Vamos dar uma olhada na história do nascimento de Claude Code, principalmente baseada em uma entrevista com a blogueira de tecnologia Gergely Orosz sobre um membro central do Claude Code. O Claude Code é realmente notável, com uma receita anual de $500 milhões e um aumento de 10 vezes no volume de usuários em três meses, e agora é a ferramenta preferida do Agente de Codificação por muitos programadores. Essa ferramenta começou como um pequeno brinquedo de linha de comando que dizia "qual música você está ouvindo agora." 🧵

Gergely Orosz entrevistou três membros centrais do Claude Code: • Boris Cherny, Engenheiro Fundador (17 anos de experiência, ex-Engenheiro-Chefe da Meta) • Engenheiro 2 Sid Bidasaria (autor do recurso Subagentes) • e Cat Wu, Gerente de Produto. Eles falaram sobre como o Claude Code foi do protótipo ao produto, quais escolhas técnicas fizeram, e como a pequena equipe de uma dúzia de pessoas conseguiu publicar 5 PRs por dia. Esse provavelmente é o exemplo mais próximo de uma "equipe de engenharia IA em primeiro lugar" no momento. Eles usam IA para escrever código, testes, fazer revisões de código, solucionar problemas e até usar o Claude Code para desenvolver o próprio Claude Code. 90% do código é escrito sozinho. O que quero fazer é organizar as partes mais interessantes desta entrevista, falar sobre como essa equipe funciona, o que pode ser aprendido e o que é determinado por suas condições especiais e não pode ser copiado. O seguinte é dividido em 7 contos, cada um deles lendo de forma independente, e é encadeado para formar um quadro completo.

[1] Como um aparelho de escuta pode se tornar um produto com uma renda anual de 500 milhões de dólares Em setembro de 2024, Boris Cherny acabou de entrar na Anthropic e escreveu um brinquedo de linha de comando quando não tinha nada para fazer. O que essa coisa pode fazer? Ele usa o AppleScript para te dizer qual música você está ouvindo e muda a música conforme seus comandos. É simples assim. O próprio Boris comentou: "Demo bem legal, mas nada interessante. ”

A verdadeira reviravolta veio depois que ele terminou de conversar com sua colega Cat Wu. Cat estava estudando as capacidades computacionais do Agente de IA e, enquanto conversava, Boris teve uma ideia: e se dermos mais permissões para essa ferramenta de linha de comando? Por exemplo, deixar que ele possa ler e escrever arquivos e executar comandos?

Ele tentou. Então, chega o momento de testemunhar o milagre. Boris jogou a ferramenta aprimorada no código do Anthropic e fez algumas perguntas. Claude começou a explorar o sistema de arquivos por conta própria—lendo um arquivo, vendo a declaração de importação dentro e depois lendo o arquivo referenciado, cavando camada por camada até encontrar a resposta. "Isso me abalou", lembra Boris, "e eu nunca tinha usado uma ferramenta assim. ”

No campo da IA, existe um conceito chamado "superfluência de produto", que se traduz como "sobrepensão de produto". Isso significa que o modelo realmente tem uma certa capacidade, mas a forma existente do produto não libera essa capacidade. O que Boris descobriu foi um enorme "saliência de produto" que Claude poderia ter feito há muito tempo, mas ninguém havia construído uma carcaça para isso.

Boris começou a trabalhar com a ferramenta todos os dias e depois a compartilhou com vários colegas. Dois meses depois, em novembro, eles lançaram uma versão. Os dados são exagerados: no primeiro dia, 20% dos engenheiros estão em uso; Dia 5, 50%.

Neste momento, surge um debate interessante: ele deveria ser lançado para o mundo exterior? A razão da oposição é muito real: se essa coisa é realmente tão forte quanto pensamos, não seria bom mantê-la como uma "arma secreta"? Por que abrir mão da vantagem competitiva? No final, a Anthropic escolheu publicar. A lógica é a seguinte: a missão principal da Anthropic é estudar a segurança dos modelos, e a melhor forma de estudar a segurança é realmente usar essas ferramentas. Agora que o Claude Code foi validado internamente para ser amplamente utilizado, liberá-lo fornecerá mais insights sobre as capacidades e segurança do modelo.

Em maio de 2025, Claude Code foi oficialmente tornado público. Três meses depois, o uso aumentou 10 vezes e a receita anualizada ultrapassa 500 milhões de dólares. Curiosamente, Boris foi originalmente destinado a programadores – daí o nome "Claude Code". Mas um dia ele passou pela estação de trabalho do cientista de dados e encontrou Claude Code rodando na outra tela. "Por que você está usando isso?" "Pedi para ele me ajudar a escrever consultas e visualizar." Agora, os cientistas de dados da Anthropic têm um à mão, e alguns dirigem vários ao mesmo tempo. Um aparelho de escuta, por ter recebido algumas permissões a mais, tornou-se um produto que valeria centenas de milhões de dólares. Provavelmente essa é a melhor prova de "saliência de produto", a capacidade do modelo está sempre lá, esperando alguém liberá-la.

[2] 90% do código é escrito por si mesmo - filosofia técnica de seleção de Claude Code Claude Code tem 90% do seu próprio código. Parece um truque, mas na verdade é graças à lógica técnica de tomada de decisão deles. Vamos dar uma olhada na pilha tecnológica primeiro: o TypeScript escreve o corpo principal, o React usa o framework Ink como interface do terminal, o Yoga open-source da Meta faz o sistema de layout, e o Bun é responsável pela construção e embalagem. Por que escolher essas pilhas tecnológicas? Porque eles estão "dentro da distribuição". "Na distribuição" é um termo no campo da IA. Isso significa que o modelo já viu muito desse tipo de código e é bom em lidar com eles. TypeScript e React são exatamente onde Claude é forte. Se você escolher um framework impopular, o modelo terá que "aprender", e o efeito será comprometido. Essa escolha leva a um ciclo maravilhoso: escrever código Claude com a pilha tecnológica em que Claude é bom, e depois escrever mais código Claude com código. 90% escreva sobre si mesmo, foi assim que aconteceu. As escolhas deles no nível arquitetônico são igualmente concisas. Claude Code roda localmente. Não existem containers Docker, nem sandbox na nuvem, apenas leia e escreva arquivos e execute comandos diretamente no seu computador.

Quanto ao motivo de ser projetado assim? Boris responde: "Toda vez que tomamos uma decisão de design, quase sempre escolhemos a solução mais simples. Rodar localmente é a resposta mais simples. ” Essa simplicidade se estende a toda a filosofia do produto: escrever o mínimo possível de lógica de negócios e deixar o modelo ser o protagonista. "Pode parecer um pouco estranho", disse Boris, "mas queremos que os usuários sintam o modelo da forma mais 'autêntica' possível. Muitos produtos de IA adicionam um monte de andaimes—elementos adicionais de interface, recursos de acessibilidade—e o resultado é que o modelo fica limitado. O que queremos é tornar a interface o mais enxuta possível. ” Para simplificar, toda vez que o Claude lança um novo modelo, eles simplificam bastante o código. Por exemplo, quando o Claude 4.0 foi lançado, eles removeram cerca de metade dos prompts do sistema porque o novo modelo não precisava mais dessas "muletas". O número de ferramentas também está sendo simplificado — exclua se puder, mesture se puder. Toda a arquitetura Claude Code pode ser resumida em três coisas: definir a interface e expor a interface à modificação do modelo, expor as ferramentas para o modelo chamar e, em seguida, deixar de lado o flash. Claro, simplicidade não significa que não existam partes complicadas. O sistema de permissões é a exceção. Afinal, fazer a IA executar comandos no seu computador é arriscado. A solução do Claude Code é perguntar antes de executá-la: Você quer aprovar essa operação? Você só pode aprovar desta vez, aprovar depois ou rejeitar. O sistema de permissões suporta configurações em múltiplas camadas – por projeto, por usuário, por empresa. O Teams pode compartilhar perfis para colocar comandos de segurança comumente usados na lista branca. Os princípios por trás desse projeto de permissão são os seguintes: Se você iniciar Claude Code, não deve mudar nada sem seu consentimento. Mas, ao mesmo tempo, também é necessário dar aos usuários a opção de "delegar" – no caso da sua confiança, você pode pular o link de confirmação. Simples, mas não rudimentar. Contenção, mas não falta de função.

[3] 20 protótipos em dois dias - como é a iteração de produtos na era da IA No passado, quando eu fazia protótipos de produtos, conseguia fazer dois em dois dias, o que era considerado eficiente. Boris fez 20 em dois dias. Isso não é um exagero, mas um verdadeiro registro do desenvolvimento do recurso de lista de tarefas do Claude Code. Ele até compartilhou prompts e capturas de tela de cada passo. Vamos dar uma olhada em como esses 20 arquétipos iteram. Na primeira versão, ele queria que a lista de tarefas aparecesse abaixo da chamada de ferramenta mais recente. O prompt é curto: "Em vez de fazer tudo aparecer com a entrada, exiba uma lista fixa de tarefas acima da caixa de entrada, com o título '/todo (1 de 3)' em cinza". Depois de analisar o efeito, não fiquei muito satisfeito. Na segunda versão, ele é exibido em linha a cada atualização do ToTa. Prompt: "Em vez de exibir uma lista de tarefas, renderize o nome da ferramenta em negrito quando o modelo começar a processar uma tarefa." Mantenha o visor de progresso como 'passo 2 de 4'. ” Ainda não está certo. Na terceira e quarta edições, ele tentou criar uma "pílula interativa" – um pequeno quadrado na parte inferior da tela que você pode clicar para ver o progresso. "Adicione uma pílula de tarefas abaixo da caixa de texto de entrada, semelhante a uma tarefa em segundo plano, mostrando 'todos: 1 de 3'." Depois: "Faça essa pílula interativa, tipo uma pílula de missão de fundo." ” É um pouco interessante, mas não é bom o suficiente. Nas quinta e sexta edições, ele mudou de ideia: fazer uma "gaveta" que deslize pela direita. "Desfaça as pílulas e títulos anteriores e, em vez disso, exiba a lista de tarefas no lado direito da caixa de entrada, centralizada verticalmente, separada por um divisor cinza." "Está meio nervoso, dá pra transformar numa animação de gaveta?" Parece legal, mas sua praticidade é questionável. Nas sétima e nona edições, ele moveu a lista de tarefas acima da caixa de entrada e experimentou diferentes estilos de truncamento e cabeçalho. "Se houver mais de 5, isso mostra '... e mais 4'", "Adicione um título cinza 'Todo:'". A resposta está se aproximando cada vez mais. Nas edições décima e vigésima, ele começou a descobrir como combinar listas de tarefas com animações de carregamento. A solução final é colocar informações de progresso ao lado do spinner (indicador de carga) para maximizar a visibilidade. Após o lançamento, os usuários relataram querer ver a lista completa de tarefas. Então outra iteração é adicionada: pressione Ctrl+T para expandir todos os passos. Esta é a versão que agora está online.

Durante todo o processo, os prompts de Boris foram surpreendentemente curtos — na maioria das vezes uma ou duas frases. Mas cada versão é um protótipo que realmente pode ser rodado, não um desenho estático, nem um PPT. Ele realmente pode testar e verificar essa função para sentir se funciona bem. O processo tradicional de desenvolvimento de produto é: ideia→ discussão → desenhar wireframes → fazer design → desenvolvimento → testes de alta fidelidade → lançar o projeto. Cada passo leva tempo, e cada passo pode travar. Agora o fluxo se torna: Ideia → Prompt de uma frase → Protótipo executável → Se algo não parecer certo, faça de novo. Isso realmente exige que os desenvolvedores mudem sua mentalidade para se adaptarem a esse processo de desenvolvimento. No passado, o papel dos protótipos era "verificar ideias" – porque o custo da prototipagem era alto, e era preciso pensar cuidadosamente antes de fazê-lo. Hoje, protótipos se tornaram "explorando possibilidades" – como o custo de fabricar protótipos é baixo, você pode fazê-los primeiro e depois descartá-los. Boris disse que, ao usar Claude Code, ele frequentemente pula a etapa de desenhar o projeto e simplesmente faz uma versão em execução, que é mais intuitiva do que qualquer outra coisa. A cadência diária da equipe Claude Code é a seguinte: cada engenheiro realiza cerca de 5 PRs por dia, 60-100 releases internamente por dia e 1 release externamente por dia. 5 recordes pessoais por dia, o que é inimaginável na maioria das empresas. A Uber está no período de reestruturação mais intenso, e não é ruim conseguir alcançar um recorde pessoal médio por dia. Quando as ferramentas mudam, o ritmo muda, e a forma de pensar precisa mudar.

[4] Redesenhou o terminal de linha de comando com IA integrada Terminais de linha de comando existem há décadas, por que precisam ser redesenhados agora? Porque antes dos LLMs, terminais não focavam muito em experiências interativas. A linha de comando tradicional é uma pergunta e resposta: você digita um comando, ele retorna um resultado e pronto. Sem diálogo, sem contexto, sem feedback enquanto esperava. Você fica olhando para o cursor piscando e não sabe o que está acontecendo ao fundo. Claude Code foi o primeiro produto que realmente precisou pensar em "terminal UX". Eles adicionaram alguns pequenos detalhes que pareciam discretos, mas que eram completamente diferentes quando usados. Primeiro: Prompts de carregamento contextuais. Quando o modelo está pensando, a tela pode gerar prompts relevantes baseados na tarefa atual: por exemplo, "ler a estrutura do seu código" ou "pensar em uma solução". É um detalhe pequeno, mas dá à ferramenta uma "personalidade". Você vai sentir que está trabalhando duro e não preso. Boris diz que a última vez que viu esse tipo de interação divertida foi quando o Slack era um processo de integração de iniciantes. Segundo: Dicas de ensino enquanto espera. Quando Claude está executando uma tarefa longa, a parte inferior da tela mostrará uma rotação de dicas, como "Você pode pressionar Esc para interromper a tarefa atual" ou "Tentar /help para ver todos os comandos". A linha de comando é usada para ensinar a linha de comando, que é simples e inteligente. A terceira história é ainda mais empolgante: o renderizador Markdown. No dia anterior ao lançamento, alguns engenheiros reclamaram que listas aninhadas eram feias e que o espaçamento dos parágrafos não estava correto. O problema está no renderizador Markdown. Boris testou todos os renderizadores do mercado, e nenhum parecia bom no terminal. Então ele passou um dia usando o Claude Code para escrever um parser e renderizador Markdown do zero. Sim, no dia anterior ao lançamento. Sim, escreva do zero. Sim, usando o próprio Claude Code. Como resultado, esse renderizador "apressado" fica melhor do que todas as soluções prontas. Eles lançaram diretamente. Boris acredita que nenhum outro terminal agora tem a mesma qualidade de renderização Markdown. Esta história ilustra uma coisa: quando você tem uma ferramenta de programação de IA boa o suficiente, o custo de "construir suas próprias rodas" cai significativamente. O compromisso de "apenas use" pode agora se tornar "então faça uma melhor". A antiga forma de interface do terminal de linha de comando está renascendo com a adição de LLMs. O terminal ainda é o mesmo terminal, mas por causa da adição da IA, precisamos pensar seriamente em como fazer as pessoas terem uma conversa melhor com a IA dentro do terminal.

[5] A IA permeia cada elo – um experimento de "IA abrangente" por uma equipe de engenharia A equipe de engenharia da Anthropic provavelmente é um dos usos mais extremos das ferramentas de IA atualmente. Não se trata apenas de escrever código, é de todos os aspectos do projeto. Revisão de código: A primeira revisão de todas as PRs é feita pelo Claude Code, e a segunda é feita por engenheiros. Boris diz que Claude Code encontra muitos problemas logo na primeira vez. Esse recurso era originalmente usado apenas internamente, mas depois o tornaram público para que todos pudessem usar o Claude Code para revisão de segurança. Testes de escrita: A suíte de testes do Claude Code é quase inteiramente escrita pelo Claude Code. "No passado, se alguém mencionava um recorde pessoal e não fazia um teste, eu hesitava em dizer qualquer coisa — parecia uma escolha e pontuação", disse Boris. Mas agora, com Claude, escrever um teste é uma palavra de prompt, e não há desculpa para não escrevê-lo. ” Resposta a Incidentes: Os engenheiros da Oncalle pedem ao Claude Code que ajude a analisar a causa raiz (a causa raiz do problema). Ele extrai discussões relevantes do Slack, registros de erros do Sentry, dados de vários sistemas de monitoramento e os analisa sinteticamente. Boris diz que Claude Code encontra a Causa Raiz mais rápido do que uma pessoa em alguns cenários. Triagem de problemas no GitHub: Sempre que surge um novo problema, o Claude Code faz uma análise primeiro, e depois o engenheiro pergunta se pode ser implementado. Boris diz que cerca de 20% a 40% das vezes, isso pode ser feito na primeira vez. Gráficos e consultas: Os dados de produto residem no BigQuery, e quase todas as consultas e visualizações são geradas no Claude Code. Engenheiros até permitem que ele produza diagramas ASCII diretamente.

O que mais me surpreendeu foi o ressurgimento do TDD (desenvolvimento orientado a testes). TDD é um conceito antigo: escrever os testes primeiro, depois escrever o código que passa nos testes. É bom na teoria – te força a pensar primeiro no que você quer. Mas, na prática, a maioria das pessoas acha que é lento e trabalhoso demais, então esse método foi sendo gradualmente marginalizado nos últimos dez anos. Mas Boris disse que, depois de usar Claude Code, ele fez muito TDD: "Vou começar pedindo ao modelo para escrever um teste e dizer que o teste vai falhar agora, não tente fazê-lo passar. Depois pedi para ele escrever código para implementar a função, deixando o teste passar, mas sem alterar o teste em si. ” "Quando um modelo tem um objetivo claro para iterar — como um teste unitário ou um simulado — ele tem um desempenho muito bom." Ele mencionou especificamente que o Claude 4.0 é a primeira série de modelos que permite que os modelos escrevam a maioria dos testes. Versões anteriores podiam escrever uma parte, mas exigiam muita intervenção humana. Há também um novo conceito: multi-clauding. Isso significa executar múltiplas instâncias do Claude Code simultaneamente, permitindo que eles trabalhem em tarefas diferentes em paralelo. Sid diz que faz isso com frequência – começar alguns agentes durante as reuniões e voltar depois para ver os resultados. A Anthropic descobriu que 25% dos assinantes do Max (usuários premium que custam entre $100 e $200 por mês) estão usando multi-clauding todos os dias. Essa é uma mudança interessante. Programar sempre foi uma atividade "de thread único": você só pode fazer uma coisa por vez, e só trocar de tarefa quando o código é revisado ou implantado. Mas agora, a "programação paralela" é possível – você pode avançar várias coisas ao mesmo tempo. Claro, há muitas incógnitas aqui: o trabalho paralelo é realmente mais eficiente, ou simplesmente parece mais eficiente? Quais tipos de tarefas são adequados para paralelismo? Será que haverá problema se cada agente receber menos atenção? Essas perguntas ainda não foram respondidas. Mas temos uma nova ferramenta para experimentar. Por fim, vamos falar sobre um caso. Uma empresa ia fazer uma migração de framework, e estimava-se que levaria dois anos de engenharia – dois anos para um engenheiro, ou dois meses e meio para dez engenheiros. Eles usaram o Claude Code, e um engenheiro fez isso em duas semanas. Boris disse que costumava ser cético em relação a essas alegações, mas eles já ouviram histórias semelhantes muitas vezes.

[6] Hackathon de três dias - como nasceu o recurso Subagents A inspiração para esse recurso em Subagents vem de um post no Reddit. Alguns dizem que ele abriu cinco instâncias do Claude Code ao mesmo tempo, definiu funções diferentes para cada instância e então usou o sistema de arquivos para se comunicar entre si. Quando Sid Bidasaria viu este post, sua primeira reação foi: Essa jogabilidade é legal, mas os usuários não deveriam ter que jogar assim. Devemos torná-lo uma função incorporada ao produto. Aconteceu que a empresa fez um hackathon interno de três dias, e Sid decidiu usar esses três dias para isso. No primeiro dia, a equipe desenhou animadamente uma variedade de topologias complexas de agentes: comunicação no barramento de mensagens entre agentes, modo assíncrono, interações muitos-para-muitos...... A imagem é lindamente desenhada e o conceito é avançado. No dia seguinte, perceberam que não parecia viável fazer isso. O problema não é a implementação técnica – padrões complexos podem ser criados. O problema é que os usuários não conseguem entendê-lo. A interface do Claude Code é um terminal simples, como você faz os usuários entenderem esses modos complexos de comunicação de agentes em uma interface tão simples? Eles decidiram recomeçar e voltar à questão fundamental: Qual é a forma mais simples que o desenvolvedor médio pode usar? Eles se impuseram duas restrições: Primeiro, não invente nada novo. Use apenas as capacidades que o Claude Code já possui - o comando "/" e arquivos .md. Segundo, não se comunique entre agentes. Mude para um padrão de orquestração simples: existe um agente mestre que pode chamar o agente filho, e o agente filho retorna o resultado após concluir a tarefa, e pronto. Eles também conversaram com a equipe de pesquisa da Anthropic. Pesquisadores estão trabalhando com padrões multiagente, mas a conclusão é que ainda não é conclusivo se topologias complexas de agentes realmente funcionam. Isso lhes dá mais confiança: como até a equipe de pesquisa diz que complexidade não é necessariamente boa, é melhor fazer uma versão simples. No final do terceiro dia, eles fizeram uma versão funcional. Os usuários podem definir os papéis e capacidades dos subagentes em arquivos .md (por exemplo, "agentes front-end: usando React 19 e Next.js"), o Claude Code os chamará quando apropriado, ou o usuário pode acioná-los manualmente. Depois do hackathon, após um pouco de polimento, o filme está no ar. Agora você pode definir vários subagentes exclusivos: agentes back-end com expertise em auditoria de segurança, agentes front-end familiarizados com frameworks específicos e agentes de QA especializados em escrever testes...... Eles podem trabalhar em paralelo em segundo plano, cada um desempenhando seu próprio papel. Muitas equipes vão relutar em derrubar seus planos complexos no hackathon, afinal, passam o dia inteiro desenhando e discutindo, e têm sentimentos. Ser capaz de admitir que "esse caminho não funciona" e derrubá-lo e começar do zero exige coragem e fé na "simplicidade". Simplicidade não é preguiça. O simples é encontrar o formulário que o usuário realmente pode usar entre as inúmeras possibilidades.

[7] Como será a equipe de engenharia no futuro? Alguns podem ser usados como referência, e outros não podem ser copiados Boris disse: "Programar está muito divertido agora. A última vez que me senti assim foi quando escrevi código em uma calculadora gráfica pela primeira vez, no ensino fundamental. Aquela sensação mágica que eu não experimentava há muito tempo, mas agora voltou. ” Sid sente de forma semelhante: "Há duas coisas que me empolgam. Uma delas é a velocidade com que lançamos – às vezes parece rápido demais. A segunda é muito espaço experimental – embora o trabalho anterior fosse rápido, as coisas que eu fazia eram mais rotineiras, e sabendo qual era a resposta, era só execução. Agora é diferente, o modelo muda a cada três meses, e temos que repensar constantemente como fazemos as coisas. ” Esses sentimentos são muito reais e contagiosos. Mas antes de discutir "como será o futuro das equipes de engenharia", não podemos esquecer a especificidade do Anthropic. Primeiro, a Anthropic é um laboratório de pesquisa, não uma empresa de produtos. Sua missão principal é pesquisar a segurança e as capacidades da IA, e o produto é o meio, não o fim. Isso significa que eles têm uma tolerância muito maior para "experimentação rápida" do que a média das empresas. Segundo, o principal produto deles é o próprio modelo Claude. Claude Code é apenas uma "casca" do modelo. Então, "deletar código para deixar o modelo fazer mais" é uma escolha natural para eles, mas para outras empresas pode significar entregar a lógica central de negócios a uma caixa-preta. Terceiro, todos os funcionários têm acesso ilimitado ao Claude, incluindo o modelo Opus mais caro. Na maioria das empresas, as taxas de assinatura de IA são um item de orçamento que precisa ser disputado e que não pode ser usado por todos. Quarto, a equipe conta com apenas uma dúzia de pessoas, e o processo é mínimo. Eles quase não usam feature flags porque são "lentos demais". Isso é impensável em um produto com grande base de usuários e alto custo de erro. Então, copiar diretamente a equipe do Claude Code não é necessariamente realista para a maioria dos times. Mas há algumas coisas para aprender. Mentalidade de prototipagem rápida: Mesmo que você não consiga fazer 10 protótipos por dia, dá para mudar de "um a cada duas semanas" para "três por semana"? As ferramentas mudaram, e as expectativas de "quão rápido o protótipo deve ser" devem ser atualizadas. Revisão de Código Assistida por IA: Deixe a IA fazer a primeira revisão e o humano fazer a segunda. Esse processo não depende de acesso ilimitado à API, que a maioria das equipes pode tentar. O renascimento do TDD: Se escrever testes se tornar fácil o suficiente, "não ter tempo para fazer testes" não é mais uma desculpa. Isso pode ser um ponto de entrada de baixo custo para melhorar a qualidade do código. O valor dos engenheiros focados em produto é amplificado: a equipe do Claude Code não tem designers nem PMs, apenas alguns engenheiros focados em produto. As ferramentas de IA expandiram muito o que esse "talento full-stack" pode fazer.

Claro, há coisas que não podem ser substituídas por ferramentas. Boris conseguiu escolher o melhor entre 20 arquétipos porque era julgador — ele sabia o que "parecia certo" e o que simplesmente "ficava bem". Esse sabor é resultado de 17 anos de experiência em desenvolvimento de software, algo que a IA não pode oferecer. A equipe fez um plano complexo no primeiro dia, e no dia seguinte eles poderiam derrubar implacavelmente e recomeçar, o que também é um julgamento humano. Saber quando deletar código e quando mantê-lo é o mesmo vale para essa intuição arquitetônica. A IA torna a execução mais rápida, mas não facilita "saber o que fazer". Em vez disso, como o custo de execução diminuiu, a decisão do "o que fazer" se tornou mais importante – você pode fazer 20 versões rapidamente, mas precisa saber qual é a certa. Como será a engenharia de software em alguns anos? Ninguém consegue prever com precisão. Mas a equipe Claude Code hoje pode ser algum tipo de ensaio para amanhã para muitas equipes – iterações mais rápidas, menos "tijolos movendo", mais julgamento e tomada de decisões. As ferramentas estão mudando. O que permanece inalterado é que ainda são as pessoas que tomam a decisão final.