{"id":11403,"date":"2026-10-12T19:14:12","date_gmt":"2026-10-12T17:14:12","guid":{"rendered":"https:\/\/spleeft.app\/?p=11403"},"modified":"2026-10-12T19:14:16","modified_gmt":"2026-10-12T17:14:16","slug":"barra-do-apple-watch-vs-levantamento-terra-com-o-pulso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/barra-do-apple-watch-vs-levantamento-terra-com-o-pulso\/","title":{"rendered":"Apple Watch para levantamentos terra: na barra ou no pulso?"},"content":{"rendered":"<p>Ao medir <strong>velocidade da barra com o Apple Watch durante os levantamentos terra<\/strong>, ser\u00e1 que faz diferen\u00e7a se usas o rel\u00f3gio no pulso ou se o prendes ao guiador? Depois de partilharmos as \u00faltimas melhorias do Spleeft, uma das perguntas mais frequentes foi por que raz\u00e3o aparecia um Apple Watch preso ao guiador em vez de estar no meu pulso.<\/p>\n\n<p>Compreendo a rea\u00e7\u00e3o. Um rel\u00f3gio num bar chama a aten\u00e7\u00e3o e, sim, eu sabia que essa imagem poderia despertar a curiosidade. Mas por tr\u00e1s disso estava uma quest\u00e3o que j\u00e1 v\u00ednhamos a investigar h\u00e1 algum tempo: <strong>Ser\u00e1 que poder\u00edamos tornar as medi\u00e7\u00f5es ainda mais fi\u00e1veis colocando o rel\u00f3gio na barra?<\/strong> Na pr\u00e1tica, as medi\u00e7\u00f5es do levantamento terra com o rel\u00f3gio no pulso n\u00e3o pareceram t\u00e3o fi\u00e1veis como as medi\u00e7\u00f5es noutros exerc\u00edcios, como o agachamento. O estudo independente de valida\u00e7\u00e3o do Apple Watch tamb\u00e9m referiu esta diferen\u00e7a.<\/p>\n\n<p>In our simultaneous deadlift tests, the watch attached to the bar recorded fewer oscillations before the ascent. When we reconstructed both signals using the same procedure, its velocity curve was also closer to the encoder&#8217;s in most repetitions. Here are the data and the limits of that comparison.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/apple-watch-encoder-on-bar-768x1024.jpg\" alt=\"Apple Watch fixado \u00e0 barra, ao lado do cabo de um codificador linear\" class=\"wp-image-11400\" width=\"412\" height=\"550\" style=\"width:412px;height:auto;max-width:100%;max-height:550px;object-fit:contain\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/apple-watch-encoder-on-bar-768x1024.jpg 768w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/apple-watch-encoder-on-bar-225x300.jpg 225w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/apple-watch-encoder-on-bar.jpg 1200w\" sizes=\"(max-width: 412px) 100vw, 412px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">A configura\u00e7\u00e3o utilizada nos nossos testes de campo: o rel\u00f3gio fixado \u00e0 barra, com um codificador como refer\u00eancia externa. A fotografia ilustra a disposi\u00e7\u00e3o; n\u00e3o identifica uma repeti\u00e7\u00e3o espec\u00edfica nos gr\u00e1ficos.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<h2>O Apple Watch na barra ou no pulso: que movimento \u00e9 que o sensor mede?<\/h2>\n\n<p>Quando se usa um Apple Watch no pulso durante um levantamento terra, a m\u00e3o move-se juntamente com a barra. No entanto, isso n\u00e3o significa que os seus movimentos sejam id\u00eanticos em todos os momentos.<\/p>\n\n<p>Antes de levantar o peso, pode ajustar a sua pegada, tensionar os bra\u00e7os ou alterar ligeiramente a posi\u00e7\u00e3o do pulso. Esses movimentos podem ser detetados pelo sensor mesmo quando a barra mal se moveu. O ajuste da pulseira e as vibra\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem influenciar o registo.<\/p>\n\n<p>A nossa hip\u00f3tese era que algumas das irregularidades iniciais se deviam \u00e0 intera\u00e7\u00e3o entre o corpo, o pulso e o rel\u00f3gio. Fix\u00e1-lo \u00e0 barra poderia reduzir esses movimentos relativos e aproximar o sinal do objeto cuja velocidade pretend\u00edamos medir.<\/p>\n\n<p>Isto \u00e9 importante porque o Spleeft reconstr\u00f3i a velocidade a partir da acelera\u00e7\u00e3o. Um pequeno erro nesse sinal pode acumular-se durante a integra\u00e7\u00e3o. O que acontece imediatamente antes da subida pode afetar o ponto de partida e, consequentemente, o tra\u00e7ado de toda a repeti\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<h2>Como test\u00e1mos o Apple Watch durante os levantamentos terra, em compara\u00e7\u00e3o com o Vitruve<\/h2>\n\n<p>Esta investiga\u00e7\u00e3o faz parte do nosso trabalho em curso com grava\u00e7\u00f5es de forma\u00e7\u00e3o, que descrevemos no nosso artigo sobre <a href=\"https:\/\/spleeft.app\/spleeft-bar-velocity-algorithm\/\">improving Spleeft&#8217;s velocity algorithm with real data<\/a>. Neste artigo, iremos apresentar tr\u00eas sinais registados simultaneamente durante as mesmas s\u00e9ries:<\/p>\n\n<ul><li>Um Apple Watch SE (1.\u00aa gera\u00e7\u00e3o) fixado \u00e0 barra, a executar a nova vers\u00e3o do algoritmo.<\/li><li>Um Apple Watch Series 8 no pulso, com a vers\u00e3o anterior instalada.<\/li><li>Um codificador linear Vitruve como refer\u00eancia externa.<\/li><\/ul>\n\n<p>Isto permitiu-nos comparar a mesma execu\u00e7\u00e3o, sem ter de partir do princ\u00edpio de que dois conjuntos realizados em momentos diferentes eram equivalentes.<\/p>\n\n<p>Para esta an\u00e1lise, vamos apresentar quatro s\u00e9ries de levantamento terra com as tr\u00eas grava\u00e7\u00f5es: uma com 60 kg, duas com 70 kg e uma com 80 kg. Isso deixou <strong>15 repeti\u00e7\u00f5es compar\u00e1veis<\/strong>. Uma repeti\u00e7\u00e3o adicional n\u00e3o dispunha de dados suficientes relativos ao pulso antes do levantamento e foi exclu\u00edda; outra s\u00e9rie contava apenas com o registo do rel\u00f3gio a partir da barra.<\/p>\n\n<h2>Resultados: Velocidade da barra ao longo de 15 repeti\u00e7\u00f5es de levantamento terra<\/h2>\n\n<p>O rel\u00f3gio que estava no balc\u00e3o apresentou um tra\u00e7ado de velocidade mais pr\u00f3ximo do de Vitruve em <strong>14 das 15 repeti\u00e7\u00f5es<\/strong>, com um erro m\u00e9dio mais baixo nos quatro conjuntos.<\/p>\n\n<p>Para quantificar essa proximidade, calcul\u00e1mos o RMSE: uma medida da diferen\u00e7a entre as curvas, amostra a amostra. Um valor mais baixo significa que as curvas est\u00e3o mais pr\u00f3ximas nesta compara\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Medir ao longo das 15 repeti\u00e7\u00f5es partilhadas<\/th><th>Rel\u00f3gio de bar<\/th><th>Rel\u00f3gio de pulso<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>RMSE m\u00e9dio durante a subida<\/td><td>0,033 m\/s<\/td><td>0,092 m\/s<\/td><\/tr><tr><td>RMSE m\u00e9dio no in\u00edcio<\/td><td>0,011 m\/s<\/td><td>0,057 m\/s<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<p><em>O intervalo inicial vai de 0,25 segundos antes at\u00e9 0,15 segundos ap\u00f3s o in\u00edcio da fase conc\u00eantrica, identificada atrav\u00e9s do Vitruve. Estes valores correspondem a m\u00e9dias do erro de tra\u00e7ado por repeti\u00e7\u00e3o; n\u00e3o se trata de erros de velocidade m\u00e9dia nem de percentagens de fiabilidade da aplica\u00e7\u00e3o.<\/em><\/p>\n\n<p>Ao analisar a acelera\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m observ\u00e1mos menos oscila\u00e7\u00f5es na barra antes de v\u00e1rias subidas. Essa diferen\u00e7a ajuda a explicar por que raz\u00e3o \u00e9 importante melhorar o sinal que entra no algoritmo, a par da melhoria do pr\u00f3prio algoritmo.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-deadlift-velocity-only-en-823x1024.png\" alt=\"Compara\u00e7\u00e3o da velocidade reconstru\u00edda ao longo de quatro repeti\u00e7\u00f5es de levantamento terra com 70 kg\" class=\"wp-image-11401\" width=\"442\" height=\"550\" style=\"width:442px;height:auto;max-width:100%;max-height:550px;object-fit:contain\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-deadlift-velocity-only-en-823x1024.png 823w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-deadlift-velocity-only-en-241x300.png 241w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-deadlift-velocity-only-en.png 1620w\" sizes=\"(max-width: 442px) 100vw, 442px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quatro repeti\u00e7\u00f5es com o mesmo conjunto de 70 kg. Velocidade reconstru\u00edda a partir do rel\u00f3gio na barra (azul-petr\u00f3leo), do rel\u00f3gio no pulso (laranja) e do Vitruve (escuro). A linha tracejada marca o in\u00edcio da subida, de acordo com o Vitruve.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<p>H\u00e1 casos em que o pulso regista oscila\u00e7\u00f5es antes de o codificador apresentar uma subida clara. A velocidade reconstru\u00edda pode, ent\u00e3o, ficar desfasada ou apresentar um desvio na amplitude. O rel\u00f3gio na barra acompanha a refer\u00eancia de forma mais precisa em muitos desses casos.<\/p>\n\n<h2>E quanto aos lunges? A diferen\u00e7a n\u00e3o foi a mesma<\/h2>\n\n<p>Nessa sess\u00e3o, tamb\u00e9m regist\u00e1mos duas s\u00e9ries de lunges com 50 kg, utilizando simultaneamente o rel\u00f3gio na barra, o rel\u00f3gio no pulso e o Vitruve.<\/p>\n\n<p>Aqui, <strong>the acceleration signals from the wrist and bar were very similar to each other and to the encoder&#8217;s<\/strong>. N\u00e3o observ\u00e1mos uma separa\u00e7\u00e3o t\u00e3o clara entre as s\u00e9ries como a que se verificou antes de v\u00e1rias s\u00e9ries de levantamento terra.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-lunge-velocity-only-en-1024x637.png\" alt=\"Velocidade calculada a partir de duas repeti\u00e7\u00f5es de afundos com 50 kg, registadas na barra, no pulso e no codificador\" class=\"wp-image-11402\" width=\"600\" height=\"373\" style=\"width:600px;height:auto;max-width:100%;max-height:550px;object-fit:contain\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-lunge-velocity-only-en-1024x637.png 1024w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-lunge-velocity-only-en-300x186.png 300w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/watch-placement-lunge-velocity-only-en.png 1620w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">As duas repeti\u00e7\u00f5es da primeira s\u00e9rie de lunges. Cores: barra em azul-petr\u00f3leo, pulso em laranja e Vitruve em tom escuro. A velocidade reconstru\u00edda inclui a descida anterior e utiliza uma condi\u00e7\u00e3o inicial assistida por encoder. Nesta s\u00e9rie, ambas as posi\u00e7\u00f5es seguem de perto a refer\u00eancia.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<h2>O que podemos concluir em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 forma\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n<p>Esta compara\u00e7\u00e3o d\u00e1-nos uma raz\u00e3o pr\u00e1tica para continuarmos a estudar o posicionamento da barra durante os levantamentos terra: aproxima o sensor do movimento que pretendemos medir e, nestes testes, produziu um sinal mais est\u00e1vel antes do levantamento e curvas de velocidade mais pr\u00f3ximas das de Vitruve.<\/p>\n\n<p>A vantagem observada nos levantamentos terra e o resultado menos claro nos afundos levam-nos a estudar cada exerc\u00edcio separadamente. No entanto, pensamos que o posicionamento da barra pode beneficiar os exerc\u00edcios em que a barra \u00e9 segurada nas m\u00e3os sem estar apoiada no corpo, o que poder\u00e1 incluir o supino.<\/p>\n\n<p>No que diz respeito a outros exerc\u00edcios, como os agachamentos e os hip thrusts, continuamos a acreditar que usar o rel\u00f3gio no pulso oferece um equil\u00edbrio entre comodidade e fiabilidade.<\/p>\n\n<h2>Dados de velocidade e acelera\u00e7\u00e3o no Spleeft: aprender a utilizar cada tecnologia<\/h2>\n\n<p>Este trabalho tamb\u00e9m deu origem a uma funcionalidade do Spleeft, introduzida no <a href=\"https:\/\/spleeft.app\/smart-zero-apple-watch-control-vbt-update\/\">Smart Zero, controlos do Apple Watch e atualiza\u00e7\u00e3o com novos indicadores<\/a>: <strong>disponibilizar aos utilizadores, no interior da aplica\u00e7\u00e3o, os registos de velocidade e acelera\u00e7\u00e3o<\/strong>, para que possam rever o que aconteceu durante a sua atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<p>Em alguns registos de levantamento terra, \u00e9 evidente que a velocidade n\u00e3o corresponde ao que deveria estar a acontecer: antes do in\u00edcio de uma repeti\u00e7\u00e3o, quando a barra est\u00e1 im\u00f3vel, a curva pode apresentar oscila\u00e7\u00f5es ou desviar-se do valor zero. Pequenos movimentos do pulso, vibra\u00e7\u00f5es e outros fatores externos podem contribuir para estas irregularidades.<\/p>\n\n<p>A visualiza\u00e7\u00e3o do sinal permite aos utilizadores compar\u00e1-lo com a sua execu\u00e7\u00e3o. A curva volta a situar-se perto de zero durante uma pausa? Observa-se algum movimento antes do levantamento? Existe alguma irregularidade que coincida com um ajuste na pega ou no rel\u00f3gio? Estas quest\u00f5es ajudam os utilizadores a reconhecer quando uma medi\u00e7\u00e3o precisa de ser revista e como melhorar o posicionamento ou o seu procedimento na pr\u00f3xima s\u00e9rie.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/imu-data-playground-corrected-velocity-471x1024.png\" alt=\"Spleeft IMU Data Playground, apresentando a velocidade corrigida, marcadores de repeti\u00e7\u00e3o e intervalos de velocidade nula\" class=\"wp-image-11338\" width=\"253\" height=\"550\" style=\"width:253px;height:auto;max-width:100%;max-height:550px;object-fit:contain\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/imu-data-playground-corrected-velocity-471x1024.png 471w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/imu-data-playground-corrected-velocity-138x300.png 138w, https:\/\/spleeft.app\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/imu-data-playground-corrected-velocity-scaled.png 1177w\" sizes=\"(max-width: 253px) 100vw, 253px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">IMU Data Playground no Spleeft: velocidade corrigida a verde, marcadores de repeti\u00e7\u00e3o a azul e intervalos identificados como velocidade zero a laranja. A captura de ecr\u00e3 mostra como rever um registo na aplica\u00e7\u00e3o; n\u00e3o identifica o exerc\u00edcio nem demonstra um desvio em repouso ou uma diferen\u00e7a entre a posi\u00e7\u00e3o da barra e do pulso.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<p><strong>Queremos que os utilizadores compreendam os seus dados e aprendam a utilizar melhor a ferramenta.<\/strong> A fiabilidade depende tamb\u00e9m de se ensinar onde colocar o sensor, quais os sinais que vale a pena analisar e quando se deve interpretar um resultado com maior cautela. Dar aos utilizadores acesso \u00e0s grava\u00e7\u00f5es contribui para essa aprendizagem, com base no que aconteceu durante a sua pr\u00f3pria forma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<h2>O nosso foco: dados que o ajudam a tomar decis\u00f5es<\/h2>\n\n<p>A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 a tornar o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es mais acess\u00edvel. Ajuda-nos a escrever c\u00f3digo, a explorar ideias e a avan\u00e7ar mais rapidamente. Na Spleeft, tamb\u00e9m a utilizamos para analisar grava\u00e7\u00f5es e rever as nossas pr\u00f3prias interpreta\u00e7\u00f5es, tal como fizemos nesta compara\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<p>Isso levou-me a concentrar os meus esfor\u00e7os naquilo que considero mais valioso para as pessoas que treinam com a aplica\u00e7\u00e3o: <strong>a qualidade dos dados e a sua utilidade para as decis\u00f5es do dia-a-dia<\/strong>.<\/p>\n\n<p>Apple provides the device and its sensors. Our work is to understand how they behave during training, develop the algorithm that interprets those signals and test it in our users&#8217; real conditions. Training experience, field tests and data analysis all contribute, supported by AI.<\/p>\n\n<p>A nossa prioridade \u00e9 melhorar a fiabilidade das medi\u00e7\u00f5es e ajudar os utilizadores a reconhecer os seus limites, para que a velocidade registada possa fornecer informa\u00e7\u00f5es \u00fateis ao ajustar uma carga, monitorizar a fadiga ou avaliar o progresso.<\/p>\n\n<p><strong>Queremos que o treino baseado na velocidade seja mais acess\u00edvel, e essa acessibilidade exige tamb\u00e9m que se preste aten\u00e7\u00e3o \u00e0 qualidade do que medimos.<\/strong> \u00c9 esse o trabalho que queremos continuar a fazer na Spleeft: utilizar ferramentas que nos ajudem a avan\u00e7ar mais rapidamente para criar m\u00e9tricas cada vez mais \u00fateis na forma\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica.<\/p>\n\n<h2>Perguntas frequentes sobre o Apple Watch para o levantamento terra<\/h2>\n\n<h3>Ser\u00e1 melhor colocar o Apple Watch na barra do que no pulso?<\/h3>\n\n<p>In this deadlift session, the reconstructed velocity from the watch on the bar was closer to Vitruve in 14 of the 15 comparable repetitions. This is an exploratory result: the watch model and software version differed, and the reconstruction used information from the encoder. It does not demonstrate a universal advantage or the app&#8217;s independent accuracy.<\/p>\n\n<h3>Os gr\u00e1ficos mostram a velocidade que o Spleeft calcula em tempo real?<\/h3>\n\n<p>N\u00e3o. Para comparar os sinais, aplic\u00e1mos um procedimento comum aos dados de acelera\u00e7\u00e3o exportados, com a ajuda do Vitruve para delimitar as subidas e estabelecer a condi\u00e7\u00e3o inicial. Os gr\u00e1ficos mostram essa reconstru\u00e7\u00e3o offline.<\/p>\n\n<h3>What Can I Learn by Reviewing My Set&#8217;s Recordings?<\/h3>\n\n<p>Pode verificar se a velocidade se aproxima de zero durante as pausas e se surgem irregularidades antes do levantamento. Comparar a curva com a sua execu\u00e7\u00e3o ajuda-o a rever o posicionamento e o procedimento; uma curva coerente, por si s\u00f3, n\u00e3o garante a precis\u00e3o.<\/p>\n\n<p>Se quiseres experimentar o treino baseado na velocidade com o teu Apple Watch ou iPhone, <a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/us\/app\/spleeft\/id1606893985\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Descarregue o Spleeft da App Store<\/a>. Come\u00e7a por analisar as tuas pr\u00f3prias s\u00e9ries e a forma como as grava\u00e7\u00f5es se relacionam com a tua execu\u00e7\u00e3o.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Comparamos registos simult\u00e2neos do Apple Watch, obtidos na barra e no pulso, com os dados de um codificador linear durante os levantamentos terra: o que muda no sinal e quais as conclus\u00f5es que podemos tirar.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":11401,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[142],"tags":[67,21],"class_list":["post-11403","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-case-studies","tag-apple-watch","tag-vbt"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11403","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11403"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11403\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11406,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11403\/revisions\/11406"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11401"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11403"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11403"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11403"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}