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100 Dicas do Claude em Uma Página
O Que Todo Programador COBOL Padawan Precisa Saber Para Transformar um Chatbot em um Verdadeiro Ambiente de Engenharia de Software com Inteligência Artificial
"A maioria das pessoas conversa com uma IA. Os profissionais que realmente aumentam sua produtividade trabalham em parceria com ela."
Introdução
Quando surgiram os primeiros assistentes de Inteligência Artificial, a maioria das pessoas acreditava que eles seriam apenas uma versão mais sofisticada de um mecanismo de busca.
Você fazia uma pergunta.
Recebia uma resposta.
Fim da conversa.
Era quase como consultar um manual técnico digital.
Mas a evolução dos LLMs (Large Language Models) mostrou que esse pensamento estava incompleto.
Hoje, ferramentas como Claude, ChatGPT, Gemini e outras deixaram de ser apenas sistemas de perguntas e respostas. Elas estão se transformando em plataformas completas de desenvolvimento, capazes de compreender projetos inteiros, escrever código, revisar arquitetura, automatizar tarefas, conectar-se a sistemas externos e colaborar como verdadeiros membros de uma equipe de engenharia.
Recentemente, circulou um infográfico chamado "100 Claude Tips in One Page", reunindo cem dicas organizadas em dez categorias. À primeira vista, parece apenas uma lista de atalhos. No entanto, ao analisá-lo com atenção, percebemos algo muito maior: ele descreve uma nova forma de trabalhar com IA.
Para quem vem do universo IBM Mainframe, isso pode soar familiar.
Durante décadas aprendemos que escrever um programa COBOL era apenas uma pequena parte do trabalho. Antes dele existiam JCLs, bibliotecas, catálogos, RACF, CICS, DB2, schedulers, padrões corporativos e processos de mudança.
Da mesma forma, usar um LLM de maneira profissional envolve muito mais do que escrever um prompt.
Neste artigo vamos explorar cada uma dessas ideias sob a ótica de um Programador COBOL Padawan, criando paralelos entre a engenharia tradicional do IBM Z e a nova engenharia baseada em Inteligência Artificial.
Pegue seu café.
A conversa de hoje promete.
O erro que quase todo iniciante comete
Imagine um desenvolvedor júnior chegando ao ambiente z/OS e perguntando:
"Onde eu escrevo meu COBOL?"
O analista sorri e responde:
"Antes disso precisamos criar o dataset, definir o PROC, configurar o JCL, preparar as bibliotecas, verificar o compilador e garantir as permissões RACF."
O novato fica surpreso.
Ele pensava que programar era apenas escrever código.
Com IA acontece exatamente o mesmo.
A maioria das pessoas faz algo assim:
Explique Docker.
Recebe uma resposta.
Abre outra conversa.
Pergunta novamente.
Tudo começa do zero.
Isso equivale a reinicializar um mainframe antes de cada JOB.
É desperdício.
Os usuários avançados trabalham de maneira completamente diferente.
Conversar não é trabalhar
Existe uma enorme diferença entre conversar com uma IA e trabalhar utilizando IA.
Veja dois cenários.
Usuário comum
Pergunta
↓
Resposta
↓
Nova pergunta
↓
Nova resposta
Cada conversa é isolada.
Nada é reaproveitado.
Todo contexto precisa ser reconstruído.
Usuário avançado
Projeto
↓
Documentação
↓
Memória
↓
Arquivos
↓
Ferramentas
↓
MCP
↓
Claude Code
↓
Subagentes
↓
Resultado Final
Agora existe continuidade.
Existe contexto.
Existe engenharia.
Esse é exatamente o conceito por trás das 100 dicas do Claude.
Categoria 1 — Setup: Preparando o Ambiente
Todo programador Mainframe sabe que um bom ambiente vale mais do que horas de retrabalho.
Antes de executar um programa precisamos preparar:
Bibliotecas
DDNAMEs
Catálogos
PROCs
Variáveis
Ambientes de teste
Permissões
No Claude acontece algo semelhante.
A preparação inicial define toda a qualidade das respostas futuras.
Escolhendo o modelo correto
Nem toda tarefa exige o modelo mais poderoso.
É como escolher entre:
IEBGENER
DFSORT
IDCAMS
Todos resolvem problemas diferentes.
Da mesma forma:
Um modelo rápido pode resumir documentos.
Outro modelo mais inteligente pode projetar uma arquitetura distribuída.
Saber quando utilizar cada um é uma habilidade importante.
Memória
Um dos recursos mais interessantes.
A memória não serve para armazenar documentos.
Ela serve para armazenar preferências.
Por exemplo:
Sempre explique utilizando exemplos IBM Mainframe.
Utilize linguagem técnica.
Evite excesso de marketing.
Faça analogias com COBOL.
Após algum tempo, Claude passa a produzir respostas muito mais alinhadas ao seu estilo.
É como possuir um analista que já conhece seu jeito de trabalhar.
Projects
Imagine criar um projeto chamado:
Bellacosa Mainframe
Dentro dele existem:
COBOL
JCL
DB2
IMS
VSAM
REXX
CICS
RACF
Arquitetura
Normas
Documentação
Sempre que iniciar uma conversa nesse projeto, Claude já conhece todo esse universo.
É semelhante a abrir um PDS contendo toda a documentação corporativa.
Categoria 2 — Prompt Engineering
Prompt Engineering talvez seja o equivalente moderno da especificação funcional.
Quanto melhor a especificação...
Melhor será a implementação.
Considere dois exemplos.
Prompt simples
Explique CICS.
Resultado?
Uma resposta genérica.
Agora veja este.
Explique CICS para um programador COBOL de banco.
Compare com Batch.
Utilize diagramas ASCII.
Mostre vantagens.
Mostre limitações.
Inclua exemplos reais.
Finalize com um resumo executivo.
A diferença é enorme.
Definindo papéis
Uma técnica extremamente poderosa.
Você pode pedir:
Atue como:
Arquiteto IBM
Professor Universitário
Sysprog
DBA
Especialista DevOps
Especialista em Segurança
Cada persona muda completamente a forma da resposta.
É semelhante a pedir opiniões para profissionais diferentes dentro da mesma empresa.
Definindo restrições
Claude trabalha melhor quando possui limites claros.
Exemplo:
Até 800 palavras.
Português técnico.
Sem emojis.
Markdown.
Inclua tabelas.
Não invente informações.
Sempre cite vantagens e riscos.
Curiosamente, limitar produz respostas melhores.
Categoria 3 — Claude Code
Agora começamos a entrar no território da engenharia de software.
Claude Code não é apenas um editor.
Ele pode:
Ler projetos inteiros
Executar testes
Refatorar código
Criar documentação
Gerenciar Git
Atualizar dependências
Imagine dizer:
Leia este projeto.
Encontre duplicações.
Refatore.
Execute os testes.
Atualize README.
Faça commit.
Isso está muito além de responder perguntas.
Plan Mode
Uma funcionalidade fantástica.
Antes de alterar qualquer arquivo, Claude pode apresentar um plano.
Semelhante ao CAB (Change Advisory Board).
Primeiro ele analisa.
Depois identifica riscos.
Depois propõe mudanças.
Somente então executa.
Isso reduz bastante erros.
Categoria 4 — CLAUDE.md
Se existe um recurso que lembra o mundo corporativo, é este.
CLAUDE.md funciona como um conjunto permanente de normas.
Por exemplo:
Sempre escreva testes.
Nunca utilize jQuery.
Explique arquitetura.
Comente funções públicas.
Use TypeScript.
Priorize Clean Code.
É semelhante aos padrões corporativos existentes em grandes bancos.
Todo projeto passa a seguir as mesmas regras automaticamente.
Categoria 5 — Artifacts
Artifacts representam uma mudança de paradigma.
Antes:
Explique como criar um dashboard.
Agora:
Crie um dashboard funcional.
Em vez de responder...
Claude gera:
HTML
CSS
JavaScript
SVG
React
Mermaid
Diagramas
Simuladores
É como pedir um programa COBOL e receber também o JCL, a documentação e os testes.
Versionamento
Cada alteração cria versões.
Quase um Git interno.
Isso permite experimentar ideias sem medo.
Categoria 6 — MCP — Model Context Protocol
Talvez a inovação mais importante dos últimos anos.
MCP pode ser comparado aos drivers universais da IA.
Sem MCP:
Claude
↓
Texto
Com MCP:
Claude
↓
GitHub
↓
Google Drive
↓
SQL
↓
Filesystem
↓
Slack
↓
ERP
↓
CRM
↓
APIs
Agora Claude deixa de conversar.
Ele passa a executar trabalho.
Pensando como um profissional IBM
Imagine um MCP para:
SDSF
JES2
RMF
SMF
DB2
IMS
CICS
RACF
Você poderia perguntar:
Qual JOB falhou ontem?
Mostre o LOG.
Analise o ABEND.
Explique a causa.
Sugira correções.
O potencial é gigantesco.
Categoria 7 — Cowork e Agentes
Aqui a IA deixa de ser individual.
Imagine criar especialistas.
Agente 1
Arquiteto
Agente 2
Programador COBOL
Agente 3
DBA DB2
Agente 4
Especialista RACF
Agente 5
Revisor Técnico
Todos colaborando.
É praticamente uma equipe virtual.
Categoria 8 — Power User
Chegamos ao nível avançado.
Aqui encontramos recursos que poucos usuários exploram.
Subagentes
Em vez de uma IA resolver tudo sozinha...
Ela divide o problema.
Projeto
↓
Arquitetura
↓
Backend
↓
Frontend
↓
Testes
↓
Documentação
↓
Integração
Cada agente trabalha de forma especializada.
Depois os resultados são consolidados.
Isso lembra muito o paralelismo do IBM Z.
Hooks
Hooks funcionam como gatilhos.
Sempre que determinada ação ocorrer...
Outra ação é executada automaticamente.
Exemplo:
Salvar código
↓
Executar testes
↓
Atualizar documentação
↓
Verificar segurança
↓
Executar lint
↓
Atualizar CHANGELOG
É automação pura.
A filosofia por trás das 100 dicas
O maior ensinamento desse infográfico não é ensinar comandos.
É ensinar mentalidade.
A pergunta deixa de ser:
"Como faço uma pergunta melhor?"
E passa a ser:
"Como construo um ambiente onde a IA trabalhe continuamente ao meu lado?"
Essa mudança é profunda.
Paralelos com o IBM Mainframe
Vamos resumir essa comparação.
| IBM Mainframe | Claude |
|---|---|
| JCL | Prompt estruturado |
| PROC | Templates |
| Dataset | Contexto |
| PDS | Projects |
| SYSIN | Prompt |
| JES2 | Orquestração |
| Scheduler | Automação |
| RACF | Permissões |
| DB2 | Conhecimento estruturado |
| Utilities | Ferramentas |
| Change Management | Plan Mode |
| Normas Corporativas | CLAUDE.md |
| Equipe Técnica | Agentes |
Perceba que praticamente todos os conceitos clássicos continuam existindo.
Mudou apenas a interface.
Agora ela é conversacional.
O impacto para um Programador COBOL Padawan
Durante muitos anos ouvimos que o COBOL seria substituído.
Depois disseram que o Mainframe desapareceria.
Mais recentemente, passaram a afirmar que a Inteligência Artificial substituiria os programadores.
Nenhuma dessas previsões se concretizou da forma anunciada.
O que realmente aconteceu foi uma evolução das ferramentas.
Assim como um compilador COBOL evoluiu, os ambientes de desenvolvimento evoluíram e os pipelines de integração contínua se tornaram padrão, os LLMs estão se tornando mais uma camada da engenharia de software.
Para o Programador COBOL Padawan, isso representa uma oportunidade extraordinária.
Imagine acelerar tarefas como:
geração de documentação técnica;
explicação de programas legados;
criação de casos de teste;
revisão de código COBOL;
análise de JCLs;
conversão de layouts Copybook para JSON;
criação de APIs REST para sistemas CICS;
preparação de apresentações técnicas;
produção de artigos, treinamentos e material didático.
A IA não elimina o conhecimento do especialista. Pelo contrário, amplia sua capacidade de produzir e compartilhar conhecimento.
Quem domina fundamentos de arquitetura, modelagem de dados, sistemas transacionais e processos críticos — características típicas do ecossistema IBM Z — possui uma vantagem significativa ao trabalhar com essas novas ferramentas. Afinal, a IA precisa de contexto, critérios e boas decisões, e esses elementos continuam sendo responsabilidade do profissional.
Conclusão — O verdadeiro diferencial está na engenharia, não na ferramenta
As "100 Claude Tips" são muito mais do que uma coleção de atalhos. Elas representam um mapa de maturidade para quem deseja extrair valor real da Inteligência Artificial.
No início, usamos a IA como uma calculadora sofisticada.
Depois, como um mecanismo de busca conversacional.
Em seguida, como um assistente de programação.
Mas o próximo passo já está acontecendo: transformar a IA em um ambiente integrado de engenharia, capaz de compreender projetos, seguir padrões corporativos, colaborar com equipes, acessar ferramentas externas, automatizar processos e participar ativamente do ciclo de desenvolvimento.
Para quem vive o universo IBM Mainframe, essa evolução não é estranha. Há décadas trabalhamos com orquestração, padronização, bibliotecas compartilhadas, controle de mudanças, segurança, automação e integração entre sistemas. Os conceitos permanecem os mesmos; o que muda é a interface, agora baseada em linguagem natural.
O Programador COBOL Padawan que compreender essa mudança deixará de enxergar o Claude apenas como um chatbot. Passará a vê-lo como um novo membro da equipe: um analista que nunca se cansa de revisar código, um arquiteto que ajuda a avaliar alternativas, um redator técnico incansável, um testador disciplinado e um parceiro de aprendizado contínuo.
No fim das contas, o maior segredo não está em conhecer as cem dicas individualmente. Está em entender que elas formam um ecossistema. Memória, Projects, Prompt Engineering, Claude Code, CLAUDE.md, Artifacts, MCP, Agentes e automações são peças de uma mesma arquitetura.
E arquiteturas bem projetadas sempre foram a especialidade dos profissionais de Mainframe.
Talvez seja por isso que nós, veteranos do IBM Z, estejamos tão bem posicionados para liderar essa nova era da Inteligência Artificial.
Porque, no fundo, continuamos fazendo o que sempre fizemos: projetar sistemas confiáveis, organizar conhecimento e transformar complexidade em soluções elegantes. A diferença é que, agora, temos um novo colega de trabalho sentado ao nosso lado — e ele atende pelo nome de Claude.
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