Claude Code do zero ao avançado: tutorial completo

Tem um jeito comum de usar o Claude Code que desperdiça a ferramenta: prompt solto ("faz um aplicativo completo", "conserta meu código") e resultado quebrando na primeira esquina. No vídeo acima, o Lucas chama isso de Ferrari com pneus de bicicleta, e mostra o caminho contrário, com o conteúdo que a fazer.ai usa no onboarding de times de tecnologia de clientes. Na fazer.ai, o CTO praticamente não escreve código na mão: arquiteta; o Claude Code executa.

Este guia reescreve o tutorial como artigo, na ordem do vídeo, do primeiro comando à automação convertida de n8n pra LangGraph com o agente rodando sozinho. O passo a passo em tela, com os atalhos, tá no vídeo; aqui fica o mapa pra consultar depois.

Como o Claude Code trabalha: o loop agêntico

Quando recebe uma tarefa, o Claude Code repete três fases: reunir contexto, agir e verificar o resultado. Pediu "refatora esse módulo"? Ele lê os arquivos, edita, roda os testes; falhou, analisa o erro, corrige e roda de novo, até passar. E você faz parte do loop: pode interromper, redirecionar, dar mais contexto.

Sem ferramentas, um modelo só responde texto. Com ferramentas (ler código, editar arquivo, executar comando, pesquisar) ele age: é o agentic harness, cada ação alimentando a próxima decisão. Acima do loop, quatro camadas (skills, MCPs, hooks e subagentes) detalhadas abaixo.

O ecossistema: onde o Claude Code roda

Terminal, VS Code, Cursor, web, API, Bedrock: a confusão é comum. O Claude é o cérebro (o modelo); o que muda é a porta de entrada: claude.ai pra conversa e pesquisa, API e SDKs pra integrar nos seus sistemas (Amazon Bedrock e Vertex AI usam a mesma SDK), e o Claude Code, o agente completo: lê arquivos, escreve código, executa comandos, commita.

São três formas de uso: a CLI no terminal (a mais completa em configuração), a extensão do VS Code (mesmo motor, interface visual com diff lado a lado, histórico compartilhado com a CLI) e o GitHub Copilot Chat, que usa o Claude como modelo e deixa escolher outros pra reduzir custo. Na fazer.ai o uso é híbrido (CLI pro trabalho agêntico, Copilot Chat onde o custo compensa), tudo no VS Code, do qual boa parte das IDEs são forks.

Instalação em três passos

1. Conta: plano direto na Anthropic ou GitHub Copilot (que inclui o Claude).
2. Editor: VS Code + extensão Claude Code do marketplace. Dois cliques.
3. Login: a própria extensão guia o resto.

E você não precisa saber Git. Abre o Claude Code e cola:

Instala o Git e o GitHub CLI nessa máquina, se não tiver.
Me ajuda a fazer login no GitHub.
Cria um repositório privado no meu GitHub e clona pra minha máquina.
Abre a pasta no VS Code.

Ele faz tudo; você só confirma. Pra quem tá chegando: GitHub é onde o código fica versionado, um Google Drive pra código; commit é um checkpoint.

CLAUDE.md e context engineering

Quem para na instalação vira o caso clássico: brinca uns dias e desiste "porque ele não entendeu o que eu queria". O motivo: o Claude não conhece o seu projeto.

A analogia do vídeo: um funcionário novo, brilhante, mas sem saber sua arquitetura nem suas convenções. Falta onboarding. O CLAUDE.md é esse onboarding: arquivo markdown na raiz do repositório, lido automaticamente a cada sessão (arquitetura, convenções, como rodar, o que pode e o que não pode). /init gera um template pra preencher. Isso é context engineering: projetar o contexto inteiro em que a IA opera, não só o prompt. No repositório de roteiros do canal, o CLAUDE.md referencia persona e linha editorial; o roteiro do próprio vídeo saiu de lá.

O erro mais comum é entupir o arquivo: os CLAUDE.md têm hierarquia (global, repositório, pasta) e são carregados em toda sessão, consumindo tokens. A recomendação da Anthropic: concisão, ideal abaixo de 200 linhas. Inchado, vira a combi lotada de cimento tentando ultrapassar carreta na serra. Instrução detalhada mora nas skills: CLAUDE.md é o resumo executivo; skill é o manual.

Memória e referências

A janela de contexto é a memória de curto prazo; crescendo demais, o Claude Code resume as mensagens antigas sozinho. A de longo prazo são o CLAUDE.md e a pasta .claude/, lembrados na sessão seguinte. Duas referências úteis: @arquivo menciona qualquer arquivo (ou arrasta da árvore), e selecionar um trecho de código já aponta a parte exata.

Os três modos de operação

Shift+Tab alterna entre eles:

• Plan mode: propõe um plano e pergunta se pode seguir (humano no loop, ideal pra tarefa complexa).
• Edit automatically: o agente pleno (lê, escreve, executa, testa).
• Ask before edit: modo consulta; investiga e explica sem tocar em arquivo.

E a dica que economiza dinheiro: Opus pra planejar, Sonnet pra executar. O modelo mais inteligente (e caro) arquiteta; o mais rápido (e barato) implementa.

Skills: as receitas do Claude

Analogia da documentação da Anthropic: o Claude Code é um chef talentoso; pra prato consistente, precisa de receitas (skills) e de uma cozinha equipada (MCPs).

Skill é uma pasta de instruções pra uma tarefa específica, sempre do mesmo jeito. O coração é o SKILL.md. A documentação recomenda abaixo de 500 linhas, com o material pesado em arquivos de referência carregados sob demanda. Skill pode referenciar templates, executar scripts (validação, teste, deploy) e injetar contexto dinâmico, como a data de hoje. Invoca com /nome-da-skill no chat.

E são compartilháveis: ficam em .claude/skills, o time inteiro usa. Pra empresa é padronização: o processo sai da cabeça do dev e vira skill, executada sempre igual. Na fazer.ai tem skill que opera o n8n, que opera o Chatwoot, que escreve roteiro.

MCP: a cozinha profissional

O MCP (Model Context Protocol) dá ao Claude Code acesso ao mundo: banco de dados, APIs, serviços web, os sistemas da sua empresa. Cada servidor MCP é um utensílio novo (Postgres, busca na web, Slack) e o agente aprende a usar na hora, plug and play, sem você colar documentação de API.

A escala vem da combinação: a skill diz o que fazer, o MCP dá as ferramentas. A regra prática pra escolher: skill quando o que falta é procedimento, MCP quando o que falta é acesso.

Subagentes, hooks e plugins

• Subagentes: versões do Claude Code em paralelo, cada uma com memória própria, skills, MCPs e até modelo diferente; o resultado volta unificado.
• Hooks: scripts determinísticos. O agente decide, o hook sempre roda no evento: editou arquivo, linter; criou commit, testes; comando perigoso, intercepta. Dá até pra pôr um agente policiando o outro.
• Plugins: empacotam skills, MCPs, scripts e configurações num pacote instalável (junto com rules e agendamentos, assunto pros próximos episódios da série).

Segurança e permissões

"E se ele apagar o que não devia?" Por padrão, o Claude Code pede autorização pra tudo que é potencialmente perigoso: você é o piloto; ele, o copiloto.

Quando quiser autonomia total, o lugar é um ambiente isolado: dev container (Docker) ou VPS. Se algo der errado, o pior cenário é resetar. Zero risco pro seu computador; autonomia num ambiente no seu controle.

Claude Code numa VPS: autonomia com segurança

Uma VPS é uma máquina virtual na nuvem, ligada 24 horas, acessível de qualquer lugar. O trabalho pesado roda lá, não na sua máquina. No vídeo, o Lucas usa uma VPS da Hostinger com template pronto de Claude Code (cupom FAZERAI dá desconto), mas o desenho vale pra qualquer VPS.

A VPS nasce exposta pra internet, então o roteiro blinda o servidor, pedindo tudo pro próprio Claude Code. Acesso inicial:

ssh root@IP_DA_SUA_VPS

Daí, os prompts:

Cria um usuário chamado claude com permissão de sudo e instala o Claude Code pra ele.
(na sua máquina local) Gera uma chave SSH e me dá a chave pública.
(na VPS) Cadastra essa chave pública como autorizada pro usuário claude.
Instala o fail2ban.
Desabilita o login por senha no SSH.

O porquê: o Claude Code não roda com tudo liberado no root (daí o usuário dedicado), só entra quem tem a chave, e o fail2ban bane IP que insiste em adivinhar senha. Teste com ssh claude@IP_DA_SUA_VPS: a chave entra; senha, recusada. Só então o vídeo libera a autonomia total com a flag documentada pela Anthropic (--dangerously-skip-permissions), segura ali porque o ambiente é isolado. Fecha com a extensão Remote SSH, que conecta o VS Code na VPS.

Do n8n ao LangGraph: o agente em loop

O teste que fecha o vídeo pega a automação de clínica do episódio anterior (oito workflows de n8n com fila de mensagens, áudio e integração com o Chatwoot) e converte tudo pra LangGraph, a stack que a fazer.ai usa em produção, inclusive com cliente do setor financeiro. Aguenta o tranco.

O fluxo junta tudo:

1. Plugins: o conversor de n8n pra LangGraph da fazer.ai, o plugin que opera o Chatwoot via MCP, o de LangChain e o Ralph loop, que executa contra um PRD (documento de requisitos), conferindo feature a feature: foi feita? Não? Refaz. O material aberto fica no GitHub da fazer.ai.
2. Plan mode com Opus: com os workflows referenciados via @workflows, o plano levou 17 minutos, testes incluídos (a hora de editar, se algo saiu do rumo).
3. Execução com Sonnet: troca o modelo, ativa o bypass e manda implementar com o Ralph loop. Trinta e um minutos depois (Lucas almoçando), a conversão estava pronta; uma skill de review confere a fidelidade aos workflows.

O resultado, ao vivo: mensagem chega no WhatsApp, o lead anda sozinho pelo funil do Chatwoot com o Kanban, e a agente da clínica responde até em áudio. Agente de IA onde há conversa, camada determinística onde há regra (sem a label de teste, a mensagem nem chega no agente). E o custo não fica no escuro: o Langfuse, observabilidade open source, mostra o trace e o custo de cada requisição.

Pra ir além

Esse vídeo abre a série de fundamentos de Claude Code do canal do Lucas Moreira. Na sequência: uso híbrido com Copilot Chat, subagentes na prática, hooks e revisão de código. E o passo a passo em tela, tecla por tecla, tá no vídeo. Vale assistir com o editor aberto.

E se você quer fazer com acompanhamento (tirar dúvida, pegar o artigo com todos os comandos, as skills e os plugins prontos), a comunidade tá em lucasmoreira.ai.

Fontes

• Documentação oficial do Claude Code (Anthropic): loop agêntico, permissões, CLAUDE.md e skills.