinômio inicial baseado na expansão base-m (Na realidade, usa a redução de base reticulada LLL, que é mais avançada)
 void select(const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Fase 1] Seleção Polinomial (Grau " << degree << ") iniciando..." << std::endl;
 // Expansão base-m simples (grau d)
 // m = N^(1/d)
 cpp_int N_copy = N;
 m = 1;
 // Aproximação simples de m (Aproximação sem usar as funções do Boost)
 cpp_int low = 1, high = N;
 while (low <= high) {
 cpp_int mid = low + (high - low) / 2;
 cpp_int p = 1;
 for(int i=0; i<degree; ++i) p *= mid;
 if (p <= N) { m = mid; low = mid + 1; }
 else { high = mid - 1; }
 }

 f.resize(degree + 1);
 cpp_int temp = N;
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }

 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m

 std::cout << " -> m = " << m << std::endl;
 std::cout << " -> f(x) = ";
 for(int i = degree; i >= 0; --i) {
 std::cout << f[i] << "x^" << i << (i > 0 ? " + " : "");
 }
 std::cout << "\n[Fase 1] Concluída." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 2: Lattice Sieving (Crivo de Reticulado)
// ============================================================================
// Nos últimos anos, em vez de Line Sieve (Crivo de Linha), o Special-q Lattice Sieving (Crivo de Reticulado q Especial)
// de Franke-Kleinjung e outros é o padrão de fato.
class LatticeSieve {
 uint32_t rational_bound;
 uint32_t algebraic_bound;
 std::vector<uint32_t> rational_fb;
 std::vector<uint32_t> algebraic_fb;

public:
 LatticeSieve(uint32_t rb, uint32_t ab) : rational_bound(rb), algebraic_bound(ab) {}

 void generate_factor_bases() {
 std::cout << "[Fase 2] Gerando Bases de Fator (Limite Racional: " << rational_bound << ", Limite Algébrico: " << algebraic_bound << ")" << std::endl;
 // (Omitido) Na realidade, ele gera números primos e restringe usando o símbolo de Legendre etc.
 }

 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 std::cout << "[Fase 2] Special-q Lattice Sieving ativo..." << std::endl;
 std::vector<Relation> relations;
 // Implementação simulada: O crivo de reticulado real varre centenas de GB de espaço de memória em unidades de bloco.
 // Mapeia o par (a, b) para a grade para cada primo especial q (a = i*q + j*...) e
 // executa um sieve (crivo) que maximiza a eficiência do cache ao limite.

 // Adicionando uma relação simulada para fins de demonstração
 Relation r; r.a = 17; r.b = 3;
 r.rational_primes = {2, 5};
 r.algebraic_primes = {3, 7};
 relations.push_back(r);

 std::cout << "[Fase 2] Encontradas " << relations.size() << " relações." << std::endl;
 return relations;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 3: Filtering (Expurgo de Singularidades e Fusão de Cliques)
// ============================================================================
class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Fase 3] Filtrando Relações..." << std::endl;
 // 1. Singleton removal (Remoção de relações com números primos que aparecem apenas uma vez)
 // 2. Clique merging (Fusão de relações para tornar uma matriz esparsa em uma matriz densa)
 // Na verdade, comprime matrizes de centenas de milhões de linhas em alguns milhões usando algoritmos como Union-Find.
 std::cout << "[Fase 3] Tamanho da matriz reduzido idealmente." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 4: Linear Algebra over GF(2) (Método Block Wiedemann)
// ============================================================================
class LinearAlgebraGF2 {
public:
 // Em ambientes de supercomputadores recentes, o Método Block Wiedemann (Implementação de Coppersmith)
 // é usado como a tecnologia mais avançada porque é mais adequado para computação distribuída
 // do que o Método Block Lanczos.
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Fase 4] Algoritmo de Block Wiedemann sobre GF(2) iniciando..." << std::endl;
 // Repete a operação de produto da matriz esparsa e vetor,
 // e encontra vários vetores de solução (kernel) em que M * x = 0 mod 2.

 std::vector<std::vector<int>> dependencies; // Lista de dependências
 // Dados simulados
 dependencies.push_back({0});

 std::cout << "[Fase 4] Encontradas " << dependencies.size() << " dependências lineares (quadrados perfeitos)." << std::endl;
 return dependencies;
 }
};

// ============================================================================
// Fase 5: Algebraic Square Root (Raiz Quadrada Algébrica)
// ============================================================================
class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(const std::vector<Relation>& relations, const std::vector<int>& dep, const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Fase 5] Computação da Raiz Quadrada Algébrica..." << std::endl;

 // 1. Cálculo da raiz quadrada V no lado racional (Operação de inteiro simples)
 cpp_int V = 1;
 // V = sqrt( prod(a - bm) ) mod N

 // 2. Cálculo da raiz quadrada gamma no lado algébrico (Método de Montgomery, etc.)
 // Obtém o elemento gamma do enorme corpo algébrico O_K e o mapeia para o mundo real com o homomorfismo phi
 // Y = phi(gamma) mod N
 cpp_int Y = 1;

 // Pressupõe que sequências de Caracteres Quadráticos (Quadratic Characters)
 // foram adicionadas nas Fases 2 e 4 para evitar a obstrução (Obstruction) do grupo de classes de ideais e o grupo de unidades.

 std::cout << " -> Mapa de homomorfismo phi aplicado." << std::endl;
 std::cout << "[Fase 5] Calculando GCD(V - Y, N)..." << std::endl;

 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)

 if (factor > 1 && factor < N) {
 std::cout << "\n================================================================" << std::endl;
 std::cout << "[SUCESSO] Fator não trivial encontrado: " << factor << std::endl;
 std::cout << " Outro fator: " << N / factor << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 } else {
 std::cout << "[FALHA] Solução trivial. Tentando próxima dependência..." << std::endl;
 }
 }
};

// ============================================================================
// Main Execution Pipeline (Pipeline de Execução Principal)
// ============================================================================
int main() {
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 std::cout << " [SOTA GNFS] Motor do General Number Field Sieve (Boost C++) " << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;

 // O grande número composto N que queremos fatorar, como RSA-270
 cpp_int N("233108530344407544527637656910680524145619812480305449042948611968495918245135782867888369318577116418213919268572658314913060672626911354027609793166341626693946596196427744273886601876896313468704059066746903123910748277606548649151920812699309766587514735456594993207");

 // Grau do polinômio (Normalmente, de 5º a 6º grau é selecionado para números com mais de 130 dígitos)
 int degree = 6;

 // Inicializando pipelines
 PolynomialSelector poly_select(degree);
 LatticeSieve sieve(10000000, 20000000); // Na realidade, os limites são dezenas de milhões a centenas de milhões
 Filter filter;
 LinearAlgebraGF2 linalg;
 AlgebraicSquareRoot sqrt_step;

 auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();

 // 1. Seleção Polinomial
 poly_select.select(N);

 // 2. Processamento do Sieve (Crivo)
 sieve.generate_factor_bases();
 std::vector<Relation> relations = sieve.sieve(poly_select);

 // 3. Filtragem (Compressão de Matriz)
 filter.reduce_matrix(relations);

 // 4. Álgebra Linear (Busca de espaço nulo (Nullspace) em GF(2))
 std::vector<std::vector<int>> dependencies = linalg.solve_nullspace(relations);

 // 5. Cálculo da Raiz Quadrada Algébrica e GCD
 for (const auto& dep : dependencies) {
 sqrt_step.compute_and_factor(relations, dep, N);
 }

 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::chrono::duration<double> elapsed = end_time - start_time;
 std::cout << "\n[Sistema] Pipeline GNFS Avançado concluído em " << elapsed.count() << " segundos." << std::endl;

 return 0;
}

Então, como este código quebra os muros da criptografia? Explicaremos detalhadamente a matemática avançada e os algoritmos precisos para cada uma das 5 fases.

2. Objetivo Final do GNFS: $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

O objetivo da maioria dos algoritmos modernos de fatoração de grandes números, não apenas o GNFS, é encontrar um par não trivial $(X, Y)$ que satisfaça a seguinte congruência:

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

Esta fórmula significa que “o resto de $X^2$ e $Y^2$ quando divididos por $N$ é o mesmo”. Se reescrevermos isso, obtemos: $X^2 - Y^2 \equiv 0 \pmod N$ Em outras palavras, $(X-Y)(X+Y)$ é um múltiplo de $N$.

Se $X \not\equiv \pm Y \pmod N$ (uma solução não trivial), então haverá um “divisor comum maior que 1 e menor que $N$” entre $(X-Y)$ e $N$. Aqui, usando o algoritmo de Euclides para calcular $\gcd(X-Y, N)$ , os fatores primos de $N$ podem ser encontrados muito facilmente.

No entanto, encontrar esses $X$ e $Y$ é como procurar uma agulha em um palheiro. Portanto, o GNFS tem uma abordagem genial: criar dois mundos - “o mundo dos inteiros reais” e “o mundo dos corpos algébricos dos polinômios” - e distribuir a computação.

3. Fase 1: Seleção Polinomial (Polynomial Selection)

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class PolynomialSelector {
 // ...
 void select(const cpp_int& N) {
 // Cálculo de m = N^(1/d) e expansão base-m
 // ...
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }
 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m
 }
};

O primeiro passo do GNFS é criar os “polinômios mágicos” para fazer a ponte entre os dois mundos. Para um número muito grande $N$, escolhemos um número inteiro $m$. Normalmente o escolhemos de modo que $m \approx N^{1/d}$ (no código, assumimos um polinômio de grau $d=6$).

Em seguida, o $N$ é expandido na base $m$, e esses coeficientes são usados para construir um polinômio $f(x)$.

$$N = c_d m^d + c_{d-1} m^{d-1} + \dots + c_1 m + c_0$$ $$f(x) = c_d x^d + c_{d-1} x^{d-1} + \dots + c_1 x + c_0$$

Este polinômio $f(x)$ tem uma propriedade muito importante: “Se substituirmos $x$ por $m$, o resultado será exatamente $N$ ($f(m) = N$)” . Em outras palavras, $f(m) \equiv 0 \pmod N$. O polinômio do lado racional é definido como $g(x) = x - m$.

Com isso, “o mundo do corpo algébrico $\mathbb{Z}[\alpha]$” governado pela raiz $\alpha$ de $f(x)=0$, e “o mundo dos números racionais (inteiros) $\mathbb{Z}$” estão fortemente ligados pelo “mapa de homomorfismo de anel” $x \to m$.

No CADO-NFS mais avançado, usa-se o algoritmo de KleinJung ou o algoritmo de redução de base de reticulado LLL para passar meses procurando o “polinômio mais conveniente $f(x)$” cujos coeficientes não são extremamente grandes e em que os números primos são mais propensos a aparecer (lisos) nas etapas subsequentes.

4. Fase 2: Crivo de Reticulado $q$ Especial (Special-q Lattice Sieving)

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class LatticeSieve {
 // ...
 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 // ...
 // Mapeia os pares (a, b) para reticulados baseados em cada número primo especial q
 // e executa o sieve (crivo) de forma muito eficiente usando a memória cache.
 // ...
 }
};

Com os dois mundos prontos, o próximo passo é procurar “números lisos” (números compostos apenas por números primos pequenos) em ambos os mundos. Geramos inúmeros pares de inteiros $(a, b)$ e calculamos os dois valores a seguir:

Valor racional: $a - bm$
Norma algébrica: $b^d f(a/b)$

O objetivo do GNFS é coletar de dezenas a centenas de milhões desses “pares (Relação) em que os valores dos lados racional e algébrico podem ser completamente decompostos em fatores primos pequenos” .

No GNFS inicial, era usado o “Line Sieve” (Crivo de Linha), no qual $(a, b)$ são alinhados em um plano $xy$ e sequencialmente divididos por números primos da borda. Mas esse método apresentava a fraqueza de ser muito lento por acessar memórias espalhadas causando muitos erros de cache.

Por isso, na vanguarda, utiliza-se a técnica “Crivo de Reticulado $q$ Especial (Special-q Lattice Sieve)”. Isso fixa um número primo consideravelmente grande $q$ e visa calcular apenas “os pares $(a, b)$ nos quais o valor algébrico é sempre divisível por $q$”. Os $(a, b)$ que satisfazem essa condição formam uma “Lattice” (Reticulado) no plano. Então, a largura do salto dos endereços de memória a calcular torna-se constante, o que se adapta perfeitamente aos caches L1/L2 da CPU. Graças a essa introdução do Crivo de Reticulado, a velocidade de computação do GNFS aumentou drasticamente.

5. Fase 3: Filtragem (Filtering)

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class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 // 1. Singleton removal (Remoção de relações com números primos que aparecem apenas uma vez)
 // 2. Clique merging (Fusão de relações para tornar uma matriz esparsa em uma matriz densa)
 }
};

Na Fase 2, as relações coletadas ao longo de meses por computadores em todo o mundo somam centenas de milhões. No entanto, se inserirmos isso como está no próximo passo de “resolução do sistema de equações” (cálculo de matriz), a memória dos supercomputadores falhará.

Portanto, ocorre um processo de supercompressão de matriz chamado Filtering (Filtragem) .

Singleton removal (Expurgo de singularidades): Suponha que um número primo enorme $p$ apareça “apenas uma vez” entre as centenas de milhões de relações. Nosso objetivo é “tornar o expoente de todos os números primos um número par (múltiplo de 2)”; os números primos que aparecem apenas uma vez nunca podem ser tornados pares. Portanto, a relação que inclui aquele número primo é imediatamente removida (expurgada) como “lixo sem utilidade”. Quando isso acontece em cadeia, os dados que antes eram de centenas de milhões de linhas são sistematicamente reduzidos.
Clique merging (Fusão de cliques): Ao cruzar e somar relações que compartilham um número primo em comum, diminuímos o número de linhas e, simultaneamente, transformamos a matriz esparsa (cheia de zeros) numa matriz mais densa (método semelhante à busca de cliques na teoria dos grafos).

Com essas otimizações, a gigantesca matriz esparsa é comprimida a um tamanho possível de calcular.

6. Fase 4: Álgebra Linear em GF(2) (Método Block Wiedemann)

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class LinearAlgebraGF2 {
public:
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 // Repete a operação de produto da matriz esparsa e vetor,
 // e encontra vários vetores de solução (kernel) em que M * x = 0 mod 2.
 }
};

Finalmente, a essência do quebra-cabeça. Multiplicamos as relações recolhidas buscando as “combinações que tornam o expoente de todos os fatores primos par” .

Em termos matemáticos, isso equivale a encontrar um vetor de solução $x$ (espaço nulo / kernel) onde, utilizando uma matriz gigante $M$ com elementos sendo o expoente de cada número primo no “par ou ímpar (ou seja, 0 ou 1)” e um vetor $x$ que diz quais relações usar, temos: $M \cdot x \equiv 0 \pmod 2$

É necessário resolver equações simultâneas de uma matriz de milhões de linhas por milhões de colunas. O uso tradicional do método de eliminação de Gauss levaria $O(N^3)$ em tempo de cálculo e não acabaria antes do fim do universo.

Por esse motivo, as implementações de ponta utilizam o “Método de Block Wiedemann”. Esse método aproveita que a matriz $M$ é “extremamente esparsa (quase totalmente zeros)” para obter a solução multiplicando iterativamente matrizes por vetores. É um tipo de método do subespaço de Krylov. Diferente do antigo Block Lanczos, o método Block Wiedemann pode particionar totalmente o processo computacional entre vários clusters, tornando seu uso extremamente valioso em clusters modernos e em sistemas paralelos de computação distribuída (cloud e supercomputadores).

7. Fase 5: Raiz Quadrada Algébrica (Algebraic Square Root) e o Colapso Criptográfico

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class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(...) {
 // 1. Cálculo da raiz quadrada V no lado racional
 cpp_int V = 1;

 // 2. Cálculo da raiz quadrada gamma no lado algébrico
 cpp_int Y = 1;

 // ...
 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)
 }
};

Pelo cálculo matricial na Fase 4, adquirimos o “conjunto de relações $S$ cujos expoentes de todos os fatores primos formam um expoente par quando multiplicados juntos”. Isto possibilita construir o “quadrado perfeito” em ambos os mundos: o lado racional e o lado algébrico.

No lado racional, o cálculo é uma simples multiplicação de números inteiros, por isso é simples calcular sua raiz quadrada $V$.

$$V^2 = \prod_{S} (a - bm)$$

Porém, o real pesadelo encontra-se no “lado algébrico”. No mundo do corpo algébrico $\mathbb{Z}[\alpha]$, dado que a unicidade da fatoração em primos não é mantida, realizávamos cálculos usando ideais. A garantia dada pelo cálculo matricial era “apenas que seria o quadrado de um ideal, e não garantia que seria o quadrado de um elemento ($\gamma^2$)”.

Deste modo, surge uma imensa barreira provinda da teoria algébrica dos números, as chamadas “Obstrução do grupo de classes de ideais” e a “Obstrução do grupo das unidades”. No GNFS, usamos a mágica do “Caracter Quadrático (Quadratic Characters)” para quebrar essa parede. Inserimos sorrateiramente várias colunas de símbolos residuais quadráticos (símbolos de Legendre) na matriz da Fase 4 para uma dezena de números ideais primos, de forma que a chance de as obstruções sumirem aumente brutalmente, e que assim, garantam finalmente “o autêntico quadrado de um elemento $\gamma^2$”.

Em seguida, calcula-se o $\gamma$ (raiz quadrada algébrica) usando algoritmos complexos, como o método de Montgomery.

Por último, fazemos a raiz algébrica $\gamma$ sofrer um “warp” para o mundo verdadeiro usando o mapa de homomorfismo de anéis $\phi$ (substituindo $x$ por $m$) para encontrar $Y$. Quando colocamos o $V$ do lado racional para ser o $X$, a equação absoluta cobiçada está finalmente perfeita.

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

O restante é somente resolver o $\gcd(X-Y, N)$. Em milissegundos o processo acaba e exibe o fator não trivial impresso na tela. Nesse instante, a criptografia impenetrável RSA é inteiramente derrubada.

Conclusão

O GNFS não é só uma técnica de programação. Trata-se de forçar as “profundezas da matemática pura” como álgebra abstrata, teoria dos anéis e os grupos de classe ideal através do poder colossal da “engenharia extrema”, como arquitetura de computadores distribuída em supercomputadores, além de otimizações de cache; um pilar glorioso da mente humana.

Por trás de transações por cartão de crédito ou simples chats do dia-a-dia, encontra-se esta astronômica barreira defensiva construída através do poderio e batalha da matemática.

Espero que compreendam que, na retaguarda dos fortes algoritmos criptográficos, existe um “romance dos computadores com a matemática” oculto neste simples framework em C++.

Como chamar Microsoft.Windows.AI a partir de C++

Sat, 19 Jul 2025 10:03:51 +0900

🎯 Como chamar `Microsoft.Windows.AI` a partir de C++ [Com código de exemplo]

A partir do Windows 10, o Windows inclui nativamente um ** runtime capaz de executar modelos de IA no formato ONNX **. Esse é o ** Windows ML (Windows.AI.MachineLearning) **.

Neste artigo, explicarei de forma prática como chamar Microsoft.Windows.AI.MachineLearning a partir de ** C++ (baseado em aplicativo Win32) **, com ** código de exemplo **.

✅ Preparação

◾ Requisitos do Ambiente

Windows 10 (1809+) ou Windows 11
Visual Studio 2019 ou posterior (A versão Community é suficiente)
Suporte a C++/WinRT (Microsoft.Windows.CppWinRT)
Windows SDK 10.0.17763.0 ou superior

✅ Configuração do Projeto

Crie um projeto no Visual Studio com a seguinte configuração:

Tipo: Aplicativo de Área de Trabalho do Windows em C++ (Projeto Vazio)
Subsistema: Windows (WinMain)
Adicione o seguinte pacote via NuGet:
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Microsoft.Windows.CppWinRT

✅ Código de Exemplo

Abaixo está um exemplo de configuração mínima que usa WinMain para combinar a API Win32 e Windows.AI.MachineLearning.

※ O modelo ONNX utilizado será chamado model.onnx e deve ser colocado na mesma pasta que o arquivo executável.

`main.cpp`

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#include <windows.h>
#include <winrt/Windows.AI.MachineLearning.h>
#include <winrt/Windows.Storage.h>

#pragma comment(lib, "windowsapp") // Para linkagem WinRT

using namespace winrt;
using namespace Windows::AI::MachineLearning;
using namespace Windows::Storage;

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE, LPSTR, int nCmdShow)
{
 // Inicialização WinRT (MTA ou STA são válidos)
 winrt::init_apartment();

 try {
 // Carregar o arquivo do modelo
 auto modelFile = StorageFile::GetFileFromPathAsync(L"model.onnx").get();
 LearningModel model = LearningModel::LoadFromStorageFileAsync(modelFile).get();

 // Criar uma sessão
 LearningModelSession session(model);
 LearningModelBinding binding(session);

 // Entrada e saída do modelo (aqui temporariamente entrada vazia)
 // Na prática, é necessário fazer bind com TensorFloat, etc.

 // Executar inferência
 auto result = session.EvaluateAsync(binding, L"").get();

 MessageBox(nullptr, L"Inferência concluída", L"Windows ML (C++)", MB_OK);
 }
 catch (winrt::hresult_error const& ex) {
 MessageBox(nullptr, ex.message().c_str(), L"Erro", MB_ICONERROR);
 }

 return 0;
}

✅ Complemento: Como especificar Tensors de Entrada/Saída

Dependendo do modelo, ** a criação e o bind de Tensors ** são necessários antes da inferência.

Exemplo:

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// Converter um array float unidimensional para Tensor
std::vector<float> inputData = {0.5f, 0.3f, 0.2f};
std::vector<int64_t> shape = {1, 3}; // Formato: [1, 3]

auto tensor = TensorFloat::CreateFromArray(shape, inputData);

// Bind de entrada (deve corresponder ao nome de entrada do modelo)
binding.Bind(L"input_0", tensor);

A saída pode ser obtida de forma semelhante com result.Outputs().Lookup(L"output_0").

✅ Pontos de Atenção na Depuração

Se o arquivo do modelo não existir na pasta de execução, ocorrerá uma FileNotFoundException.
Se os nomes de entrada/saída não corresponderem, resultará em um erro invalid_argument.
As especificações exatas de E/S do modelo podem ser verificadas com ferramentas como o Netron.

✅ Resumo

Item	Descrição
API Usada	Windows.AI.MachineLearning (WinRT)
Linguagem	C++ (baseado em Win32)
Método Recomendado	Através de cabeçalhos C++/WinRT
Vantagens	Modelos ONNX rodam nativamente, suporte a GPU disponível
Atenção	Cuidado com os nomes de entrada do modelo e formato do Tensor

✅ Alternativa: Para quem não quer usar WinRT

Usando o ONNX Runtime da Microsoft, ** você pode lidar com modelos ONNX a partir de C++ de forma totalmente sem WinRT **.
É multiplataforma, permitindo código comum entre Windows e Linux.

📌 Conclusão

O Windows ML (Microsoft.Windows.AI) é um motor de inferência de IA poderoso que pode ser perfeitamente utilizado também a partir de C++. Se você precisa de inferência nativa no Windows, não deixe de experimentar.

Para aqueles que desejam exemplos concretos de criação de modelos ONNX e binding de Tensor, explicaremos isso em artigos subsequentes!

Passos para chamar o TinyLLaMA a partir de C++ (usando llama.cpp)

Sat, 19 Jul 2025 09:40:53 +0900

✅ Configuração do TinyLLaMA × C++ (usando `llama.cpp`)

🔧 Passo 1: Preparar o llama.cpp

1-1. Ambiente necessário (Mínimo)

OS: Windows / Linux / macOS
Ambiente de desenvolvimento: g++ / clang / MSVC
Git / CMake

1-2. Obter e compilar llama.cpp

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git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

No Windows, é mais fácil usar Visual Studio Developer Command Prompt com cmake --build . --config Release.

📦 Passo 2: Baixar e converter o modelo TinyLLaMA

2-1. Obter o modelo original do HuggingFace

Exemplo: TinyLLaMA-1.1B

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# Instalar transformers para download, se necessário
pip install transformers huggingface_hub

python3 -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf \
 --input_dir ./TinyLlama-1.1B-Chat \
 --model_size 1B \
 --output_dir ./hf_model

Este é o passo para converter para o formato Hugging Face.

2-2. Converter para formato GGUF (para `llama.cpp`)

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cd llama.cpp
python3 convert.py ./hf_model --outfile tinyllama.gguf

2-3. Quantização do modelo (redução de tamanho)

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./quantize ./tinyllama.gguf ./tinyllama-q4.gguf q4_0

q4_0 é a quantização em 4 bits. O tamanho do modelo será reduzido para cerca de ** 350MB ** .

🧪 Passo 3: Chamar o modelo a partir do C++ (Exemplo de código)

3-1. Código C++ simples (Inferência)

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#include "llama.h"
#include <iostream>

int main() {
 llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
 llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();

 llama_model *model = llama_load_model_from_file("tinyllama-q4.gguf", model_params);
 llama_context *ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);

 std::string prompt = "O utilizador diz que quer carregar dados do Excel, filtrá-los e guardá-los. Qual é a configuração dos nós?";
 llama_batch batch = llama_batch_init(512, 0, 1);
 llama_token BOS = llama_token_bos(model);
 batch.token[0] = BOS;

 // Tokenização
 std::vector<llama_token> tokens(prompt.size() + 8);
 int n = llama_tokenize(model, prompt.c_str(), tokens.data(), tokens.size(), true);
 tokens.resize(n);

 for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i) {
 batch.token[i + 1] = tokens[i];
 }

 batch.n_tokens = tokens.size() + 1;
 llama_decode(ctx, batch);

 // Obter resultado da inferência
 for (int i = 0; i < 50; ++i) {
 llama_token next = llama_sample_token(ctx, nullptr);
 std::cout << llama_token_to_str(model, next);
 llama_batch next_batch = llama_batch_init(1, 0, 1);
 next_batch.token[0] = next;
 next_batch.n_tokens = 1;
 llama_decode(ctx, next_batch);
 }

 llama_free(ctx);
 llama_free_model(model);
 return 0;
}

🧱 Passo 4: Como compilar (Exemplo)

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g++ -I./llama.cpp main.cpp ./llama.cpp/build/libllama.a -o tiny_infer -pthread -std=c++11

libllama.a será criado no diretório build/ após a compilação.

✅ Exemplo de estrutura dos artefactos (Organização)

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my_app/
├── tinyllama-q4.gguf # Modelo quantizado (~350MB)
├── main.cpp # Código C++ acima
├── llama.cpp/ # Diretório do llama.cpp
└── build/
 └── libllama.a # Biblioteca compilada

🧠 Notas adicionais para aplicação em casos de uso

Ter código em C++ para verificar e selecionar o modelo de nós com base na saída
Exemplo: Se contém “Excel”, “filtro”, “guardar” → gera os grupos de nós correspondentes
Esta parte pode ter uma estrutura simples, como instruções if + carregamento de modelo JSON

📌 Resumo

Item	Descrição
Modelo recomendado	TinyLLaMA-1.1B-Chat v1.0 (GGUF + Quantização)
Tamanho	~350 a 450MB (Quantização 4bit)
Integração C++	Possível através de `llama.cpp`, quase sem dependências externas
Capacidade de processamento	Suficiente para compreensão básica de intenções e geração de frases (Texto natural → Estrutura)
Extensibilidade	Pode tornar-se uma IA de geração de nós quando combinado com preenchimento de slots e chamadas de modelos

Como postar uma mensagem no Slack usando Slack App + OAuth2

Wed, 16 Jul 2025 23:36:27 +0900

✅ Método de postagem usando token de acesso (Slack Web API)

O “OAuth Token” (como xoxb-…) do Slack é uma chave para postar usando a Web API do Slack. Neste caso, diferentemente do Webhook, você faz um POST no Slack API Endpoint com um cabeçalho Authorization: Bearer.

🔑 Pré-requisitos necessários

É necessário incluir chat:write no escopo OAuth do aplicativo Slack:

Procedimento de configuração

Acesse https://api.slack.com/apps
Crie um aplicativo ou selecione um aplicativo existente
Em “OAuth & Permissions” > Scopes → Adicione chat:write
Vá em “Install to Workspace” ou “Reinstall” e obtenha o Access Token (ex: xoxb-xxxxxxxxxx)

💻 Código C++ (Postando para a Slack API com WinHTTP)

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

bool PostSlackMessage(const std::wstring& accessToken, const std::string& channel, const std::string& text) {
 const wchar_t* host = L"slack.com";
 const wchar_t* path = L"/api/chat.postMessage";

 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"SlackPoster/1.0",
 WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME,
 WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);
 if (!hSession) return false;

 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, host, INTERNET_DEFAULT_HTTPS_PORT, 0);
 if (!hConnect) return false;

 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", path,
 NULL, WINHTTP_NO_REFERER,
 WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES,
 WINHTTP_FLAG_SECURE);

 // Cabeçalhos Authorization e Content-Type
 std::wstring headers = L"Content-Type: application/json\r\n";
 headers += L"Authorization: Bearer " + accessToken + L"\r\n";

 // Corpo JSON
 std::string body = R"({"channel":")" + channel + R"(","text":")" + text + R"("})";

 BOOL result = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(),
 (DWORD)-1,
 (LPVOID)body.c_str(),
 body.length(),
 body.length(),
 0);

 if (!result || !WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL)) {
 std::cerr << "Erro de envio\n";
 return false;
 }

 // Verificação do código de status
 DWORD statusCode = 0;
 DWORD size = sizeof(statusCode);
 WinHttpQueryHeaders(hRequest,
 WINHTTP_QUERY_STATUS_CODE | WINHTTP_QUERY_FLAG_NUMBER,
 WINHTTP_HEADER_NAME_BY_INDEX,
 &statusCode, &size, WINHTTP_NO_HEADER_INDEX);

 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);

 return (statusCode == 200);
}

int main() {
 std::wstring token = L"xoxb-seu_token_de_acesso"; // Token de acesso
 std::string channel = "ID_DO_CANAL_ou_#general"; // Ex: "#general" ou "C0123456789"
 std::string message = "Testando postagem no Slack usando C++!";

 if (PostSlackMessage(token, channel, message)) {
 std::cout << "Postagem bem-sucedida!\n";
 } else {
 std::cerr << "Falha na postagem.\n";
 }

 return 0;
}

📌 Como obter o ID do canal

Apenas o nome do canal (ex: #general) pode causar um erro. A maneira confiável é usar o ID encontrado no URL da página do canal do Slack.

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https://app.slack.com/client/Txxxxx/C0123456789
 ↑Esta parte é o ID do canal

✅ Sobre os tipos de tokens (Suplemento)

Formato do Token	Uso	Exemplo
`xoxb-...`	Bot Token (Recomendado)	Postar, editar, excluir
`xoxp-...`	User Token (Não recomendado)	Operações não relacionadas a bot
Refresh Token	Para atualização de token a longo prazo	Normalmente não utilizado

📝 Resumo

Para postar no Slack usando C++, o método da Slack Web API + Bearer Token é confiável
Use o endpoint chat.postMessage com HTTPS POST
O token deve ser enviado no cabeçalho Bearer
A especificação de ID para o canal é confiável

Como Postar Mensagens no Slack com C++ (Win32 API + WinHTTP) [Suporte a Webhook]

Wed, 16 Jul 2025 19:42:56 +0900

Como Postar Mensagens no Slack com C++ (Win32 API + WinHTTP) [Suporte a Webhook]

Quero postar mensagens no Slack a partir do C++. É muito comum em Node.js ou Python, mas os casos em que isso é feito com “C++ × Win32 API × WinHTTP” são raros, não é mesmo?

Neste artigo, explicarei passo a passo como enviar uma mensagem do C++ para o Slack usando a URL do Webhook de uma maneira fácil de entender.

✅ Visão Geral

Para postar no Slack, siga as etapas abaixo.

Obtenha a URL do Webhook (chave da API) do Slack
Envie uma requisição POST usando WinHTTP
Construa o corpo da mensagem no formato JSON
Verifique o resultado e pronto!

🔑 Passo 1: Como Obter a URL do Webhook do Slack

No Slack, você pode postar facilmente mensagens de serviços externos usando o recurso Incoming Webhooks.

Passos para Obtenção

Acesse https://api.slack.com/apps
Clique em Create New App
Escolha From scratch, defina o nome do aplicativo e selecione o workspace de destino
No menu à esquerda, escolha “Incoming Webhooks” e ative
Clique em “Add New Webhook to Workspace” e selecione um canal
Copie a URL gerada (Exemplo: https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz)

Essa URL funcionará como uma chave de API.

💻 Passo 2: Enviar Mensagem para o Slack com Código C++

Tecnologias Utilizadas

Win32 API
WinHTTP (Biblioteca Padrão)
Mensagem no formato JSON

Código de Exemplo (Postagem no Slack)

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

bool PostToSlack(const std::wstring& webhookUrl, const std::string& messageJson) {
 // Decomposição da URL
 URL_COMPONENTS urlComp{};
 wchar_t hostName[256];
 wchar_t urlPath[1024];

 urlComp.dwStructSize = sizeof(urlComp);
 urlComp.lpszHostName = hostName;
 urlComp.dwHostNameLength = _countof(hostName);
 urlComp.lpszUrlPath = urlPath;
 urlComp.dwUrlPathLength = _countof(urlPath);

 if (!WinHttpCrackUrl(webhookUrl.c_str(), 0, 0, &urlComp)) {
 std::wcerr << L"Falha ao decompor a URL\n";
 return false;
 }

 // Conexão e Sessão HTTP
 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"SlackPoster/1.0",
 WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME,
 WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);
 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, hostName, urlComp.nPort, 0);
 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", urlPath,
 NULL, WINHTTP_NO_REFERER,
 WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES,
 WINHTTP_FLAG_SECURE);

 std::wstring headers = L"Content-Type: application/json\r\n";
 BOOL result = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(),
 -1,
 (LPVOID)messageJson.c_str(),
 messageJson.length(),
 messageJson.length(),
 0);

 if (!result) {
 std::cerr << "Falha na requisição de envio\n";
 return false;
 }

 WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL);

 DWORD statusCode = 0;
 DWORD size = sizeof(statusCode);
 WinHttpQueryHeaders(hRequest,
 WINHTTP_QUERY_STATUS_CODE | WINHTTP_QUERY_FLAG_NUMBER,
 WINHTTP_HEADER_NAME_BY_INDEX,
 &statusCode, &size, WINHTTP_NO_HEADER_INDEX);

 // Liberação de recursos
 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);

 return (statusCode == 200);
}

int main() {
 std::wstring webhookUrl = L"https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz"; // Substitua pelo seu Webhook

 std::string message = R"({
 "text": "Hello from C++ :rocket:",
 "username": "C++ Bot",
 "icon_emoji": ":robot_face:"
 })";

 if (PostToSlack(webhookUrl, message)) {
 std::cout << "Postagem realizada com sucesso!\n";
 } else {
 std::cerr << "Falha na postagem.\n";
 }

 return 0;
}

🧪 Personalização da Mensagem JSON

No Webhook do Slack, você pode incluir os seguintes parâmetros:

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{
 "text": "Conteúdo da notificação",
 "username": "Nome do Bot",
 "icon_emoji": ":rocket:",
 "channel": "#nome-do-canal-desejado"
}

📌 Notas Adicionais

Certifique-se de especificar "application/json" para o Content-Type
Passe a URL do Webhook como wstring diretamente (sem necessidade de codificação de URL)
Como é comunicação HTTPS, não se esqueça de usar WINHTTP_FLAG_SECURE

🎉 Bônus: Exemplo de Confirmação de Postagem no Slack

Ele será exibido no Slack assim:

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[C++ Bot]
Hello from C++ :rocket:

✍️ Resumo

Item	Conteúdo
Método de postagem	Webhook (Incoming Webhooks)
Biblioteca de comunicação	WinHTTP
Formato de dados	JSON
Parâmetros disponíveis	text, username, icon_emoji, channel, etc.

Se você pensou “…Integração do Slack em C++?”, agora você pode incorporar um bot de notificações a partir de hoje!

🚀 Próxima Vez?

Se estiver interessado, na próxima vez:

Anexo de arquivos
UI com botões
Operações flexíveis de API com Slack App + OAuth2

Podemos apresentar uma integração ainda mais avançada com o Slack!

Como postar mensagens no Microsoft Teams a partir de C++ (WinHTTP + Graph API)

Mon, 14 Jul 2025 23:40:15 +0900

Como postar mensagens no Microsoft Teams a partir de C++ (WinHTTP + Graph API)

Quer postar automaticamente no chat do Microsoft Teams?
É aí que a Microsoft Graph API entra em ação.
Neste artigo, apresentarei passo a passo um exemplo de código em C++ usando WinHTTP e as etapas necessárias de autenticação da API.

🔧 Preparações necessárias (Configuração de autenticação da Microsoft Graph API)

1. Registrar o aplicativo no portal do Azure

Primeiro, para usar a Microsoft Graph API, você precisa registrar um aplicativo no Azure.

Acesse o Azure Portal
“Microsoft Entra ID” > "+ Adicionar" > “Registro de aplicativo” > “Novo registro”
Insira qualquer nome para o aplicativo e clique em “Registrar”

2. Adicionar permissões da API

Vá para o menu esquerdo “Permissões de API”
Em “Microsoft Graph” > “Adicionar uma permissão”, pesquise pelos seguintes escopos e clique em “Atualizar permissões”

Chat.ReadWrite
User.Read

※ Se você deseja postar em um canal, ChannelMessage.Send também é necessário

3. Anote o ID do cliente e o ID do locatário (tenant)

Mantenha as seguintes 2 informações que aparecem na aba “Visão geral”:

ID do aplicativo (cliente)
ID do diretório (locatário)

4. Criar o segredo do cliente

Vá para a aba “Certificados e segredos”
“Novo segredo do cliente” > Defina uma data de expiração e clique em “Adicionar”
Anote imediatamente o valor (segredo) exibido na tela

🔐 Obtendo o token de acesso (OAuth2)

Para obtê-lo, usaremos o fluxo client_credentials.
Execute o comando abaixo com curl para obter o token de acesso.

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curl -X POST ^
 https://login.microsoftonline.com/{ID_DO_LOCATARIO}/oauth2/v2.0/token ^
 -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" ^
 -d "client_id={ID_DO_CLIENTE}" ^
 -d "scope=https%3A%2F%2Fgraph.microsoft.com%2F.default" ^
 -d "client_secret={SEGREDO_DO_CLIENTE}" ^
 -d "grant_type=client_credentials"

Exemplo de resposta

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{
 "token_type":"Bearer",
 "expires_in":3599,
 "ext_expires_in":3599,
 "access_token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJub... (omitido)"
}

Usaremos este access_token para chamar a Microsoft Graph API.

💬 Exemplo em C++ para postar no chat do Teams

Aqui está um exemplo em C++ para postar no chat usando WinHTTP.

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>
#include <string>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

void PostToTeamsChat(const std::wstring& accessToken, const std::wstring& chatId, const std::wstring& message) {
 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"TeamsPoster/1.0", WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME, WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);

 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, L"graph.microsoft.com", INTERNET_DEFAULT_HTTPS_PORT, 0);

 std::wstring endpoint = L"/v1.0/chats/" + chatId + L"/messages";
 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", endpoint.c_str(), NULL,
 WINHTTP_NO_REFERER, WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES, WINHTTP_FLAG_SECURE);

 std::wstring jsonBody = L"{\"body\": {\"content\": \"" + message + L"\"}}";
 std::wstring headers = L"Authorization: Bearer " + accessToken + L"\r\nContent-Type: application/json\r\n";

 BOOL bResult = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(), (DWORD)-1L,
 (LPVOID)jsonBody.c_str(), (DWORD)(jsonBody.length() * sizeof(wchar_t)),
 (DWORD)(jsonBody.length() * sizeof(wchar_t)), 0);

 if (bResult)
 WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL);

 DWORD dwSize = 0;
 WinHttpQueryDataAvailable(hRequest, &dwSize);

 if (dwSize > 0) {
 std::wstring response(dwSize / sizeof(wchar_t), 0);
 DWORD dwDownloaded = 0;
 WinHttpReadData(hRequest, &response[0], dwSize, &dwDownloaded);
 std::wcout << L"Response: " << response << std::endl;
 }

 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);
}

int main() {
 std::wstring access;
 std::wstring chatId = L"19:";
 std::wstring message = L"Hello from C++!";
 std::wcout << L"Enter your access token: ";
 std::getline(std::wcin, access);
 std::wcout << L"Enter chat ID: ";
 std::getline(std::wcin, chatId);
 PostToTeamsChat(access, chatId, message);
 return 0;
}

🔍 Como obter o ID do chat

O ID do chat pode ser verificado em GET /v1.0/me/chats.

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curl -X GET ^
 https://graph.microsoft.com/v1.0/me/chats ^
 -H "Authorization: Bearer {access_token}" ^
 -H "Content-Type: application/json"

Exemplo de resposta

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{
 "value": [
 {
 "id": "19:abc123xyz@thread.v2",
 "topic": null,
 "chatType": "oneOnOne"
 }
 ]
}

📌 Pontos de atenção

Este exemplo é uma implementação mínima. Em produção:
- Tratamento de expiração de token
- Verificação de certificado HTTPS
- Aprimoramento do tratamento de erros
Para postar em um canal, use teams/{team-id}/channels/{channel-id}/messages.
Enviar arquivos anexos requer processamento multipart ou a API do Graph Drive.

Resumo

📎 Resumo

Funcionalidade	Visão Geral
Graph API	API oficial para interagir com o Teams
Registro do aplicativo	Procedimentos de autenticação necessários no Azure
Token de acesso	Obtido via OAuth2, usado para solicitações
Implementação em C++	Chama a Graph API usando WinHTTP

🚀 Próximos passos

Como exemplos mais avançados, também é possível:

Postagem no canal da equipe (/teams/{team-id}/channels/...)
Postagem com arquivos anexos
Alternância entre conta de bot ou conta de usuário
Implementação completa em C++ incluindo obtenção do token

Se você tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para comentar!

Vantagens e Desvantagens de Criar Programas com Win32API + C++

Sat, 12 Jul 2025 12:30:35 +0900

O Fascínio e os Desafios de Desenvolver com Win32API + C++

Para aqueles que desejam dominar o desenvolvimento de aplicativos do Windows, Win32API + C++ ainda é uma opção poderosa. Esta combinação, que permite a interação mais próxima possível com o sistema operacional, oferece velocidade e flexibilidade.

Por outro lado, requer determinação para ser dominada, pois difere significativamente dos estilos de desenvolvimento modernos.

Nesta página, explicaremos de forma clara as vantagens e desvantagens a partir da perspectiva de um desenvolvedor ativo de aplicativos do Windows .

Vantagens

Execução Nativa Ultrarrápida

Como o C++ e a Win32API operam na camada mais próxima do sistema operacional, há muito pouca sobrecarga desnecessária. O uso de CPU e memória é extremamente eficiente, ostentando uma velocidade de execução esmagadora .

Alta Flexibilidade e Liberdade

Você pode controlar finamente por conta própria todos os comportamentos do aplicativo, como controle de janelas, processamento assíncrono, integração COM e gerenciamento de processos. Também é possível construir ferramentas especializadas e seus próprios frameworks originais.

Fácil de Distribuir sem Necessidade de Runtime

Como não são necessários runtimes externos como .NET ou Java, ele pode ser distribuído como um único arquivo executável . É menos propenso a problemas durante a redistribuição e é fácil de executar sem um instalador.

Pode Criar Aplicativos Leves

Como requer apenas a configuração mínima necessária, sua característica é ter uma pegada de memória muito pequena . Ele funciona confortavelmente mesmo em PCs de baixas especificações ou ambientes de máquinas virtuais.

Controle Avançado em Nível de SO Possível

Você também pode obter controles que são difíceis com linguagens e bibliotecas normais , como ganchos globais de mouse e teclado, ajuste fino de estilos de janelas e operações do menu do sistema.

Desvantagens

Baixa Eficiência de Desenvolvimento

Até a construção da GUI deve ser feita inteiramente em código, e às vezes dezenas de linhas de código são necessárias apenas para criar um único botão . Modificar o design também é complicado, e a produtividade é menor em comparação ao desenvolvimento usando frameworks de UI.

Fácil de Reduzir a Manutenibilidade

Existem muitos códigos com estruturas especiais , como loops de mensagens e procedimentos de janelas, dificultando a legibilidade e a reutilização. Também tem aspectos inadequados para desenvolvimento em equipe e manutenção a longo prazo.

Difícil de Suportar UI Moderna

É difícil suportar a UX exigida nos últimos anos , como suporte a alto DPI, interfaces de toque, acessibilidade e modo escuro. Você precisa lidar com cada um manualmente, o que exige muito esforço.

Não Suporta Multiplataforma

Como é uma API completamente exclusiva do Windows, não pode ser portada para macOS ou Linux . Se você planeja implantação em várias plataformas, precisará selecionar outras tecnologias.

Custo de Aprendizado Extremamente Alto

Você deve entender conceitos e mecanismos raramente usados hoje , como manipuladores, GDI, COM e OLE. Muitos documentos são antigos, exigindo tempo e paciência para aprender.

Usos Adequados

Ferramentas leves , como iniciadores de arquivos e suportes de teclas de atalho
Utilitários do sistema , como manipulação da área de transferência e controle de IME
Aplicativos baseados em controle nativo , como ganchos globais e captura de janelas
Ferramentas de suporte de driver intimamente ligadas ao hardware

Usos Inadequados

Aplicativos voltados para o consumidor em geral onde UI / UX modernos são importantes
Desenvolvimento de protótipos e MVP construídos com velocidade em mente
Projetos de grande escala baseados em operação de longo prazo e desenvolvimento em equipe
Produtos multiplataforma que precisam suportar vários sistemas operacionais

Resumo da Avaliação

Ponto de Vista	Avaliação
Velocidade de Execução	◎ Muito Rápido
Eficiência de Memória	◎ Excelente
Velocidade de Desenvolvimento	× Lenta
Manutenibilidade	× Baixa
Suporte Multiplateforma	× Não Suportado
Suporte UI Moderna	× Fraco
Liberdade de Controle do SO	◎ Esmagadoramente Alta

Conclusão

Win32API + C++ é uma ferramenta para desenvolvedores que “desejam lidar com tudo no sistema operacional por conta própria”. Embora seu poder seja imenso, o aprendizado e a operação exigem uma quantidade correspondente de determinação.

Se vale a pena “escolher ousadamente” depende da natureza do aplicativo que você pretende.

Mergulhar no mundo de #include <windows.h> sem depender de frameworks de GUI ou linguagens modernas ―― Essa escolha ainda é significativa hoje.

【Para Iniciantes】Guia para Instalar libcurl (com suporte a OpenSSL) no Visual Studio usando vcpkg

Mon, 07 Jul 2025 21:46:08 +0900

Se você for usar libcurl (com suporte a OpenSSL) no Visual Studio, a instalação do vcpkg é fácil e recomendada

Quando se quer lidar com comunicação HTTP em C++, libcurl é frequentemente usado. Mas a compilação e o ajuste de dependências são surpreendentemente difíceis, não é mesmo?

O que é útil em momentos como esse é a ferramenta de gerenciamento de bibliotecas C++ da Microsoft, ** “vcpkg” ** . Desta vez, introduziremos as etapas desde a introdução de libcurl (compatível com OpenSSL) usando cpkg até torná-lo fácil de usar no Visual Studio.

Instalação do vcpkg (apenas para quem ainda não instalou)

Primeiro, vamos instalar o cpkg. Execute as etapas a seguir no PowerShell.

powershell git clone https://github.com/microsoft/vcpkg cd vcpkg .ootstrap-vcpkg.bat

※Se você ainda não tem o Git instalado, instale-o a partir do Site oficial do Git.

Instalação de libcurl (compatível com OpenSSL)

Em seguida, use vcpkg para instalar o libcurl. Para especificar a versão de 64 bits compatível com OpenSSL, execute o comando a seguir.

powershell vcpkg install curl[ssl] --triplet x64-windows

Ao executar este comando, as dependências necessárias (como OpenSSL) também são configuradas automaticamente.

Configuração de integração com o Visual Studio

Para facilitar o uso de bibliotecas instaladas com vcpkg a partir do seu projeto do Visual Studio, defina as configurações de integração com o comando a seguir.

powershell vcpkg integrate install

Depois de configurado, #include <curl/curl.h> ficará automaticamente disponível nos seus projetos do Visual Studio e você não precisará mais definir caminhos de bibliotecas ou configurações de vinculador manualmente.

Conclusão

Com isso, a preparação para instalar libcurl (compatível com OpenSSL) no Visual Studio está concluída.

Ao usar vcpkg, você pode gerenciar dependências difíceis de uma só vez
Instale facilmente libcurl com cpkg install curl[ssl] –triplet x64-windows
A integração automática com o Visual Studio é possível com cpkg integrate install

Agora, basta incluir o cabeçalho no seu projeto e usar a API libcurl para iniciar o desenvolvimento. Aproveite o útil vcpkg e aumente rapidamente a eficiência do seu desenvolvimento.

Passos para Executar o PowerShell a partir de C++ via DLL C++/CLI

Wed, 16 Apr 2025 01:58:03 +0900

🎯 Passos para Executar o PowerShell a partir de C++ via DLL C++/CLI (Visual Studio 2022 / C++)

✅ Visão Geral da Arquitetura

🔹 ① DLL Wrapper CLI (C++/CLI)

Fornece a funcionalidade para executar scripts do PowerShell.

🔹 ② Chamador Nativo C++

Chama a DLL CLI para executar o script do PowerShell.

🔧 Passo 1: Criando o Projeto DLL Wrapper CLI

1. Criar o Projeto

[Criar um novo projeto] → [C++] → Biblioteca de Classes CLR (.NET Framework)
Nome: PowerShellWrapper

💡 Se este modelo não for exibido, instale a carga de trabalho “Desenvolvimento para desktop com .NET”.

2. Adicionar o Pacote NuGet

Clique com o botão direito no projeto → [Gerenciar Pacotes NuGet]
Pesquise e instale System.Management.Automation
(Versão 5.x ou 7.x)

3. Implementação do Código CLI

PowerShellWrapper.h

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#pragma once

using namespace System;

namespace PowerShellWrapper {
 public ref class PowerShellExecutor {
 public:
 String^ Execute(String^ script);
 };
}

PowerShellWrapper.cpp

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#include "PowerShellWrapper.h"
using namespace System;
using namespace System::Management::Automation;
using namespace System::Collections::ObjectModel;

String^ PowerShellWrapper::PowerShellExecutor::Execute(String^ script)
{
 PowerShell^ ps = PowerShell::Create();
 ps->AddScript(script);
 Collection<PSObject^>^ results = ps->Invoke();

 System::Text::StringBuilder^ sb = gcnew System::Text::StringBuilder();
 for each (PSObject^ result in results)
 {
 sb->AppendLine(result->ToString());
 }

 return sb->ToString();
}

🔧 Passo 2: Chamando a partir do C++ Nativo

1. Criar o Projeto de Aplicativo de Console C++

Nome: NativeApp

2. Adicionar Referência

Clique com o botão direito no projeto → [Adicionar] → [Referência] → Projetos → Adicione PowerShellWrapper
[Propriedades] → [C/C++] → [Suporte a Common Language Runtime] → Mude para /clr

3. Código de Execução (main.cpp)

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#using <System.dll>
#using "..\\PowerShellWrapper\\Debug\\PowerShellWrapper.dll"

using namespace System;
using namespace PowerShellWrapper;

int main()
{
 PowerShellExecutor^ executor = gcnew PowerShellExecutor();
 String^ result = executor->Execute("Get-Process | Select-Object -First 1");
 Console::WriteLine(result);
 return 0;
}

💡 Informações Adicionais (IDL / TLB / Registro COM)

Esta configuração faz referência direta à DLL .NET em vez de usar COM, portanto, IDL, TLB ou registro COM não são necessários .

✅ Estrutura Final

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Solution
├── PowerShellWrapper (C++/CLI DLL)
│ └── PowerShellExecutor
├── NativeApp (C++ EXE)
 └── main.cpp → Chamada de DLL

Passos para Executar o PowerShell a partir de C++ via DLL C++/CLI

Wed, 16 Apr 2025 01:58:03 +0900

🎯 Passos para Executar o PowerShell a partir de C++ via DLL C++/CLI (Visual Studio 2022 / C++)

✅ Visão Geral da Arquitetura

🔹 ① DLL Wrapper CLI (C++/CLI)

Fornece a funcionalidade para executar scripts do PowerShell.

🔹 ② Chamador Nativo C++

Chama a DLL CLI para executar o script do PowerShell.

🔧 Passo 1: Criando o Projeto DLL Wrapper CLI

1. Criar o Projeto

[Criar um novo projeto] → [C++] → Biblioteca de Classes CLR (.NET Framework)
Nome: PowerShellWrapper

💡 Se este modelo não for exibido, instale a carga de trabalho “Desenvolvimento para desktop com .NET”.

2. Adicionar o Pacote NuGet

Clique com o botão direito no projeto → [Gerenciar Pacotes NuGet]
Pesquise e instale System.Management.Automation
(Versão 5.x ou 7.x)

3. Implementação do Código CLI

PowerShellWrapper.h

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#pragma once

using namespace System;

namespace PowerShellWrapper {
 public ref class PowerShellExecutor {
 public:
 String^ Execute(String^ script);
 };
}

PowerShellWrapper.cpp

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#include "PowerShellWrapper.h"
using namespace System;
using namespace System::Management::Automation;
using namespace System::Collections::ObjectModel;

String^ PowerShellWrapper::PowerShellExecutor::Execute(String^ script)
{
 PowerShell^ ps = PowerShell::Create();
 ps->AddScript(script);
 Collection<PSObject^>^ results = ps->Invoke();

 System::Text::StringBuilder^ sb = gcnew System::Text::StringBuilder();
 for each (PSObject^ result in results)
 {
 sb->AppendLine(result->ToString());
 }

 return sb->ToString();
}

🔧 Passo 2: Chamando a partir do C++ Nativo

1. Criar o Projeto de Aplicativo de Console C++

Nome: NativeApp

2. Adicionar Referência

Clique com o botão direito no projeto → [Adicionar] → [Referência] → Projetos → Adicione PowerShellWrapper
[Propriedades] → [C/C++] → [Suporte a Common Language Runtime] → Mude para /clr

3. Código de Execução (main.cpp)

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#using <System.dll>
#using "..\\PowerShellWrapper\\Debug\\PowerShellWrapper.dll"

using namespace System;
using namespace PowerShellWrapper;

int main()
{
 PowerShellExecutor^ executor = gcnew PowerShellExecutor();
 String^ result = executor->Execute("Get-Process | Select-Object -First 1");
 Console::WriteLine(result);
 return 0;
}

💡 Informações Adicionais (IDL / TLB / Registro COM)

Esta configuração faz referência direta à DLL .NET em vez de usar COM, portanto, IDL, TLB ou registro COM não são necessários .

✅ Estrutura Final

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Solution
├── PowerShellWrapper (C++/CLI DLL)
│ └── PowerShellExecutor
├── NativeApp (C++ EXE)
 └── main.cpp → Chamada de DLL

Como imprimir a hora atual no formato ISO 8601 em C++

Sat, 15 Apr 2023 19:35:27 +0900

Pré-requisitos

Padrão ISO C++ 20 (/std:c++20)

Código

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#include <chrono>
#include <format>

std::string datetime = std::format("{:%FT%TZ}", system_clock::now());

É assim que você imprime a hora atual no formato ISO 8601 em C++.

Referências

std::format

Como compilar o OpenSSL no Windows

Fri, 07 Apr 2023 21:06:32 +0900

O que é o OpenSSL?

É uma biblioteca de código aberto que fornece o processamento necessário para realizar comunicação criptografada.

Para usá-lo a partir de um programa, como o código-fonte em C é publicado, você precisa compilá-lo para criar uma biblioteca.

Abaixo, apresentamos o procedimento de compilação.

Preparação do ambiente de compilação

Perl

Baixe o strawberry-perl-5.32.1.1-64bit.msi de https://strawberryperl.com/. A versão mais recente deve servir.
NASM

Baixe o 2.16.01/nasm-2.16.01-win64.zip em Download no site https://www.nasm.us/. A versão não-RC mais recente deve servir. Após a instalação, você precisa registrar a pasta onde o NASM está instalado na variável de ambiente PATH.
Visual Studio 2022 ou Build Tools for Visual Studio 2022

Instale o Visual Studio 2022 Community ou o Build Tools for Visual Studio 2022 a partir de https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/.

Procedimento de compilação do OpenSSL no Windows

Baixe o openssl-3.1.0.tar.gz de https://www.openssl.org/source/ e extraia-o. Se não conseguir extrair, execute tar -xzf openssl-3.1.0.tar.gz no prompt de comando.
Inicie o prompt de comando com privilégios de administrador.
Abra a pasta extraída.
Execute o seguinte comando. *Altere a parte Community para corresponder à versão instalada do Visual Studio.

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"C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64

Execute o seguinte comando:

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perl Configure VC-WIN64A

Execute o seguinte comando (leva bastante tempo):

1

nmake

Execute o seguinte comando (leva bastante tempo):

1

nmake test

Execute o seguinte comando:

1

nmake install

Se for bem-sucedido, o OpenSSL será instalado em C:\Program Files\OpenSSL.

Isso é tudo.

Referências

https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenSSL

C++ on kenji.blog

【Análise Completa】Entendendo e Implementando o Mais Forte Algoritmo de Quebra de Criptografia 'GNFS' em C++

【Análise Completa】Entendendo e Implementando o Mais Forte Algoritmo de Quebra de Criptografia “GNFS” em C++

1. Framework de Lógica GNFS Avançado (Código Fonte Completo)

2. Objetivo Final do GNFS: $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

3. Fase 1: Seleção Polinomial (Polynomial Selection)

4. Fase 2: Crivo de Reticulado $q$ Especial (Special-q Lattice Sieving)

5. Fase 3: Filtragem (Filtering)

6. Fase 4: Álgebra Linear em GF(2) (Método Block Wiedemann)

7. Fase 5: Raiz Quadrada Algébrica (Algebraic Square Root) e o Colapso Criptográfico

Conclusão

Como chamar Microsoft.Windows.AI a partir de C++

🎯 Como chamar Microsoft.Windows.AI a partir de C++ [Com código de exemplo]

✅ Preparação

◾ Requisitos do Ambiente

✅ Configuração do Projeto

✅ Código de Exemplo

main.cpp

✅ Complemento: Como especificar Tensors de Entrada/Saída

✅ Pontos de Atenção na Depuração

✅ Resumo

✅ Alternativa: Para quem não quer usar WinRT

📌 Conclusão

Passos para chamar o TinyLLaMA a partir de C++ (usando llama.cpp)

✅ Configuração do TinyLLaMA × C++ (usando llama.cpp)

🔧 Passo 1: Preparar o llama.cpp

1-1. Ambiente necessário (Mínimo)

1-2. Obter e compilar llama.cpp

📦 Passo 2: Baixar e converter o modelo TinyLLaMA

2-1. Obter o modelo original do HuggingFace

2-2. Converter para formato GGUF (para llama.cpp)

2-3. Quantização do modelo (redução de tamanho)

🧪 Passo 3: Chamar o modelo a partir do C++ (Exemplo de código)

3-1. Código C++ simples (Inferência)

🧱 Passo 4: Como compilar (Exemplo)

✅ Exemplo de estrutura dos artefactos (Organização)

🧠 Notas adicionais para aplicação em casos de uso

📌 Resumo

Como postar uma mensagem no Slack usando Slack App + OAuth2

✅ Método de postagem usando token de acesso (Slack Web API)

🔑 Pré-requisitos necessários

Procedimento de configuração

💻 Código C++ (Postando para a Slack API com WinHTTP)

📌 Como obter o ID do canal

✅ Sobre os tipos de tokens (Suplemento)

📝 Resumo

Como Postar Mensagens no Slack com C++ (Win32 API + WinHTTP) [Suporte a Webhook]

Como Postar Mensagens no Slack com C++ (Win32 API + WinHTTP) [Suporte a Webhook]

✅ Visão Geral

🔑 Passo 1: Como Obter a URL do Webhook do Slack

Passos para Obtenção

💻 Passo 2: Enviar Mensagem para o Slack com Código C++

Tecnologias Utilizadas

Código de Exemplo (Postagem no Slack)

🧪 Personalização da Mensagem JSON

📌 Notas Adicionais

🎉 Bônus: Exemplo de Confirmação de Postagem no Slack

✍️ Resumo

🚀 Próxima Vez?

Como postar mensagens no Microsoft Teams a partir de C++ (WinHTTP + Graph API)

Como postar mensagens no Microsoft Teams a partir de C++ (WinHTTP + Graph API)

🔧 Preparações necessárias (Configuração de autenticação da Microsoft Graph API)

1. Registrar o aplicativo no portal do Azure

2. Adicionar permissões da API

3. Anote o ID do cliente e o ID do locatário (tenant)

4. Criar o segredo do cliente

🔐 Obtendo o token de acesso (OAuth2)

Exemplo de resposta

💬 Exemplo em C++ para postar no chat do Teams

🔍 Como obter o ID do chat

Exemplo de resposta

📌 Pontos de atenção

Resumo

📎 Resumo

🚀 Próximos passos

Vantagens e Desvantagens de Criar Programas com Win32API + C++

O Fascínio e os Desafios de Desenvolver com Win32API + C++

Vantagens

Execução Nativa Ultrarrápida

Alta Flexibilidade e Liberdade

🎯 Como chamar `Microsoft.Windows.AI` a partir de C++ [Com código de exemplo]

`main.cpp`

✅ Configuração do TinyLLaMA × C++ (usando `llama.cpp`)

2-2. Converter para formato GGUF (para `llama.cpp`)