O problema que ninguém fala sobre vibe coding
O vibe coding democratizou o desenvolvimento de software. Hoje, qualquer pessoa com uma ideia e acesso a uma IA como Claude Code, Cursor ou Windsurf consegue tirar um projeto do papel sem precisar de anos de experiência técnica.
Mas existe um problema silencioso que assombra quem usa agentes de IA para desenvolvimento — e ele aparece cedo ou tarde para todo mundo.
Você está no meio de um projeto. O agente está funcionando bem, entendendo a estrutura, seguindo o raciocínio, fazendo o que você pediu. Aí algo interrompe a sessão. Você fecha a janela, acaba o crédito, troca de modelo, ou simplesmente deixa para o dia seguinte.
Nova sessão. Contexto zero.
O agente não lembra de nada. Sugere soluções que você já descartou. Ignora decisões que levaram horas para definir. Faz perguntas que você já respondeu. Você gasta mais tempo re-explicando o projeto do que de fato desenvolvendo.
Isso não é culpa sua — é uma limitação estrutural dos modelos de linguagem. Eles não têm memória persistente entre sessões. Cada nova janela é literalmente uma tela em branco.
O Squidy nasceu para resolver exatamente isso.
O que é o Squidy
O Squidy é uma ferramenta open source em Python que funciona como um agente de IA de configuração: ele entrevista você sobre o seu projeto e gera automaticamente toda a estrutura de documentação que qualquer agente de IA precisa para trabalhar com contexto, consistência e sem se perder entre sessões.
Em linguagem simples: o Squidy cria a “memória” do seu projeto antes de você começar a desenvolver.
É gratuito, open source, e funciona com qualquer agente de IA — Claude Code, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Kimi e outros.
Como o Squidy funciona na prática
A experiência começa com um único comando no terminal:
pipx install squidy
squidy init
A partir daí, um agente de IA conduz uma conversa natural com você sobre o projeto. Não é um formulário complicado — são perguntas simples, como se você estivesse explicando a ideia para um colega:
- O que você está construindo?
- Qual problema resolve?
- Para quem é?
- Que tecnologias usa?
- Que decisões de arquitetura já foram tomadas?
Com base nas suas respostas, o Squidy gera automaticamente 10 arquivos de governança prontos para uso:
| Arquivo | Função |
|---|---|
readme-agent.md | Instruções de boot — o agente lê isso antes de qualquer ação |
AGENT.md | Carregado automaticamente pelo Claude, Cursor e outros agentes |
constituicao.md | Princípios, proibições e Definition of Done do projeto |
oraculo.md | Registro de decisões arquiteturais com contexto completo |
kanban.md | Board de tarefas com IDs e critérios de aceite |
contexto-sessao.md | Estado atual: o que foi feito, o que falta, próximos passos |
politicas.md | Convenções de código, padrões e estilo |
emergencia.md | Registro de bloqueios críticos |
diario/ | Log diário do desenvolvimento |
indice-diario.md | Índice consolidado de todas as entradas do diário |
Na próxima vez que você abrir uma sessão com seu agente de IA, basta dizer: “Acesse o readme-agent.md e siga o ritual.” O agente lê os arquivos, absorve o contexto completo do projeto e retoma o trabalho de onde parou — sem perguntas repetidas, sem sugestões desalinhadas.
Para quem o Squidy é indicado
Quem está começando com vibe coding
Se você está usando IA para desenvolver seus primeiros projetos, o Squidy resolve antecipadamente o maior problema que você vai encontrar: a perda de contexto. Em vez de aprender essa lição na dor, você já começa com a estrutura certa.
Desenvolvedores que trabalham com múltiplos projetos
Quanto mais projetos em paralelo, maior a confusão de contexto. O Squidy garante que cada projeto tenha sua própria estrutura clara e isolada, e que qualquer agente consiga se orientar em qualquer um deles rapidamente.
Times que usam agentes de IA no fluxo de trabalho
Quando mais de uma pessoa trabalha com agentes no mesmo projeto, a consistência é fundamental. Os arquivos gerados pelo Squidy funcionam como um contrato entre os desenvolvedores e os agentes — todo mundo trabalha da mesma forma, seguindo as mesmas regras.
Quem muda de modelo ou ferramenta com frequência
Claude Code hoje, Cursor amanhã, Windsurf na semana que vem? Os arquivos do Squidy são Markdown puro — agnósticos de ferramenta. Qualquer agente lê, qualquer agente entende.
O conceito por trás do Squidy: engenharia de contexto
Você provavelmente já ouviu falar em engenharia de prompt — a arte de formular instruções claras para obter boas respostas de uma IA.
O Squidy vai um passo além: ele pratica engenharia de contexto.
Enquanto a engenharia de prompt foca na mensagem individual, a engenharia de contexto foca na estrutura persistente que informa todas as interações. Não é sobre como você escreve o prompt de hoje — é sobre o sistema que garante que todos os prompts futuros já comecem com o contexto certo.
É a diferença entre dar uma instrução e construir uma base de conhecimento.
Resultados que os usuários reportam
Quem adota o fluxo de trabalho com Squidy costuma relatar mudanças concretas:
Sessões mais rápidas. O tempo de “aquecimento” no início de cada sessão cai drasticamente. O agente não precisa ser re-orientado.
Menos erros fora do escopo. Quando o agente tem uma constituição clara definindo o que pode e não pode fazer, ele para de sugerir soluções que conflitam com as decisões já tomadas.
Menos tokens consumidos. Sem repetir contexto a cada sessão, o uso de tokens cai — o que significa menor custo para quem usa APIs pagas.
Histórico real do projeto. O diário de desenvolvimento e os registros de decisões criam uma rastreabilidade que a maioria dos projetos solo simplesmente não tem.
Instalação em 2 minutos
O Squidy requer Python 3.9+ e uma chave de API da OpenAI ou Anthropic (você escolhe na hora de configurar).
# Instalar
pipx install squidy
# Inicializar em qualquer projeto
cd meu-projeto
squidy init
Após a instalação, é só apontar seu agente para o arquivo readme-agent.md e começar.
🌐 Site: squidy.run 📖 Documentação: docs.squidy.run 🐙 GitHub: github.com/seomarc/squidyrun 📦 PyPI: pypi.org/project/squidy
Conclusão
Agentes de IA transformaram a forma como desenvolvemos software. Mas sem estrutura, eles continuam sendo ferramentas poderosas com uma limitação séria: não lembram de nada.
O Squidy resolve isso de forma elegante — não substituindo o agente, mas preparando o terreno para que ele trabalhe melhor. É a diferença entre jogar um colaborador novo direto no projeto sem explicar nada e fazer um onboarding completo antes de começar.
Se você usa qualquer ferramenta de IA para desenvolvimento, vale muito a pena testar. É gratuito, open source, e o setup leva menos de dois minutos.
