
Boris Cherny, criador do Claude Code, sugere abandonar o modo de planeamento e adotar automação, minimalismo de contexto e verificação avançada.
O fluxo de trabalho com agentes de codificação por IA está a evoluir rapidamente, e Boris Cherny, criador do Claude Code, sugere agora uma abordagem que contraria as suas recomendações anteriores. Numa conversa com Cat Wu, responsável de produto da Anthropic, Cherny defendeu que a crescente capacidade dos modelos atuais permite reduzir a dependência de fases de planeamento manual.
Do planeamento manual à autonomia
Historicamente, o Plan Mode do Claude Code foi uma funcionalidade central para garantir que o utilizador e a IA estivessem alinhados antes da execução de tarefas. Contudo, Cherny afirma que os modelos mais recentes já não necessitam de uma fase de planeamento separada para obter resultados de qualidade. O criador aponta o problema da "fadiga de permissão", onde o utilizador acaba por aprovar ações sem as ler devidamente devido ao excesso de interrupções.
Em vez de aprovar cada passo, a recomendação atual é privilegiar o Auto Mode, que utiliza um classificador de segurança para avaliar ações de ferramentas de forma independente. Além disso, Cherny sugere que, em vez de corrigir erros apenas no chat, o utilizador deve pedir à IA para documentar a falha e a solução no ficheiro CLAUDE.md ou numa skill dedicada. Desta forma, o agente cria um histórico de aprendizagem para evitar repetir os mesmos erros em sessões futuras.
Contexto minimalista e automação
Outra mudança significativa é a transição para o que Cherny chama de "minimalismo de contexto". Enquanto anteriormente se recomendava fornecer o máximo de informação possível, a nova orientação é manter os prompts de sistema e as ferramentas disponíveis no mínimo necessário. O objetivo é evitar sobrecarregar o modelo, permitindo que este tome decisões de forma mais autónoma.
Para fluxos de trabalho mais complexos, a sugestão é a criação de rotinas automáticas. Utilizando o Agent SDK da Anthropic, é possível configurar sistemas que monitorizam repositórios, como o GitHub, e delegam tarefas ao Claude Code automaticamente quando certas condições são atingidas — como a abertura de uma nova issue ou falhas em builds.
Estas recomendações refletem a necessidade de questionar práticas estabelecidas à medida que a tecnologia de IA evolui, adaptando o fluxo de trabalho para tirar partido da maior capacidade de decisão dos modelos atuais.
Fontes
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