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Material introdutório sobre uso do Claude Code com foco em workflows…

INEMA.CCODE · 2026-02-08 · ~8 min · ver no Telegram ↗

INEMA

✅ PASSO A PASSO DIRETO – WORKFLOW AGÊNTICO COM CLAUDE CODE

1️⃣ Instalar o ambiente

  • Baixe Visual Studio Code
  • Instale a extensão Claude Code
  • Tenha um plano pago do Claude (Opus)

2️⃣ Criar um projeto

  • Crie uma pasta no computador (ex: agentic-workflows)
  • Abra essa pasta no VS Code
  • Clique em Claude Code Open

3️⃣ Adicionar o arquivo CLAUDE.md

  • Crie um arquivo chamado CLAUDE.md na raiz do projeto
  • Cole nele as instruções do framework WAT
  • Esse arquivo diz à IA:

“É assim que você deve trabalhar”

📌 Sem esse arquivo, o projeto fica caótico.


4️⃣ Deixar o Claude organizar o projeto

No chat do Claude Code, diga algo como:

“Leia o CLAUDE.md e prepare a estrutura do projeto.”

Ele vai criar:

  • workflows/
  • tools/
  • .tmp/
  • .env

5️⃣ Escolher o modo correto

  • Comece sempre em Plan Mode
  • Isso evita execução errada

6️⃣ Descrever o objetivo (em linguagem natural)

Explique o que você quer, não como fazer.

Exemplo:

“Quero coletar 200 vagas de emprego deste site e salvar em Excel.”


7️⃣ Responder perguntas do agente

O agente vai perguntar coisas como:

  • Onde salvar o arquivo?
  • Quantos resultados?
  • Quais campos extrair?

👉 Responda de forma clara.


8️⃣ Revisar e aprovar o plano

O agente vai apresentar:

  • Um workflow
  • Uma ou mais tools
  • Etapas de execução

Se estiver ok:

  • Autorize
  • Troque para Auto Edit ou Bypass Permissions

9️⃣ Deixar o agente executar

O agente vai:

  • Criar tools (Python)
  • Criar workflows (Markdown)
  • Executar
  • Corrigir erros sozinho
  • Atualizar o sistema se algo falhar

Você só observa.


🔁 10️⃣ Reutilizar e melhorar

Da próxima vez que pedir algo parecido:

  • Ele reutiliza workflows
  • Ele melhora a qualidade
  • Ele fica mais rápido

🧠 Regra de ouro (do vídeo)

Sempre defina:

  • Objetivo claro
  • Critério de conclusão claro

Exemplo ruim:

“Quero leads.”

Exemplo certo:

“Quero 100 leads de dentistas no Brasil, em Excel, com nome, telefone e site.”


🧭 Fluxo resumido em uma linha

Objetivo → Perguntas → Plano → Aprovação → Execução → Auto-correção → Resultado

🧠 Resumo – Workflows Agênticos com Claude Code

Ideia central

Os workflows agênticos mudam completamente a automação com IA. Em vez de construir fluxos rígidos passo a passo, você define o objetivo, e o agente:

  • decide os passos,
  • executa,
  • corrige erros,
  • aprende com o processo.

Tudo isso sem precisar programar.


🤖 O que são Workflows Agênticos

  • Automação tradicional: Você define cada etapa manualmente (gatilhos, APIs, lógica, condições).
  • Workflows agênticos: Você diz o que quer, e o agente descobre como fazer.

👉 Analogia principal:

  • Automação tradicional = cozinhar seguindo receita
  • Workflow agêntico = pedir um prato no restaurante

O agente pode fazer perguntas de esclarecimento, mas depois cuida de tudo.


🧱 Framework WAT

O vídeo gira em torno do framework WAT, composto por:

  1. Workflows Instruções em linguagem natural (Markdown)
  2. Agent A IA que pensa, planeja, decide e coordena
  3. Tools Scripts (Python) que executam ações reais

Separar decisão de execução torna o sistema mais confiável.


🛠️ Ambiente (Claude Code)

O autor mostra que qualquer pessoa consegue usar:

  • Visual Studio Code (gratuito)
  • Extensão Claude Code
  • Interface em formato de chat
  • IA criando arquivos, ferramentas e workflows sozinha

Você não precisa saber programar.


📄 Arquivo CLAUDE.md

Um ponto-chave do vídeo.

O CLAUDE.md:

  • é a descrição de cargo da IA
  • ensina o agente a trabalhar dentro do WAT
  • define regras, estrutura de arquivos e loop de melhoria

Sem ele, o projeto vira bagunça.


🔄 Modos de autonomia

O Claude Code pode operar em diferentes níveis:

  • Plan Mode (só planeja)
  • Ask Before Edit
  • Auto Edit
  • Bypass Permissions (autonomia total)

Boa prática: sempre começar em Plan Mode.


🌐 MCP (Model Context Protocol)

O MCP permite dar acesso a serviços inteiros (ex: Firecrawl), e o agente:

  • escolhe quais ferramentas usar
  • decide parâmetros
  • combina ações sozinho

Analogia:

  • MCP = supermercado
  • Ferramentas individuais = lojas separadas

📊 Demonstrações práticas

O vídeo mostra o agente:

  1. Scraping de vagas de emprego
  • Cria workflow + ferramenta
  • Exporta Excel estruturado
  • Aprende e reutiliza no futuro
  1. Busca filtrada de vagas
  • Detecta limitação de dados
  • Propõe alternativas
  • Ajusta o plano sozinho
  1. Geração de leads (dentistas)
  • Pesquisa fontes
  • Muda de estratégia quando falha
  • Corrige bugs
  • Atualiza ferramentas
  • Entrega Excel final completo

Tudo isso com mínima orientação humana.


⚠️ Erros comuns

O autor destaca dois erros principais:

  1. Objetivo vago
  • “Quero um scraper de leads” é ruim
  • O certo é pedir ajuda para criar um PRD claro
  1. Não definir o que é “feito”
  • O agente precisa saber quando parar
  • Entradas e saídas claras = resultados consistentes

🚀 Por que workflows agênticos são melhores

Segundo o vídeo:

  • São auto-corretivos
  • Não exigem conhecimento técnico
  • Aprendem com o tempo
  • Eliminam loops de debug
  • Funcionam via linguagem natural

⚠️ Observação importante

  • Automações disparadas por humanos têm agente presente → auto-correção em tempo real
  • Automações agendadas ou deployadas usam só workflows e tools → sem auto-healing ao vivo

🎯 Mensagem final

Estamos saindo do papel de executores e virando arquitetos de sistemas.

Quem aprender a:

  • definir bons objetivos,
  • estruturar workflows,
  • usar agentes corretamente,

vai sair na frente na nova era da automação.


Em uma frase

Como transformar IA em um agente autônomo, confiável e auto-evolutivo, usando linguagem natural em vez de código.

🧩 O que é o arquivo (CLAUDE.md / CLAUDE_traduzido_ptbr.md)

Esse arquivo não é um tutorial e não é conteúdo educativo. Ele é um documento de comando.

👉 Em termos simples: ele define como a IA deve se comportar dentro do projeto.

Se o PDF é a aula e o resumo é o material de estudo, o CLAUDE.md é o manual de trabalho da IA.


🧠 Papel real desse arquivo

O CLAUDE.md funciona como:

  • descrição de cargo do agente
  • manual interno de operação
  • regras de decisão
  • contrato de comportamento

Quando esse arquivo existe em um projeto, a IA entende:

“É assim que eu devo pensar, decidir, agir, errar e melhorar.”


🏗️ O que ele define, na prática

1️⃣ A arquitetura WAT

Ele deixa explícito que o projeto segue o modelo:

  • Workflows → dizem o que deve ser feito
  • Agent → decide como fazer
  • Tools → executam de forma determinística

Isso impede a IA de:

  • improvisar execução
  • misturar decisão com código
  • tentar “fazer tudo sozinha”

2️⃣ Qual é o papel do agente (da IA)

O arquivo diz claramente que a IA:

  • não é executora direta
  • é uma orquestradora inteligente
  • deve:

  • ler instruções

  • escolher ferramentas
  • lidar com falhas
  • perguntar quando faltar informação

Ou seja: 👉 ela pensa como um gestor técnico, não como um script.


3️⃣ Como lidar com erros

Esse é um ponto-chave.

O arquivo obriga a IA a seguir um ciclo quando algo falha:

  1. entender o erro
  2. corrigir a ferramenta
  3. testar a correção
  4. atualizar o workflow
  5. seguir adiante melhor do que antes

Isso cria sistemas que aprendem, não fluxos descartáveis.


4️⃣ O que a IA não pode fazer

O documento também impõe limites claros:

  • não sobrescrever workflows sem permissão
  • não criar bagunça na estrutura de arquivos
  • não salvar segredos fora do .env
  • não tratar arquivos locais como entregáveis finais

Essas regras evitam projetos frágeis e caóticos.


5️⃣ Organização do projeto

Ele define um padrão fixo de pastas:

  • workflows/ → instruções
  • tools/ → código
  • .tmp/ → lixo regenerável
  • .env → segredos

Isso faz com que qualquer projeto:

  • seja previsível
  • seja escalável
  • possa ser mantido por outra pessoa

🧭 Por que esse arquivo é tão importante

Sem esse arquivo:

  • a IA improvisa
  • a qualidade cai rápido
  • erros se repetem
  • cada tarefa vira algo descartável

Com esse arquivo:

  • a IA trabalha com método
  • projetos ficam reutilizáveis
  • erros viram aprendizado
  • o sistema melhora com o tempo

🧠 Resumo – Workflows Agênticos com Claude Code

Ideia central

O documento ensina o que são workflows agênticos e por que eles são superiores à automação tradicional. Em vez de programar cada passo, você diz o objetivo e o agente decide como chegar lá.


🤖 O que são Workflows Agênticos

  • Na automação tradicional, você define todas as etapas manualmente
  • Nos workflows agênticos:

  • Você define o objetivo

  • O agente planeja, executa, corrige erros e melhora o processo sozinho
  • Ele só faz perguntas quando precisa de esclarecimento

👉 Analogia principal:

  • Automação tradicional = cozinhar seguindo receita
  • Workflow agêntico = pedir um prato no restaurante

🧱 Framework WAT

O documento apresenta o framework WAT, composto por:

  1. Workflows Instruções em linguagem natural (Markdown) dizendo o que fazer
  2. Agent A IA que pensa, decide, coordena e aprende
  3. Tools Scripts (Python) que executam ações concretas

Separar pensamento de execução aumenta muito a confiabilidade.


🛠️ Ambiente de Trabalho

O guia mostra como configurar:

  • Visual Studio Code
  • Extensão Claude Code
  • Estrutura básica de projeto

Tudo é pensado para quem não sabe programar.


📄 Arquivo CLAUDE.md

Um ponto-chave do texto é o CLAUDE.md, que:

  • Define como o agente deve operar
  • Funciona como descrição de cargo da IA
  • Permite reaproveitar o mesmo padrão em vários projetos

🔄 Modos de operação do Claude Code

O agente pode operar com diferentes níveis de autonomia:

  • Planejamento apenas
  • Pedir permissão antes de editar
  • Editar automaticamente
  • Autonomia total (com cautela)

Boa prática: sempre começar em modo de planejamento.


🌐 MCP (Model Context Protocol)

O MCP permite dar acesso a serviços inteiros (como Firecrawl), sem precisar explicar APIs. O agente escolhe:

  • Qual ferramenta usar
  • Quando usar
  • Como preencher parâmetros

📊 Exemplos práticos

O documento mostra vários casos reais:

  • Scraping de vagas de emprego
  • Filtros inteligentes de dados
  • Geração de leads (dentistas)
  • Correção automática de erros durante a execução

Esses exemplos mostram o agente:

  • Reutilizando ferramentas
  • Mudando de estratégia quando algo falha
  • Aprendendo com erros

⚠️ Boas práticas e erros comuns

Destaques importantes:

  • Sempre definir objetivo claro
  • Sempre definir quando o trabalho termina
  • Evitar prompts vagos
  • Tratar a IA como um especialista, não como executor burro

🚀 Por que workflows agênticos são melhores

Segundo o documento:

  • São auto-corretivos
  • Não exigem conhecimento técnico
  • Ficam mais inteligentes com o tempo
  • Reduzem manutenção e retrabalho

🎯 Em uma frase

O arquivo ensina como sair da automação rígida e entrar num modelo onde a IA pensa, decide, executa e melhora processos sozinha — com você apenas definindo objetivos claros.

Basico de usar o Claude Code

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Recursos

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