# Como usar Claude Code: guia prático do terminal

> Published 2026-09-28T01:08:41.992Z on https://www.crazystack.com.br/pt/p/como-usar-claude-code-guia-pratico-do-terminal/
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Como usar Claude Code começa por entender a janela de contexto: no tutorial, gravado em 2026, o modelo tinha 200.000 tokens disponíveis e uma única sessão consumiu 29.000 deles em poucos comandos. Este guia mostra instalação, login, configuração, comandos de contexto, skills, MCPs e as boas práticas de Git que fazem a ferramenta render no dia a dia.

## O que é o Claude Code e para que serve

Claude Code é a ferramenta de codificação agêntica da [Anthropic](https://www.anthropic.com) que roda no terminal e executa tarefas dentro do seu projeto: ler arquivos, planejar, editar código e rodar comandos. Em menos de um ano, ela se tornou uma das ferramentas mais queridas por desenvolvedores. A pergunta de como usar Claude Code bem começa por entender que ela não é um chat: é um agente que trabalha no seu repositório.

Na prática, você escreve um pedido em linguagem natural, como criar uma nova página com boas práticas de SEO, e o agente explora a base de código, monta um plano e altera os arquivos. No final, ele traz um resumo do que fez, e você revisa. Um ponto de entrada importante: o acesso exige assinatura paga do Claude, do plano Pro para cima. Usuários do plano gratuito não conseguem usar o Claude Code, segundo a página de preços oficial da ferramenta.

## Como instalar e fazer login

A instalação começa sempre pela documentação oficial do [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/overview), onde você escolhe o sistema operacional e copia o comando. No Windows há duas opções, via PowerShell ou via CMD; no macOS e no Linux, o comando direto do terminal funciona, e quem já usa o [Homebrew](https://brew.sh) pode instalar por ele também. O passo a passo é este:

1. Copie o comando de instalação da documentação oficial para o seu sistema.
2. Rode o comando no terminal (ou `brew install` no macOS com Homebrew).
3. Feche e reabra o terminal completamente.
4. Digite `claude` e confirme a pasta do projeto com "trust this folder".
5. Verifique a versão com `claude --version` e saia depois com `/exit`.

Se ele abrir a interface e pedir confiança na pasta atual, a instalação funcionou. O login acontece com `/login`, e você escolhe a forma de autenticação: uma plataforma de terceiros, como Amazon Bedrock ou Microsoft, o console da Anthropic com cobrança por uso de API, ou uma assinatura do Claude, que é o caminho mais comum. O navegador abre, você autoriza a conta e cola o código de volta no terminal. A partir daí, a ferramenta está pronta para trabalhar.

## Hierarquia de configurações: usuário, projeto e diretório

Todas as configurações do Claude Code seguem três escopos: usuário, projeto e diretório. O escopo de usuário vale para todos os projetos que você abrir; o de projeto vale só para aquele repositório e viaja com ele no Git, então toda a equipe herda as mesmas regras; o de diretório vale para uma única pasta, útil quando um módulo legado de um projeto Java, por exemplo, precisa de regras diferentes do resto. A regra mais granular é a que tem mais peso.

No nível de usuário, os arquivos ficam na pasta `.claude` da raiz do seu usuário. O `settings.` guarda o que você edita: permissões de ferramentas, hooks, variáveis de ambiente, modelo padrão, effort level e tema. Já o `.claude.` guarda dados de sessão e autenticação, como tokens de login e MCPs locais, e você não mexe nele manualmente. Você pode simplesmente perguntar ao próprio agente onde cada arquivo está e qual a diferença entre eles.

## Claude.md: instruções persistentes em markdown

O `CLAUDE.md` é um arquivo markdown com instruções persistentes, carregado no contexto do modelo toda vez que uma nova sessão começa. Uma instrução típica é: jamais crie uma função nova sem o teste unitário correspondente. Ele funciona como uma documentação mínima que o modelo sempre lê.

Ele é o equivalente do arquivo `AGENTS.md` usado por outras ferramentas de agente de código; você pode manter os dois no repositório com o mesmo conteúdo, e cada ferramenta puxa o seu. Se você abrir uma sessão dentro de um projeto que tem o seu próprio `CLAUDE.md`, o header do terminal mostra o diretório ativo, e você pode confirmar perguntando "what do you see in my Claude.md". Na prática, ele descreve o projeto de volta para você, provando que o contexto foi injetado.

## Janela de contexto: /context, /clear e /compact

A janela de contexto é a memória de curto prazo do modelo: tudo que você escreve, tudo que ele responde, os arquivos que ele leu e as ferramentas que ele usou viram tokens acumulados ali. No tutorial, gravado em 2026 com o modelo Claude 4.6, a janela disponível era de 200.000 tokens, e o comando `/context` mostrava 29.000 tokens usados, cerca de 15%, com um detalhamento por categoria: system prompt, configurações locais, agentes customizados, memórias, skills e mensagens (8.8.000 tokens só de conversa, naquele momento).

Quando a janela enche, o Claude Code limpa o contexto automaticamente, porque o modelo não consegue continuar operando além do limite. Você pode fazer isso manualmente com `/clear`, que reinicia a sessão com contexto vazio. Depois de um `/clear`, o consumo caiu de 15% para 11%, porque as mensagens caíram de 8.8.000 tokens para 110 tokens, mantendo system prompt e memórias carregadas.

A alternativa menos destrutiva é `/compact`, que resume a conversa até ali e inicia uma nova sessão com esse resumo injetado. É o comando chamado automaticamente quando o contexto enche, e você também pode chamá-lo quando quiser liberar espaço sem perder o fio da tarefa. Cada janela de terminal é uma sessão independente, com contexto próprio. E vale lembrar: cada pergunta nova consome tokens do seu limite, inclusive do limite semanal, então perguntas de demonstração têm custo real.

## Programar, revisar mudanças e interagir com o Git

Programar com o Claude Code é escrever um prompt no terminal e deixar o agente trabalhar. Ele explora o código, às vezes monta um plano, altera os arquivos e pede autorização para comandos mais sensíveis, como rodar `npx tsc` para checagem de tipos em TypeScript. Uma permissão comum é permitir todas as edições durante a sessão, o que não dispensa a revisão final: as mudanças só vão para o repositório quando você aprova.

Para revisar, você tem três caminhos:

1. O comando `/diff`, que lista as mudanças não commitadas; no exemplo do tutorial, foram 11 arquivos, 61 edições e mais de 1.000 remoções em uma única tarefa.
2. Abrir o projeto no editor, usando `!` no início do comando para executar direto no terminal, pulando o agente.
3. Pedir para o agente criar uma branch, commitar e abrir um pull request, e revisar por lá, inclusive automatizando isso numa skill.

No Git, o agente opera com guard rails embutidos: ele não faz commit sem pedido explícito, prefere criar commits novos em vez de amend, confirma antes de qualquer push, e nunca faz push forçado, hard reset ou descarte de mudanças sem confirmação. Você pode perguntar a ele quais são essas regras, e vale registrá-las no `CLAUDE.md` do projeto.

Duas dicas fecham o fluxo. Primeiro, prefira ferramentas de CLI: a documentação de boas práticas do Claude Code recomenda interagir com serviços externos via linha de comando, então o [GitHub CLI](https://cli.github.com) permite criar issues e pull requests, e a AWS CLI permite consultar deployments no Amplify diretamente pelo agente. Segundo, use o plan mode com `/plan`: em vez de alterar arquivos de imediato, o agente monta um plano, você ajusta ou aprova, e só então a execução começa. Para tarefas longas, o `/context save` guarda o estado da sessão para restaurar depois com restore.

## Skills: instruções reutilizáveis para tarefas repetidas

Skills são capacidades reutilizáveis, na prática prompts salvos em arquivos markdown com metadados que dizem ao agente quando acioná-las. Se você sempre termina uma tarefa pedindo uma revisão de segurança seguindo a documentação da empresa, isso vira uma skill, e você nunca mais repete o prompt.

A popularidade das skills criou um catálogo público mantido com o CLI `npx skills`, projeto criado pelo pessoal da [Vercel](https://vercel.com) (o Vercel Labs), com skills da Anthropic Microsoft, do shadcn e de nomes ativos da comunidade open source, como Matt Pocock. Para instalar, rode `npx skills add` com o repositório e o nome da skill; no tutorial, foi instalada a `frontend-design` da Anthropic a CLI pergunta se a instalação é no escopo do projeto ou global do usuário. A skill instalada consumiu cerca de 100 tokens de contexto.

Cada skill é uma pasta com um `SKILL.md` dentro de `.claude/skills`, no projeto ou no usuário, e o comando `/skills` lista tudo que está disponível, mostrando o escopo e o custo estimado em tokens de cada uma. Você também pode criar a sua pedindo ao próprio agente; no exemplo, uma skill que usa o MCP do [Supabase](https://supabase.com) para consultar a tabela de page views e embasar melhorias de SEO. Na próxima sessão, ao pedir uma melhoria de SEO, o agente sugeriu acionar a skill automaticamente.

Um detalhe prático: enquanto o agente processa, você pode usar o `/btw` para fazer uma pergunta paralela sem interromper a tarefa. Para trabalhos realmente paralelos, com arquivos independentes, o caminho são worktrees e subagentes, que ficam fora do escopo deste guia.

## Modelos e effort: Sonnet, Opus e Haiku

Você escolhe o modelo com `/model`, e a escolha muda custo, velocidade e janela de contexto. A comparação direta:

| Modelo | Perfil | Quando usar |
| --- | --- | --- |
| Haiku | Mais rápido e leve | Respostas rápidas, tarefas simples |
| Sonnet | Equilíbrio | Tarefas do dia a dia |
| Opus | Janela maior, mais pesado | Tarefas complexas que exigem planejamento |

No tutorial, a Fernanda Kipper, que saiu do Mercado Livre em 2025 para focar 100% na própria empresa, disse que raramente troca para o Opus: o Sonnet atende bem o cotidiano. Além do modelo, o effort define quanto esforço o modelo aplica: em low ele responde rápido com a primeira solução plausível; em high ele pensa mais nas decisões; em max ele explora possibilidades, demora e gasta bastante token.

## MCPs: conectar o Claude Code a aplicações externas

O Model Context Protocol, o MCP, é um padrão open source criado pela Anthropic para padronizar a comunicação entre LLMs e aplicações externas. Foi ele que permitiu conectar assistentes como o [ChatGPT](https://chatgpt.com), o [Gemini](https://gemini.google.com) e o Claude Code a serviços como o [Notion](https://www.notion.so) e o Google Drive. Na prática, empresas expõem suas APIs via servidor MCP, e a documentação de cada ferramenta traz o comando pronto.

Para adicionar um servidor, use `claude mcp add` com o nome e o transporte, http ou sse, seguidos do endpoint. Depois de reiniciar a sessão, o comando `/mcp` lista os servidores: os da conta, compartilhados entre web, desktop e terminal, os locais do usuário e os do projeto. Servidores que exigem autenticação aparecem como failed até você refazer o login, o que abre uma janela no navegador e resolve em segundos.

A hierarquia de escopos se aplica aqui também: um MCP configurado no projeto entra no repositório e serve a equipe toda; um MCP de usuário fica só na sua máquina. Com o servidor conectado, o agente passa a consultar dados externos como parte natural das tarefas, como aconteceu na skill de SEO que lia métricas de acesso direto do Supabase.

## Perguntas frequentes sobre Claude Code

## Preciso pagar para usar o Claude Code?

Sim. O acesso exige assinatura do Claude partir do plano Pro, ou uso via API com cobrança por token. O plano gratuito não inclui a ferramenta.

## Qual a diferença entre /clear e /compact?

O /clear apaga todo o contexto e inicia uma sessão zerada. O /compact resume a conversa até ali e continua com esse resumo no contexto, e é o comando que a ferramenta chama sozinha quando a janela enche.

## Onde ficam as configurações e as skills?

No nível de usuário, na pasta `.claude` da raiz do seu usuário; no nível de projeto, na pasta `.claude` do repositório, versionada no Git. Skills ficam em `.claude/skills`, e o `settings.` guarda permissões, hooks e preferências.

## O Claude Code comita e dá push sozinho?

Não por padrão. Ele só comita quando você pede explicitamente, confirma antes de push e ações destrutivas, e nunca faz push forçado, amend ou hard reset sem sua autorização.

## O que são skills e como instalo?

Skills são prompts reutilizáveis em arquivos markdown que o agente aciona automaticamente quando o contexto pede. Instale pelo CLI `npx skills add`, escolhendo o escopo de projeto ou de usuário, ou copiando o `SKILL.md` para a pasta `.claude/skills`.

## Quanto custa uma sessão em tokens?

Depende do que você faz. No tutorial, uma sessão com uma tarefa de criação de página consumiu 29.000 dos 200.000 tokens disponíveis, cerca de 15%. Cada pergunta, resposta e arquivo lido entra nessa conta, e também no limite semanal.

## Qual modelo devo escolher?

Sonnet para o dia a dia, Haiku para respostas rápidas e baratas, Opus para tarefas complexas que exigem mais planejamento e janela maior. Ajustar o effort também controla profundidade e consumo.

## Como conecto o Claude Code ao Supabase, Notion ou GitHub?

Via MCP, com `claude mcp add` e o comando que a documentação do serviço fornece, ou via CLI oficial, como o GitHub CLI. Depois de autenticar no navegador, o agente passa a consultar a aplicação normalmente.

## Vale a pena usar o plan mode?

Sim, principalmente em tarefas grandes. Com `/plan`, o agente detalha o que pretende fazer antes de tocar nos arquivos, você ajusta o plano e só depois a execução começa. Isso evita retrabalho e consumo desnecessário de contexto.

## Do terminal ao artigo: transforme seu tutorial em conteúdo

Este guia nasceu de um vídeo longo, o tutorial da Fernanda Kipper, canal que também inspirou o Dev Doido do canal do youtube a gravar conteúdos sobre ferramentas de IA. E granularidade é exatamente o que separa um bom tutorial de uma transcrição crua. Comandos como /compact e /context mostram que condensar sem perder o essencial é uma habilidade valiosa, dentro e fora do terminal.

Se você também ensina em vídeo e quer que esse conhecimento alcance quem prefere ler, o [Skala Blog](https://skalablog.com) faz essa ponte: cole a URL do vídeo, gere a transcrição e transforme-a em um artigo estruturado, pronto para revisar e publicar. Recursos complementares em português, como o [CrazyStack](https://crazystack.com.br), ajudam a distribuir esse conteúdo para quem busca por tutoriais.

[Source video](https://www.youtube.com/watch?v=sT2Zs7EonyU)