Um guia prático para a automação de fluxo de trabalho com Claude AI

Automação de fluxo de trabalho (workflow automation) por IA é um termo muito comentado ultimamente, mas o que ele realmente significa? Em termos simples, trata-se de deixar a IA cuidar das tarefas repetitivas e de várias etapas que atravancam nossos dias de trabalho, liberando-nos para focar no que realmente importa. É uma parte fundamental do aumento da produtividade.

Um dos grandes nomes nesse espaço é o Claude Code, um poderoso assistente de codificação por IA da Anthropic. Ele foi feito para desenvolvedores automatizarem trabalhos técnicos diretamente de sua linha de comando. Para engenheiros, é uma ajuda enorme.

Mas isso traz uma questão bastante importante. Enquanto o Claude está ocupado refatorando código e gerenciando repositórios git para a equipe de tecnologia, e o restante das pessoas? O que acontece quando equipes não técnicas em suporte, vendas ou operações querem automatizar seus próprios fluxos de trabalho? Vamos nos aprofundar nisso.

O que é a automação de fluxo de trabalho do Claude AI?

Quando falamos sobre automação de fluxo de trabalho do Claude AI, estamos falando, na verdade, de um produto específico chamado Claude Code. A Anthropic o chama de um "assistente de codificação agêntico" (agentic coding assistant), que é uma maneira sofisticada de dizer que é uma IA que pode agir por conta própria para ajudar os desenvolvedores a realizarem seu trabalho.

A primeira coisa a entender é que este não é um aplicativo com uma interface amigável. O Claude Code vive dentro do terminal de um desenvolvedor (aquela tela preta com texto) ou de seu editor de código, como VS Code ou JetBrains. Ele funciona inteiramente por meio de comandos de texto. Um desenvolvedor pode dizer para "escrever um teste para esta função" ou "encontrar quaisquer bugs no arquivo", e o Claude entenderá o objetivo, fará um plano e começará a trabalhar.

Portanto, a "automação de fluxo de trabalho" aqui se refere a tarefas que os desenvolvedores realizam. Pense em coisas como escrever novo código, corrigir bugs difíceis, gerenciar diferentes versões de código com git ou até mesmo apenas se situar em um novo projeto. De acordo com as próprias melhores práticas da Anthropic, ele deve ser uma parte central da vida diária de um desenvolvedor, integrado às ferramentas que ele já usa.

Componentes principais de uma configuração de fluxo de trabalho do Claude AI

Fazer o Claude Code funcionar sua mágica não é tão simples quanto apertar um botão. Requer uma configuração técnica e específica, tudo gerenciado pelos desenvolvedores que o utilizam.

Ajuste de ambiente com arquivos CLAUDE.md

No coração de como o Claude entende um projeto estão arquivos especiais chamados CLAUDE.md. Esses são documentos de instrução que os desenvolvedores criam e colocam dentro de seus projetos. Eles funcionam como uma "colinha" para a IA, fornecendo informações essenciais, como os padrões de codificação do projeto, onde estão os arquivos importantes e quais comandos usar para testes.

Criar e manter esses arquivos significa que você precisa de uma compreensão profunda da base de código (codebase). É basicamente um processo constante de engenharia de prompts, e esses arquivos são frequentemente enviados para o git para que toda a equipe de engenharia possa usá-los. É poderoso, mas é um trabalho técnico.

Estendendo capacidades com scripts e agentes personalizados

Os desenvolvedores também podem ensinar novos truques ao Claude criando seus próprios comandos de barra (slash commands) pessoais. Isso envolve adicionar arquivos de texto simples (em um formato chamado Markdown) a uma pasta especial .claude/commands. Eles podem até usar espaços reservados como $ARGUMENTS para passar informações para seus comandos.

Embora este seja um recurso incrível para desenvolvedores, é basicamente o mesmo que escrever scripts personalizados. Esse é um conjunto de habilidades que está muito fora da zona de conforto de um usuário de negócios comum em suporte ou marketing.

Integração com serviços externos via MCP

Para fluxos de trabalho mais avançados, o Claude pode se conectar a outras ferramentas de desenvolvedor usando algo chamado Model Context Protocol (MCP). Isso permite que ele interaja com serviços como o GitHub ou até mesmo navegue na web. Mas, novamente, isso envolve configurar e gerenciar conexões de servidor, adicionando outra camada de trabalho técnico que um engenheiro precisa manipular.

Principais casos de uso para automação de fluxo de trabalho do Claude AI

Com essa configuração técnica pronta, o Claude Code se torna um parceiro incrível para agilizar todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, desde o momento em que um engenheiro entra na equipe até o lançamento de uma nova funcionalidade.

Acelerando o desenvolvimento de software

Esta é a principal função do Claude. Os desenvolvedores o usam para acelerar todos os tipos de tarefas. Ele pode escrever testes unitários para garantir que o novo código funcione, desembaraçar códigos antigos complexos e bagunçados (um processo chamado refatoração ou refactoring) e até lidar com operações complicadas do Git que costumam causar dores de cabeça.

Por exemplo, um exemplo de refatoração do mundo real mostrou um engenheiro usando o Claude para simplificar uma função enorme de 210 linhas. Isso reduziu o tempo necessário pela metade, o que é ótimo, mas ainda exigiu 110 minutos de trabalho prático do engenheiro para depurar e verificar a saída da IA. É um assistente, não um substituto.

Integração e exploração de base de código

Quando um novo engenheiro entra em uma empresa, um dos maiores desafios é se atualizar em relação a uma base de código grande e existente. Isso pode levar semanas. O Claude Code torna isso muito mais fácil. Um novo contratado pode simplesmente fazer perguntas em linguagem natural, como "Como funciona a autenticação aqui?" ou "Guie-me pelas etapas para criar um novo endpoint de API". A IA pode ler o código e oferecer um tour guiado.

Análise de dados e gerenciamento de notebooks

Também é uma grande ajuda para cientistas de dados. O Claude pode trabalhar com Jupyter notebooks (uma ferramenta popular para análise de dados), ajudando a interpretar a saída de modelos, analisar gráficos e limpar notebooks bagunçados para que fiquem prontos para uma apresentação.

Aqui está uma visão rápida de como esses fluxos de trabalho comuns de desenvolvedores mudam com o Claude na jogada, como mostra este infográfico.

Desafios para usuários de negócios

As mesmas coisas que tornam o Claude Code tão poderoso para desenvolvedores são as que criam obstáculos para equipes de negócios. É um caso clássico de uma ferramenta ser perfeita para um trabalho e menos adequada para outro.

Basta conversar com o LLM sobre o problema que você está resolvendo e dizer para ele escrever primeiro os testes que falham, git commit. Depois, escrever a estrutura para a solução em seguida. Git commit. Depois adicionar o comportamento para a solução. Git commit. Depois passar nos testes. Git commit. Depois adicionar/atualizar a documentação para alinhar com o código. Git commit. Push. Abrir pr. Pronto.

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Um ambiente exclusivo para desenvolvedores

O Claude Code é uma ferramenta de linha de comando. Ele não tem interface visual, nem painel (dashboard), nem botões para clicar. Para usá-lo, você precisa se sentir confortável digitando comandos em um terminal, navegando em sistemas de arquivos e entendendo scripts básicos. Isso por si só o torna inacessível para muitas equipes de negócios, seja no atendimento ao cliente, vendas ou operações.

A necessidade de manutenção constante de engenharia

Os comandos personalizados, agentes e arquivos de contexto CLAUDE.md não são do tipo "configurar e esquecer". Toda vez que um processo de negócios muda, uma nova ferramenta é adotada ou seu software interno é atualizado, um engenheiro precisa entrar e atualizar as instruções do Claude. Isso cria uma dependência da equipe de engenharia, exigindo seus recursos para quaisquer melhorias nos processos de negócios.

Lógica de script vs. regras em linguagem natural

Este é o cerne do problema. Uma regra de negócio simples como: "Se uma solicitação de reembolso for superior a R$ 500, encaminhe para um gerente", é fácil de dizer, mas difícil de implementar no Claude Code. Um engenheiro precisa traduzir essa frase em uma lógica formal de script. Esse processo exige tradução técnica e é menos flexível para mudanças imediatas por usuários não técnicos. Se a equipe de negócios quiser mudar o limite para R$ 750, eles precisam abrir outro chamado e esperar que um engenheiro faça a alteração. Eles não podem se adaptar na hora.

Este diagrama mostra a diferença com clareza:

Entendendo a complexa precificação da API

Outra consideração para o uso empresarial é a precificação. A automação do Claude Code é alimentada por chamadas de API para os modelos da Anthropic, e esse uso é cobrado de forma completamente separada de seus planos para consumidores, como o Claude Pro.

O custo é baseado em "tokens", que são basicamente pedaços de palavras. Você paga pelos tokens que envia para o modelo (entrada) e pelos tokens que ele envia de volta (saída). Os preços variam drasticamente dependendo de qual modelo você usa. Por exemplo, olhando para o custo por milhão de tokens, o modelo rápido Claude Haiku custa US$ 0,25 para entrada e US$ 1,25 para saída. Mas o modelo mais poderoso, Claude 4.5 Opus, salta para US$ 15 para entrada e US$ 75 para saída.

O custo oculto do uso de ferramentas

Fica ainda mais complicado. Você também é cobrado pelo que a Anthropic chama de uso de ferramentas (tool use), que inclui as etapas internas de "pensamento" do modelo antes de fornecer uma resposta final.

Apenas habilitar a capacidade de usar ferramentas pode adicionar centenas de tokens extras a cada solicitação individual. E algumas ferramentas têm suas próprias taxas além disso. Por exemplo, a ferramenta de busca na Web custa US$ 10 adicionais para cada 1.000 buscas. Esse modelo baseado em uso e em várias camadas pode dificultar a previsão de custos, que é um fator-chave para a maioria das empresas que tentam automatizar processos contínuos.

A alternativa eesel AI: Um colega de equipe no-code para seus fluxos de trabalho de negócios

É aqui que entra uma abordagem diferente, como o eesel AI. É uma solução construída do zero para a automação de fluxos de trabalho de negócios, projetada para enfrentar as barreiras técnicas que ferramentas como o Claude Code apresentam.

Contrate um colega de equipe de IA, não escreva scripts

O eesel é construído em torno de um modelo simples de "colega de equipe". Você não configura uma ferramenta nem escreve scripts; você "contrata" um colega de equipe de IA que aprende sobre o seu negócio. Ele se conecta às ferramentas que você já usa, como seu help desk, Confluence e Google Docs, com integrações de um clique. Em minutos, ele lê suas conversas anteriores e bases de conhecimento para entender seu tom, políticas e problemas comuns. Não há necessidade de um engenheiro escrever e manter arquivos CLAUDE.md complexos.

Controle fluxos de trabalho com linguagem natural, não com código

Esta é a maior diferença. Com o eesel AI, você define lógicas de negócios complexas usando linguagem natural. Em vez de pedir a um engenheiro para criar um script para uma regra, você apenas diz ao seu colega de equipe de IA o que fazer.

Por exemplo, você pode simplesmente afirmar: "Sempre encaminhe disputas de faturamento para um humano", e a IA entenderá e executará esse comando. Se um cliente pedir um reembolso de um pedido feito há mais de 30 dias, você pode instruir seu Agente eesel AI a "recusar educadamente e oferecer crédito na loja". Nenhum chamado de engenharia é necessário.

Implemente com segurança por meio de automação progressiva

Com uma ferramenta de desenvolvedor, a automação costuma ser tudo ou nada. Com o eesel, você pode implementá-la progressivamente. Você pode começar com o eesel atuando como um Copiloto de IA, onde ele apenas rascunha respostas para que seus agentes humanos as revisem e enviem. Isso permite que você veja exatamente como ele se comporta e ganhe confiança. Quando estiver pronto, você pode "subir de nível" para que ele lide com os chamados de forma autônoma. Você pode até rodar simulações em milhares de seus chamados passados para verificar a qualidade antes que ele interaja com um cliente real.

Precificação previsível e completa

Finalmente, você pode realmente planejar seu orçamento. Em vez de navegar em um labirinto de custos de tokens e taxas ocultas, a precificação do eesel é direta. Os planos são baseados em um número definido de interações de IA por mês e incluem todos os produtos principais, como o Agente de IA, o Copiloto e a Triagem em uma única assinatura. Isso torna seus custos previsíveis e fáceis de gerenciar.

Escolhendo a ferramenta certa para a automação de fluxo de trabalho

No fim das contas, a automação de fluxo de trabalho do Claude AI impulsionada pelo Claude Code é uma ferramenta fenomenal. Para desenvolvedores e equipes técnicas, ela está mudando fundamentalmente a forma como escrevem, gerenciam e entendem o código. Está tornando-os mais rápidos e eficientes em seus trabalhos.

Mas para fluxos de trabalho centrados em negócios no atendimento ao cliente, vendas e suporte interno, sua natureza técnica cria gargalos, dependências e custos imprevisíveis. Ela simplesmente não foi construída para esse trabalho.

A escolha não é sobre qual ferramenta é "melhor", mas qual é a ferramenta certa para a tarefa em questão. Para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvedores, o Claude Code é um assistente poderoso. Para automatizar seus fluxos de trabalho de negócios, você precisa de um colega de equipe de IA que fale a sua língua.

Sim, este é precisamente o tipo de fluxo de trabalho que eu faço. Eu crio um documento principal com os detalhes do plano de alto nível e depois digo a ele que vou dividi-lo em sessões/etapas para implementar e que cada sessão/etapa deve ter seu próprio arquivo de detalhes da sessão. Então, após cada sessão, peço para ele atualizar o documento de planejamento e o documento de detalhes da sessão e, em seguida, saio completamente e reinicio o Claude, peço para ele revisar nosso documento de plano principal (que faz referência à localização dos arquivos de detalhes da sessão) para que ele saiba onde continuar e iniciar a próxima sessão.\n\nIsso mantém a janela de contexto limpa e focada, mas também sempre tem uma compreensão de alto nível do “projeto” maior com base na referência a cada documento de sessão. Os detalhes vão para o documento de detalhes da sessão e, em seguida, apenas um resumo de cada sessão no documento do plano principal. Isso garante que cada nova sessão NÃO polua o contexto com os detalhes da sessão anterior, mas ainda tenha uma ideia de tudo o que foi feito em um alto nível e, se necessário, ele pode optar por ler qualquer um dos documentos de detalhes se precisar para uma sessão futura.\n\nA última tática que uso, que também é super útil, é ter Agentes para cada tipo de tarefa, como execução de testes, verificação de tipo (typescript) e linting. Frequentemente, o código do Claude passa por vários ciclos de testes / linting / verificação de tipo que podem poluir a janela de contexto rapidamente, portanto, ao usar Agentes para essas tarefas, a janela de contexto principal fica muito mais limpa!\n\nO sucesso tem tudo a ver com o gerenciamento da janela de contexto!

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