Como reproduzir o prompt que faz o Claude Opus 5.5 pintar uma foto sozinho

O prompt que virou um app em segundos

No dia 23 de outubro de 2026, o pesquisador independente Simon Willison, conhecido por testar modelos de linguagem em público no próprio blog, publicou um experimento curto chamado Quick Study. Ele deu ao Claude Opus 5.5, no modo de esforço High, um único prompt em inglês e recebeu de volta um app completo: você abre uma foto e, em poucos segundos, o app 'pinta' uma versão dela na tela usando um elemento canvas e um pincel simulado.

O prompt enviado foi este:

Construa um artifact que abre uma foto e, rapidamente (em poucos segundos), pinta uma versão dessa foto usando um elemento canvas e um pincel simulado.

Build an artifact where you open a photo and it rapidly (in a few seconds) paints a version of that photo using a canvas element and simulated paintbrushSimon Willison, prompt enviado ao Claude Opus 5.5 (modo High)

Segundo o próprio post, o resultado usa detecção de bordas de Sobel (uma técnica clássica de processamento de imagem) e não depende de nenhuma biblioteca externa além do Google Fonts para a tipografia. Ou seja: é HTML, CSS e JavaScript puro rodando no navegador, sem framework de visão computacional, sem modelo de difusão rodando no cliente, sem servidor.

Por dentro do truque: o que é detecção de bordas de Sobel

Sobel é um operador de convolução que estima o gradiente de brilho de uma imagem em duas direções, horizontal e vertical, e combina as duas para encontrar onde o contraste muda bruscamente: essas regiões são as bordas. É a mesma lógica usada há décadas em visão computacional para contornos, e é barata o suficiente para rodar a 60 quadros por segundo num canvas de navegador, sem GPU dedicada.

O post de Willison não publica o código gerado pelo Opus 5.5, então o trecho abaixo é uma implementação padrão do algoritmo, só para mostrar o que provavelmente está por trás do efeito, não uma cópia do artifact:

function sobelMagnitude(gray, width, height) {
  const gx = [-1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1];
  const gy = [-1, -2, -1, 0, 0, 0, 1, 2, 1];
  const out = new Uint8ClampedArray(width * height);

  for (let y = 1; y < height - 1; y++) {
    for (let x = 1; x < width - 1; x++) {
      let px = 0, py = 0, k = 0;
      for (let ky = -1; ky <= 1; ky++) {
        for (let kx = -1; kx <= 1; kx++) {
          const v = gray[(y + ky) * width + (x + kx)];
          px += v * gx[k];
          py += v * gy[k];
          k++;
        }
      }
      const mag = Math.sqrt(px * px + py * py);
      out[y * width + x] = mag > 255 ? 255 : mag;
    }
  }
  return out;
}

Com o mapa de bordas em mãos, o passo seguinte para simular um pincel é percorrer os contornos encontrados e desenhar segmentos curtos ao longo deles, variando espessura, opacidade e a cor amostrada do pixel original. É um truque antigo de arte generativa processual, não algo que o modelo inventou do zero: o mérito aqui é o Opus 5.5 ter montado essa pipeline inteira, da leitura do arquivo de imagem até a animação no canvas, a partir de uma frase.

O que são os artifacts da Claude, e por que isso importa pra quem programa

Artifact é o nome que a Anthropic dá à função que deixa a Claude gerar um bloco de código e rodá-lo ao vivo, numa janela separada da conversa, em vez de só devolver texto. Para quem desenvolve, isso significa pedir um protótipo funcional (um app de página única, um visualizador, um jogo simples) e receber algo clicável, sem abrir editor, sem configurar projeto, sem instalar dependência.

Willison usa esse recurso com frequência para testar o quanto um modelo consegue produzir código funcional de primeira, sem iteração. Na mesma lista de posts recentes do blog aparece Battle Drones, um RTS (jogo de estratégia em tempo real) vibe coded com multiplayer baseado em áudio, publicado em 20 de outubro de 2026, e um experimento anterior chamado Claude Fable, que simulou uma ilustração em aquarela com a biblioteca P5.js. Quick Study entra nessa mesma série: um prompt, um artifact, um resultado visual verificável na hora.

O caminho que eu seguiria para reproduzir isso

O post não traz link para o artifact publicado nem para o código gerado, então o caminho abaixo é o roteiro que eu seguiria para repetir o experimento com o mesmo prompt, não um relato de execução já feita:

1. Abrir uma conversa nova em claude.ai com o modelo Claude Opus 5.5 selecionado e, se a interface expuser o parâmetro, ajustar o esforço de raciocínio para High.
2. Confirmar que os artifacts estão habilitados (é o padrão da interface atual) para que o código gerado abra numa aba de preview, e não só como texto na conversa.
3. Colar o prompt exatamente como Willison escreveu, em inglês ou traduzido, pedindo um artifact que abre uma foto e a pinta com pincel simulado usando canvas em poucos segundos.
4. Esperar a geração e abrir o preview: o app deve ter um campo para selecionar uma imagem do próprio computador, já que o prompt fala em 'abrir uma foto', não em anexá-la à conversa.
5. Subir uma foto pessoal e observar se a animação de pintura roda de fato em poucos segundos, como promete o prompt original.
6. Se o resultado ficar aquém, pedir ajustes na própria conversa (espessura do traço, paleta de cores, velocidade) em vez de reescrever o prompt do zero: é assim que Willison costuma iterar nesses experimentos.

Quanto custa rodar isso, e o que ainda não dá pra saber

O post de Willison não traz números de custo, tempo de geração nem limite de resolução da imagem, então nada disso pode ser citado como medido. O que dá para situar é o contexto de preço: usar o Opus 5.5 pelo chat consome a cota do plano de assinatura (Free, Pro ou Max), sem cobrança por chamada; usar via API é cobrado por token, e o Opus é o nível mais caro da família Claude, acima do Sonnet e muito acima do Haiku.

Vale notar que a própria Anthropic lançou o Claude Haiku 5.5 em 7 de outubro de 2026, poucos dias antes deste experimento, justamente como opção de baixo custo para tarefas de alto volume. Isso reforça que rodar um experimento como o Quick Study no Opus, com esforço High, é uma escolha deliberada de qualidade sobre custo: o modo High aumenta o número de tokens de raciocínio usados antes de produzir o código, o que encarece a chamada.

Esse resultado também não é um benchmark da Anthropic: é um teste independente de um único usuário, documentado num post de blog, sem repetição, sem comparação com outros modelos e sem código publicado para auditoria. Serve como demonstração de capacidade, não como garantia de que qualquer prompt parecido vai gerar um artifact igualmente funcional na primeira tentativa.

Fonte: Simon Willison