Mapa da trilha
📚 Skills: ensinar a ferramenta e o gosto
Remotion num prompt, gosto num arquivo
🔌 MCP e trabalhos longos
Blender por 45 minutos, sem babá
📉 Cota, custo e orquestração
O caro planeja, o barato executa
🧠 Memória compartilhada e o sistema completo
Um cérebro em arquivos, vários agentes
Conteúdo detalhado
📚 Skills: ensinar a ferramenta e o gosto
Um vídeo promocional de 30 segundos, com trilha, saiu de um único prompt porque o agente já tinha a skill do Remotion. O mesmo agente, sem skill, produziu um site sem graça. A diferença entre os dois resultados não é o modelo: é o que foi ensinado antes. Este módulo cobre os dois tipos de skill, a de ferramenta e a de gosto.
Tópicos do módulo
O que é
A anatomia de uma skill: um arquivo de instruções com metadados que o agente carrega quando a tarefa combina, mais os scripts e referências que ela empacota.
Por que aprender
Sem skill, o agente improvisa a partir do que sabe do treino. Com skill, ele segue um procedimento que você escreveu e pode corrigir.
Conceitos-chave
SKILL.md, frontmatter name/description, carregamento sob demanda, scripts empacotados.
O que é
Como o Remotion (vídeo escrito em React, código aberto) vira uma skill e o prompt único que produz um promocional completo.
Por que aprender
É o exemplo mais direto do ganho: uma tarefa que levava meia hora de edição saiu em minutos, com trilha, porque o procedimento estava escrito.
Conceitos-chave
Remotion, composição, render, MP4, prompt único, verificação do arquivo.
O que é
Como transformar exemplos que você admira num guia de design que o agente segue, com regras, medidas e contraexemplos.
Por que aprender
Pedir "redesenhe este site para ficar incrível" produziu algo mais escuro, mais vazio e pior que o original. O modelo não tem o seu gosto; ele tem a média da internet.
Conceitos-chave
Guia de design, exemplos comentados, regras numéricas, contraexemplos, taste library.
O que é
Como pedir ao agente que encontre uma skill pública, audite antes de usar e só então aplique.
Por que aprender
"Ache uma skill no GitHub e use" é conveniente e perigoso: skills carregam scripts que rodam com as suas permissões.
Conceitos-chave
Auditoria, scripts embutidos, rede, credenciais, execução em sandbox.
O que é
Como manter um conjunto de skills que não conflita: nomes, escopos, gatilhos distintos e o que fazer quando duas competem.
Por que aprender
Cinco skills disputando o mesmo gatilho fazem o agente escolher errado ou nenhuma. É um problema real, não hipotético.
Conceitos-chave
Gatilho único, escopo, invocação direta, skill por projeto contra global.
O que é
Roteiro para transformar um procedimento que você repete em skill, testar o gatilho e verificar o resultado.
Por que aprender
A primeira skill própria é o momento em que o agente passa a trabalhar do seu jeito em vez do jeito médio.
Conceitos-chave
Procedimento repetido, escrita, teste de gatilho, teste de execução.
🔌 MCP e trabalhos longos
Um jogo de corrida 3D saiu de um prompt porque o agente conectou no Blender por MCP, modelou, exportou e ligou ao código. Trabalhos assim rodam por dezenas de minutos, pedem permissão no meio e às vezes reiniciam. Este módulo cobre conectar um servidor MCP, delegar uma tarefa longa e retomá-la sem perder o progresso.
Tópicos do módulo
O que é
O Model Context Protocol: um servidor expõe ferramentas, o agente as chama como se fossem nativas. O que muda em relação a pedir código.
Por que aprender
Sem MCP, o agente escreve um script que fala com o Blender e torce. Com MCP, ele chama funções, lê o retorno e corrige no mesmo ciclo.
Conceitos-chave
Servidor MCP, ferramenta, stdio, HTTP, retorno estruturado, ciclo curto.
O que é
Os comandos de gerenciamento de servidores MCP no Codex CLI e como confirmar que as ferramentas apareceram para o agente.
Por que aprender
A maior parte das falhas de MCP é de conexão, não de uso: servidor não sobe, comando errado, variável de ambiente faltando.
Conceitos-chave
codex mcp add, list, get, remove, --env, --url, stdio contra HTTP.
O que é
O prompt de uma tarefa que roda dezenas de minutos: modelagem 3D via MCP, exportação e integração com o código do jogo, com marcos verificáveis.
Por que aprender
Tarefa longa sem marcos é uma caixa preta: você descobre no minuto 40 que o minuto 5 estava errado.
Conceitos-chave
Marcos intermediários, exportação, integração, teste jogável, tempo esperado.
O que é
O que fazer quando a tarefa para no meio por permissão nova, reinício do aplicativo ou queda do servidor MCP.
Por que aprender
Recomeçar do zero uma tarefa de 40 minutos por causa de uma parada de 10 segundos é o desperdício mais caro do curso.
Conceitos-chave
Mesma conversa, continue, estado dos marcos, reconexão do servidor.
O que é
Critério de decisão: quando conectar por MCP, quando ensinar por skill e quando simplesmente operar a tela.
Por que aprender
Usar computer use onde existe MCP é lento e frágil. Montar MCP para uma tarefa única é trabalho jogado fora.
Conceitos-chave
Frequência, existência de API, custo de setup, fragilidade.
O que é
Roteiro para conectar um servidor MCP à sua escolha e rodar uma tarefa média com três marcos.
Por que aprender
Conectar sem rodar tarefa real não prova nada; a primeira tarefa é onde aparecem os problemas de permissão e de estado do aplicativo.
Conceitos-chave
Escolha do servidor, conexão, chamada barata, tarefa com marcos, remoção.
📉 Cota, custo e orquestração
Quarenta minutos de trabalho intenso consumiram cerca de um quarto da cota semanal. Isso não é problema se você souber ler o medidor e separar o que exige o modelo de fronteira do que não exige. Este módulo cobre leitura de cota, previsão, e o padrão de orquestração que multiplica o alcance da mesma assinatura.
Tópicos do módulo
O que é
Onde ver o consumo no Codex, como interpretar as janelas (sessão, semana) e o que significa o reset.
Por que aprender
Quem só olha a cota quando ela acaba descobre o limite no meio de uma tarefa longa, que é o pior momento possível.
Conceitos-chave
Janela semanal, percentual restante, reset, créditos extras.
O que é
Como o nível de esforço de raciocínio muda custo e resultado, e uma tabela de decisão por tipo de tarefa.
Por que aprender
Rodar tudo em high é a forma mais silenciosa de queimar a cota sem melhorar o resultado.
Conceitos-chave
model_reasoning_effort, medium, high, tarefas que se beneficiam.
O que é
Como usar o modelo de fronteira para planejar e decidir, e modelos locais ou mais baratos para o volume de execução.
Por que aprender
A maior parte do trabalho de um projeto é repetitivo e não precisa de fronteira. Separar as duas coisas multiplica quanto você faz com a mesma cota.
Conceitos-chave
Planejador, executor, plano em arquivo, modelo local, API barata.
O que é
Como um agente ou painel próprio pode usar o Astra através do login do Codex em vez de uma chave paga, e os limites disso.
Por que aprender
Se você já paga a assinatura, apontar seus agentes para ela evita uma segunda conta de API. A cota passa a ser compartilhada, o que muda o cálculo.
Conceitos-chave
Provedor Codex, login da assinatura, cota compartilhada, limite de concorrência.
O que é
Práticas concretas que baixam o consumo: reconhecimento salvo, escopo fechado, contexto enxuto, computer use só quando necessário, ferramenta em vez de repetição.
Por que aprender
A economia real vem de não repetir trabalho que já foi feito, não de escrever prompts mais curtos.
Conceitos-chave
Reconhecimento salvo, escopo, contexto, ferramenta, repetição.
O que é
Roteiro que mede o consumo de uma tarefa feita inteira no modelo forte e da mesma tarefa dividida entre planejador e executor.
Por que aprender
O número que convence é o seu, no seu projeto. A medição leva vinte minutos e decide o seu fluxo pelos próximos meses.
Conceitos-chave
Medição antes e depois, plano, execução barata, comparação de resultado.
🧠 Memória compartilhada e o sistema completo
O incômodo mais citado por quem usa vários agentes é que eles não sabem nada uns dos outros: cada conversa recomeça do zero. A saída não é um produto, é um formato: notas em arquivos de texto numa pasta que todos os agentes leem e escrevem. Este módulo monta essa camada e junta tudo o que o curso construiu.
Tópicos do módulo
O que é
Por que agentes não compartilham contexto por padrão e quais são as três formas de resolver: no prompt, no repositório, numa base comum.
Por que aprender
Reexplicar o projeto a cada sessão é o custo invisível mais alto do trabalho com agentes, em tempo e em cota.
Conceitos-chave
Contexto por sessão, instruções de projeto, base de conhecimento comum.
O que é
Como montar a base com Obsidian ou qualquer editor de markdown: estrutura de pastas, formato de nota, links entre notas.
Por que aprender
Texto em pasta é lido por todo agente, versionável por git, e não depende de nenhum fornecedor continuar existindo.
Conceitos-chave
Markdown, pasta, uma ideia por arquivo, links, frontmatter.
O que é
Como fazer cada agente ler a base no início e registrar decisões no fim, por instrução de projeto ou por servidor MCP de arquivos.
Por que aprender
Base que ninguém lê é pasta morta. A conexão precisa ser automática, não uma lembrança sua.
Conceitos-chave
Instrução de leitura, busca por termo, registro ao fim, MCP de sistema de arquivos.
O que é
Como usar a visualização de ligações e a revisão periódica para manter a base útil em vez de volumosa.
Por que aprender
Base cresce sozinha e apodrece sozinha. Sem revisão, ela passa de ativo a fonte de erro.
Conceitos-chave
Grafo de ligações, notas órfãs, revisão por data, poda.
O que é
A montagem final: superfícies, contrato, computer use, iteração com git, skills, MCP, orquestração e memória, funcionando como um fluxo só.
Por que aprender
Cada peça sozinha ajuda pouco. Juntas, elas mudam quanto trabalho cabe numa semana.
Conceitos-chave
Fluxo completo, entrada, execução, verificação, registro.
O que é
Roteiro que cria a base, conecta um projeto, roda uma tarefa real pelo fluxo completo e registra a decisão.
Por que aprender
O sistema só existe depois de dar a primeira volta inteira. A partir daí, cada volta é mais barata que a anterior.
Conceitos-chave
Base criada, projeto conectado, tarefa pelo fluxo, nota registrada.