📅 Encontro · 22 de julho de 2026

Primeiro encontro: os fundamentos

🚧 Em construção · atualizado em 25/07

Este é o resumo do primeiro encontro, pra revisar com calma os pontos que foram vistos, sem depender de ter lembrado de tudo na hora. Este resumo está em construção: vai sendo completado aos poucos, então vale voltar de vez em quando. Os blocos "aprofundar" são opcionais, pra quem quiser ir mais fundo.

🎯 Antes de tudo: por que isso vale a pena

Se parecer muita coisa nova, tudo bem, não precisa se assustar. Vai fazer sentido com o tempo, e vai valer a pena.

E fica o combinado: o objetivo não é virar programador, nem aprender programação de verdade. Nada aqui é programação avançada.

Então por que aparecem coisas do mundo da programação? Porque conhecer um pouco já abre um monte de possibilidades com a IA. É o que permite usar uma ferramenta poderosa e flexível como o Claude Code.

E tem um bônus: entender um pouco disso, mesmo fora da sua área, já coloca você à frente de muita gente que não conseguiria nem imaginar como trabalhar com uma ferramenta dessas.

1IA, empresas e modelos

Quando falamos de "IA" hoje, no fundo estamos falando de modelos de linguagem (os LLMs). Duas empresas aparecem bastante: a OpenAI (dona do ChatGPT) e a Anthropic (dona do Claude). Existem outras grandes também (Google com o Gemini, Meta, entre outras), mas o foco aqui é essas duas.

Um ponto que vale fixar: ChatGPT e Claude.ai (o chat) são produtos, a "embalagem". Quem faz o trabalho de verdade por trás é o modelo (o LLM). Tanto que dá pra trocar o modelo dentro do próprio chat: dá pra escolher um mais rápido pro simples, ou um mais capaz pro difícil.

Esses chats são ótimos pro dia a dia, pra dúvidas pontuais e coisas soltas, fora do contexto de um projeto.

🔍 Aprofundar: produto x modelo
Pense no chat (o ChatGPT, o Claude.ai) como o carro, e no modelo como o motor: o que dá a potência é o motor, não a lataria. E dá pra escolher qual motor colocar, trocando o modelo dentro do próprio chat: um mais econômico pro dia a dia, um mais forte pro trabalho pesado. Por isso a "inteligência" não está no ChatGPT ou no Claude.ai em si, está no modelo que roda por baixo.

2Por que a IA "não lembra"

Essa é a parte que mais surpreende. O modelo não tem memória. Ele é o que se chama de stateless: você manda uma mensagem, ele responde e, terminada a resposta, esquece. A única coisa que ele "sabe" é o que aprendeu no treinamento (um conhecimento geral e fixo, de antes).

"Mas o chat lembra do que já foi falado antes na conversa!" Lembra na aparência. O que acontece por baixo: a cada nova mensagem, o chat reenvia a conversa inteira pro modelo, do começo. O modelo relê tudo de novo, toda vez, e por isso parece que ele lembra. É contraintuitivo justamente porque isso não fica visível na tela.

A ideia pra levar: memória, em IA, nunca é o modelo "guardando" algo. É sempre contexto que alguém coloca na frente dele na hora de perguntar.
🔍 Aprofundar: e a "memória" que os chats têm agora?
Hoje o Claude.ai e o ChatGPT têm um recurso de memória que carrega um resumo do que você já falou entre conversas diferentes. Parece que contradiz o ponto de cima, mas não contradiz: não é o modelo lembrando. É o produto que guarda um resumo e injeta esse resumo no prompt automaticamente. A regra continua a mesma, o modelo só sabe o que está na mensagem atual, só que agora o chat coloca mais coisa ali por você.

3Claude Code: a IA nos seus arquivos

O chat gera texto, mas quem copia e cola é você. O Claude Code é diferente: ele mexe direto nos arquivos do seu projeto. E ele aparece em mais de um lugar (é a mesma IA, em superfícies diferentes):

  • a aba "Code" do app do Claude no computador, visual, com botões, mostrando o que ele mudou antes de você aceitar;
  • o terminal, aquela "tela preta" de comandos;
  • e também na web e no celular.

É o mesmo motor nos dois. A aba Code é boa pra trabalhar de forma visual e revisar as mudanças; o terminal é bom pra automação e pra quem já vive no terminal. Não é que um seja "mais completo", são forças diferentes.

Pra começar, o Claude Code trabalha dentro de uma pasta (o "workspace"): você aponta a pasta do projeto e é ali que ele lê e escreve. Importante: essa pasta não vem ligada ao git nem ao GitHub automaticamente. Isso é um passo à parte (git vem numa seção mais abaixo).

4O CLAUDE.md e o Markdown

O CLAUDE.md é um arquivo especial: assim que você abre uma conversa nova no Claude Code, ele lê esse arquivo primeiro. É o lugar certo pra descrever o projeto e deixar orientações pro modelo (como você quer que ele trabalhe, o que evitar, decisões já tomadas). É como um "contexto de plantão" que ele lê antes de tudo.

Dois atalhos úteis:

  • o comando /init cria esse arquivo automaticamente pra você;
  • você não precisa editar na mão: é só pedir pro próprio Claude Code atualizar ("adiciona no CLAUDE.md que...").

E o formato: esse arquivo (e boa parte do que se faz com IA) usa Markdown (.md), um jeito simples de formatar texto com poucos símbolos. É o formato preferido pra trabalhar com IA.

🔍 Aprofundar: Markdown em 20 segundos
# Título vira um título, **palavra** vira negrito, e uma linha começando com - vira um item de lista. Só isso já resolve 90% dos casos. É texto puro, então abre em qualquer lugar e a IA lê super bem.

5Os limites do plano Pro

O plano Pro tem dois limites de uso, e vale entender pra não ser pego de surpresa:

  • um limite por sessão, que reseta a cada 5 horas;
  • um limite semanal, que reseta num horário fixo definido pra sua conta e vale pra todos os modelos.

Quantas mensagens cabem varia: mensagem grande, arquivo anexado, conversa longa e modelos mais "pesados" gastam mais rápido. Dá pra ver quando reseta em Configurações > Uso.

No começo, não precisa se preocupar com isso. Com pouco uso, é só usar, de preferência o modelo mais capaz (o Opus), que dá o melhor resultado. O Claude avisa quando você chega perto do limite, e é só aí que vale pensar em alguma estratégia.
🔍 Aprofundar: e se o limite virar problema?
Cada resposta consome computação de verdade (que custa caro), por isso existem os limites. Se um dia começarem a incomodar, uma estratégia que funciona bem é usar o modelo mais forte só pra planejar o que precisa ser feito, e um modelo mais barato pra executar o plano (a parte mais mecânica). Na prática, hoje os candidatos seriam: pra planejar, o Opus (o mais capaz em raciocínio, hoje o Opus 5); pra executar, o Sonnet (o equilibrado, forte em código e bem mais barato, hoje o Sonnet 5), ou o Haiku (o mais rápido e barato, hoje o Haiku 4.5) pras tarefas mais simples. Mas isso é otimização pra quando o limite virar problema de verdade; no uso inicial, provavelmente nem chega lá. E, se estourar mesmo, ainda dá pra continuar pagando por uso avulso (os "usage credits", a preço de API).

6Cuidado: a IA adora concordar

Uma armadilha importante: a IA tende a concordar com quem está usando ela. Se você afirma algo com convicção, ou pergunta "não é verdade que X?", ela facilmente "compra" a sua ideia, mesmo quando você está errado. Isso tem até nome (bajulação, ou sycophancy).

O antídoto: peça pra ela discordar e apontar furos. Pergunte "que problemas tem nisso?" ou "me dá o contra" em vez de "isso está bom, né?". Uma IA que só concorda não ajuda.

7Git e GitHub

O encontro também passou por git e GitHub (sem mostrar na prática ainda, isso fica pra um próximo encontro). Em resumo:

  • o git é um sistema de versionamento: guarda o histórico de tudo que muda no projeto. Serve de backup e, se um dia algo que foi pro ar quebrar, dá pra voltar pra uma versão anterior com facilidade;
  • o GitHub é onde esse histórico fica hospedado na internet. E ele consegue publicar páginas de graça (o GitHub Pages), foi assim que este site foi pro ar.

Na prática, você cria um repositório e o "associa" à pasta do projeto (o workspace).

🔍 Aprofundar: o que mais o git dá
Além de backup e voltar versão, o git guarda o histórico (dá pra ver o que mudou, quando e por quê), permite branches (testar uma ideia num "galho" separado sem quebrar o que está no ar) e facilita trabalhar em conjunto (várias pessoas no mesmo projeto sem pisar no pé uma da outra). "Associar" o repositório à pasta, na prática, é rodar um comando (git init) ou clonar um repositório existente.

8Pra frente: skills

As skills apareceram só de passagem no encontro: são um jeito de ensinar o Claude Code a fazer tarefas específicas de um jeito fixo, pra ele repetir sempre igual. É poderoso, mas é tema pra mais pra frente, quando o básico já estiver rodando. Fica só o registro de que existe.

🌱 O que ainda vem

Este resumo ainda não está completo e vai sendo ampliado aos poucos. Temas que ainda entram ou serão detalhados:

  • o passo a passo de git e GitHub na prática (no encontro foi só conversado, não mostrado);
  • mais sobre como escrever um bom CLAUDE.md;
  • e outros pontos vistos no encontro, conforme forem sendo recuperados.
Projeto IA · da família · resumo do encontro de 22/07/2026
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