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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
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Toda reunião do Copom gera uma ata longa, e ler o documento para achar a Selic e o tom do comitê consome tempo. Mostramos um agente de IA que faz isso sozinho: três agentes (leitor, analista e redator) buscam a ata real na API do Banco Central, leem o documento inteiro e devolvem um resumo com a Selic exata. O post explica como o sistema funciona por dentro — o ciclo do agente, o mural compartilhado e as ferramentas (LangGraph, Python, Streamlit) — com o resultado real da 278ª reunião.
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Nesta aula o relatório de IPCA passa a ser construído por um time de sete subagentes: scripts em Python calculam as métricas, os subagentes investigam a surpresa frente à mediana Focus e escrevem os textos do mês, e o Quarto só monta o HTML. Você vê quando uma tarefa pede script e quando pede agente, como rodar coletores e investigadores em paralelo, e como o ciclo redator–checador garante o texto antes do render. No fim, o comando `/gerar-relatorio` orquestra o pipeline inteiro.
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As skills do Claude Code empacotam o procedimento de uma tarefa repetitiva — passos, fórmulas e formato — num `SKILL.md` que o Claude carrega sob demanda quando a tarefa aparece. A aula mostra onde a skill mora (projeto, pessoal ou plugin), como ela é acionada, em que difere do CLAUDE.md e o ciclo de criá-la iterando até a saída estabilizar, usando como exemplo a geração de um parágrafo de variação do IPCA. O resultado é uma tarefa padronizada para todo o time, com a fórmula escrita e versionada no git.
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Como o modelo lê o seu pedido, como decide a resposta, e por que às vezes inventa coisa?
A habilidade central de quem trabalha com LLM hoje deixou de ser escrever prompt mais bonito e passou a ser escolher o que entra no contexto do modelo a cada interação, ofício que ganhou o nome de context engineering. Antes de chegar nele, convém destrinchar o que está embaixo: o que é um token, como o modelo é treinado, o que muda quando ele vira agente, e por que o foco migrou do prompt para o contexto.
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Em vários momentos você usou o Claude Code para ler arquivos, rodar scripts e montar relatórios em Quarto — sempre dentro de um projeto, na sua máquina, com as ferramentas que o agente já traz de fábrica: edição de arquivo, terminal e busca no repositório.
Em algum momento o trabalho transborda essa caixa. O dado que você precisa não está num CSV local, está numa planilha do Google Drive que a equipe atualiza. A reunião com a coordenação está marcada no Google Calendar e ninguém anotou no projeto. A discussão sobre o relatório de novembro mora numa thread do Slack, e o ticket do bug no pipeline do IPCA é uma issue no GitHub.
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Quer parar de gastar 20 minutos toda segunda resumindo o Focus para o time? Nesta postagem, mostramos como montar uma Routine do Claude Code que, todo início de semana às 10h, lê o boletim publicado pelo BCB, gera um resumo executivo com as três principais revisões e abre um Pull Request no GitHub pronto para você revisar. O passo a passo separa a parte determinística (um GitHub Action que baixa o PDF e extrai o texto) da parte interpretativa (a Routine que escreve o resumo).
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Nesta postagem, continuamos a série sobre Claude Code mostrando, de forma prática, como criar agentes/subagentes para a automação de tarefas do dia a dia de quem trabalha com dados econômicos e financeiros.
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Nesta postagem, continuamos a série sobre Claude Code mostrando, de forma prática, como automatizar a criação de relatórios econômicos: da estruturação do projeto e coleta de dados até o tratamento, visualizações, geração do relatório em Quarto e publicação via Posit Connect e GitHub, construindo um pipeline completo, organizado e reproduzível.
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Claude Code é um agente de inteligência artificial desenvolvido pela Anthropic que opera diretamente no terminal e no editor de código. Diferente de um chatbot tradicional, ele interage de forma ativa com o ambiente de desenvolvimento, tendo acesso ao sistema de arquivos: pode ler diretórios, editar arquivos, executar comandos, rodar scripts e integrar-se com ferramentas como Git, Python e R.
Neste artigo, apresentamos o que é o Claude Code, para quem ele é mais útil e como instalá-lo e utilizá-lo no dia a dia.
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Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.
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