Visão geral do curso
Este curso aborda o uso do Claude Code para acelerar o desenvolvimento de software. Você aprenderá a instalar e configurar a ferramenta, criar documentação de contexto com arquivos CLAUDE.md e definir permissões seguras. A série avança para o planejamento arquitetural com o Plan Mode, a criação de skills reutilizáveis para tarefas como changelogs e code review, e a extensão de capacidades via Model Context Protocol (MCP) para acessar bancos de dados e APIs. Por fim, explora a orquestração de subagents para dividir tarefas complexas e a integração direta com o GitHub para revisar pull requests e automatizar fluxos no terminal.
Para quem este curso faz sentido
Pessoas desenvolvedoras que desejam integrar inteligência artificial ao seu fluxo de trabalho no terminal encontrarão neste curso um guia direto. É ideal para profissionais com familiaridade em Git, linha de comando e Node.js que buscam automatizar tarefas, melhorar a qualidade do código e gerenciar contextos de projeto com IA. Se você trabalha com PHP, Laravel ou JavaScript e quer usar o Claude Code para planejar, codificar e revisar features com mais eficiência e segurança, o conteúdo foi feito para você.
Como estudar esta sequência
Comece instalando e configurando o Claude Code no seu ambiente para garantir a base correta. Avance aula a aula, praticando cada conceito no seu próprio terminal: crie o arquivo de contexto do seu projeto, ajuste as permissões de acesso e experimente o planejamento antes de codificar. Ao dominar skills, customize as suas próprias para tarefas repetitivas. A reta final, com MCP, subagents e integração ao GitHub, exige que você aplique as técnicas em repositórios reais, testando a orquestração de agentes e a automação de revisões em pull requests.
O que você deve conseguir ao concluir
Ao concluir, você dominará o Claude Code como ferramenta de produtividade no terminal. Será capaz de manter um contexto de projeto eficiente com CLAUDE.md, criar skills para padronizar revisões e changelogs, e usar o MCP para conectar a IA a bases de dados externas. Saberá delegar tarefas complexas a subagents de forma isolada e realizar revisões inteligentes em pull requests do GitHub. O resultado prático é um fluxo de desenvolvimento mais rápido, seguro e orientado por IA, com código mais limpo e alinhado à arquitetura do seu projeto.
