Padrão AGENTS.md para React Native: Claude Code Gera Código Mais Consciente do Projeto

Um usuário do Reddit, julia_ships, tem experimentado com um arquivo AGENTS.md para projetos React Native/Expo. O arquivo atua como um documento estruturado que informa agentes de codificação de IA, como Claude Code e Cursor, sobre as convenções específicas do projeto. A diferença é significativa — antes de usar o arquivo, o Claude gerava código React Native genérico; depois, passou a gerar componentes usando os tokens de tema, hooks e padrões exatos do projeto.
O que vai no arquivo AGENTS.md
O usuário inclui as seguintes seções em seu AGENTS.md:
- Estrutura de pastas e convenções de nomenclatura de arquivos — por exemplo, onde os componentes ficam, como os arquivos são nomeados (PascalCase, kebab-case, etc.)
- Sistema de tema e tokens de cores — nomes exatos dos tokens e como aplicá-los
- Hooks personalizados e seus padrões de uso — como importar e usar hooks específicos do projeto
- Padrões de componentes — componentes funcionais com props tipadas (TypeScript), estrutura e estilo de exportação
Resultados
Com o AGENTS.md em vigor, o Claude Code produz código que corresponde às convenções do projeto logo na primeira tentativa. Por exemplo, ele usa o token de tema correto colors.primary em vez de '#6200ee' hardcoded, importa hooks personalizados como useAuth() em vez de escrever lógica inline, e segue o padrão de componente estabelecido (funcional, props tipadas, exportação adequada).
Para quem é
Desenvolvedores React Native / Expo que usam Claude Code, Cursor ou agentes de codificação de IA similares e que desejam reduzir a revisão manual de código e forçar a IA a respeitar as convenções do projeto.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also

A Estrutura de Prompt que Corrigiu os Resumos de Grandes Relatórios em PDF do Claude AI
Um desenvolvedor mostra como trocar 'resuma isto' por prompts de função + decisão + extração específica transformou a saída genérica do Claude em indicadores de risco acionáveis e itens concretos de ação.

QA e Testes Automatizados com IA: Uma Nova Era para Testes de Software
antirez descreve o uso de agentes LLM para QA automatizado, escrevendo um arquivo markdown que instrui o agente a realizar testes manuais em novos lançamentos. Aplicado ao DwarfStar e Redis Arrays, essa abordagem eleva a qualidade do software sem comprometer a minúcia.

Claude Code Requer Prompts Específicos, Não Instruções Vagas
Um desenvolvedor relata que o Claude Code produz melhores resultados com prompts detalhados em vez de instruções vagas, citando experiência com 4 bilhões de tokens ao longo de 5 meses.

Fazendo Claude Debater Adversariamente sem Ceder: 5 Ajustes de Prompt que Funcionam
Cinco técnicas concretas de engenharia de prompt para impedir que Claude seja evasivo, bajulador ou invente informações ao atuar como oponente de debate, com base na construção do sparwithai.com.