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dev757
Sistema operacional universal para trabalho com agentes de IA. Um AGENTS.md que transforma qualquer agente genérico num parceiro que conhece o stack, os princípios e o estilo de trabalho: portátil entre IDEs, projetos e máquinas.
Ver no GitHub → · Clone e use:
git clone https://github.com/lucas781e1/dev757.git ~/dev757
O problema
Agentes de IA são poderosos, mas genéricos. Você abre o Claude Code num projeto novo e ele não sabe qual stack você usa, quais convenções seguem, como você gosta de receber recomendações ou o que te irrita. Cada sessão começa do zero. Cada agente repete os mesmos erros.
O problema piora quando você troca de ferramenta. Sai do Cursor pro Claude Code, vai pro Cline, testa o Copilot, e cada um tem seu jeito de carregar contexto. Seu "jeito de trabalhar" fica preso no plugin, não em você.
Eu precisava de algo que fosse meu, não da ferramenta. Um arquivo que qualquer agente pudesse ler e imediatamente saber como trabalhar comigo.
A solução
O AGENTS.md universal
179 linhas que descrevem quem eu sou, como gosto de trabalhar, o que me irrita e quais são os princípios não-negociáveis. Segue o padrão aberto agents.md (stewardado pela Linux Foundation / Agentic AI Foundation, 2026).
O arquivo tem seções claras:
| Seção | O que contém | Pra que serve |
|---|---|---|
| Quem eu sou | Nome, idioma, perfil, stack, ferramentas, SO | O agente adapta o tom e as sugestões ao meu contexto |
| The Taste Loop | 5 princípios numerados como tabela | Qualquer agente pode citar por número: "viola princípio 3" |
| Como gosto de ser tratado | Didático, recomendação de sênior, discorda quando erro | Elimina o "depende" e o concordância cega |
| Workflow | Brainstorm → código → frontend+backend juntos → pronto | Checklist executável, não vaga |
| Anti-patterns | Lista do que me irrita, cada item vinculado a um princípio | O agente evita os erros mais comuns antes de cometê-los |
| Segurança | Nunca .env, sempre RLS, sem service_role no cliente | Hard rules que o agente não pode ignorar |
| Learnings | Template de diário técnico em PT-BR | O agente registra o que aprendemos juntos |
Multi-IDE por design
O arquivo mora no repositório (dev757), não no plugin. Cada IDE tem seu ponto de entrada:
- Claude Code:
~/.claude/CLAUDE.md(symlink) - Cline:
~/.clinerules(symlink) - Antigravity: memories globais
- Cursor:
.cursorrules - Copilot:
.github/copilot-instructions.md
Troquei de IDE três vezes durante o desenvolvimento dos meus projetos. O AGENTS.md viajou junto sem uma linha de adaptação.
Diário de aprendizado (learnings)
Cada sessão de trabalho pode gerar um learning: um arquivo em learnings/YYYY-MM-DD-titulo.md com estrutura fixa: o que eu aprendi, por que importa, exemplo concreto, links pra aprofundar. Escrito na minha voz, como diário, não como documentação corporativa.
O primeiro learning foi sobre QA e testes com IA: minha namorada testou o Study Space e achou 12 bugs que nenhum teste automatizado pegou. Registrei, e agora qualquer agente que leia o AGENTS.md sabe que QA exploratório manual é parte do meu workflow.
A execução
Instalação em 2 minutos
git clone https://github.com/lucas781e1/dev757.git ~/dev757Depois, symlink pra ferramenta que quiser. Sem dependências, sem build, sem config.
O AGENTS.md como contrato
A decisão mais importante foi tratar o arquivo como contrato, não como sugestão. Cada regra tem consequência: "viola princípio 3" não é opinião, é referência a algo numerado e estável. O agente pode discordar, mas precisa argumentar com o princípio, não com "acho que".
Isso muda a relação com IA. Em vez de um assistente que concorda com tudo, tenho um parceiro que diz "não, isso viola o princípio 5: você tá testando só o happy path" antes de eu perceber.
Cross-projeto
O Taste Loop (os 5 princípios) mora no dev757, mas se aplica a qualquer projeto. Cada repo pode ter seu próprio AGENTS.md local com regras específicas, mas os princípios vêm do dev757. Um arquivo pai, regras filhas.
Resultados
Consistência cross-IDE. Troquei de ferramenta 3 vezes. Zero dias de adaptação. O agente novo já sabia como trabalhar comigo.
Agentes que discordam com argumento. A regras de "recomendação de sênior" e "discorda quando erro" mudaram a qualidade das interações. Em vez de concordância cega, tenho debate fundamentado.
Aprendizado acumulativo. Os learnings criam um diário técnico que qualquer agente futuro pode ler. Não recomeço do zero: carrego contexto.
Padronização portátil. O padrão agents.md é aberto (Linux Foundation). Qualquer pessoa pode forkar o dev757, trocar os princípios pelos dela, e ter o mesmo sistema.
Aprendizado
O dev757 me ensinou que configurar como a IA pensa é tão importante quanto o que ela constrói. 179 linhas de regras mudaram mais a qualidade do meu output do que qualquer ferramenta nova.
A lição mais contra-intuitiva: o arquivo funciona melhor quando é curto. Se não cabe na cabeça do agente sem se perder, é longo demais. 179 linhas é o sweet spot: suficiente pra cobrir o essencial, pequeno o bastante pra não virar ruído.