Por que o CEO do Shopify ameaça banir o Claude Code por causa do AGENTS.md

A ameaça de banir o Claude Code no Shopify não nasceu de uma simples preferência por um nome de arquivo. Para Tobi Lütke, CEO da empresa, a insistência da ferramenta em usar sua própria convenção, o CLAUDE.md, cria um problema operacional quando engenheiros trabalham com vários agentes de programação no mesmo repositório: o chamado “cérebro dividido” (split brain). 415

A posição de Lütke é que uma organização grande deveria manter um único conjunto compartilhado de instruções para seus agentes de IA, em vez de duplicar essas orientações para cada fornecedor.

O que o Shopify está questionando

O AGENTS.md é um arquivo simples em Markdown que reúne o contexto específico de um projeto: como compilar e testar o código, quais convenções seguir e quais limites ou regras de contribuição devem ser respeitados. Como fica dentro do próprio repositório, esse contexto acompanha o código e não uma ferramenta ou um desenvolvedor específico. 2931

Já a documentação do Claude Code concentra o contexto do projeto no CLAUDE.md, em .claude/rules, nas skills do projeto, nos hooks e nas configurações da ferramenta. Esses arquivos podem ser encontrados no diretório atual e em diretórios-pai, formando um sistema recursivo próprio de instruções. 2

Para uma pessoa trabalhando sozinha, manter essas diferenças pode ser administrável. O cenário muda em um monorepo — um grande repositório que reúne diversos projetos e equipes — no qual ferramentas como Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI e GitHub Copilot são usadas lado a lado.

Se uma ferramenta lê o AGENTS.md e outra lê apenas o CLAUDE.md, o mesmo diretório pode apresentar comandos de teste, padrões de código ou restrições diferentes para cada agente.

Por que o problema vai além de documentação duplicada

Uma empresa que usa vários agentes acaba diante de alternativas pouco atraentes:

• manter AGENTS.md e CLAUDE.md na raiz do repositório;
• repetir a duplicação nos subdiretórios relevantes;
• sincronizar os dois arquivos sempre que a base de código mudar; e
• criar verificações ou ferramentas para detectar divergências entre as instruções.

Uma atualização esquecida não é apenas um erro de documentação. Um agente pode seguir um novo comando de teste enquanto outro usa um comando antigo. Um deles pode encontrar a regra de não alterar determinado diretório, enquanto o outro não recebe essa informação.

O resultado pode ser uma sequência inconsistente de alterações, revisões e expectativas dos desenvolvedores — exatamente o “cérebro dividido” apontado por Lütke. 47

Uma solicitação pública no repositório do Claude Code descreve a fricção de forma direta: quando um projeto contém AGENTS.md, o Claude Code pode ignorar esse contexto, obrigando o desenvolvedor a criar um CLAUDE.md e duplicar as instruções. 12

Como o AGENTS.md virou um ponto de conflito

O AGENTS.md surgiu como uma convenção aberta associada ao ecossistema do Codex, da OpenAI, e foi desenvolvido em meio a uma colaboração mais ampla da indústria, com participação de empresas como Google, OpenAI, Sourcegraph, Factory e Cursor. 1931

Em 9 de dezembro de 2025, OpenAI e Anthropic contribuíram o AGENTS.md e outras infraestruturas para agentes à Agentic AI Foundation, uma fundação apoiada pela Linux Foundation. A proposta é manter uma governança neutra para tecnologias abertas e interoperáveis, em vez de deixar seu controle nas mãos de um único fornecedor comercial. 2829

A adoção do formato dá peso prático à disputa. Segundo a Linux Foundation, o AGENTS.md já havia sido adotado por mais de 60 mil projetos de código aberto e frameworks de agentes, incluindo Codex, Cursor, Devin, Factory, Gemini CLI, GitHub Copilot, Jules e VS Code. 31

Isso não transforma o arquivo em um padrão técnico obrigatório. Mas faz dele uma camada de portabilidade amplamente usada: as equipes podem colocar orientações duradouras do repositório em um local visível, versionado e acessível a várias ferramentas.

O que o Claude Code oferece como alternativa

A solução documentada é fazer o Claude Code carregar as instruções compartilhadas por meio de sua configuração nativa. Uma possibilidade é referenciar o AGENTS.md dentro do CLAUDE.md; outra abordagem mencionada é usar um link simbólico ou outra ponte de configuração. 69

Esses métodos podem aliviar a incompatibilidade imediata, mas não oferecem a mesma experiência do suporte nativo. Eles adicionam uma camada de adaptação, exigem configuração específica para cada repositório e deixam a cargo de cada empresa decisões sobre importações, precedência, escopo dos diretórios e atualizações.

Links simbólicos também podem se comportar de maneira diferente entre sistemas operacionais, configurações do Git, IDEs, contêineres e políticas de segurança corporativa.

Em uma resposta pública citada na discussão, a Anthropic afirmou que trabalha para tornar o Claude Code mais configurável, inclusive facilitando o uso do AGENTS.md ou a modificação de outras configurações do prompt de sistema. 15 O material disponível, porém, não estabelece uma justificativa técnica ou comercial definitiva para a ausência de reconhecimento nativo. Portanto, explicações sobre a motivação da Anthropic devem ser tratadas como especulação.

A aparente contradição envolvendo padrões abertos

A disputa chama atenção porque a Anthropic está associada ao ecossistema mais amplo da Agentic AI Foundation, enquanto as convenções documentadas do Claude Code continuam centradas em arquivos específicos da Anthropic. 22829

Isso não significa necessariamente que a empresa seja contra padrões abertos. Um fornecedor pode apoiar uma base aberta e, ao mesmo tempo, manter extensões próprias para recursos específicos de seus modelos ou produtos.

Para quem compra tecnologia em escala corporativa, no entanto, a distinção importa menos se as instruções principais do projeto ainda precisarem ser reescritas ou adaptadas antes de serem usadas por outra ferramenta.

O que o impasse pode significar para as ferramentas de programação com IA

Um custo recorrente de configuração

Cada árvore de instruções específica de um fornecedor cria trabalho contínuo: arquivos duplicados, verificações de sincronização, scripts de migração e testes. À medida que as organizações adotam mais agentes de programação, esse custo cresce conforme aumenta o número de ferramentas e escopos de repositório mantidos.

Mais pressão contra a dependência de um fornecedor

As instruções do repositório costumam concentrar práticas da equipe, limites de segurança, fluxos de trabalho e conhecimento operacional. Se elas funcionam melhor no formato de um único fornecedor, trocar de ferramenta ou usar várias em paralelo fica mais caro.

Um formato compartilhado reduz esse custo de troca e dá mais poder de negociação às lideranças de engenharia na hora de escolher fornecedores.

Um provável modelo de duas camadas

O resultado mais prático talvez não seja um único formato substituindo todas as convenções proprietárias. Uma base comum, como o AGENTS.md, pode armazenar as orientações portáteis do projeto, enquanto o CLAUDE.md e arquivos de outros fornecedores oferecem extensões opcionais.

Esse arranjo preservaria a diferenciação entre produtos sem tornar o contexto básico do repositório dependente de uma única ferramenta.

Grandes clientes como definidores de padrões

A reação de Lütke mostra como um cliente de grande porte pode transformar um pedido de compatibilidade em requisito de produto. Se empresas como o Shopify passarem a exigir suporte entre ferramentas como condição para implantação, os fornecedores poderão ser pressionados a tratar a interoperabilidade como parte da prontidão corporativa — e não apenas como um recurso desejável pela comunidade.

Em resumo

O Shopify não está ameaçando banir o Claude Code porque o CLAUDE.md seja necessariamente inferior ao AGENTS.md. A reclamação é que um padrão proprietário se torna caro quando milhares de engenheiros usam vários agentes na mesma base de código.

A ampla adoção do AGENTS.md, sua governança sob a Linux Foundation e o suporte de diversas ferramentas importantes fazem dele uma camada compartilhada plausível. 2931 Importações e links simbólicos podem funcionar como soluções temporárias, mas transferem o trabalho de integração para cada organização.

A questão maior é se os agentes de programação com IA se tornarão uma infraestrutura interoperável — ou plataformas fechadas, cujo conhecimento de projeto precisa ser adaptado para cada ferramenta.