Campeão do hackathon da Anthropic compartilha gratuitamente a configuração universal do Claude Code: 13 Agents, mais de 40 habilidades, 31 comandos totalmente revelados

Desenvolvedor Affaan Mustafa, após vencer o hackathon organizado pela Anthropic, compilou todas as configurações de Claude Code acumuladas durante 10 meses de construção prática de produtos em um pacote open source. Este inclui 13 agentes inteligentes, mais de 40 módulos de habilidades, 31 comandos, o verificador de segurança AgentShield, entre outros, e compartilhamos este conteúdo com você.
(Resumindo: Clawdbot, um assistente AI 24/7 que fez o Mac mini esgotar o estoque)
(Complemento de contexto: Cuidado! Configurar mal o Clawdbot pode esconder vulnerabilidades graves: usuários tiveram suas carteiras criptográficas roubadas)

Índice do artigo

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• Cinco níveis de módulos, cobrindo desde revisão de segurança até aprendizado automático, com fluxo de trabalho completo
• A existência do verificador de segurança AgentShield
• O custo de configuração para desenvolvimento assistido por IA é maior do que se imagina
• Este pacote é um ponto de partida, não um destino final

A última edição do hackathon da Anthropic acabou de terminar. Após cada competição, o foco das discussões na comunidade costuma estar nos aspectos técnicos das obras vencedoras ou nas novidades propostas pela Anthropic. Mas neste artigo, quero compartilhar algo com um valor de cauda mais longa: o vencedor Affaan Mustafa, que organizou todas as configurações de Claude Code acumuladas durante 10 meses de construção de produto, em um pacote open source instalável chamado “everything-claude-code”, disponibilizado generosamente no GitHub.

Até o momento da escrita, o repositório já acumulou mais de 49 mil estrelas e 6.200 forks. Esses números refletem não apenas o interesse da comunidade na ferramenta, mas também um problema real de longo prazo na área de desenvolvimento assistido por IA: configurar o Claude Code em cenários de trabalho reais não é tão simples quanto se imagina. A seguir, uma visão rápida das características dessa configuração.

Cinco níveis de módulos, cobrindo desde revisão de segurança até aprendizado automático, com fluxo de trabalho completo

Todo o pacote está organizado em cinco camadas principais, com responsabilidades bem definidas:

Agentes (Agents): 13 sub-IA especializadas, cada uma com uma função específica. Incluem planejador, arquiteto, orientador de TDD, revisor de código, auditor de segurança, solucionador de erros de construção, executor de testes ponta a ponta, refatorador, atualizador de documentação, além de revisores específicos para Go, Python e bancos de dados.

Cada agente foi projetado como um nó delegado de tarefas, ao invés de um único agente principal assumir todas as funções. Essa abordagem está relacionada às limitações de desempenho de grandes modelos de linguagem em problemas de “amplitude, mas não profundidade”.

Módulos de habilidades (Skills): Mais de 40 definições de fluxo de trabalho, categorizadas por linguagem e cenário de uso. Orientações específicas para TypeScript, Python, Go, Java, C++, Django, Spring Boot, incluindo padrões para testes, segurança, implantação, design de APIs, migração de bancos de dados, Docker, entre outros.

Alguns módulos avançados incluem “Pipeline de LLM sensível a custos” e “Modo de cache de hash de conteúdo”, indicando que essa configuração vai além de simples auxílio ao desenvolvimento, estendendo-se à engenharia de produtos de IA.

Comandos (Commands): 31 comandos de barra, permitindo disparar fluxos de trabalho comuns com um único passo. /plan, /tdd, /code-review, /build-fix, /e2e são básicos; versões mais recentes incluem /multi-plan, /multi-execute para coordenação de múltiplos agentes, além de /instinct-status, /evolve para aprendizado.

Hooks: Mecanismos de automação baseados em gatilhos, lidando com persistência de memória entre diálogos, estratégias de compressão de contexto e extração de padrões. São essenciais para manter a coerência do contexto em uso prolongado, muitas vezes negligenciados por iniciantes na configuração.

Regras (Rules): Normas de codificação sempre seguidas, divididas em regras gerais, para TypeScript, Python, Go, abrangendo estilo de código, fluxo de trabalho com Git, padrões de teste, requisitos de segurança. O pacote suporta Windows, macOS e Linux, detectando automaticamente gerenciadores de pacotes como npm, pnpm, yarn, bun.

A existência do AgentShield, o verificador de segurança

Dentre os vários módulos, três se destacam por representar decisões claras sobre o direcionamento do desenvolvimento assistido por IA.

AgentShield (verificador de segurança): Realiza análise estática do Claude Code, incluindo 102 regras de varredura de vulnerabilidades, 912 casos de teste, com cobertura de 98%. Essa abordagem reflete uma preocupação real: ao conceder aos agentes IA a capacidade de executar código, acessar o sistema de arquivos ou chamar APIs externas, o arquivo de configuração se torna uma superfície de ataque.

A presença do AgentShield mostra que esse problema já é sério o suficiente para exigir uma ferramenta dedicada, um alerta importante para equipes que usam IA na produção.

Aprendizado Contínuo v2: Descreve de forma intuitiva como a IA extrai padrões de comportamento a partir de interações passadas, com um mecanismo de avaliação de confiança. Em outras palavras, permite que o Claude “lembre” de um determinado repositório de código ao longo do tempo, ao invés de reconstruir o contexto a cada diálogo. Essa mecânica transforma o gerenciamento de conhecimento, que antes era manual, em uma saída automática do sistema.

Criador de habilidades (Skill Creator): Analisa o histórico de commits do Git para gerar automaticamente módulos de habilidades personalizados para repositórios específicos. Essa funcionalidade reduz a distância entre “saber o que o Claude Code pode fazer” e “fazer o Claude Code atuar de forma direcionada no meu código”, permitindo que desenvolvedores especializados extraiam configurações ideais a partir de seu próprio histórico de desenvolvimento, sem precisar criar tudo do zero.

O custo de configuração para desenvolvimento assistido por IA é maior do que se imagina

Mustafa optou por tornar pública essa coleção de configurações, essencialmente realizando uma tarefa de infraestrutura comunitária: transformar o esforço de tentativa e erro, que normalmente é repetido por cada usuário, em um bem público acessível.

Essa lógica não é nova na comunidade open source, que já viu desde regras de ESLint até modelos de Docker Compose, trabalhos de organização semelhantes como parte fundamental do ecossistema de desenvolvimento.

A diferença é que a configuração para desenvolvimento assistido por IA é muito mais complexa do que ferramentas tradicionais. O comportamento do Claude Code envolve decisões em múltiplos níveis: arquitetura de agentes, engenharia de prompts, fluxo de trabalho, gerenciamento de memória entre diálogos, entre outros.

Este pacote é um ponto de partida, não um destino final

Porém, é importante notar que essas configurações representam uma otimização feita por um desenvolvedor em um cenário específico, e podem não se aplicar diretamente a todos os contextos.

Porém, isso não diminui seu valor; apenas serve como um ponto de partida, não como uma solução definitiva. Para iniciantes em Claude Code, uma configuração bem fundamentada é muito mais útil do que uma folha em branco; para usuários experientes, ela fornece uma referência para comparação e modificação.

Mustafa organizou 10 meses de decisões em um pacote instalável, cujo valor não está na perfeição, mas na transparência: transformar um conhecimento tácito em uma estrutura clara, acessível, modificável e pública.