O loop mudou: delegar, verificar, iterar
Benchmarks autorizam você a delegar tarefas maiores. Eles não dispensam nenhuma verificação. Tudo aqui existe para encurtar o ciclo entre pedir e provar.
Resultado, onde, prova. A prova vem antes do resumo, sempre. Sem isso o agente "acha que terminou".
Árvore de git limpa antes de delegar transforma "ficou pior" em git checkout e uma rodada 2 com critério novo.
Modelo de fronteira gera o plano; modelo barato executa o volume. Mesma assinatura, muito mais trabalho por semana.
O que você sai sabendo fazer
Escrever contratos de tarefa verificáveis
Resultado, onde e prova de conclusão. O molde que todos os prompts do curso seguem.
Ativar o Astra nas três superfícies
App do ChatGPT, app do Codex e Codex CLI, com config.toml, sandbox e AGENTS.md conferidos.
Usar computer use sem publicar besteira
Extensão vinculada, rascunho obrigatório antes de qualquer ação pública, prova visual no fim.
Iterar num projeto real com rollback
Trocar modelo, refatorar UI com critério de aceite, reverter em um comando e refazer melhor.
Escrever skills de ferramenta e de gosto
Remotion em um prompt; e um guia visual com regras numéricas que torna "não gostei" verificável.
Conectar MCP e rodar tarefas longas
Blender por MCP com marcos, evidência por etapa e retomada sem perder progresso.
Controlar cota e orquestrar modelos
Ler a taxa de consumo, escolher o esforço certo e mandar o volume para o modelo barato.
Dar memória comum aos seus agentes
Base em markdown que todo agente lê antes de decidir e alimenta depois de decidir.
Duas trilhas: operar, depois escalar
Cada módulo tem seis tópicos, diagramas, blocos de comando e prompt prontos para copiar com "como verificar", e um teste rápido de três perguntas.
🧭 Setup e operação
O que o Astra muda no loop de trabalho, como ativar nas três superfícies (app, Codex, CLI), computer use no navegador com rascunho e verificação, e o ciclo codar/iterar/rollback num projeto real.
🛠️ Construir e escalar
Skills (Remotion e biblioteca de gosto), MCP para trabalhos longos (Blender), cota, custo e orquestração com modelos mais baratos, e memória compartilhada entre agentes com Obsidian.
Quem já roda um agente no terminal e quer parar de improvisar
Quem usa Codex ou Claude Code
e quer contrato, sandbox e verificação em vez de tentativa e erro a cada tarefa.
Pessoa desenvolvedora
que delega tarefas inteiras num repositório e precisa de diff pequeno, critério de aceite e rollback.
Quem escreve skills e conecta MCP
e quer o padrão de descrição, auditoria de terceiros e tarefas longas com marcos.
Quem paga a conta
e precisa prever a cota, escolher o esforço certo e orquestrar modelos baratos para o volume.
Mais que ler: uma plataforma de aprendizado
Tudo roda no seu navegador, sem login. O curso lembra onde você parou.
Progresso automático
Marque tópicos como lidos e veja a evolução por módulo, trilha e curso.
Anotações e grifos
Selecione qualquer trecho para grifar ou anotar. Fica salvo no seu navegador.
Minha jornada
Continue de onde parou e veja tudo que já estudou num painel.
Temas e leitura
Escuro, claro, sépia, foco, alto contraste. Tamanho de fonte e entrelinha.
Quiz por módulo
Três perguntas com resposta e explicação, para checar se entendeu.
Prompts com prova
Cada fluxo traz o prompt traduzido, os marcadores para trocar e o que conferir no fim.
De onde vem o que este curso afirma
Lançamento do modelo
Página oficial do GPT-6 Astra (OpenAI): capacidades, benchmarks de agente e custo por tarefa resolvida. Os números do lançamento aparecem no módulo 1.1 com o que eles não medem.
Comandos e configuração
Documentação do Codex. Todo comando deste curso foi conferido no Codex CLI 0.153 em setembro de 2026. Flags e chaves mudam entre versões: codex --help na sua é a fonte final.
Projetos abertos usados nos exemplos
Remotion (vídeo em React), Blender MCP (modelagem 3D via protocolo) e Obsidian (base de notas em markdown).
Limites
Benchmark não mede o seu projeto. Nome de menu muda a cada versão do aplicativo. Consumo de cota depende da sua mistura de tarefas, então meça em vez de confiar nos números de exemplo. E nenhum prompt substitui ler o rascunho antes de publicar.
Pronto para delegar a tarefa inteira e verificar em vez de torcer?
Comece pela Trilha 1. Em cerca de 5.6 horas você sai com o contrato de tarefa, o Astra ativo nas três superfícies, o ciclo de iteração com rollback e o sistema de skills, MCP, orquestração e memória montado.