Impressões de uso do Claude Code - Steve Yegge

"O desempenho é tão forte que faz ferramentas existentes como Cursor, Windsurf, Augment e Copilot parecerem ultrapassadas"

• Capacidade de corrigir bugs

  • O Claude Code corrige bugs em código legado de forma rápida e eficaz
  • Até tarefas surpreendentemente complexas podem ser resolvidas por meio de um chat simples
  • Não é preciso selecionar contexto; basta digitar um comando e ele funciona

• Fluxo de uso e controle

  • Antes de executar código, ele pede repetidamente permissão para rodar comandos básicos em modo somente leitura
  • Informa periodicamente o usuário sobre o estado da tarefa
  • O usuário precisa ficar de olho — ele tende a tentar resolver o problema de forma agressiva demais
  • Se a aprovação de pagamento do banco continuar passando, ele vai até empurrar um deploy em produção e depois ainda vasculhar os logs do usuário

• Limitações funcionais e vantagens sobre concorrentes

  • O Claude Code tem um form factor incômodo e não oferece suporte multimodal
  • É difícil usá-lo em paralelo com outras ferramentas
  • Mesmo assim, o desempenho é tão forte que faz ferramentas existentes como Cursor, Windsurf, Augment e Copilot parecerem ultrapassadas

• Avanço técnico e estratégia da Anthropic

  • Embora ainda esteja em fase experimental, até agora foi o maior salto técnico que já experimentei
  • No campo de escrita de código, a Anthropic está à frente dos outros concorrentes
  • A Anthropic sempre tem o melhor modelo, a melhor interface de chatbot e a melhor capacidade de previsão
  • Com o Claude Code, a Anthropic prova mais uma vez que é a empresa com a melhor compreensão técnica do setor

[edunga1]

Parece que o tweet não está lá, talvez o original tenha sido apagado.
Quero experimentar, mas mesmo sendo um período de preview, é pago e também não tem período de teste ;_;
Pesquisando, tem gente dizendo que gastou 5 dólares fazendo algumas consultas, então parece que varia conforme o volume de código do projeto.

[nicewook]

Como o Cursor parece antiquado, fiquei com vontade de experimentar. Mas, como o custo não deve ser nada barato, não consigo nem me animar a tentar.
Hum, mas as opiniões no Hacker News são meio negativas.

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• Comparou Claude Code e Aider. O Claude Code levou 60 segundos e custou $0.73 para pesquisar a base de código e gerar uma diferença de 51 linhas. Ficou muito satisfeito com o resultado

  • O Aider não encontrou os arquivos necessários no início, mas depois de adicionar os arquivos manualmente, obteve um resultado equivalente ao do Claude Code. O Aider custou 15 segundos e $0.07 com 1 prompt de LLM
  • Um nível mais alto de autonomia vem com um custo mais alto. Em projetos grandes, o custo pode aumentar

• Quase nunca consegue a resposta certa quando pede tarefas à IA. Os casos de sucesso no Twitter são surpreendentes, mas isso só é útil para tarefas simples

• Parece que não tentou vários assistentes de programação com IA. IAs baseadas em agentes oferecem 90% de eficiência, mas os 10% restantes são difíceis de depurar

  • O cenário ideal de uso para assistentes de programação com LLM é discutir arquitetura e fazer pequenas tarefas dentro de um único arquivo
  • Agentes são arriscados e ineficientes para gerenciar vários arquivos

• Tweets com apenas analogias, sem capturas de tela nem exemplos de código, são só conversa

• Tentou em um pequeno app Django, mas não ficou impressionado. Quando encontra um problema, repete estratégias ineficientes

  • Gastou $12 para gerar 1200 linhas de código parcialmente funcional, mas no fim descartou todas as mudanças e voltou para a UI web

• Não entende muito de código, mas é obcecado por desenvolvimento com IA. Usou Claude para criar um jogo de tower defense executado no navegador

  • Criou o jogo em 8 prompts e concordou com as sugestões do Claude. O resultado foi surpreendente

• Deixou uma tarefa maior de migração com o Claude, mas falhou. Fez coisas que não foram pedidas, como alterar a estrutura HTML e o CSS

• Manutenção e desenvolvimento de código com LLM não são um caso de uso ideal. A maior parte do trabalho está no modelo de base e na previsão do próximo token

  • As aplicações mais interessantes de LLM estão integradas à experiência do produto e aproveitam conhecimento profundo de domínio

• Não se deve tentar fazer com que ele realize 100% do trabalho; é preciso fornecer o nível certo de detalhes. Deve-se revisar os testes manualmente e usar o LLM para resolver problemas

• Tentou resolver problemas de uma biblioteca open source, mas continuou enfrentando os mesmos problemas repetidamente. O Claude Code economiza tempo em muitos casos, mas às vezes causa ainda mais problemas