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TRILHA 1

🧭 Fundamentos

A base conceitual: por que se preocupar com tool-agnostic, o que é AGENTS.md e como os dois agentes organizam seus arquivos de configuração.

3
Módulos
18
Tópicos
~2h
Duração
Básico
Nível

Mapa da trilha

Conteúdo detalhado

1.1~40 min

🧭 Por que ser tool-agnostic

O custo invisível do lock-in. Forças e fraquezas de Claude Code vs Codex. Quando pagar duas subscriptions vale a pena.

O que é:

Lock-in é quando seu projeto depende tão fundo de um agente que migrar custa semanas. Skills, agents, configs, hooks — tudo amarrado a um formato proprietário.

Por que aprender:

Se Claude Code sai do ar 8 horas (acontece), você fica parado. Se a OpenAI muda regra de uso do Codex, você fica parado. Lock-in custa downtime, não só dinheiro.

Conceitos-chave:

Vendor lock-in · custo de migração · downtime de fornecedor · padrão aberto vs proprietário · resiliência operacional.

O que é:

Claude Code: SWE-bench 80,8%, lê código fundo, hooks programáveis, mas rate-limit constante e 4× mais tokens. Codex: lidera Terminal-Bench 2.0, 2-3× menos tokens, sandbox kernel-level, mas fraco em frontend.

Por que aprender:

Saber quando usar cada um economiza horas. Refator profundo → Claude. Script de shell rápido → Codex. Frontend → Claude. Auditoria sandboxed → Codex.

Conceitos-chave:

SWE-bench · Terminal-Bench · sandbox kernel vs app-layer hooks · custo por token · rate-limit · paridade de modelo.

O que é:

Ter os dois rodando significa que quando Anthropic ou OpenAI tem incidente, você troca de terminal e continua. Zero parada.

Por que aprender:

Em 2026 já tivemos 4 incidentes globais que tiraram Claude Code do ar por mais de 2h. Quem tinha Codex configurado mal sentiu.

Conceitos-chave:

Resiliência operacional · failover de agente · status page · paralelismo de fornecedores · SLA implícito.

O que é:

Claude Pro/Max + ChatGPT Plus/Pro = USD ~40 a ~400/mês. Parece muito, mas em troca: nunca para, 2× capacidade paralela, redução de tokens via Codex barato.

Por que aprender:

Quem cobra USD 80/h e perde 1h por mês por downtime já paga as duas subs. Decisão racional, não emocional.

Conceitos-chave:

ROI hora-poupada · custo de oportunidade · ticket médio cobrado · paralelismo real · break-even.

O que é:

Cursor, Windsurf, Continue, Amp, Warp, Goose, Devin, Gemini CLI, Codex — 18+ ferramentas leem AGENTS.md. Linux Foundation steward via Agentic AI Foundation.

Por que aprender:

Se você escreve AGENTS.md hoje, qualquer agente futuro vai entender. Pra Gemini CLI agora, pra Hermes que vier amanhã.

Conceitos-chave:

Padrão aberto · 60.000+ repos · Linux Foundation · Agentic AI Foundation · futuro-proofing.

O que é:

Trate agentes como ferramentas intercambiáveis. Seu CONHECIMENTO mora no projeto (docs, skills, AGENTS.md). Agente é o intérprete.

Por que aprender:

Quem se apaixona por uma ferramenta perde a chance de usar a melhor pra cada task. Mindset agnóstico = adaptação rápida.

Conceitos-chave:

Knowledge in-project · agente como commodity · separation of concerns · best-tool-for-the-job · adaptação contínua.

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1.2~45 min

🗂️ AGENTS.md vs CLAUDE.md

O padrão aberto com 60k+ repos vs o formato proprietário do Claude. Quando usar cada um. Como combinar com @import.

O que é:

Padrão criado em colaboração entre Sourcegraph, OpenAI, Google, Cursor e Factory. Hoje sob a Agentic AI Foundation da Linux Foundation.

Por que aprender:

Saber que é multi-vendor te dá confiança que não vai ser descontinuado por uma empresa. É infraestrutura comum.

Conceitos-chave:

Multi-vendor governance · Linux Foundation · open standard · longevidade · neutralidade.

O que é:

AGENTS.md: code style, comandos de build/test, estrutura do projeto, boundaries. CLAUDE.md: permission levels, @import, path-scoped rules, hooks Claude-only.

Por que aprender:

Sem essa separação você duplica conteúdo e fica com 2 fontes de verdade que divergem. Universal num lado, específico no outro.

Conceitos-chave:

DRY · single source of truth · separation of concerns · universal vs tool-specific.

O que é:

Claude Code suporta `@AGENTS.md` dentro do CLAUDE.md. Importa as regras universais e adiciona o que é Claude-only por cima.

Por que aprender:

Atualiza AGENTS.md, Claude lê na hora. Zero duplicação. Padrão recomendado por toda a comunidade em 2026.

Conceitos-chave:

@import syntax · hierarchical layering · composição de contexto · DRY aplicado.

O que é:

Em `~/.codex/config.toml`: `project_doc_fallback_filenames = ["CLAUDE.md", "COPILOT.md"]`. Codex passa a ler seu CLAUDE.md.

Por que aprender:

Você não precisa migrar nada pra testar o Codex. Configura fallback, abre o Codex, ele lê o que Claude já lia.

Conceitos-chave:

project_doc_fallback_filenames · interoperabilidade transparente · zero-cost migration trial.

O que é:

Não ponha: histórico de bugs resolvidos, decisões de PRs antigos, regras temporárias. AGENTS.md é manual perene, não diário.

Por que aprender:

Arquivo inchado vira ruído. Modelo lê tudo em cada turn — desperdício de tokens e atenção.

Conceitos-chave:

Signal vs noise · context economy · manutenção · pruning periódico.

O que é:

Mesmo prompt funciona em Claude e Codex. Agente novo no projeto produz código aderente em 1 turn. Você para de repetir as mesmas correções.

Por que aprender:

Sem métrica você não sabe se o AGENTS.md está pagando o aluguel. Esses 3 sinais dizem.

Conceitos-chave:

Living document · onboarding-time · correções recorrentes · aderência ao primeiro turn.

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1.3~35 min

📁 Anatomia: .claude/ vs .codex/

O que mora em cada diretório, onde colocar skills, agents, settings. Mapa lado a lado dos dois mundos.

O que é:

`.claude/skills/` (markdown SKILL.md), `.claude/agents/` (markdown + YAML frontmatter), `.claude/settings.local.json` (config local), `.claude/hooks/` (scripts de evento).

Por que aprender:

Saber onde tudo mora é pré-requisito pra organizar projeto e pra explicar pra outro agente onde procurar.

Conceitos-chave:

Convenção sobre configuração · descoberta automática · escopo local vs global.

O que é:

`.codex/config.toml` (config geral + project_doc_fallback), `.codex/agents/*.toml` (um arquivo TOML por agente), skills moram em `.agents/skills/` (padrão aberto).

Por que aprender:

TOML em vez de markdown é a maior surpresa pra quem vem do Claude. Saber a sintaxe evita uma hora de "por que não funciona".

Conceitos-chave:

TOML syntax · campos developer_instructions, model, sandbox_mode · um agente por arquivo.

O que é:

SKILL.md segue o Agent Skills standard. Mesmo arquivo funciona em Claude Code, Codex CLI, Cursor e Gemini CLI. Migração = copiar de pasta.

Por que aprender:

Você não reescreve skills. Investe uma vez, usa em qualquer agente. Maior alavancagem do curso.

Conceitos-chave:

Agent Skills standard · portabilidade · investimento amortizado · campos comuns (name, description, allowed-tools).

O que é:

Claude: arquivo `.md` com YAML frontmatter, corpo do markdown vira system prompt. Codex: arquivo `.toml` com `developer_instructions` explícito como campo.

Por que aprender:

Converter agent Claude → Codex é trivial mas tem regra: o corpo markdown vira o campo `developer_instructions` do TOML. A IA faz isso por você se souber pedir.

Conceitos-chave:

Frontmatter · TOML fields · developer_instructions · isomorfismo entre formatos.

O que é:

Ambos têm os 2 escopos: `~/.claude/` e `~/.codex/` (global, todos projetos) vs `./.claude/` e `./.codex/` (só este projeto). Project sobrescreve global.

Por que aprender:

Skills genéricas (revisão, formatação) ficam no global. Conhecimento do projeto fica no local. Errar isso = duplicação ou conflito.

Conceitos-chave:

Scope precedence · home dir vs project dir · cascading config · overrides.

O que é:

CLAUDE.md ↔ AGENTS.md · .claude/skills/ ↔ .agents/skills/ · .claude/agents/*.md ↔ .codex/agents/*.toml · settings.local.json ↔ config.toml · hooks ↔ (Codex não tem hooks-equivalente direto).

Por que aprender:

Esse mapa é o que você cola na parede. Bate o olho e sabe onde mexer.

Conceitos-chave:

Cheat sheet · isomorfismo · pontos sem-paridade (hooks) · referência rápida.

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