> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://mentebinaria.gitbook.io/engenharia-reversa/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://mentebinaria.gitbook.io/engenharia-reversa/03-cadeias-de-texto.md).

# Cadeias de Texto

Se o computador só entende números, como podemos trabalhar com texto então? Bem, não se engane, o computador realmente só entende números. O fato de você apertar uma tecla no teclado que tem o desenho de um símbolo do alfabeto utilizado no seu país não garante que é isto que de fato seja enviado para o computador e, certamente, não é. Ao invés disso, cada tecla possui um código conhecido como *scan code* ou *make code* que é enviado, entre outras informações, pelo fio teclado para a placa-mãe do computador e passa por vários estágios até chegar ao *kernel*, o núcleo do sistema operacional. Se sua intenção for escrever o texto "a" num editor de textos (no Bloco de Notas por exemplo), então uma tabela de conversão entra em jogo. Essa tabela vai armazenar no arquivo de texto que você está criando um ou mais **números** que são equivalentes ao caractere "a". Ou seja, o **texto** "a", na prática, não existe.

Esses números têm um nome: pontos de código ou, na sua forma mais conhecida em inglês, *code points*.

## Code points

Um ponto de código (do inglês *code point* ou *codepoint*) é um número que faz o caractere. Por exemplo, o número 97 é o *code point* que faz o caractere "a" minúsculo codificação ASCII, que veremos a seguir.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://mentebinaria.gitbook.io/engenharia-reversa/03-cadeias-de-texto.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.