Claude Code: agendar execuções de tarefas na web

 (code.claude.com)
7 pontos por GN⁺ 2026-03-29 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • O recurso de agendamento na nuvem automatiza tarefas repetitivas e pode ser executado em segundo plano mesmo com o computador desligado
  • Há três formas de agendamento: Cloud, Desktop e /loop, com diferenças no local de execução e na granularidade da recorrência
  • É possível criar agendamentos na web, no app para desktop e na CLI definindo nome da tarefa, repositório, ambiente, recorrência e conectores
  • Com conversão automática de fuso horário, recorrência personalizada e integração com conectores MCP, é possível integrar Slack, Linear e Google Drive
  • Desenvolvedores podem usar isso para criar workflows contínuos de automação para revisão de código, análise de CI, sincronização de documentação e mais

Agendar execuções de tarefas na web

  • É possível automatizar tarefas repetitivas com tarefas agendadas baseadas em nuvem
    • Elas são executadas na infraestrutura gerenciada pela Anthropic, então continuam funcionando mesmo quando o computador do usuário está desligado
    • Exemplos incluem revisar Pull Requests todas as manhãs, analisar falhas de CI durante a noite, sincronizar documentação e fazer auditorias semanais de dependências
    • Disponível para todos os usuários do Claude Code na web (Pro, Max, Team e Enterprise)

Comparação das opções de agendamento

  • O Claude Code oferece três formas de execução agendada: Cloud, Desktop e /loop
    • Cloud é executado na nuvem da Anthropic e funciona mesmo com o computador desligado
    • Desktop e `/loop`` são executados na máquina local, com diferenças na persistência da sessão e nas permissões de acesso a arquivos
  • Tarefas Cloud permitem intervalo mínimo de 1 hora, enquanto Desktop e /loop permitem configuração em intervalos de 1 minuto
  • Cloud é executado automaticamente e funciona sem prompts de permissão, enquanto no Desktop é possível configurar permissões por tarefa

Como criar uma tarefa agendada

  • Tarefas agendadas podem ser criadas na web, no app para desktop e na CLI
    • Web: clique em New scheduled task em claude.ai/code/scheduled
    • Desktop: selecione New remote task na página Schedule
    • CLI: use o comando /schedule para configuração interativa ou especifique diretamente, como em /schedule daily PR review at 9am
  • Etapas de criação
    • Definir nome da tarefa e escrever o prompt: como a execução é autônoma, o prompt precisa ser claro e completo
    • Selecionar o repositório: adicione um repositório GitHub; ele será clonado a partir da branch padrão e as alterações serão enviadas para uma branch com prefixo claude/
    • Selecionar o ambiente: defina o ambiente em nuvem, incluindo acesso à rede, variáveis de ambiente e scripts de instalação
    • Selecionar a recorrência: o padrão é diariamente às 9:00 no horário local; na CLI, é possível ajustar em detalhe com /schedule update
    • Revisar conectores: escolha se vai incluir conectores MCP como Slack, Linear e Google Drive
    • Concluir a criação: depois de criada, a tarefa aparece na lista e será executada automaticamente no próximo horário agendado, ou imediatamente com Run now

Opções de recorrência

  • A recorrência agendada oferece conversão automática de fuso horário e é executada no horário local definido
  • A execução pode atrasar alguns minutos, mas cada tarefa mantém um deslocamento consistente
  • Recorrências disponíveis por padrão
    • Hourly: executa a cada hora
    • Daily: executa uma vez por dia, com padrão às 9:00 AM
    • Weekdays: executa apenas em dias úteis
    • Weekly: executa uma vez por semana no dia e horário definidos
  • Recorrências personalizadas, como a cada 2 horas ou no dia 1 de cada mês, podem ser configuradas com /schedule update na CLI

Permissões de repositório e branch

  • A cada execução, o repositório é clonado novamente do zero, sempre a partir da branch padrão
  • Por padrão, só é permitido fazer push para branches com prefixo claude/
  • Se for necessário modificar branches protegidas, é possível remover essa restrição com a opção Allow unrestricted branch pushes

Conectores

  • Tarefas agendadas podem interagir com serviços externos por meio de conectores MCP
    • Exemplo: ler pedidos de suporte em um canal do Slack e criar issues no Linear
  • Por padrão, todos os conectores já conectados são incluídos, mas os desnecessários podem ser removidos
  • Os conectores podem ser gerenciados no formulário de criação da tarefa, em Settings > Connectors e na CLI com /schedule update

Configuração de ambiente

  • Cada tarefa é executada em um ambiente de nuvem, no qual é possível controlar acesso à rede, variáveis de ambiente e scripts de instalação
  • É necessário configurar isso previamente para acesso a APIs, instalação de dependências e restrições de rede
  • Além do ambiente padrão (Default), também é possível criar ambientes personalizados

Gerenciar tarefas agendadas

  • Ao clicar em uma tarefa na lista Scheduled, você vai para a página de detalhes
    • É possível verificar repositório, conectores, prompt, recorrência e histórico de execuções

  • Ver histórico de execuções e interagir

    • Ao clicar em cada execução (run), ela é aberta como uma sessão completa
    • É possível revisar o que o Claude fez, conferir alterações, criar Pull Requests e continuar a conversa
    • No menu suspenso ao lado do título da sessão, é possível renomear, arquivar ou excluir

  • Editar e controlar tarefas

    • Use Run now para executar imediatamente
    • Use o toggle Repeats para pausar ou retomar
    • Use o ícone de edição para alterar nome, prompt, recorrência, repositório, ambiente e conectores
    • Use o ícone de exclusão para remover a tarefa (as sessões já existentes são mantidas)
    • Também é possível gerenciar pela CLI com os comandos /schedule list, /schedule update e /schedule run

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1 comentários

 
GN⁺ 2026-03-29
Comentários do Hacker News

  • É curioso que o site oficial anuncie o lançamento do recurso, enquanto as limitações de uso são comunicadas pela conta no Twitter de um membro da equipe
    Quando anunciaram o dobro de uso no passado, houve até quem previsse que esse tipo de "rug pull" aconteceria (tweet relacionado)

    • Acho essa abordagem razoável. Em vez de aumentar o preço para todo mundo, ela induz certos comportamentos. É como um pedágio com tarifa variável por horário
    • Por causa da política de preços da Anthropic, tenho usado mais o GLM-5 ultimamente. Não está no nível do Opus, mas é bem utilizável. Dei sorte de pegar um plano barato do Alibaba Coding Model, mas esse plano já desapareceu
    • Ao usar um provedor de nuvem, é preciso aceitar esse tipo de restrição. Se quiser confiabilidade, é melhor comprar equipamento local como Mac Studio ou Strix Halo e montar seu próprio ambiente de inferência
    • Se você olhar os comentários do segundo tweet, um engenheiro do Claude Code da Anthropic diz que aquilo não é verdade. Foi um caso de desinformação se espalhando

  • Estamos cada vez mais perto de um mundo em que o desenvolvimento iterativo de software com IA vira o padrão
    Usuários confiáveis dão feedback, uma IA organiza isso em tickets, outra IA cria o PR, e depois de revisão ele é implantado
    Parece que já estamos quase lá

    • Eu também acreditava nessa direção antes, mas agora estou cético. A taxa de erro é alta demais em cada etapa, e até os sistemas criados para reduzi-la acabam gerando outros erros
      A IA não consegue escrever código realmente sustentável para manutenção e, no fim, só atrasa. No final, programação assistida por IA é muito mais eficiente
      O motivo de a FAANG gastar 300 dólares por linha não é velocidade, mas precisão e estrutura
    • Gosto dessa direção, mas o custo de inferência é alto demais. O custo de treinamento é aceitável, mas, se o custo de inferência cair, desaparece o incentivo para abrir os modelos
      Se a Taalas realmente embutir o modelo diretamente no hardware, será um grande avanço, mas no fim isso só transfere o problema para um gargalo de hardware
      Talvez um dia cheguemos a uma era em que você encaixa modelos como se fossem cartuchos de Game Boy
    • Do ponto de vista do usuário, ele já está distante demais do software feito por humanos para se importar com quem o produziu
      Até ler um post no Hacker News já é o resultado de várias camadas de sistemas automatizados
    • Mesmo daqui a décadas, ainda vai ser difícil para usuários escreverem tickets decentes
    • Esse tipo de loop de feedback só amplifica garbage-in → garbage-out de forma exponencial. É como a ilusão de “robôs se consertando sozinhos”

  • No passado, configurei algo parecido com o ChatGPT para dizer “me avise só quando houver trânsito intenso no trajeto para o trabalho às 8 da manhã”, mas eu recebia alerta todo dia, mesmo sem congestionamento

    • A maioria dos sistemas de agentes tenta resolver isso simplesmente com cron, mas ignora o conceito de prospective memory
      Veja o texto relacionado: The Missing Memory Type
    • No fim, é preciso escrever o prompt com mais clareza. Como na piada de programador, se você escrever a condição errada, sai um resultado absurdo
    • Agentes executam ferramentas dentro de um loop. Se quiser resultados reproduzíveis, é preciso definir “congestionamento” com clareza via ferramenta
      Eu conecto clima, horários de trem, calendário de trabalho e uma ferramenta de notificação no Telegram para tocar esse sistema
      Na verdade, isso também poderia ser feito só com cron
    • Você pode simplesmente usar algo como pi-mono para definir os critérios de avaliação (link do GitHub)
    • Passei pelo mesmo problema. O sistema não conseguia avisar só os true positives e acabava avisando também todos os false positives. Muito burro

  • Muita gente e muitas empresas queriam automação web, mas os operadores dos sites bloquearam isso
    Agora, como tem IA no nome, o clima parece ser de permitir

  • Recentemente migrei do GitHub Copilot Pro para o Claude Code Max (20x)
    O Claude é excelente em vários aspectos, mas é fraco na parte de agentes remotos/em nuvem
    Tentei configurar o “Claude on the web” num projeto Elixir, mas falhei por causa de um problema de firewall de rede
    Os logs também só mostram o final, o que dificulta a depuração
    Já os “Coding Agents” do Copilot usam a infraestrutura do GitHub Actions e são muito mais estáveis
    Como o “Schedule task on the web” usa a mesma estrutura, fico preocupado de enfrentar problemas parecidos

  • Acho que as pessoas vão acabar tentando fazer com IA coisas que automação simples baseada em regras já resolveria muito bem
    Esse papo de “vamos resolver X com IA” aparece bastante nas empresas, mas muitas vezes nem é necessário

    • Parece que o setor inteiro está deliberadamente bloqueando automações básicas como “executar uma tarefa com cron”
      A IA pode ajudar na parte do “then”, mas, se a condição “if” estiver bem tratada, isso já é bastante útil
    • Na nossa empresa é parecido. Estamos em meio a fusões e aquisições, e os investidores pressionam dizendo que “precisamos usar mais IA para não ficar para trás na competição”
      O problema é quando a adoção de IA vira o objetivo em si
    • Esse tipo de sistema combina mais com tarefas soltas e intuitivas como “verifique se há alguma boa oferta hoje”
    • Se o usuário consegue expressar claramente sua intenção, tudo bem.
      Eu escrevi um texto para ajudar as pessoas a entender habilidades de agentes
      Building Agent Evals
      E também tenho um texto sobre o problema da não determinismo
      Error Compounding
    • Para usuários comuns, escrever a parte do “then” é difícil. No fim, uma IA capaz de entender a intenção em linguagem natural reduz essa barreira

  • Estou no plano Claude Code Max 20x, mas mesmo assim as tarefas agendadas na nuvem ficam limitadas a 3
    Ainda assim, o recurso em si é ótimo. No local era chato por causa de permissões, mas na sandbox em nuvem dá para rodar
    As três tarefas que configurei foram as seguintes

    1. Toda segunda-feira, executar pnpm audit e pnpm outdated e gerar um relatório de segurança/atualizações
    2. Em dias úteis, analisar logs e métricas do Sentry e criar um relatório de novos problemas
    3. Revisar os commits do branch develop do dia anterior para verificar bugs, segurança, falta de documentação etc.
      Parece útil rodar isso automaticamente todo dia/toda semana. O conector do Sentry do Claude Code foi bem preciso
      Mais adiante, pretendo tentar automatizar até a criação de issues ou envio de PRs
    • Na verdade, uma linha de cron já resolve
      0 7 * * 1-5 ANTHROPIC_API_KEY=sk-... /path/to/claude-cron.sh /path/to/repo >> ~/claude-reports.md 2>&1

  • A velocidade do Claude impressiona.
    O Grok já oferecia esse recurso, e só agora os outros estão correndo atrás
    Esse tipo de funcionalidade tem um forte efeito de lock-in do usuário. O Grok oferece 10 tarefas simultâneas de graça
    Eu o uso para extrair notícias de várias fontes toda manhã

  • Esse recurso é meio limitado. Não dá para tirar capturas de tela nem enviar requisições curl para domínios arbitrários
    Por isso eu criei um serviço em nuvem chamado Cronbox
    Eu o apresentei como “Show HN: Cronbox – Schedule AI Agents” e
    há também um exemplo de tarefa em Pelican Rides a Bicycle

  • Acho que faltou explicar o básico. Entendi que isso executa prompts em um repositório Git, mas para onde vai o resultado?
    Ele recebe permissão de commit para aplicar direto, ou funciona por meio de uma ferramenta MCP?

    • Isso é fornecido por meio de bundling de MCP. É uma abordagem bem legal
    • Nós rodávamos uma auditoria de segurança automática toda semana e postávamos o resultado no Slack