#Claude

Pipeline em três camadas que automatiza revisão de PR sem ruído: um gate filtra trivialidades, um reviewer com Claude e tool use roda php artisan test antes de comentar, e um escalator chama humano quando o modelo não tem confiança. Workflow YAML completo, prompt em XML em três blocos e um caso real de SQL injection que o bot pegou em produção.

Case de migração: portei um projeto real de Prism pra SDK oficial do Laravel e abri o diff. 47 linhas a menos no serviço de IA, switch de provider em um atributo, embeddings e vector store no Eloquent, e os casos em que ficar no Prism é a decisão certa. Se a dúvida é qual pacote escolher, comece pelo comparativo Laravel AI SDK vs Prism.

Prompt para code review com LLM que o time realmente lê: cinco padrões (diff-anchored, severity gate, tool use antes do palpite, citation obrigatória e self-grading com threshold) que sobem o signal ratio de ~20% pra acima de 60%. Vem com REVIEW.md completo e workflow de GitHub Actions pronto pra plugar em um projeto Laravel.

Os sete movimentos de plataforma do Google I/O 2026 que mudam o trabalho do AI engineer brasileiro, com comparativo Gemini 3.5 Flash x Sonnet 4.5 x GPT-5.5 em três tarefas backend reais e o que ignorar do hype enterprise.

Setup completo de bot de code review com Claude no GitHub Actions num projeto Laravel: workflow YAML pra colar, allowedTools pra rodar php artisan test antes de comentar, scoring de confiança com threshold 80, armadilhas de fork e pull_request_target, e um script que mede precision e recall do bot contra os comentários humanos do time.

Liguei o agente, fui tomar café e voltei 43 minutos depois com um PR de 380 linhas em 9 arquivos. Case study real com harness Laravel + Claude Agent SDK + sandbox isolado, a task escolhida, o loop cronometrado de 43 min em 12 iterações, o diff comentado, os 3 bugs que escaparam pro code review humano, custo total em USD e o veredito sobre soltar isso em produção. Repositório público no final.

Recrutador chama as duas de "vaga de IA". CTO que confunde uma com a outra paga seis meses de retrabalho. Põe lado a lado data science e engenharia de IA em sete eixos: foco, métrica, stack, output, tempo de feedback, quem migra mais rápido e por que essa confusão atrasa carreira.

Mesma tarefa de refatoração, três montagens de contexto: inflado (25k tokens), enxuto (2k) e vazio (150). Enxuto passou 8/8 testes com 4x menos custo; inflado aplicou regra descartada; vazio inventou faixas. Os números e o playbook Write, Select, Compress, Isolate em PHP/Laravel pra cortar ruído sem amputar sinal.

Claude Code não é só um modelo, é um harness com três pontos de extensão (hooks, slash commands e MCPs). Cada um resolve um problema diferente. Esse post disseca peça por peça, com exemplos reais de configuração que rodam todo dia em projetos Laravel.

Tripé Git + spec + ADR (Architecture Decision Records) que mantém doc viva ao lado do código, com hooks de pré-commit que travam o drift. Estrutura mínima, scripts de validação e configuração pre-commit prontos para colar — sem precisar contratar engenheiro de documentação.

Padrão pesquisador, executor e validador na prática. Por que três Claudes especializados batem um agente gigante em qualidade e travam menos no limite de contexto. Com números reais publicados pela Anthropic.

A maior parte dos bugs de agente em 2026 não é o modelo errando, é a spec mentindo. Três anti-padrões reais (ambiguidade, contexto inútil e regra implícita) com exemplos antes/depois e checklist de sete pontos pra validar a spec antes de mandar pro Claude Code.