# O motor de busca criado pelo CEO da Shopify ressuscita 700 sessões do Claude Code em 1 segundo > Author: Tony Lee > Published: 2026-03-04 > URL: https://tonylee.im/pt/blog/shopify-ceo-qmd-claude-code-session-memory/ > Reading time: 4 minutes > Language: pt > Tags: claude-code, qmd, ai-memory, shopify, productivity, ai ## Description O CEO da Shopify, Tobias, criou o QMD, um motor de busca open source. Conectado ao Claude Code, cada sessão ganha memória persistente. ## Content Vivemos numa era em que CEOs escrevem código. Brian, CEO da Coinbase, desenvolve aplicações com o Cursor. Tobias, CEO da Shopify, programou um motor de busca e publicou-o no GitHub. Esse motor é o [QMD](https://github.com/tobi/qmd), e quando o conectamos ao Claude Code, cada sessão ganha memória persistente. Artem Zhutov, desenvolvedor a fazer doutoramento em Física, construiu esta arquitetura em produção. Em três semanas e 700 sessões, descobriu por que o verdadeiro gargalo da programação com IA não é o desempenho do modelo — é a memória. ## O verdadeiro gargalo não é o desempenho — é a memória Seja Claude Code ou Codex, cada nova sessão começa do zero. Artem executou 700 sessões em três semanas e de cada vez teve de explicar tudo de novo: "Até onde chegámos neste projeto?". Quando a utilização do contexto ultrapassa 60%, a conversa é comprimida e metade das decisões tomadas desaparece. O desempenho dos modelos melhora todos os meses, mas nada disso importa se não conseguimos retomar o trabalho de ontem. - A IA esquece instruções anteriores à medida que a sessão se prolonga - A compressão de contexto perde decisões-chave de forma estrutural - Gerir manualmente o contexto de 700 sessões é simplesmente impossível - O problema não é o modelo — é a ausência de um sistema de memória ## Toda a gente toma notas. Recuperá-las com precisão é a verdadeira competência Muitos programadores acumulam notas no Obsidian com diligência. Mas acumular é apenas metade do caminho. As notas só ganham valor quando conseguimos extrair exatamente o que precisamos no momento certo. É por isso que o RAG recebeu tanta atenção: tudo se resume a extrair o fragmento relevante de uma montanha de dados armazenados. A abordagem padrão do Claude Code usa um subagente Haiku que varre ficheiros por força bruta. Na prática, demora três minutos a devolver 300 ficheiros dos quais quase nenhum é útil. O [QMD](https://github.com/tobi/qmd) substitui isto com três métodos de recuperação: - **Pesquisa BM25**: pontua por frequência e raridade de palavras, resultados em menos de um segundo - **Pesquisa semântica**: pesquise "não consegui dormir" e documentos sobre "objetivos de melhoria do sono" aparecem - **Modo híbrido**: classifica a relevância com 89% de precisão O Grep devolve cada chamada a `sleep()` quando procuramos "sleep". O QMD lê o contexto. Até lida com consultas abstratas como "encontra ideias que nunca executei" e funciona inteiramente em local — os dados nunca saem da máquina. ## Uma linha de /recall traz de volta todo o trabalho de ontem Ao adicionar um skill do Claude Code chamado `/recall` sobre o QMD, a recuperação de memória torna-se automática. - **`/recall yesterday`**: restaura as 39 sessões do dia anterior como uma linha do tempo - **`/recall topic [palavra-chave]`**: reúne todos os ficheiros relacionados em menos de um minuto - **`/recall graph`**: explora visualmente uma semana inteira de sessões Ao fechar uma sessão, o transcript JSONL é automaticamente analisado e indexado no QMD, mantendo tudo atualizado. O momento verdadeiramente surpreendente foi quando Artem pesquisou "encontra ideias que nunca executei". Apareceu uma nota escrita num momento em que quase desistiu durante a redação da sua tese de doutoramento — um registo que ele próprio tinha esquecido. Uma pesquisa manual jamais o teria encontrado. ## Já não é estranho um CEO programar Tobias exige que todos os colaboradores da Shopify dominem a IA como competência base. Deu o exemplo ao programar as suas próprias ferramentas. Brian move-se na mesma direção. Honestamente, a questão não é se os CEOs devem programar. Têm responsabilidades bem mais importantes. Mas a diferença entre quem resolve os seus próprios problemas com IA e quem espera que outros construam as ferramentas alarga-se a cada mês. É ao meter as mãos na massa que se sente o verdadeiro poder disruptivo da IA. - Tobias criou o [QMD](https://github.com/tobi/qmd) e publicou-o como open source no GitHub - Brian está a desenvolver aplicações com o Cursor - A Shopify avalia "a IA pode substituir esta função?" antes de cada contratação - O QMD funciona localmente — sem risco de fuga de dados empresariais ## A única coisa que fica é o contexto que acumulámos As ferramentas mudam todos os meses. Ninguém sabe o que vem depois do Claude Code. A única coisa que permanece é o contexto que construímos. Quem tiver um sistema para registar e recuperar será produtivo desde o primeiro dia, independentemente da ferramenta que apareça. O QMD é o primeiro bloco desse sistema. [Descubra-o no GitHub](https://github.com/tobi/qmd). --- Author: Tony Lee | Website: https://tonylee.im For more articles, visit: https://tonylee.im/pt/blog/ This content is original and authored by Tony Lee. Please attribute when quoting or referencing.