Como criar SubAgents de IA práticos e poderosos no Claude Code/Cursor

Subagents: o motor secreto da IA para devs acelerados

Automação de verdade começa com subagents. Eles são pequenos “agentes especializados” que você pode criar, customizar e comandar para executar funções dentro do Claude Code ou Cursor. Subagents tiram tarefas do seu colo — planejam, revisam, validam regras e até executam comandos específicos. Cada subagent pode ter permissões e comportamentos únicos. Você não precisa ser um especialista em IA para montar esses agentes: o próprio sistema auxilia a criar, configurar o escopo, o modelo de IA utilizado e até exemplos de uso. Isso significa ganhar mais tempo para pensar, criar e menos tempo com tarefas repetitivas, burocráticas ou sujeitas a erro.

Como criar um subagent na prática

O processo é simples e guiado pelo próprio Claude Code ou Cursor. Basta abrir o terminal, digitar /agents e você terá acesso a todos os agentes já prontos (built-in) e opção para criar um novo. O passo-a-passo é: escolha se o agente será desse projeto ou do seu usuário (para todos os projetos), defina o que ele fará (exemplo: revisar código seguindo regras da pasta .cursor/rules), selecione quais ferramentas o agente pode acessar (como leitura, edição, execução de comandos, acesso a MCPs), escolha o modelo de IA (Sonet: equilibrado; Opus: mais caro, porém mais inteligente), defina uma cor para o agente e pronto, ele está criado.

Plan Mode: planejando ações com segurança

O Plan Mode é um dos poderes ocultos dos subagents. Sempre que você utiliza o modo de planejamento, como em uma consulta de “planeje como alterar um arquivo”, o Cloud cria um subagent focado somente nessa tarefa. Ele define as etapas antes de executar qualquer comando. Isso evita ações precipitadas e aumenta a segurança, principalmente em tarefas complexas, como refatoração profunda ou modificações em múltiplas partes do projeto.

Estrutura do subagent: nome, descrição, exemplos e modelos

Após criado, o arquivo do subagent trará: nome do agente, descrição detalhando sua missão, exemplos de perguntas e respostas, definição do modelo de IA (Sonet, Opus ou Haiku) e preferências, como cor. A descrição pode — e deve — usar técnicas de prompt que enriquecem o subagent, afirmando que ele é “um code reviewer inteligente”, citando suas responsabilidades e padrões a seguir. Quanto melhor a descrição, mais assertivo o agente.

Permissões: controle total sobre o que o subagent pode fazer

Cada subagent pode ser configurado com permissões bem específicas: ler arquivos, editar código, executar comandos, acessar MCPs e manipular ferramentas de execução. Para cada tarefa — como code review, debug, automação de rotinas —, ajuste o mínimo de permissões possível. Por exemplo, revise apenas com leitura, sem edição.

Modelos de IA: quando usar Sonet, Opus ou Haiku?

Sonet é equilibrado em performance e preço — ideal para a maioria das tarefas. Opus é mais caro, mas essencial para análises de alto raciocínio, revisões profundas e tarefas complexas. Haiku é mais simples, mais leve, pouco recomendado para devs. Use apenas para automações básicas que não demandam análise nem raciocínio.

Formatando outputs: como garantir resultados úteis

O output do subagent pode (e deve) seguir um formato padrão: separe por categorias — critical issues (erros graves), improvements recommended (mudanças desejáveis mas não críticas), nitpicks/suggestions (detalhes e micro-melhorias). Termine sempre com um summary do que foi feito. Assim, você e sua equipe avaliam rapidamente os pontos-chave da análise.

Padrões de prompts: o segredo de um subagent de elite

Frases como "você é um revisor de código especializado", "siga as regras de .cursor/rules", "avalie segurança e performance", além de exemplos de perguntas e respostas, criam a base para agentes mais inteligentes e contextualizados. Use sempre a estrutura: objetivo + contexto + exemplos de uso.

Reaproveitamento e escopo: subagents por projeto ou usuário?

Crie subagents no escopo do projeto se o objetivo depende diretamente das regras ou estrutura desse repositório. Se a função for genérica (exemplo: revisão gramatical, organização de código), faça para o usuário e reutilize em múltiplos projetos automatizando ainda mais sua rotina.

Exemplo prático: revisor de código com regras customizadas

Imagine: você cria um subagent chamado “Code Reviewer”, instrui-o a revisar código de acordo com regras salvas em .cursor/rules, restringe permissão para leitura (sem editar arquivo), escolhe o modelo Opus para análise avançada de lógica e pede outputs no padrão critical/improvement/nitpick/summary. A cada execução do agente, você recebe um relatório objetivo do que precisa ser corrigido ou melhorado, e pode aplicar ajustes com confiança.

Personalização ilimitada: debug, automações, execução

Vai além: crie subagents para debug automático, geração de relatórios, busca de vulnerabilidades ou refatoração assistida. Imagine um subagent que sempre aplica MCPs de contexto ou compressão antes de ler um arquivo, economizando tokens e acelerando respostas. O limite é sua criatividade, basta orquestrar permissões e instruções corretas.

Integrando MCPs: potencializando subagents com contexto extra

MCPs como “Context 7”, “Serena” ou “Zem” comprimem contexto, otimizam leitura e potencializam as respostas dos subagents. Inclua no prompt: “sempre use Context 7 para leitura” e observe suas revisões mais rápidas e baratas, mesmo para projetos grandes.

Subagents para equipes: padronização, segurança e produtividade

Compartilhe subagents no repositório e garanta que todos os devs usem as mesmas regras de revisão, os mesmos formatos de output e padrões de execução. Isso minimiza divergências, elimina “zona cinza” na revisão e acelera o onboarding de qualquer desenvolvedor.

Conclusão: subagents são seu diferencial

Subagents bem configurados transformam a IA em seu braço direito para análise, automação e aprimoramento de código. O risco cai, a produtividade dispara e você controla o processo. Avance: crie, refine, experimente e compartilhe subagents e vire referência de produtividade moderna no seu time.

Perguntas frequentes

Segredo de fluxos de autenticação?

Estados claros (anônimo/sessão/refresh) e erros honestos. Magia de lib não basta.

JWT vs session?

Depende do produto. Revogação e XSS importam.

Supabase?

Acelera. Ainda entenda o fluxo.

Testes?

Login/logout/refresh e edge de cookie.

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