Claude Code do zero: o que eu revelamos na imersão sobre modelos, tokens e agentes

Fala, comunidade tech!

Na quinta, 12/11, fizemos ao vivo a Imersão em Inteligência Artificial: o passo a passo para dominar Claude Code. Foram duas horas para quem nunca abriu a ferramenta e para quem já usa e quer fechar algum gap. Separei aqui o que mais vale levar para o seu dia a dia.

O Claude Code mora no seu computador

O ChatGPT, que quase todo mundo já usa, roda no navegador: você pergunta e ele responde.

O Claude Code roda dentro do seu computador. Ele também conversa e gera código, mas consegue ler e escrever arquivos, abrir uma planilha, mexer num documento e usar os aplicativos da sua máquina. O que você faria no computador, ele também consegue fazer.

Por isso ele serve para muito mais gente do que quem programa. Dá para criar automações, agendamentos, sites e aplicativos.

Agente autônomo e automação são coisas diferentes

Uma automação e um bot são determinísticos: seguem um passo a passo fixo. Se o botão muda de nome ou de lugar, a automação para.

Um agente autônomo age por conta própria. Se o caminho que ele tentou não funciona, ele pensa em outro para chegar ao resultado. É isso que leva o Claude Code além de um chat.

Quem trabalha é o modelo

Por trás do Claude Code estão os modelos da Anthropic, os LLMs, que eu chamei na live de cérebros pré-prontos. O Claude Code é o harness, a camada que liga esses cérebros às ferramentas do seu computador.

No comando /model, aparecem quatro modelos:

✅ Fable, o mais potente e o que mais gasta tokens

✅ Opus, para trabalhos complexos, como programação e agentes

✅ Sonnet, o intermediário

✅ Haiku, o mais leve, para tarefas pequenas

Cada pedido consome tokens, como os créditos de uma ligação no celular. Quanto mais potente o modelo, mais tokens ele gasta, e o seu plano define quantos tokens você tem.

No meu uso, a maior parte das tarefas fica entre o Opus e o Sonnet. Renomear e mover arquivos fica com o Haiku. Até hoje, nada do que eu faço justificou o Fable.

Economizar no planejamento sai caro

No chat, alguém perguntou qual modelo gasta menos tokens para criar um aplicativo. Respondi que o ponto é gastar os tokens da melhor maneira.

Se você planeja o aplicativo com o modelo mais fraco, ele nasce com problemas básicos, e você gasta muito mais depois, corrigindo com um modelo maior. Planeje com um modelo forte e um nível de esforço alto. Na hora de executar o plano, dá para descer de modelo.

Nível de esforço e modos de trabalho

O nível de esforço define quanto o modelo pensa antes de responder. Vai do baixo, rápido e barato, ao máximo, em que ele testa várias hipóteses antes de agir. Mais esforço gasta mais tokens e melhora a resposta. Para planejar uma aplicação, eu uso pelo menos o extra high.

Os modos definem quanto a IA age sozinha, e você alterna entre eles com Shift+Tab. No plan mode, ela estuda o ambiente e traça um plano antes de executar, e é por ele que eu começo tudo. No modo manual, ela pede a sua aprovação a cada ação. No auto mode, ela executa sem perguntar, e eu só uso quando já confio no que ela vai fazer.

Segurança vem primeiro

Num projeto meu de jogo mobile, o agente concluiu que o melhor caminho era comprar assets pagos e tentou usar o cartão de crédito que eu deixava salvo no navegador. Uma trava da própria loja barrou a compra. Num site sem essa trava, ela teria passado.

O agente tem acesso a tudo que você tem no computador. Por isso, rode seus agentes numa máquina separada, numa máquina virtual, num VPS ou numa sandbox, um ambiente fechado em que ele só mexe no que você liberar. E nunca rode um agente numa pasta com documentos pessoais ou senhas.

A prática ao vivo

Na hora da demonstração, o login do Claude Code ficou instável, e eu fiz a prática no Codex, o equivalente da OpenAI. Os conceitos são os mesmos.

Com um pedido simples, sem o plan mode, a IA criou um gerenciador de memória RAM que lista os processos do computador, com o Chrome no topo, e deixa marcar o que encerrar. Depois, com o plan mode ligado, pedi um script para entrar logado na DIO. Antes de escrever qualquer linha, a IA abriu o navegador e foi estudar o site.

Base de conhecimento e times de agentes

Para o agente trabalhar do seu jeito, ele precisa de contexto. Um caminho é o RAG, uma base de conhecimento que o modelo consulta antes de responder. Num projeto de vendas, criamos uma base com o jeito que o gestor avaliava cada conteúdo. Outro caminho, mais simples, é o LLM Wiki, uma estratégia do Andrej Karpathy: arquivos Markdown organizados em pastas, como uma wiki do seu projeto.

O passo seguinte é um time de agentes, cada um especializado numa função e com o modelo certo: banco de dados, back-end, front-end e um agente com o Haiku só para organizar arquivos. Cada agente tem um limite de contexto, uma espécie de memória. Quando um único agente faz tudo, essa memória enche e a qualidade cai. Com agentes separados, o contexto fica limpo e você gasta menos tokens.

O que levar da imersão

As ferramentas mudam toda semana, e as técnicas que eu mostrei valem para o Claude Code, o Codex, o Antigravity ou o Cursor. As vagas já mostram isso: tem empresa contratando agent builder e arquiteto de IA, carreiras que não existiam há poucos anos. Como eu disse na live, a vaga vai ficar com a pessoa que sabe usar bem esses modelos.

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Nos vemos na próxima imersão.