Em uma das minhas últimas postagens no LinkedId, eu falei em como o caminho para criar seu próprio Claude Code no CodeCrafters é uma boa forma para se aprender e entender como essas ferramentas de edição de código assistida por IA funcionam. Aqui vou entrar mais a fundo e te explicar isto em mais detalhes.
Primeiro ponto é que toda LLM é uma ferramenta que recebe texto e retorna texto. Ela calcula qual é o retorno em texto mais provável, baseado nos dados com que ela foi treinada. Ou seja, LLMs não podem pensar ou ser proativas. Uma LLM é um modelo de linguagem que pega seu texto, joga em uma série de matrizes e calcula a resposta média. Não a melhor, nem a pior, a média.
Com isso, é provável que você esteja se perguntando como as LLMs conseguem procurar, ler e escrever no seu código. Ou como ela vai até o Linear ou Figma pegar informações. A resposta é que nenhuma delas faz isso. Quem faz isso é a ferramenta CLI ou a IDE que você usa.
CLIs como Claude Code e Codex, ou até mesmo IDEs como Cursor, oferecem à LLM o que eles chamam de tools (ou ferramentas em português). Tools são uma série de funcionalidades e descrições que falam para a LLM o que ela pode pedir para rodar dentro do seu ambiente. Se a LLM precisar ler um arquivo, ela pede pro CLI rodar a tool de READ (leitura). O CLI lê o arquivo pedido usando a ferramenta de leitura da própria linguagem de programação que a CLI foi criada ou usando Bash e manda o resultado para a LLM como uma mensagem comum, mas avisando que é uma mensagem de sistema e não de usuário.
É por esse motivo que modelos mais antigos não sabem como usar essas ferramentas. Usar tools é algo que elas tiveram que ser treinadas para entender. Sendo que cada tool nova é um código novo adicionado ao sistema de edição de código assistido por LLM, assim como qualquer código comum.
Tools como READ, WRITE e outras são só código normal. É por isso que ferramentas como RTK-ai funcionam tão bem. No caso do Claude Code, ele troca o uso da classe de leitura de arquivos do Node por grep, le, git e outras ferramentas que já existem no bash e que tem melhor performance.
Saber que tudo que as LLMs fazem é calcular texto baseado no que foram treinados é o que separa um dev que está começando a aprender a usar LLM pra quem já tem experiencia, sabe usar bem e conhece os limites da ferramenta