Se os dados são permanentes, mas a relevância é temporária, quem paga pelo significado ao longo do tempo?

Eu estava limpando o armazenamento do meu telefone na semana passada. Mesma rotina: capturas de tela, PDFs, arquivos aleatórios que eu nem me lembro de ter salvo.

O que me parou não foi a bagunça—foi as datas. Arquivos de anos atrás, perfeitamente preservados, totalmente inúteis. Eles não estavam errados ou quebrados. Apenas… irrelevantes.

Ainda assim, eles exigiam espaço, atenção, custo.

Isso parecia errado.

Construímos sistemas que são incríveis em lembrar e terríveis em esquecer.

Tudo gruda. Nada sabe quando deve sair de cena. É como uma biblioteca onde cada livro é forçado a ficar na mesa da frente para sempre, mesmo quando ninguém está mais lendo.

Esse é o verdadeiro problema: permanência sem contexto. Memória sem julgamento.

Aqui é onde o Walrus se encaixa silenciosamente—não como uma moda, mas como uma ideia. Dados que reconhecem o tempo.

Armazenamento onde o custo força uma pergunta: isso ainda importa? WAL não se trata de acumular bytes; ele pressiona o significado a se justificar.

Mas aqui está a tensão que não consigo ignorar: se a relevância desaparece antes dos dados, quem continua pagando—e quem decide quando o significado expira?

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