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Se você usa agente de código com frequência, provavelmente já viveu essa cena: três terminais abertos, um Claude Code implementando uma feature, um Codex revisando outra branch, um OpenCode investigando um bug. Você vai tomar um café. Quando volta, dois estão parados esperando você aprovar alguma coisa há 15 minutos, e um terminou faz tempo sem você perceber.

Ou pior: você fecha o terminal sem querer, a conexão SSH cai, e a sessão inteira vai junto.

O Herdr resolve exatamente isso. Ele se descreve como "onde seus agentes de código moram": um runtime de terminal que mantém os agentes rodando em segundo plano, mostra o estado de cada um e expõe uma API pra que scripts (e outros agentes) controlem tudo.

Você já ficou meia hora refinando um prompt, tentando deixar as instruções mais claras, mais detalhadas, com exemplos, com restrições — e o agente continuou errando da mesma forma?

Já passou por isso: o modelo alucina mesmo com o prompt perfeito. Ou pior: o agente age no mundo, faz uma coisa que não deveria, e você vai descobrir isso em produção. Não no chat de testes, não no sandbox. Em produção, com dado real.

Isso não é problema de prompt. E polir o texto do sistema prompt não vai resolver.

Esse artigo é sobre entender onde o problema de fato está — e por que confundir as três camadas de engenharia de IA custa tempo, dinheiro e, às vezes, incidentes.

Nos últimos meses eu tenho usado o Claude Code de forma intensiva no meu trabalho e em projetos pessoais. Não é hype — é ferramenta de trabalho mesmo. E como toda ferramenta, tem jeito certo de usar, tem armadilha, tem limite, e tem combinação com outras coisas que muda o jogo.

Esse artigo é um relato honesto. O que funcionou, o que não funcionou, o que aprendi na mão, e o que eu diria pra qualquer dev que está começando agora. Se você quer o papo de marketing de "IA vai substituir programadores", esse artigo não é pra você. Se quer saber como tirar o máximo disso sem perder a cabeça, continua lendo.

O desenvolvimento de software está passando por uma transformação significativa com a chegada de ferramentas de IA generativa. Entre essas ferramentas, o Cursor se destaca como uma das mais poderosas, especialmente com sua funcionalidade de Agents (Agentes).

Enquanto Rules definem padrões e Agents executam tarefas complexas, Commands (Comandos) são workflows reutilizáveis que padronizam processos comuns. Eles transformam tarefas repetitivas em comandos simples com o prefixo /.

Uma das funcionalidades mais poderosas do Cursor são as Rules (Regras). Elas permitem que você crie instruções persistentes que guiam o comportamento do Agent, garantindo consistência, padronização e personalização completa da sua experiência de desenvolvimento.