O Claude Code agora cria um harness para cada tarefa (Dynamic Workflows)

Embora a atualização do Opus 4.8 tenha sido apenas modesta, uma novidade do Cloud Code chamou a atenção. A introdução dos Dynamic Workflows. Uma nova forma de executar tarefas de longo prazo, com alto grau de incerteza e um maior nível de inteligência. Por isso, no vídeo de hoje, eu quero te contar tudo sobre os Dynamic Workflows. Vamos colocá-lo à prova, testá-lo na prática, dizer casos de uso, quando você deve utilizá-lo, quando você não deve utilizá-lo e responder a pergunta. Será que essa é a melhor forma de executar tarefas de longo prazo? Pessoal, a própria Antropic reconheceu que a introdução do Opus 4.8 foi apenas um ganho modesto em relação ao 4.7, embora o 4.8 tenha sim, nos principais benchmarks, apresentado uma redução de custo, o que é sempre bem-vindo. Mas o que, para mim, chamou mais atenção foi a introdução desse novo modo de programar chamado Dynamic Workflow. E... Eu confesso a vocês que assim que saiu, eu fui testar, eu li aqui o blog do Cloud Code, e eu não consegui entender muito bem os casos de uso e como que o Dynamic Workflow se compararia, por exemplo, com as ferramentas de execução de tarefas de longo prazo, como o barra Go, que nós temos no Codex, que eu já fiz inclusive vídeo, vou deixar aqui se você quiser dar uma olhada, e agora temos no Cloud Code também. E como que esses Dynamic Workflows se comparariam também com o Agent Teams, que eu também já fiz vídeo aqui no canal. Então, eu confesso que, lendo, não ficou muito claro na minha cabeça quando eu deveria usá-lo ou não. Porém, o... Teric, que é um desenvolvedor lá no Cloud Code, acabou de publicar um artigo onde ele explica com muito mais detalhe e precisão quando você deveria utilizar o Dynamic Workflow, quando eles realmente brilham e quando você não deveria utilizá-lo. E eu achei esse artigo bem interessante, decidi trazer aqui para o canal. Eu acho que existem muitos casos de uso relevantes e eu quero testar com você na prática, beleza? Muito bem, vamos tentar entender aqui um pouco do Dynamic Workflow, então, tá? No blog oficial do Cloud, eles dizem que o Dynamic Workflows estão agora no Cloud Code, ajudando os modelos do Cloud a executar as tarefas mais desafiadoras do início ao fim. E aí eles dizem que é trabalho que você normalmente planejaria em trimestres, agora finalizado em dias. E, obviamente, quando você lê isso, você pensa, tá, então só vale a pena utilizar a Dynamic Workflows para aquelas tarefas massivamente gigantes, né? O que, obviamente, não é muito o caso. Não é sempre que você vai ter esse tipo de tarefa. Então, você lendo aqui, você acaba achando que é menos importante do que é. Eles até dizem que o Cloud é capaz de dinamicamente escrever scripts de orquestração que podem executar de dezenas a centenas de subagentes em paralelo. De novo, não parece algo muito factível. E aí os exemplos que eles vão dando, fazer uma refatoração muito grande, ou uma migração de uma codebase legado, complexa, uma migração que envolve centenas de arquivos, etc, etc. Então parece algo muito distante do que seria o caso de uso típico de um programador. Eles até dão o exemplo aqui da reescrita do BAM, que saiu de Zig para Rust, e escreveu ali 750 mil linhas. de Rust em apenas uma semana. Inclusive, chamou bastante atenção, muita gente até desistiu de usar o BAM. Não está confiando mais por causa dessa suposta reescrita Vibe Coded. Entre parênteses aqui, fica claro que o termo Vibe Coded é até um pouco datado. A gente está vendo bibliotecas sérias com milhares, milhões de usuários, como é o caso do banco, passando por um processo onde não necessariamente você vai ter reviews manuais. Eu garanto a vocês que ninguém leu as 750 mil linhas em uma semana. Então isso aqui faz parte também. de uma era nova da programação, onde você confia cada vez mais no código, dado que você coloca os guardrails necessários, beleza? A gente já vai falar um pouco mais dos guardrails daqui para frente. Mas eu quero pular aqui para o artigo do Terry, que na minha visão é muito mais explicativo, e ele já começa com uma frase que você não vê ali no post original, que é ele dizendo que o Cloud agora escreve o seu próprio Harness... on the fly, ou seja, na hora que ele está executando aquela tarefa. É um harness específico para aquela tarefa que ele está executando no momento. Então, é um harness engineering sob demanda. Se você quer saber um pouco mais sobre harness engineering, eu já fiz um vídeo exclusivo sobre isso. Vou deixar o link para você dar uma olhada aqui depois. Ah, e não esquece também que a gente está com as listas abertas para você se inscrever nos cursos lá do programa, do qual um deles é o harness engineering. E nós também temos aqui... orquestração de agentes e dominando o Cloud Code, que são módulos que são muito relevantes com o que a gente está falando aqui também, beleza? O link para você entrar na lista de espera do programa aí vai estar na descrição e no comentário fixado. Mas voltando aqui para o artigo, ele continua dizendo que, embora o Harness padrão do Cloud Code seja construído, tenha sido projetado para programação, ele também é muito útil em diversos outros tipos de tarefas, porque, como você vai imaginar... Muitas tarefas parecem tarefas de programação, que tarefas de programação são sempre muito metódicas, então você consegue aplicar esse framework em diversas outras tarefas. Eu já me antecipei há muito tempo aqui, lá no Code Capital, por exemplo, que é a minha newsletter, dizendo que o Cloud Code era a minha forma favorita de programar com agentes generalistas. Escrevi aqui no dia 2 de novembro de 2025, a era dos agentes generalistas, onde eu usava cada vez mais o Cloud Code para outras coisas que não era programar. E, de fato, eles estão reconhecendo isso aqui agora. Você consegue utilizar o Cloud Code para diversas outras tarefas. Mas existe uma certa classe de tarefas e nós temos que construir harnets customizados em cima do Cloud Code para atingir um máximo de performance. E são tarefas do tipo de pesquisa, análise de segurança, aí eles falando aqui do Agent Teams e também de Code Review. Ele resume, então, dizendo que workflows permitem que você dinamicamente crie esses harnets. que habilita o Cloud a resolver esses problemas nativamente dentro do Cloud Code, que você pode também salvar e compartilhar esses Workflow. E aí no artigo ele pretende falar sobre a experiência do Workflow e como a gente pode aprender com ele. Então vamos ficar aqui até o final, que tem bastante dica interessante aqui. Ele começa, inclusive, dando alguns exemplos de prompts, para situar no que a gente pode fazer antes de entrar na implementação técnica. E o que eu quero fazer com vocês é, dado os prompts que ele sugerir aqui, nós vamos rodar alguns, vamos deixar eles rodando até que eles demoram um pouco, e vamos voltar para continuar entendendo o que ele está fazendo. Então, olha lá, pessoal, essa parte aqui para mim é principal, talvez uma das principais aqui do artigo, onde ele vai te dando os exemplos. O que você pode fazer com isso? vocês vão notar que existe uma particularidade nesse exemplo o primeiro exemplo que ele dá é o seguinte esse teste falha talvez uma cada 50 execuções é criou o outro para tentar reproduzir criei teorias e teste de forma advertária né tem tipo a coloque uma opinião contra a outra em work trees e execute o barra gol ou seja continue trabalhando sem parar até que alguma dessas teorias funciona tá então aqui já já tá um caso de uso bem claro de um programador. Você que trabalha em um time de desenvolvimento, é bem comum que você vai ter um teste que a gente chama de flake. Aquele teste que ele falha de forma intermitente. Isso é extremamente irritante e também... faz com que você acabe perdendo um pouco a confiança na sua test suite, na sua forma de executar teste. Por que você está toda hora falhando e você fala, ah, tá, isso aqui é flake, isso aqui não é relevante, aí você para de se importar com um teste falhando. Então é muito relevante esse trabalho de você entender por que um teste está flake ou não, por que ele falha de forma intermitente. E aproveitando que a gente está falando de testes e de guardrails para deixar que a IA trabalhe de forma autônoma em tarefa de longo prazo, gostaria de mostrar para vocês hoje o nosso parceiro do vídeo. que é o Test Sprite, que permite que você, inclusive, crie testes diretamente do seu app live. Então você consegue mandar uma URL da sua página e o Test Sprite vai carregar aquela página e desenhar testes e executar testes para aquele seu próprio projeto, beleza? Então é uma excelente forma de você se preocupar apenas com a programação e deixar o Test Sprite para fazer os testes. Se você quiser conhecer mais o TestPrice, que também tem um MCP que você pode integrar direto nos workflows do cloud, o link vai estar na descrição e no comentário fixado. Seguindo para o segundo exemplo, ele diz, utilizando um workflow, busque nas minhas últimas 50 sessões e minere, ache as correções que eu continuo fazendo no cloud e que poderia se transformar em algo para ser persistido no cloud MD. Olha, isso aqui é excelente, isso aqui é algo que a gente já pode testar. diretamente tá então vou até fazer o seguinte eu vou pegar aqui por exemplo deixa entrar no app do Ponte Brasil que talvez seja o app que eu mais utilizo a mais tempo né já vou inicializar aqui o cloud e eu vou fazer isso tá pessoal vou deixar vários workflows rodando à medida que a gente vai fazendo esse vídeo até para gente poder ver eles na prática tá então olha só existe algumas formas você executar o workflow Primeiro você pode vir aqui e jogar o effort para o Ultra Code. A gente vai fazer isso depois. Mas como no próprio exemplo ele já dá a dica para usar o workflow, a gente não precisa fazer isso. A gente pode simplesmente copiar esse prompt e jogar aqui e ele já vai entender que vai ter que usar o workflow. Antes disso, vamos registrar o usage do Cloud Code e quanto que a gente vai gastar nos nossos experimentos. Então vocês estão vendo que está zeradinho. A sessão acabou de começar. Não tem nada, beleza? Então já vamos mandar esse primeiro aqui. Vamos ver se ele vai ser inteligente o suficiente para disparar o workflow automaticamente. Olha que legal. Ele entendeu que a primeira coisa que ele precisa fazer é achar as transcrições e entender que existe um Cloud MD. E aí sim ele vai criar um pipeline passando por um workflow. Guarda essas informações que ele vai criar um pipeline que a gente vai voltar nela daqui a pouco. Ele disse que só achou 13. né, sessões live, não sei o que ele quer dizer com live nesse sentido, né, porque certamente eu já tive mais do que isso, talvez seja alguns que tenham ficado pra trás, e aí ele até falou, ó, o Global View é mais barulhento, né, então tem várias coisas aqui em vários outros projetos que eu tenho trabalhado além desse projeto aqui do Conte Brasil, tá? E aí ele até tá me perguntando, quer que eu olhe apenas o Conte Brasil ou em todos os projetos? Então eu vou falar, cara, todos os projetos, né? O importante aqui é tentar fazer com que o Clouds me entenda. Vamos falar para ele olhar em todos os projetos. E vamos deixar ele aqui trabalhando e vamos seguir para os exemplos. Então o terceiro exemplo que ele dá. Use o workflow para entrar lá no canal Incidents no Slack nos últimos seis meses e achar uma causa comum, recorrente, que ninguém ainda entendeu e ninguém queria um ticket. E aqui agora a gente já começa a entrar em coisas que não são necessariamente programação. Veja esse meu business plan. esse meu plano de negócios, e execute um workflow onde diferentes agentes tentam quebrá-lo, tentam dissecá-lo do ponto de vista do investidor, de um cliente e de um competidor. Olha, muito interessante aqui para você que é empreendedor, você que tem o seu próprio site, você colocar ali o Cloud Code para fazer esse trabalho de advogado, ele olhar de várias... vários prismas e chegar a alguma conclusão, onde que pode ter algum ponto de falha, onde tem algum ponto cego que você não viu, tá? Mais um exemplo que não é programação. Tome aqui uma pasta com 80 currículos, execute o workflow para ranqueá-los, né, para vaga de back-end e... verifique o top 10, né? Faça uma entrevista utilizando o Ask User Question Tool, uma ferramenta nativa ali do Cloud Code, para ter uma rúbrica. Então, novamente, mais uma tarefa. Você coloca ali, tem vários arquivos, você precisa... fazer uma mineração naqueles arquivos ali, você passa um Dynamic Workflow para fazer isso também. Outro excelente exemplo aqui, eu preciso de um nome para essa CLI. Use um workflow para fazer um brainstorming de diversas opções, execute um torneio, guarda essa informação do torneio aqui também, e selecione o top 3. Isso aqui está um ótimo exemplo que a gente pode fazer também. Por quê? Eu vou iniciar mais uma sessão aqui do Cloud Code, e dessa vez eu vou entrar no meu Harness específico. do YouTube onde eu tenho as informações do meu YouTube mas eu vou pedir para ele algo bem similar com o projeto que eu acabei de inicializar com o Vini meu parceiro lá da AI Coders Academy onde a gente começou um projeto do podcast que teve o primeiro episódio piloto agora segunda-feira e vai ser toda segunda-feira sete horas da noite a gente criou o nome podcast chamando de limite semanal então eu quero fazer uma coisa assim lá eu quero passar para ele aqui a ideia do podcast e eu quero ver se ele consegue achar um nome ou até Talvez se ele consegue validar esse nome. Então vamos fazer o seguinte aqui. Eu vou colar esse promo, só que eu vou alterar um pouco. Então eu vou falar assim. Beleza. Vou deixar só isso aqui, tá? Só vou falar que é no YouTube. Então vamos ver o que ele sugere. vai que ele sugere uma melhor gente vai lá até em troca para ver que estamos só no episódio piloto de novo não precisei ligar o outro acordo porque no próprio pronto já está a instrução de executar um workflow Beleza vamos voltar aqui para o nosso workflow original onde ele tá me perguntando o que é executar esse dynamic workflow e aí justamente fazer essa mineração das 50 sessões mais recentes para é correções que eu costumo fazer de forma recorrente e criar um Cloud MD persistir no Cloud MD e ele dizendo esse esse o dinâmico vai criar múltiplos subagentes para fazer a mineração e depois para fazer a sintetização e ele dá o aviso que pode gastar muito pouco eu vou falar e essa vamos deixar ele trabalhando e vamos voltar aqui para o Zezer utilizou o outro para renomear nosso e usar modo né que falando de programação para a causa é do é então isso que é muito comum né Às vezes você tem ali um código ou uma instância que você criou ali na sua base de código que ela é reutilizada em vários lugares. Você quer fazer a renomeação, você quer trocar o nome, você tem que mudar em tanto lugar. Você acaba, às vezes, deixando para lá e só fazer um Command F, um Control F, muitas vezes não ajuda. Então, você pode usar a IA para fazer isso aqui também. E, por fim, analise o rascunho do meu blog post e utilize o workflow para verificar cada alegação técnica frente à base de código. Eu não quero publicar nada errado. Então, vejam, pessoal. Esses exemplos aqui são muito mais práticos do que reescrever o BAN do zero ou até do que fazer uma migração que você faria num trimestre. Então são coisas aqui que você poderia usar no dia a dia ou você poderia usar em diversos projetos. O que chama atenção nesses exemplos, pessoal? Chama atenção que a maior parte dessas tarefas, elas são pouco determinísticas. Ou seja, ela tem um certo grau... de inteligência, entre aspas, que você tem que colocar nela. Elas não são óbvias, certo? Por exemplo, por que o meu teste está falhando só 5% das vezes? É algo que não é claro. Tem alguma condição ali que você tem que investigar. Use o workflow para tentar fazer uma sintetização de um conjunto de dados que não é uniforme. Tente achar aqui uma causa raiz que ninguém ainda achou. Pegue esse meu... é plano de negócio e de quando desconstrua ele de vários prismas pegue aqui esse monte de arquivos e ordene eles para mim então se inveja pegue um nome talvez tirando esse exemplo aqui do renomear o user modo todos os outros são exemplos que eles não são determinísticos né eles requerem um certo grau ali de percepção do que está acontecendo, de investigação, de pesquisa. Isso para mim é muito interessante, porque ele abre uma outra janela, um outro escopo de tarefa que a inteligência artificial agora pode te ajudar. Antes da gente continuar, vamos dar uma olhada em como estão os nossos Dynamic Workflows. E aí que você viu, ele já começou a fazer algumas modificações aqui, e aí ele fala que o Workflow está até rodando em background, que ele reexecutou e que vai ser notificado quando finalizar. Então aqui não tem muito o que fazer, ele até diz aqui embaixo, tá rodando, e eu posso botar barra workflows pra ver que os agentes rodando, tá vendo? Olha aí, já foram 50 agentes que ele disparou pra minerar as minhas últimas sessões, e agora ele tá sintetizando nesse agente o único que tá rodando, tá? E aí vamos voltar aqui pro nosso segundo workflow aqui de... dar uma ideia de nome para o podcast. E olha só, ele dessa vez foi até bem rapidinho, né? Ele conseguiu achar qual que é o nosso nicho, AI, Agents Programming, Coding Agents, DevTooling, etc. Entendeu aqui quem é o Vini. Ele está no meu harness do YouTube, então ele tem acesso à minha API aqui do YouTube, consegue buscar dados direto lá no... lá no próprio YouTube. E aí ele executou esse torneio. Cara, agora olha a quantidade de tokens que gastou, pessoal. Quase um milhão de tokens em 39 agentes, tá? Qual que foi a ideia? Nomes de podcast numa ótica criativa e aí executar um torneio julgado pra pegar o top 3, tá? Qual que foi a estrutura? Primeiro ele fez um brainstorming, seis agentes gerando nomes, depois um painel ali com os três juízes. Quarto de final, final. Bem interessante isso aqui. E aí ele finalizou. E aí chegou nesses três resultados aqui. Top 1 aqui que ele considerou é o Vibe e Verify. 2 Builders, 1 Vibes, 1 Verify. Essa é a ideia dele aqui. Segundo, 2 Agentes. O nome do podcast. 2 Agentes, 1 Loop, 0 Alucinacion. Dá até uma tagline aqui. 3 Vibe Compiler. Duplicou aqui, eu não entendi muito por quê. E alguns outros resultados ficaram para trás ali. Papo agente, o café com agente, dois devs e um agente. Não sei, né? E aí ele até depois aqui no final ele falou, ó, vai em inglês, né? Eu escolhi inglês, eu escolhi português. Então claro que daria pra dar alguns outros tipos de instrução aqui, por exemplo, ele não usar inglês, ou para pedir pra ele fazer justamente isso, a disponibilidade, né? Ver se tem, por exemplo, um domínio, ver se tem o canal do YouTube disponível. Eu não falei nada disso, então ele parou por aqui, foi até relativamente rápido, tá? Francamente, eu não sei se eu gostei muito não, acho que eu prefiro ficar com o nosso, mas... Está aqui uma ideia do que você poderia fazer. Vamos voltar aqui agora para a parte mais técnica. Como os dynamic workflows funcionam. Então basicamente eles executam o arquivo JavaScript com algumas funções especiais que permitem que eles criem e coordenem subagentes. Então tem aqui um agent, basicamente a função. E aí você tem duas opções. A função de paralelizar e a função de rodar o pipeline. Lembra que eu falei para vocês? segurarem que a gente ia falar mais do pipeline? Por quê? Porque no pipeline, você vem com uma tarefa, termina, ela entra na outra, termina, ela entra na outra, termina, ela entra na outra, certo? No paralelo, não. Elas executam diversos em paralelo e elas precisam que cada uma delas finalize para que você siga, tá? É a ideia de fun out, né? É uma expressão em inglês. Fun out é espalhar, né? Você espalha entre diversos... a gente, beleza? E por que utilizar Dynamic Workflow? Bom, o Tarek diz aqui, quando você pede para o Cloud Code, o Harness padrão do Cloud Code fazer uma tarefa, ele precisa planejar e executar dentro da mesma janela de contexto. Para muitas tarefas de programação, isso é muito efetivo, mas em algumas circunstâncias, isso pode deteriorar em tarefas particularmente... que executam por muito tempo, ou massivamente paralelizáveis, ou quando você tem essas tarefas adversárias, altamente estruturadas. E aqui é interessante, pessoal. Essa parte aqui é bem importante nós que trabalhamos construindo o Harnesses entender. É o seguinte, quais são as armadilhas? Quais são os problemas de você executar essas tarefas de longo prazo? Porque quanto mais o Cloud, aí você pode substituir o Cloud aqui pelo Codex, por qualquer outro... Harness que trabalha de longo prazo, quando eles trabalham numa tarefa complexa, numa mesma janela de contexto, essas EAs acabam ficando mais suscetíveis a alguns modos de falha. E ele lista três modos de falha aqui. Primeiro, agentic laziness, seria a preguiça do agente, que é quando o cloud para antes de finalizar algo que é particularmente complexo. Então, por exemplo, você pede para ele fazer 50 coisas, ele faz 20 e fala que acabou. Não, meu filho, faltou fazer aquele resto ali. Isso vai progredindo à medida que a janela de contexto vai sendo compactada, compactada, compactada. Uma solução para isso é você utilizar... um arquivo externo que ele sempre se referencia, por exemplo, um specs-md, fazer aquele sdd, Spec Driven Development, ou algo parecido com isso. Um outro problema que ele lista aqui é o self-preferential bias, é o viés de preferência própria, vamos dizer assim, que é a tendência do Cloud ou da IA de preferir seus próprios resultados, especialmente quando perguntado para verificar ou julgar. contra uma rúbrica. Então, ou seja, você pede para ele fazer alguma coisa, ele vai achar um resultado, e aí você fala, ó, verifica contra isso aqui, e ele 90% das vezes vai falar, não, o meu tá bom, entendeu? Então, quando você coloca, por exemplo, dentro de um dynamic workflow, nessa estrutura adversarial, você limita esse self-preferential bias, que também é muito importante, tá? E o terceiro e bem comum também é o gold drift, né? É quando você dispersa do objetivo, que é aquela perda gradual, de fidelidade do objetivo original à medida que você vai passando por vários e vários turnos, especialmente depois da compactação. Claro, cada etapa de resumo é lossy, né? Você tem uma perda ali. E aí os detalhes e ad cases, né? E requisitos do tipo, não faça tal coisa, vai sendo perdido. Então esse Go Drift é real e os Dynamic Workflows ajudam você a limitar, beleza? E aí ele diz, né? Criar um workflow. ajuda a combater e orquestrar diferentes Clouds, nesse caso, com suas próprias janelas de contexto, em objetivos isolados e focados, beleza? Olha, pessoal, aquele nosso primeiro workflow, onde eu pedi para ele analisar as minhas sessões e propor mudanças para o Cloud MD, já retornou e ele fez a etapa de sintetizar. O que ele me mandou aqui? Vamos dar uma olhada. Primeiro, Caveman Compressed Mode Off By Default. Excelente isso aqui, tá? O que acontece? Eu coloquei o Cable, eu fiz um vídeo aqui no canal, vou tentar deixar o link para você dar uma olhada depois, e eu gostei bastante dessa skill. Só que ela tem hora e lugar, tá? A hora de você utilizar ela é basicamente quando você está programando. E aí várias vezes eu começava uma conversa aqui com o Claudio, e eu estava querendo discutir alguma coisa, e ele me discutia naquele formato do Cable, ou seja, muito truncado. E eu tinha que ficar pedindo para ele desligar. Por quê? Porque o Cable não estava ligado por padrão. E aí eu fiquei toda hora pedindo para ele desligar, e ele identificou. Ele identificou que eu estava toda hora falando o caveman off. E olha que legal, ele até falou, achou isso em quatro sessões, alta confiança. Eu estava de forma repetida pedindo para desligar e sugeriu que colocasse aqui a regra, não use o caveman ou comunicação comprimida, a menos que eu diga de forma explícita. Então, excelente isso aqui. Segundo ponto que ele falou aqui, continue no escopo, mudanças mínimas e focadas, sem refatorização ou fallbacks especulativos. E aí ele até... cotou o que eu falei aqui, ó. Não, o que você fez? Eu só falei pra renomear tal coisa, você foi lá e fez tal e tal coisa, né? E aí a sugestão que ele dá aqui é implementar exatamente a mudança e nada a mais, né? Fazer edições focadas e mínimas, minimalísticas, né? Então aqui é pra deixar ele um pouco mais constrained, né? Terceira coisa que ele sugere, respeitar as instruções já dadas, né? Aí você botou aqui, eu gritei aqui com ele, I told you already. Isso aqui é uma coisa assim, meio óbvia, né? Você vai colocar uma... Uma regra que já diz para você seguir o que você falou. Não sei se isso faria muita diferença, mas ele achou isso aqui. E o quarto e bem interessante que ele achou aqui é copy, texto real e natural em português. Não usar um placeholder interno fabricado. E aí ele até sugere essa regra aqui. Nunca insira texto genérico, work in progress, numa UI. Escreva a UI, o texto da UI de uma forma natural, idiomática. Nunca... traduções literais palavra por palavra, acontece muito no inglês, né? E conserte a origem das palavras, não faz sentido você ficar propagando elas, né? Então tá aqui as descobertas que o Claudio fez, e ele até já me dá a sugestão aqui de aplicar, né? Colocar cada reto. Eu não vou botar, a ideia não era essa. Mas interessante que você pode fazer esse teste você mesmo. Muito bem, seguindo na leitura aqui, ele faz uma distinção do que são workflows estáticos e dinâmicos, tá? E aí ele diz, ó, se você já usou o Cloud Agent SDK, muito provavelmente você já fez ele de forma estática. E agora a gente tem a introdução dos dinâmicos, e aí ele dá até um gráfico aqui pra gente entender, ó. Por exemplo, se você fizer um prompt do tipo, devo migrar o meu checkout service pra um novo provider? Sei lá, você tá no Stripe. e você quer saber se quer trocar para o outro. Um harness estático, ele vai lá, faz cinco buchas na web, pega o resultado, verifica, resume e te dá o resultado, um resource report mais genérico. O Dynamic Workflow, por sua vez, ele vai ler o código, ele vai verificar cada feature que você já tem contra o possível novo provedor, e olhar a documentação daquele possível novo provedor, em paralelo. Ele vai verificar, por exemplo, qual é o seu volume transacional e quanto seria o preço para cada novo provedor. Vai passar esse resultado por um advogado que vai tentar fazer um caso ali contra fazer a migração. Ou seja, você realmente precisa fazer a migração e vai te dar uma recomendação específica. Veja, você poderia pedir para ele fazer tudo isso aqui, tá? No seu prompt. Só que o Dynamic Workflow já é... vai te salvar esse esforço. Mas você vê que ele vai consumir muito mais informação no contexto. Naturalmente, aumenta o seu consumo de token. Porém, mais vale você gastar mais token e ter o resultado que você quer do que você gastar menos token e ter um research descartável, genérico, que não serve para nada. Você só jogou token no lixo, tá? Então, eu entendo que existe toda a questão de preocupação com token, mas se de fato ele entrega isso aqui, essa recomendação específica contextualizada, Eu acho que é uma vitória. Outra seção muito importante aqui do artigo é onde ele diz de padrões úteis de quando utilizar os workflows dinâmicos, beleza? Então você pode começar basicamente pedindo para ele criar um, como a gente já mostrou aqui, ou utilizar a Trigger World Ultra Cold. Então eu vou limpar a seção aqui. Eu posso jogar aqui o meu level de effort para Ultra Cold. E aí você vê que ele entrou aqui no Ultra Cold, que automaticamente joga o Thinking Level para X High. e já liga o Dynamic Workflow Orchestration, beleza? Então, essas são formas de fazer. Mas, tag ele, construir um modelo mental de como os Dynamic Workflows funcionam irá te ajudar a entender quando utilizá-los e quando você deveria sugerir ao Cloud utilizá-lo também via prompt. E aí, alguns padrões aqui que ele diz, tá? Então, vou até abrir isso aqui em uma outra tela e a gente vai ver cada padrão aqui. E comparar com o que ele está dizendo aqui. Então, são seis padrões que ele sugere. O primeiro é o classify and act. Ou seja, classifique e haja. Então, use um agente classificador para decidir o tipo da tarefa. E então, roteie essa tarefa para diferentes agentes ou diferentes comportamentos baseados na tarefa. Ou use o classificador no final para determinar o output. Então, isso aqui seria interessante. Se você primeiro precisa saber quem deve realizar tal tarefa. Por exemplo, algo muito claro nisso aí seria um agente de triagem. Você faz uma triagem, chegou aqui um problema, eu quero fazer uma triagem, qual é, identificar qual é esse tipo de tarefa, qual é esse tipo de problema e rotear para a pessoa, para o agente mais adequado para resolver. Então esse aqui é um exemplo bem padrão de workflow. O segundo que ele chama é o fan out and synthesize. Isso foi justamente o que a gente acabou de fazer ali no exemplo. do Cloud MD, de olhar ali as seções. Então ele dispara vários agentes, cada um olha uma seção, então ele fez um fan out, espalhou eles, e aí depois eles se unem e resumem, em nosso caso ali, foram quatro sugestões. Então aqui é para você quebrar uma tarefa entre muitas etapas pequenas, executar um agente para cada etapa, sintetizar os resultados, particularmente útil. quando existe um grande número de pequenas tarefas, como é o caso de você analisar 50 conversas. Ou quando cada etapa se beneficia de ter um contexto limpo, de modo que eles não interfiram um com o outro. Isso aqui é bem interessante também. O terceiro seria o adversarial verification. Esse aqui é mais simples, basicamente, para cada agente você... Executa outros agentes que vão tentar verificar aquele output contra um critério ou contra uma determinada rúbrica. Então você quer verificar se aquilo que você fez de fato está se adequando no seu critério de sucesso. E aí cada agente vai disparar outros agentes que vão se auto-verificar. Obviamente isso aqui aumenta a sua confiança, mas também gasta bastante token. Generate and filter, ou seja, gere e... Filtre. Gere um número de 10 sobre um determinado tópico e então filtre baseado numa rúbrica ou por verificação, pelo adversário verification, elimine duplicatas e retorne apenas aqueles de maior qualidade. Então isso aqui foi basicamente algo feito ali naquela ideia dos nomes. Ele gerou, filtrou, só que depois ele rodou um tournament, que é o que a gente vai ver aqui em sequência. Que é, ao invés de dividir o trabalho, tem a gente competindo nele. Execute. ele a gente cada um com a tentativa de resolver a tarefa em diferentes abordagens os prontos ou os modelos irão julgar os resultados é de uma forma é para o mais né vai fazer ele é uma combinatória colocar duplas ali para combinar e analisar e vai ter uma agente um dia de dinheiro até que você tenha um vencedor então foi basicamente que ele fez aqui no janeiro e no filter gerou várias ideias filtrou e colocou aquelas ideias filtradas no torneio para que o Judging Agent verificasse qual era a melhor ideia. Então a gente consegue ver aqui, o Generating Filter vai gerar várias ideias, vão filtrar baseado no critério, vai gerar os melhores, e aí você poderia pensar que esses melhores aqui podem entrar num torneio e vão ser julgados par a par, até você chegar ali na escolha final. E claro, o top, top 3, top 8, como ele mostrou ali, acaba... né sendo visível também porque eles fazem parte do torneio tá uma coisa que eu fiquei curioso aqui tá a gente tá falando tanto de torneio que vamos aproveitar que a gente tá aqui na época da Copa do Mundo a Copa do Mundo tá quase começando vamos falar para ele se ele consegue gerar o torneio para né sugerir quem deve quem deve ser o campeão da Copa do Mundo então vou falar até para ele aqui ó e a getting closer to the FIFA World Cup please create a tournament based on the real brackets and tell me What is the nation that should win the tournament? E aí eu vou voltar pra cá, vou falar tournament workflow, tá? Só que eu realmente tô curioso pra saber como que ele faria isso aqui. Você poderia pensar numa forma de fazer diversas simulações, tá? Vamos ver como que ele vai se virar pra fazer isso aqui, tá? Quando ele começa... Vamos dar uma olhada ali no como está o nosso uso. Aí olha só, pessoal, como que gasta, né? Eu estou no plano max de 100 dólares. Eu rodei aqueles dois workflows que foram rápidos e gastou 35% da minha sessão de 5 horas ali, tá? Então já foi mais de um terço, né? Para um período bem pequeno de trabalho. Então eu não recomendo que você fique usando isso direto. Mas você tem uma janela ali limpa, você não está planejando fazer nada ou você está combinando ali com o codex, como é o meu caso, se eu gosto de fazer... Ou se você usa um modelo mais baratinho, um DeepSeq, um Minimax, um Composer, você pode deixar o Cloud Code para fazer esse tipo de coisa e as outras, ter um outro modelo ali mais voltado para tarefas de programação que realmente vai consumir o teu contexto. Aí olha que legal, de novo ele está separando em duas fases. Primeiro ele está buscando qual é o bracket real, estou fazendo a busca na web, e aí depois ele vai rodar esse multi-agent. Tournament Simulation. Então eu estou curioso para saber o resultado aqui. Bom, vamos deixar ele trabalhar, isso deve demorar um pouquinho. E vamos continuar aqui no artigo do Terry, onde ele vai falar de casos de uso. Aqui sim, sempre muito importante a gente entender casos de uso. E o que ele sugeriu aqui? Pense de forma criativa quando e como você deve pedir para o CloudFold fazer Dynamic Workflows. E aí ele diz que na experiência dele, os workflows são muitas vezes mais úteis até para tarefas que não são técnicas. E aí ele sugere aqui, migrações, né? Então, um agente para cada fix que você tem que fazer. Então, imagina, tem várias coisas, cada agente focado em uma coisa só. Research, pesquisa, um excelente caso de uso. Verificação, né? Isso aqui fica claro também. Sorting, né? Fazer ali um algoritmo que ordene. Regras, né? Verifique baseado numa regra. Root calls, né? Você colocar teorias que competem uma contra si. para você tentar entender qual delas faz mais sentido. Fazer uma triagem, o exemplo que eu falei mais cedo, de Classify e Inex. Paste, para você explorar versus qual seria a sua rúbrica. Então você deixa o modelo ali ter um pouco mais de criatividade. Fazer ali avaliações, Evolve, rodar notas, dar notas também frente a uma rúbrica. roteamento tá então sempre que você precisa fazer um roteamento também é interessante e aí ele vai falando aqui né migrações dá o exemplo do ban aí ele também falou de que isso é uma forma de pesquisa de verificação que ele diz aqui né que é de novo você pedir para ele verificar que está sendo dito a parte de sorte para mim é bem interessante tá é tem bastante a ver que também com a parte de torneio de torneio mas você pode pensar aqui que sempre que você quer fazer qualquer tipo de priorização você pode rodar o Dynamic Workflow nisso também, isso é bem legal, principalmente se você tem um calhamaço de informações e você precisa de uma ajuda para isso, a IA pode te ajudar. Memória e você aderir ali às regras, a gente já falou da parte de ele deteriorar à medida que o contexto vai aumentando, a investigação das causas principais, fazer uma triagem em escala, explorar, avaliações, etc. Tudo que a gente já viu aqui. Algumas dicas para construir workflows dinâmicos. O prompting, então, dizendo para você dar um prompting detalhado, usando técnicas específicas, ou seja, essas técnicas de tournament, como eu acabei de fazer aqui, fanout, filter, etc. Então, usar esses termos aqui que o próprio Cloud Code vai reconhecer. Muito interessante também, combinar com o barra go e o barra loop. Então, você pode colocar um workflow rodando num loop. Por exemplo... Ah, eu quero que a cada X horas ele verifique os pull requests criados na minha organização e revise, ou faça ali algum tipo de filtragem. Maravilha, você consegue colocar ali também. E, obviamente, o barra gol, porque você vai trabalhar numa tarefa de longo prazo, você coloca o workflow ali justamente para que ele não deteriore. o objetivo ao longo do tempo uma coisa bem interessante é que você consegue setar um budget específico para o uso de tokens tá então você consegue limitar por exemplo use somente tantos tokens que vai setar ali um máximo embora eu vejo aqui isso tira um pouco o propósito de você rodar o Dynamic Cloud porque você tá usando o Dynamic Cloud justamente para que ele coloque todo aquele poder né para te dar a resposta você limitar o pouco que você vai tá limitando o resultado do dynamic workflow talvez não vale nem a pena utilizar tá eu penso um pouco dessa forma você pode salvar e compartilhar os dynamic workflows beleza é isso aqui seria interessante de novo para tarefas recorrentes como eu disse né você revisar mudança no Purquest ou analisar todos os puros da sua organização coisas que você se vê fazendo muitas e muitas vezes você pode salvar beleza e ele salva dentro desse arquivo .cloud.cloud.workflows, beleza? E aí você pode até distribuir via skill para o seu time, criar um bundle com plugin e coisas do tipo. Maravilha, pessoal. Então, muito bom esse artigo. Eu vou linkar ele para você dar uma lida com calma depois. E para a gente finalizar nosso vídeo, vamos ver quem vai ser o campeão da Copa do Mundo de acordo com o Dynamic Workflows. do Cloud utilizando o Tournament Math Plan, beleza? Olha, ele já conseguiu buscar aqui, de fato, todos os grupos e tudo mais. Ele entendeu a regra da Copa do Mundo, tá vendo? Entendeu ali, viu quem tá nas metades opostas aqui, por exemplo. E agora ele falou que vai criar a simulação do torneio, já criou aqui o workflow, beleza? E, basicamente, ele já terminou pra mim aqui. Como que ele disse que vai fazer? Na fase de grupos, são 12 analistas, né, agentes analistas, um pra cada grupo, né? Cada um... fazendo ali aquele six match round hobby, né? Então são cada um, cada time joga contra o outro, né? Produzindo uma tabela real, olha que legal. E até entendeu a regra aqui dos melhores oito terceiro colocados vão ser colocados ali na fase de knockout, na fase de mata-mata. E aí a fase de mata-mata, cada partida é decidida por um painel de agentes especialistas independentes, olha que legal. Com reasoning por diferentes lentes, olha que legal. Um olhando tática. A forma do time, o time em si, dados, contextos, upset hunter, seria o caçador de zebra, vamos botar assim, e um agente mais holístico. E o voto majoritário avança, beleza? E aí, tá dizendo como que fica na fase de nocaus, na fase de mata-mata. E aí, no final, o veredito vai ser um agente que vai sintetizar tudo pra dizer quem deve ser o campeão. São 120 agentes em 7... Round sequenciais, né, cara? Vai demorar um pouco isso aqui. Mas a gente pode ver aqui pro workflow. Fiquei curioso, né? Ó, o Brasil tá no grupo C. A gente pode até entrar aqui pra ver. Ah, ele botou o Brasil primeiro aqui, ó. Falou que o Brasil ganhou as três partidas, inclusive, e resultados aqui, ó. Cadê? Você que veio do futuro e viu esse vídeo, me fala aí se o Claudio acertou ou se ele não acertou, beleza? E aí, então, ele já deu todo mundo que passou aqui, já foi pra fase de... Não seria a oitava de final, dizia seis avos de final aqui. Inclusive com cada partida. Vamos até ver aqui no Brasil. Tem os três agentes aqui. Foi Brasil e Japão. Sempre da Brasil e Japão. E aí o agente tático deu 2x1 Brasil. O agente de forma. Esse aqui foi o resultado. Foi o alto campo de todos. Falando que o Brasil ganhou também. E o de time também falou aqui que o Brasil passa. Então o Brasil passou aqui do Japão. Copa do Mundo ao vivo aqui. E aí nas oitavas de final. Brasil e Holanda, é isso? Noruega. Deu Brasil aqui também de novo. 2x1. Esse 2x1 que ele tá falando eu não tô entendendo muito bem. Olha que legal, pessoal. No prompt ele coloca assim, ó. Tá aqui as oitavas de final. Precisa ter um vencedor. Se for empatado depois de 90 minutos, jogue o tempo extra e depois os pênaltis, né? E aí ele coloca aqui a ótica. A lente que você tá analisando. Aqui no caso é a forma, né? Então... Pese os resultados baseado ali no momento. E julgue de acordo com a força do time recentemente, na temporada 2025, 2026, etc. Decida quem avança. Resultado, o vencedor. E um scoreline realístico. é então realmente tá dando dois a um aqui também é tudo tá dando dois a um aqui mas ele falou aqui que o rock tomar cuidado com o ralo de um óbvio aqui então fica de olho aqui em beleza próximo jogo quartas de final e aí já entraram mais agentes aqui em quem a gente tem aqui Inglaterra e Brasil primeiro deu Inglaterra segundo deu Brasil a confiança baixa né confiança baixa terceiro Brasil quarta Inglaterra e agora nos pensa Inglaterra agora vamos decidir que se o Brasil passou não Brasil passou no tempo extra, hein? Parabéns. Um coin flip que ele disse. Ele até falou do Rodrigo, que não tá jogando, né? Não foi pra conta. Então o Brasil foi pra semi, pessoal. Brasil e Argentina na semi. Aí botou a Argentina, passou o primeiro nos pênaltis. De novo a Argentina nos pênaltis. É, acho que aqui deu a Argentina, hein, pessoal? Acho que deu F aqui pra gente. E aí o Brasil caindo na semifinal pra Argentina nos pênaltis. Segundo o Klausen. E a final Espanha e Argentina. Aí eu não vou ver tudo no longo, aí já fiquei com raio daqui. Campeão, só não pode ser a Argentina, né? Cadê? Quem ganhou? Perdi. Espanha. Espanha ganhou. Então, Espanha é the most logical pick para ganhar a Copa do Mundo aqui, na opinião do tournament do Cloud Code. E aí, agora ele está até finalizando para escrever aqui para mim o veredito final. Pessoal, muito interessante, né? Vale a pena enquanto simulação. Consigo ver isso aqui sendo utilizado em tese de investimento. Consigo ver isso aqui... sendo utilizado em diversos outros contextos. Então, claro que é um pouco mais lúdico esse exemplo que eu dei aqui para vocês, mas espero que tenha servido de inspiração para que você entenda como você pode utilizar o Dynamic Workflows no seu dia a dia, beleza? Ele está até montando aqui, o Unifí, colocou o Brasil aqui caindo nas semifinais, nos pênaltis para a Argentina, a desgraça, né? a Espanha ganhou da França pelo menos a Espanha ganhou da Argentina menos mal então assim gostei bastante achei bem legal né não foi um monte Carlos né ele até falou que não foi uma análise de Monte Carlo uma simulação julgada vamos colocar assim né embora tenha tido algumas falhas a gente viu ali por exemplo que ele buscou jogadores que não tem mas poderia ter feito isso também pedido para ele, né, olha, antes de você executar a simulação, pegue a convocação de cada time, etc. Então, claro, você pode melhorar isso aqui, tá? E só por curiosidade para a gente finalizar o vídeo, quanto será que a gente gastou? Vocês lembram que estava em 35%, né? E aí, se a gente vier aqui agora, quanto que gastou para a gente fazer essa simulação? Mais 35% gastou, um terço do que seria o meu limite de 5 horas, claro, de 100 dólares para fazer essa simulação. Obviamente, é uma simulação grande, muitos jogos, mas... Fica aqui o exemplo bem interessante, pessoal. Então agora eu quero saber de você. O que você achou dos Dynamic Workloads? Você acha que faz sentido para o seu caso de uso? Você consegue se enxergar utilizando? Ou você acha que é só uma forma de consumir token? Me conta aqui nos comentários. Claro, já aproveita. Se você gosta desse tipo de assunto, se você gosta de inteligência artificial, Cloud Code, Codex, programação agente, esse canal é para você. Então, por gentileza, se inscreva aqui no canal. Curta esse vídeo, se você está no celular, aproveita e já hype aí, que ajuda bastante com o algoritmo do YouTube. Agradeço a vocês pela audiência de sempre e até a próxima.

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Dynamic Workflows é o novo recurso do Claude Code para tarefas longas, incertas e difíceis de resolver em uma conversa normal com a IA. Neste vídeo eu testo a novidade na prática e comparo com /goal, Agent Teams e os workflows que já uso para trabalhar com agentes.

A ideia central é que o Claude Code passa a criar um harness sob demanda: ele monta agentes, divide etapas, verifica hipóteses e sintetiza resultados. Eu passo por exemplos de testes intermitentes, mineração de sessões para melhorar CLAUDE.md, brainstorm no formato de torneios, triagem, code review, pesquisa e uma simulação com vários agentes.

A conclusão não é que você deve usar Dynamic Workflows para tudo. Ele consome mais contexto e tokens, mas pode ser muito forte quando a tarefa é longa, paralelizável, pouco determinística ou precisa de verificação adversária. Entender quando esse nível de orquestração realmente melhora o resultado é fundamental.

Capítulos

00:00 Intro
02:00 O que são os Dynamic Workflows Claude
06:26 Testando exemplos de prompts
18:36 Como os Dynamic Workflows funcionam
19:23 Por que usar Dynamic Workflows
25:04 Workflow Dinâmico vs Estático
26:49 Quando usar os Dynamic Workflows
32:05 Gasto de token
33:05 Casos de uso
35:02 Dicas para criar esses workflows
37:03 Dynamic Workflow de torneio
42:38 Conclusão

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https://www.youtube.com/watch?v=pvRBwqJkdyI
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https://www.youtube.com/watch?v=kyvdBqLfJko

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