O cara que inventou "vibe coding" acabou de batizar a próxima era da IA — e tem 218 mil estrelas no GitHub pra provar

Na última quinta-feira, Andrej Karpathy — o cara que botou o termo "vibe coding" no mapa, ex-diretor de IA da Tesla, membro fundador da OpenAI — foi a uma Apple Store comprar um Mac Mini. O vendedor disse que estavam voando de vender e que ninguém entendia muito bem por quê. Karpathy sabia exatamente: ele queria rodar um Claw.

Claw. Uma palavra nova. Uma categoria nova. E, se Karpathy tiver razão — e ele costuma ter —, uma camada inteira da stack de IA que está nascendo agora, em tempo real, enquanto você lê isso.

Do chat ao código. Do código à garra.

Karpathy tem um talento raro: ele nomeia coisas. Quando disse que programar com IA era "vibe coding", o termo grudou em todo mundo. Agora ele fez a mesma coisa com "Claws" — e a definição que ele deu no Twitter, em 20 de fevereiro de 2026, é precisa o suficiente pra você guardar:

Primeiro veio o chat. Depois ve9io o código. Agora vem o Claw.

Parece simples. Mas tem uma camada de profundidade técnica nessa frase que vale desempacotar.

O chat foi o primeiro momento: você digita algo, o modelo responde. Pronto. Era isso. Então vieram os agentes de IA — sistemas que não apenas respondem, mas executam tarefas, chamam ferramentas, navegam na web, escrevem e rodam código. Uma camada acima do modelo puro.

O Claw é a camada acima do agente. É o sistema que orquestra múltiplos agentes, gerencia contexto ao longo do tempo, agenda tarefas, mantém persistência — e roda no seu próprio hardware, no seu dispositivo, sem depender de servidor de nuvem. É como se você instalasse um mordomo digital na sua máquina. Um que nunca dorme, nunca esquece, e responde pelo WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal ou iMessage — você escolhe.

218 mil estrelas e um ecossistema inteiro nascendo

O projeto mais conhecido desse ecossistema é o OpenClaw. No GitHub, tem 218 mil estrelas e mais de 41 mil forks — números que colocam ele entre os repositórios open source mais populares do momento. A descrição no repositório oficial é direta: "Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way." O emoji é um lagostim. Não sei quem escolheu isso, mas respeito muito a energia.

Mas o próprio Karpathy, ao comprar o Mac Mini pra testar, disse algo relevante: ele não estava convicto de rodar o OpenClaw especificamente. E o motivo é sério — são 400 mil linhas de código geradas com vibe coding, sendo atacadas ativamente por hackers, com instâncias expostas, vulnerabilidades de execução remota, supply chain poisoning e skills maliciosas no registry. Um oeste selvagem, nas palavras dele.

Por isso ele olhou para alternativas menores. O NanoClaw, por exemplo, tem apenas 4.000 linhas de código — cabe na cabeça de uma pessoa e na janela de contexto de um modelo de IA. Roda tudo em containers por padrão. E tem uma abordagem que Karpathy chamou de mind-blowing: em vez de arquivos de configuração, usa skills. Você digita /add-telegram e o agente modifica o próprio código pra integrar o Telegram. Sem config. Sem if-then-else. O código vira o produto final, e o agente é o instalador.

E o ecossistema está explodindo. No mesmo tweet, ele mencionou nanobot, zeroclaw, ironclaw e picoclaw — e brincou com a proliferação de prefixos. O Hacker News teve 770 comentários numa única thread sobre o assunto. A discussão já ultrapassou 328 pontos no ranking. Isso não é hype de blog. É código real, rodando em hardware real, com gente real construindo em cima.

O que o Brasil está errando (de novo)

Tenho visto esse padrão repetir há anos: uma tecnologia nova aparece, cresce no GitHub, vira pauta no Hacker News, chega em produto em 12 meses, e as empresas brasileiras ficam sabendo dois anos depois — quando já é tarde pra ser early adopter e cedo demais pra ser mainstream. Aí a janela fecha.

Os Claws vão chegar ao mercado corporativo. Não tenho dúvida. A pergunta é se as empresas vão chegar lá antes ou depois da curva. Porque quem entender essa camada agora — quem começar a experimentar, a construir skills, a montar workflows — vai ter uma vantagem real quando o mercado pedir isso em escala.

E tem uma dimensão que ninguém está falando ainda: o hardware. O Mac Mini que Karpathy comprou não é coincidência. A Apple está vendendo máquinas relativamente baratas com chips M-series que rodam modelos de linguagem locais com eficiência absurda. A combinação de hardware acessível + software local-first + agentes persistentes muda o jogo de privacidade. Seus dados ficam na sua máquina. Seus contextos, suas ferramentas, sua memória — tudo local. Para empresas com dados sensíveis, isso muda a equação de adoção de IA completamente.

É claro que ainda é early. O ecossistema tem problemas sérios de segurança — Karpathy foi honesto sobre isso. Mas esse é exatamente o tipo de problema que a comunidade open source resolve rápido quando existe demanda. E existe. 218 mil estrelas não mentem.

A pergunta que fica não é "o que é um Claw?" — você já sabe. A pergunta é: quanto tempo vai levar até sua empresa precisar de um, e quem na sua equipe vai saber construir?

Se você quer entender de onde vêm essas mudanças antes que elas chegem como novidade de conference, falo sobre isso nas minhas palestras sobre IA — com casos reais, sem papo de slide bonito. Veja mais em gustavocaetano.com.