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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
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Construímos um agente de IA que recebe um pedido em português e decide sozinho onde buscar o dado — no Banco Central ou no IBGE. Ele coleta, valida em três camadas e guarda só o que passou. E quando não sabe o que está pegando, pergunta em vez de inventar. Por dentro: LangGraph, o loop agêntico, os guardrails de cada fonte e a memória do agente.
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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.
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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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Como instalar o Claude Code no VS Code e começar a usar o agente de IA da Anthropic que atua no terminal e no editor: lê arquivos, executa comandos e edita código, em vez de só sugerir como um chatbot. O guia reúne o que é o agente e como ele decide o que fazer, o terreno em que ele pisa (terminal, CLI, script e IDE), a instalação passo a passo e o uso no dia a dia — modelos, janela de contexto, o arquivo CLAUDE.md e a fórmula de um bom primeiro prompt para análise de dados.
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