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Boas-vindas
Já usas IA. Escreves prompts, corres chains, talvez já tenhas ligado um tool ou dois. Esta fase ensina a parte que está por baixo de tudo isso: o harness, a estrutura à volta do modelo.
Uma palavra vai mudar de significado, e é melhor dizê-lo em voz alta. Até agora, um agent era um briefing escrito dentro de um tool de chat. A partir daqui, agent quer dizer coding agent: software que edita ficheiros, corre comandos e trabalha num repository. Mesma palavra, máquina maior. As duas primeiras lições desenham esse retrato antes de se construir o que vem por cima.
O harness é tudo o que constróis à volta de um modelo — o context que lhe dás, os tools que o deixas chamar, o ciclo em que corre. Troca o Claude pelo GPT, pelo Gemini ou por um modelo aberto e o harness quase não muda. É esse o ponto. O modelo é um bem que se aluga. O harness é o que tu desenhas, e é o que separa um agent fiável de um agent que na mesma tarefa acerta hoje e falha amanhã.
Quatro módulos à frente. O primeiro apresenta a máquina; os outros tratam cada um de uma camada do harness:
- O coding agent — o que é, o repository onde trabalha e um primeiro session supervisionado que aprovas passo a passo.
- A mentalidade — tratar o context window como um orçamento. Decidir o que o modelo vê, e o que nunca chega a ver.
- A camada estática — ficheiros de instruções e skills que o modelo carrega antes de começar. O AGENTS.md e companhia.
- A camada de execução — tools, ciclos, isolamento e verificação. O que o modelo pode fazer, e como confirmas o que fez.
Tudo aqui é neutro em relação aos tools e leva-se de um lado para o outro. Falamos de Claude Code, Codex e Cursor como exemplos, nunca como o único caminho. O AGENTS.md é o predefinido porque funciona em todos eles. Aprende o harness uma vez e ele acompanha-te até ao modelo que vais usar no ano que vem.