// curso · academia do ruby
Você instala os guardrails que fazem a IA trabalhar dentro das suas regras, não por cima delas. Tudo em código Rails real que parecerá escrito por você.
// 3 min · o problema e o que o curso entrega
// não vai assistir o vídeo? é isso:
CLAUDE.md como constituição, hooks que barram o que não pode passar, skills e subagents que revisam o código antes de você.
A bolha .com estourou. A internet ficou. SaaS meia-boca com "AI-powered" no nome vai morrer, promessa ridícula vai virar piada — e a IA ainda assim não vai sair do seu fluxo de trabalho. Quando uma ferramenta muda como código é escrito, revisado e testado, ela parou de ser moda.
Tem diferença entre criticar a tecnologia e torcer contra ela. Criticar é obrigação: a IA erra, alucina, escreve código ruim quando entra num projeto sem contexto e sem critério. Torcer pra ela falhar é outra coisa — é querer que a mudança nunca tivesse acontecido.
A pergunta que importa não é "a IA escreve melhor que dev?". É o que acontece quando um dev competente usa IA pra acelerar parte do trabalho sem terceirizar o próprio julgamento? É isso que o nosso curso ensina.
// o problema, em números
Não é opinião. É o que sai quando a IA escreve sem ninguém segurando a régua.
do código gerado por LLM vem com vulnerabilidade do OWASP Top 10.
Veracode, 2025 GenAI Code Security Report — 80+ tarefas em 100+ modelos.
por isso, PRs feitos com IA carregam ~1.7x mais issues no total — e até 2.74x mais falhas de segurança — que PRs humanos.
CodeRabbit, dez/2025 — 470 PRs reais de open source.
isso vira dívida técnica em escala: a Forrester projeta 75% dos times de tecnologia com dívida em nível moderado ou alto até 2026, puxada pela complexidade que a IA adiciona.
Forrester, Technology & Security Predictions 2025.
e abre um buraco novo: 5.2% dos pacotes que os modelos comerciais sugerem simplesmente não existem. Alguém registra o nome e vira ataque de supply chain (slopsquatting).
Spracklen et al., USENIX Security '25.
E não, modelo maior não conserta. A Veracode mediu: os 45% ficaram parados de GPT-4 a GPT-5, passando por Claude e Gemini. O problema é estrutural — a disciplina não é paliativo até a IA melhorar, é permanente.
// como a disciplina entra no fluxo
Você é dono do diff. O Claude executa; quem decide, revisa e aceita é você.
Um CLAUDE.md de até 120 linhas dita stack, convenção e o que não fazer — a cada sessão.
# CLAUDE.md Stack: Rails 8 · Hotwire Nunca editar db/schema.rb à mão
Hooks que rodam sozinhos e barram o que não pode passar. CLAUDE.md é conselho; hook é lei.
"PostToolUse": "bundle exec rubocop -a"
Skills empacotam "o jeito do time" e o Claude descobre sozinho. Subagents revisam segurança e migration em contexto isolado.
.claude/ skills/rails-service-object agents/security-reviewer
// os 7 módulos
Claude Code instalado, autenticado, e os comandos que você usa todo dia.
claude /help · /cost
As regras do projeto num arquivo só. Hierarquia e escopo por path.
.claude/rules/*.md
Plan → TDD → diff review. O ciclo que separa engenheiro de prompt-DJ.
plan → red → green → review
RuboCop, RSpec, Brakeman rodando sozinhos. O que falha não passa.
PostToolUse → bundle exec rubocop -a
Cápsulas que ensinam o jeito do time pro Claude descobrir sozinho.
.claude/skills/rails-service-object
Revisores de segurança, migration e código, cada um em contexto próprio.
.claude/agents/security-reviewer
claude-code-action revisando todo PR no GitHub antes de qualquer humano.
uses: anthropics/claude-code-action@v1
// o projeto
Acordeon é um SaaS B2B de gestão de contratos, em Rails. Você não assiste ele ser construído — você constrói, módulo a módulo, sob todas as regras do curso. No fim, você tem acesso ao repositório com 3 PRs merged que passaram por todos os gates. Cada tag (m1→m7) é um commit limpo que você pode dar checkout e estudar.
m1-setup
Rails new + RSpec + RuboCop
m2-claude-md
CLAUDE.md + rules por path
m3-loop
Feature de Contract via TDD
m4-hooks
Hooks no settings.json
m5-skills
3 skills auto-descobertas
m6-subagents
3 subagents revisando diffs
m7-action
PRs revisados e merged no GitHub
// prova
Tudo que esse curso ensina é o que eu rodo nos meus próprios produtos. Não é framework de slide.
Eu publiquei a gem pay-abacatepay, que liga a AbacatePay ao Pay do Rails. No processo, li o SDK oficial linha por linha e achei três bugs que já estavam em produção. O mais sério: o Webhooks.verify! comparava a assinatura com hexdigest, sendo que a AbacatePay manda em base64. Tradução: a verificação de webhook nunca batia. Abri o PR #6 com o fix.
def verify!(payload, signature, secret) - expected = OpenSSL::HMAC.hexdigest("SHA256", secret, payload) + digest = OpenSSL::HMAC.digest("SHA256", secret, payload) + expected = Base64.strict_encode64(digest) ActiveSupport::SecurityUtils.secure_compare(expected, signature) end
É exatamente isso que o curso ensina a fazer: ler o diff, desconfiar, achar o que passou. A diferença entre quem usa IA e quem é dono do que a IA produz está nessa leitura. Eu acho esse tipo de coisa porque trabalho assim — e você vai sair sabendo achar também.
[asset] print do PR #6 + gem no rubygems
E não é um caso isolado:
A plataforma que você está usando agora roda sob um CLAUDE.md de verdade.
[asset] print do CLAUDE.md real
A Amália, tutora de IA da Academia, é um RAG em produção (RubyLLM + pgvector).
[asset] screenshot da amália
Os apps iOS e Android estão publicados nas lojas, servidos pelo mesmo Rails via Hotwire Native.
[asset] prints das duas lojas
+14 anos em Rails de produção
// quem te ensina
Fundador da Academia do Ruby. Mais de 14 anos construindo sistemas Rails de produção em larga escala, no Brasil e no exterior. Criei e mantenho a arquitetura agêntica da Amália, a tutora de IA da plataforma — operando diariamente sob as mesmas regras que este curso ensina.
> ver os projetos de código aberto do autor// o que está incluso
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// perguntas diretas
// status: :inscrições_abertas
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