"Você deveria usar mais o Bash." Nas últimas semanas, Thariq, da Anthropic, realizou chamadas de conferência com dezenas de empresas que produzem agentes de uso geral. Assistentes de e-mail, bots de atendimento ao cliente, gerenciamento de agendas – existem todos os tipos de formulários de produtos. Depois de conversar um pouco, ele se pegou repetindo a mesma frase repetidas vezes. Bash? Isso não é uma ferramenta de linha de comando para programadores, e o que isso tem a ver com esses produtos? Vamos olhar primeiro para um cenário específico. Digamos que você tenha um corretor de e-mail e pergunte: "Quanto eu gastei em táxi esta semana?" ” A abordagem tradicional é esta: o agente liga para a API para extrair o e-mail, pode recuperar 100 e-mails de uma vez e então pedir ao modelo para encontrar recibos da Uber e da Lyft dele, somando o valor. O problema é que 100 mensagens são comprimidas em contexto, e o modelo precisa memorizá-las ao mesmo tempo, filtrá-las e calculá-las. Isso não é fácil para grandes modelos de linguagem. É fácil não perceber, é fácil cometer erros, e você não consegue verificar quais e-mails ele lê. Esse é um problema típico da zona de conforto do modelo: a quantidade de dados não é grande o suficiente para ser processada por um programa especial, mas está além da capacidade do modelo para fazer cálculos difíceis únicos. Preso no meio, é constrangedor. A solução do Thariq é dar ao agente uma ferramenta Bash e deixá-lo salvar os resultados intermediários como um arquivo. Parece simples, mas a lógica por trás disso é interessante. Uma chamada tradicional de ferramenta seria assim: A ferramenta → o modelo processa → saída Todos os estados intermediários estão no "cérebro" do modelo, que você não pode ver nem verificar. Após a mudança para Bash, o processo mudou: Ferramentas → arquivos de salvamento→ busca/filtro → processamento de modelos → resultados de saída O modelo pode primeiro salvar 100 e-mails em um arquivo, depois usar grep para buscar por "Uber", depois grep "Lyft" e contar separadamente. Cada etapa é rastreável e, quando finalmente se acumula, também pode olhar para trás para verificar seus resultados intermediários. Isso traz três melhorias de capacidade: Reproduzível. Execute o mesmo comando novamente e o resultado é o mesmo. Você pode depurar e solucionar problemas. Verificável. O modelo não fornece respostas a partir da "memória", mas é baseado nos dados do arquivo real. Se você não acredita, também pode abrir o arquivo e dar uma olhada. Combinável. A saída de um comando pode ser usada como entrada do próximo comando e, uma vez que o pipeline está conectado, tarefas complexas podem ser divididas em etapas simples. Bash leva o agente de "matemática cerebral" para "rascunho". Os rascunhos podem ser marcados, verificados e corrigidos. Isso é importante demais para tarefas que exigem precisão. A busca por e-mail é apenas o exemplo mais intuitivo. As capacidades do Bash são realmente muito amplas. Chamadas de API em cadeia são um requisito comum. Por exemplo, "descobrir todos os contatos que enviei e-mails esta semana", o que exige primeiro puxar a lista de e-mails, extrair os destinatários, desduplicar e depois consultar os dados de contato um a um. Uma série de operações é realizada por chamadas de ferramenta, que são chamadas de muito e o estado intermediário é difícil de gerenciar. Encadeando com scripts Bash, a lógica é muito mais clara. O gerenciamento de vídeo e arquivos também é o ponto forte de Bash. FFMPEG é uma ferramenta de linha de comando fácil de usar. Encontre um certo clipe no vídeo, corte, transcode e faça isso com um comando. Também há missões cronometradas. No container executado pelo agente, você pode criar uma tarefa agendada com o cronjob ou sob comando. Se um usuário disser: "Envie um resumo de notícias toda manhã às 8h", o agente pode programar seu próprio alarme. Esses cenários têm algo em comum: todos exigem operações em múltiplas etapas, e ambos precisam salvar estados intermediários, o que está além das capacidades de uma única chamada de ferramenta. Mas Bash é uma faca de dois gumes. Ser capaz de cumprir ordens significa ser capaz de fazer muitas coisas, e também significa ser capaz de fazer muitas coisas perigosas. rm -rf pode deletar todo o diretório se você não tomar cuidado. Se um agente for atacado por um prompt malicioso, as consequências podem ser severas. A Anthropic claramente leva isso em consideração. Eles construíram um sistema de permissões no Claude Agent SDK, incluindo parser de comandos Bash e controle hierárquico de permissões. Quais comandos podem ser executados diretamente, quais exigem confirmação do usuário e quais são completamente proibidos, podem ser configurados. Minha experiência com Claude Code é que esse sistema de permissões realmente reduz o peso psicológico. Ele vai te pedir antes de realizar ações sensíveis, em vez de apenas secar sua cabeça. Mas guarda-vidas de segurança não são uma solução mágica. O sistema de permissões em si também pode ser vulnerável, e o parser Bash também pode ser contornado. Barreiras de segurança são necessárias, mas você não pode simplesmente sentir que está tudo bem. Para enfatizar os benefícios do Bash, também é necessário esclarecer seus limites. Se a tarefa for simples o suficiente, não use. Para uma consulta única como "Como está o tempo hoje?", você pode ajustar diretamente a API para devolver o resultado, e não há necessidade de salvar arquivos antes do processamento. Matar galinhas com uma faca de açougueiro é mais lento. Se o ambiente for serverless, ele não é utilizado. Muitas funções em nuvem rodam sem um sistema de arquivos persistente, e a vantagem do Bash de "armazenar resultados intermediários" desapareceu. Use com cautela se os requisitos de segurança forem extremamente rigorosos. O risco da injeção de comando não pode ser eliminado 100%, e cenários como finanças e saúde podem ser mais adequados para incluir ferramentas especializadas na lista branca do que para Bash de uso geral. A escolha da ferramenta depende do cenário, não da força da ferramenta em si. Bash é forte, mas não para todas as ocasiões. Olhando para trás, o verdadeiro valor do conselho de Thariq não é a conclusão de que "Bash é forte", mas a mentalidade por trás dele: Deixe o processo de pensamento do agente "parar" em um produto intermediário inspecionável. O design tradicional do agente encaixa tudo no contexto do modelo e compra e vende com um martelo. O Bash oferece um caminho alternativo: desmontar tarefas complexas, deixar rastros a cada etapa, verificável e ao contrário. Pense bem, isso é parecido com a forma como os humanos lidam com problemas complexos. Quando fazemos cálculos complexos, fazemos colunas verticais; ao escrever artigos longos, primeiro elaboramos um esboço, e quando processamos uma grande quantidade de informações, anotamos. Não porque o cérebro não consiga lembrar, mas porque isso cai no papel de forma mais confiável e fácil de verificar. O mesmo vale para os agentes. Não é que o modelo não consiga lidar com isso, mas o processo com produtos intermediários é mais confiável. Eu uso o Agente para ajudar na escrita, e todos os produtos intermediários são salvos como arquivos: materiais de busca online, esboços, rascunhos de diferentes versões e prompts para desenho. Essas combinações podem ser flexíveis no futuro. Bash não é apenas uma ferramenta para programadores, mas também uma parte fundamental para tornar agentes verificáveis, reproduzíveis e auditáveis.

A Anthropic tem um grupo de engenheiros talentosos e um CEO particularmente cuidadoso, que não sabem como montar tudo e simplesmente cortam o acesso da xAI ao modelo de Claude, assim como a OpenAI e o Windurf naquela época. E também restringe o acesso às assinaturas do Claude Code no OpenCode. Cuidado!

Essa é uma prática de tratar sintomas, e não causas raiz, e é impossível confiar em prompts para sentir o gosto da IA. Só o "gosto" das pessoas pode ir para o "sabor IA", e ninguém injeta a alma em um artigo, e seu "sabor IA" não pode ser escondido