Claude Code CLI: Programação com IA · Capítulo 23 de 23 · 23 min
Operar uma semana real com IA e medir o que mudou
Instale as rotinas do curso numa semana real de trabalho e meça quanto tempo elas devolvem.
Este capítulo faz parte do curso gratuito Claude Code CLI: Programação com IA.
O projeto final junta as rotinas do curso numa semana real de trabalho e tem duas trilhas. A principal não pede uma linha de código: é instalar as rotinas que você aprendeu e medir o que mudou. A segunda, opcional, é para quem quer ver o código de perto: criar um projeto de análise de dados do zero usando apenas o Claude Code. Suponha, na trilha principal, o dono de uma oficina que gasta as manhãs de segunda respondendo orçamentos por e-mail: a semana operada por IA começa com a triagem pronta e termina com o tempo de antes e de depois anotado.
Trilha opcional, para quem quer ver o código: o restante deste módulo constrói um projeto real de análise de dados do zero, inspirado no projeto Papers da Brasil GEO. Se a sua trilha é a executiva, você pode encerrar no checkpoint ou seguir por curiosidade, porque é a mesma delegação em quatro blocos, aplicada a software.
Comece criando a pasta do projeto
# Crie e entre na pasta:
mkdir meu-analisador
cd meu-analisador
# Inicie o Claude Code:
claudeDepois, peça ao Claude a estrutura completa
O Claude Code vai criar todos os arquivos automaticamente. Ele vai mostrar cada arquivo criado e explicar o que fez.
Com os arquivos prontos, verifique e execute
# Peça ao Claude para verificar:
> Liste todos os arquivos criados e me diga se está tudo certo.
# Peça para executar:
> Execute o script de inserção de dados e depois o de relatório.
> Mostre o conteúdo do CSV gerado.
# Se houver erro:
> Corrija o erro e execute novamente.Melhore aos poucos, uma funcionalidade por vez
# Adicione funcionalidades uma por vez:
> Adicione um gráfico de barras usando matplotlib que mostre
> as citações por plataforma. Salve como grafico.png.
> Adicione uma função que detecte anomalias nos dados
> (valores muito acima ou abaixo da média).
> Crie um script de linha de comando que aceite argumentos:
> --inserir (insere dados)
> --relatorio (gera relatório)
> --grafico (gera gráfico)Por fim, guarde a versão no Git (o histórico que registra cada mudança) com o primeiro commit
# Peça ao Claude:
> Inicialize um repositório Git neste projeto.
> Crie um arquivo .gitignore adequado para Python.
> Faça o primeiro commit com a mensagem:
> "feat: initial project structure with analysis scripts"Este é exatamente o workflow que usamos na Brasil GEO no dia a dia. Os projetos brasilgeo.ai e alexandrecaramaschi.com foram construídos e são mantidos inteiramente com Claude Code. O geo-orchestrator (orquestrador multi-LLM com mais de 7.000 linhas de Python) nasceu com esta mesma abordagem: passo a passo, pedindo ao Claude para criar, testar e melhorar incrementalmente.
Terminado o projeto, falta a parte que os desenvolvedores costumam pular: contar o que foi feito para quem não acompanhou o código. Peça ao Claude Code um report executivo do projeto para enviar ao seu sócio.
Skills para GEO recorrente: o Claude Code deixa você empacotar tarefas próprias como skills, pastas com um arquivo SKILL.md. São a evolução dos antigos slash commands customizados, agora unificados em skills. Exemplos de referências da operação Brasil GEO: uma skill geo-audit roda a auditoria GEO-16 da página atual, llms-txt-update regenera o llms.txt a partir das mudanças do sitemap, schema-validate valida o JSON-LD de uma URL e citation-check verifica se a marca foi citada nos últimos 7 dias em Perplexity, ChatGPT e Claude.ai. Cada skill vira um atalho mental: você não precisa lembrar do prompt completo (o pedido inteiro, palavra por palavra), só invocar a skill pelo nome.
O próximo passo natural depois de dominar o Claude Code é construir sua própria biblioteca de skills. Cada empresa tem de 5 a 10 tarefas recorrentes, e transformá-las em skills é o jeito mais rápido de eliminar trabalho repetitivo sem virar dev em tempo integral.
Ao fim das seis partes do curso, isto fica na sua mão
Parte 1, Fundamentos: a IA generativa cria conteúdo novo a partir de linguagem natural, o Claude é o modelo da Anthropic que age nos seus arquivos, os casos reais de C-levels mostram o que já está em jogo, e o terminal entra como a ferramenta de gestão que dá mais controle.
Parte 2, Primeiros passos: a instalação com o instalador nativo, sem Node.js, a sua primeira delegação ao Claude e os comandos que controlam modelo e custo.
Parte 3, Delegar com precisão: prompts que pedem o resultado em quatro blocos, a leitura e a edição de documentos, o CLAUDE.md como manual da operação e as ferramentas que sustentam a rotina (plan mode, skills, MCP e sub-agentes).
Parte 4, Rotina executiva sem terminal: o Claude Cowork, os conectores que ligam e-mail, agenda, Slack e os seus sistemas, e as rotinas de caixa de entrada, dados de diretoria, contratos e board no automático.
Parte 5, O mercado de IA: os comparativos com critérios de gestor (Claude ou ChatGPT, Claude ou Gemini, Claude ou Grok), com preços com fonte e a régua de procedência dos benchmarks.
Parte 6, Governança, escala e projeto final: a governança que libera o Claude para o time com segurança, os dashboards vivos e a automação com Agent SDK, e este projeto integrador com a sua biblioteca de skills.
Claude Code mantém a Brasil GEO funcionando: todo o ecossistema https://brasilgeo.ai (worker Cloudflare, papers/, geo-orchestrator, curso-factory) é mantido com Claude Code. As skills citadas neste módulo (geo-audit, llms-txt-update, schema-validate, citation-check) são reais: fazem parte do CLAUDE.md operacional da empresa. Sem esse domínio, o tempo entre a ideia e o deploy (colocar a mudança no ar) seria 4 a 5 vezes maior.
Comece a sua semana operada por IA na próxima segunda: anote hoje o tempo que gasta em cada uma das três tarefas do projeto final, instale as rotinas e compare na sexta. Se pelo menos uma tarefa encolheu no mesmo relógio, você tem o primeiro número para defender a expansão, e a tarefa que mais se repetiu vira a sua primeira skill.
Trilha executiva: você instalou as rotinas numa semana real, mediu o antes e depois e tem uma skill proposta para a tarefa mais repetida. Trilha de código (opcional): você criou um projeto do zero com estrutura de pastas, banco de dados, scripts de análise, relatório CSV e repositório Git. Em qualquer uma das duas, parabéns: você completou o curso!
Perguntas frequentes deste capítulo
Por que criar um projeto do zero, com pasta e estrutura, se eu não programo?
Preciso entender Git para trabalhar assim?
Posso confiar num report executivo que a máquina montou?
O que são skills e quando vale a pena criar uma?
Vale montar um dashboard vivo para a diretoria?
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Conexões deste capítulo
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