Em 07/08/2026 eu sentei com a equipe para mostrar como uso IA para criar apresentações — e a conversa virou uma aula de uso de IA em geral. Na hora, eu prometi transformar a transcrição num HTML para todo mundo rever com calma. É esta página — para quem estava na aula e para quem quer começar do zero.
“Não é algo tão rápido fazer uma apresentação — eu queria mostrar os pontos que eu preparo antes.” A aula seguiu este fio: tudo que vem antes do slide é o que decide se o resultado fica bom.
“Sua inteligência humana precisa montar o esquema antes.”Fala da aula · 07/08/2026
A gente compara IA com estagiário, mas o problema é outro: ela não esteve na reunião, não viu o olhar de ninguém, não percebeu pela entonação que um assunto pesava mais. Tudo que ela recebe é texto. Eu vou para uma reunião e saio com percepções que ninguém falou em voz alta — a IA depende cem por cento do que eu passar para ela. Esse é o contexto que ela tem, e é por isso que a aula inteira gira em volta de uma coisa só: o que você oferece.
A Anthropic fez um estudo sobre o que seria “fluência em IA” — e o principal marcador é iterar: diante do que ela respondeu, você trabalha em cima, refina, pede de novo, até chegar no insumo final. Quem manda uma mensagem e aceita o que voltou está usando o mínimo da ferramenta.
A IA trabalha exatamente com aquilo que a gente oferece para ela. Pouca informação, ela infere e devolve coisa aleatória. A primeira forma de oferecer contexto bom sem digitar tudo de novo a cada chat são as skills.
Skill é, literalmente, habilidade. Pensa numa habilidade sua — dirigir, por exemplo: você aprendeu uma vez e nunca mais precisou reaprender; hoje executa sem pensar no passo a passo. Com a IA é igual: skill é um pacote de contexto e instruções que ela aprende de uma vez e passa a saber fazer, sem você repetir a orientação a cada conversa.
A regra de bolso: escreveu a mesma orientação em duas conversas diferentes? Isso está pedindo para virar skill. Foi assim que as minhas nasceram — toda vez que eu pedia um layout, tinha que orientar “usa a heurística de Nielsen, faz moderno, não quebra em tela pequena…”; hoje a skill carrega tudo isso pronto. Detalhes que a turma perguntou na aula:
/ e escolha (ela fica marcadinha no prompt).Nomes e disponibilidade mudam rápido — a lista é a que eu usava na data da aula.
Instalar skill é conversa, não configuração: você pede no chat e ela resolve. Cole o bloco abaixo — ele já leva junto a checagem de origem que eu recomendo antes de instalar qualquer coisa.
Quero instalar estas skills nesta máquina: - Impeccable — design impecável: menos erro visual, melhor UX e copy - Frontend Design e Taste Frontend — gosto visual em páginas e materiais - Humanizer — tira as marcas características de IA do texto - No AI Slop — remove os padrões vagos que a IA repete sempre - Find Skills — destrava a busca de skills fora do marketplace Antes de instalar: - Me mostre, uma por uma, o que faz e de qual repositório vem. - Priorize as versões mais conhecidas e bem avaliadas. - Se alguma não existir com esse nome, me avise em vez de instalar algo parecido. Depois de instalar, liste o que ficou disponível e como eu aciono cada uma.
Na semana da aula eu vi uma imagem na internet com uma lista de skills que um cara usava. Joguei a própria imagem no chat e pedi: “busque cada uma dessas skills e me devolva uma análise em HTML — o que faz, para que serve, para que não serve, e se vale a pena eu instalar”. Ele devolveu a análise com recomendação de instalar ou pular, uma por uma. Fica a dica dupla: peça análises em formato HTML (fica visual, fácil de ler) e peça para a IA avaliar antes de você instalar qualquer coisa.
Para apresentações da equipe, eu compartilhei dois insumos: a folha de estilos que eu montei à mão (antes de existir IA) com as regras que usamos, e a página da marca, que norteia cores e fontes. Mandando isso junto do pedido, a apresentação já nasce dentro do padrão — sem você descrever a marca de memória.
Vale para qualquer marca: descubra onde moram o guia, a paleta e as fontes do seu trabalho e passe isso junto do pedido. O bloco abaixo é o formato:
Use estes materiais como referência de identidade visual: - Guia de marca / folha de estilos: [link ou arquivo anexado] - Paleta e tipografia: [link, arquivo ou lista de cores e fontes] - Exemplos aprovados: [um ou dois materiais que ficaram bons] Siga essa identidade no que você produzir. Se algum elemento não estiver coberto por esses materiais, me pergunte em vez de inventar.
Quero criar uma skill de apresentações para a equipe. ## Objetivo Padronizar como você monta apresentações para mim: narrativa clara, visual dentro da marca e sem cara de IA. ## Insumos que vou anexar - Modelos de apresentações que a gente gosta - Guia/página da marca (cores, fontes) - Regras que sempre repito ## Regras permanentes - Nunca use borda única em cards. - Evite labelzinhos decorativos e o trio "título + descrição + textão". - Antes de montar, pergunte: público, objetivo e decisão esperada. - O que variar por apresentação (público, contexto) eu passo no pedido — não fixe na skill. ## Antes de salvar Me mostre o arquivo da skill para eu revisar. Só instale depois que eu confirmar.
Especificação do formato: Agent Skills specification.
É a dica que o pessoal gosta de me zoar — mas muda o jogo. Falando, você passa muito mais contexto, muito mais rápido. Quem está na vanguarda faz assim: tem gente da OpenAI e da Anthropic que senta, liga o modo de voz e passa dez minutos só falando orientações.
Na aula eu gravei, na hora, o contexto de uma apresentação real: “é uma apresentação nova para um gerente que tem perfil DISC dominante; a gente já mostrou uma versão superficial antes; existe um problema de dados e CRM com gargalos já mapeados em documentos; quero mostrar o que fazemos hoje, os problemas, as soluções que já desenhamos e o ganho — e sair com a confirmação dele para implementar”. Falei tudo isso em segundos e virou texto pronto na tela. Se fosse digitar, levaria uma eternidade — e, quando é para valer, eu falo ainda mais detalhe.
A parte crítica é a qualidade da transcrição. Se ela pega palavras erradas, você manda contexto-lixo para a IA sem perceber. Por isso eu quase não uso o microfone nativo do chat — não acho a transcrição boa. A rotina certa: falou, dê uma lida rápida nos parágrafos, conserte a palavra sem sentido, e só então mande.
Eu pago a versão completa — uns R$30 por mês (valor citado na aula, ago/2026) — e para mim vale porque uso o dia inteiro (o contador marcava 215 mil palavras ditadas). O que ela faz:
Tem versão gratuita com limite semanal — para quem não usa muito, resolve. Na aula eu fiquei de indicar alternativas gratuitas; aqui estão elas (pesquisa posterior, 10/08/2026): o Handy, que já é usado aqui na equipe — código aberto, gratuito e ilimitado, roda 100% local no seu computador (nada vai para a nuvem) e funciona por atalho de teclado em Windows, Mac e Linux; o VoiceInk, também open source, para quem é de Mac; e o ditado nativo do sistema (Win + H no Windows; no macOS, o ditado do teclado), que já vem instalado. Na aula eu também mostrei uma alternativa que eu mesmo comecei a construir com um modelo de voz aberto, rodando local — ainda com ajustes pendentes.
“A IA trabalha exatamente com aquilo que a gente oferece para ela.”Fala da aula · 07/08/2026
Pesquisa posterior (10/08/2026): gravação de reunião envolve dado pessoal de terceiros. Avise e obtenha consentimento quando exigido, prefira ferramenta aprovada pela empresa, envie o mínimo necessário e confirme o que o fornecedor faz com o áudio (retenção e treinamento). Em dúvida com conteúdo sigiloso, pare e pergunte a quem responde por isso.
A transcrição da aula registra “WhisperFlow”; o produto é o Wispr Flow — site oficial (consultado em 10/08/2026). Recursos e preços mudam; confira antes de contratar.
Markdown é o básico do básico — e resolve. Uma hashtag é um título grande, duas é um título dentro dele, três é um subtítulo. Você monta caixinhas, e a IA lê como seções organizadas em vez de um textão para decifrar.
O contexto que o modelo recebe é maior do que o seu prompt: entram as instruções de sistema do fornecedor (os guardrails — proteções sobre temas sensíveis que rodam antes de qualquer resposta), todo o histórico da conversa e a mensagem nova. E o peso não é uniforme: a IA valoriza mais o que está no início e no final; o meio vai perdendo importância — a tal degradação de contexto.
Cada frase vira tokens (um valor semântico que não é letra nem palavra) cruzados aos milhões para entender o que você disse. É por isso que ela conserta uma palavra digitada errada — e é por isso que, quanto mais coisa desestruturada de uma vez, mais ela precisa cruzar, mais difícil fica e mais fácil ela erra ou alucina. Estruturar é reduzir o esforço de adivinhação.
Pedido rápido pode ir de qualquer jeito. Agora, para uma apresentação, uma análise criteriosa, um estudo — organize pelo menos três caixinhas:
## Problemas, ## O que já existe, ## Regras.“Melhor do que definir todo o caminho, tintim por tintim: dá pra ele um objetivo.”Fala da aula · 07/08/2026
Quando eu tenho mais tempo, ou preciso de qualidade extrema, eu faço assim:
Ela organiza tudo, pergunta o que ficou confuso e devolve o prompt estruturado para você executar. “Power Prompt” foi um conceito que o Google cunhou — pode chamar de prompt estruturado, o nome não importa. Só lembre: se pedir, leia o prompt gerado antes de rodar. Sem tempo para isso? Use direto a estrutura mínima de três caixinhas.
# Objetivo Criar uma apresentação para [público: cargo e perfil] que leve à decisão: [decisão]. Quero uma apresentação atrativa, dinâmica e focada — sem enrolação. # Contexto - O que já existe: [reuniões, documentos, versão anterior] - Problema: [o que está acontecendo, com evidência] - O que eu quero mostrar: [situação atual → problemas → solução proposta → ganho] ## Público - [Perfil DISC se souber, tempo disponível, o que a pessoa valoriza] # Limites - Não use borda única em cards nem excesso de labels. - Não seja literal: proponha uma narrativa, não uma lista de respostas. - Se faltar informação, me pergunte antes de montar. # Saída Primeiro um planejamento slide a slide (sem montar nada ainda), para eu ajustar.
Os grandes players já nem falam mais em engenharia de prompt — falam em engenharia de memória. A ideia: tirar o conhecimento de dentro do chat, que se perde e degrada, e gravar em arquivos Markdown na pasta do projeto, que a IA lê antes de qualquer prompt.
Você orienta uma vez: “crie uma pasta de regras (.claude, .agents, como preferir) e vá atualizando esses arquivos a cada interação nossa”. Pronto. A partir daí:
No hub interno que eu desenvolvo com IA, eu não desenhei estrutura nenhuma. Só pedi: “crie vários arquivos markdown com todas as orientações de regra, de arquitetura e de funcionamento — tudo que for relevante para outra pessoa, ou outra IA, continuar este projeto”. Ela mesma criou os arquivos de arquitetura, de páginas, de regras de acesso, de dados e autenticação, de build e publicação — e um arquivo mestre que orienta todos os outros.
Hoje, quando eu altero algo, ela avisa: “editei a regra tal no arquivo tal”. Para código é essencial; para o seu caso, pode ser um arquivo só — um tema que vai e volta, um estudo em andamento, uma apresentação recorrente.
Esses arquivos têm nomes que as ferramentas procuram sozinhas: o GPT (e o Gemini) buscam primeiro o AGENTS.md; o Claude, o CLAUDE.md. Use a convenção e a leitura é automática.
Duas observações práticas da aula: existe uma pasta oculta .claude na sua máquina com os logs de todas as conversas (o que começa com ponto fica oculto no sistema) — no Cowork, às vezes o arquivo que você pediu foi parar lá, e não na pasta do projeto. E para apontar um arquivo específico no chat, passe o caminho completo (no Mac: botão direito → “copiar como nome do caminho”) ou simplesmente arraste o arquivo para a conversa.
Pesquisa posterior (10/08/2026): memória boa é enxuta, datada e sem dado sensível. Não fixe dados pessoais, segredo comercial ou informação de cliente em arquivos que viajam com o projeto — grave regras e exemplos, não bases reais. Releia de tempos em tempos: memória inflada ou vencida também degrada o resultado.
A partir de agora, este projeto tem memória. Crie um arquivo AGENTS.md (ou CLAUDE.md) nesta pasta com as orientações que você já consegue extrair do que fizemos até aqui: objetivo do projeto, regras que eu repeti, decisões tomadas e o que ficou proibido. Daqui em diante, a cada interação: - Se surgir regra ou decisão nova, atualize o arquivo e me avise o que mudou. - Se eu contrariar uma regra registrada, me pergunte antes: "a regra dizia X — quer mudar?" - Não registre dados pessoais nem conteúdo sensível; só regras e aprendizados.
Documentação: AGENTS.md no Codex · subagentes no Codex.
Dá para fazer quase tudo nos dois lados. Na aula eu mostrei como cada modo se comportava naquela semana — e o aviso que vale mais que a comparação: isso muda toda hora. O que era verdade na aula pode estar diferente hoje.
Eu pessoalmente uso muito mais o modo Code. O Cowork é mais fofinho, mas o Code é mais versátil — e não é bicho de sete cabeças nem é só para código: o Cowork, aliás, nasceu porque a galera usava o Code para gerar apresentação e mexer em docs, e criaram um modo para quem tem resistência a código. Outro motivo prático: no Code eu vejo os limites de uso rapidinho. Detalhe da época da aula: os dois exigiam o aplicativo desktop instalado e plano pago.
Existem dois: o limite de sessão de 5 horas, que renova sozinho quando o período fecha, e o limite semanal — esse eu estouro toda semana. Na época rolava uma campanha de limite dobrado de sessão no Cowork, que eu fiquei de confirmar. O que realmente pesa no gasto não é o modo: é o modelo escolhido, o tanto de contexto que você passa e o tipo de tarefa. Skills e arquivos de memória ajudam a economizar porque evitam repetir contexto.
O GPT tem o modo Work (o “Cowork deles”) e o Codex (o “Code deles”) — olha que criativos. Na semana da aula, o Work já rodava no navegador e no celular, acessando pastas via Google Drive; um colega confirmou na hora que instalava skills pelo navegador. Nisso, o GPT passou na frente: no Claude ainda era desktop instalado. A gente usa os dois — e a dica dos capítulos anteriores vale aqui: com memória em arquivos, trocar de um para o outro não custa contexto.
Descobrimos na aula: com “executar tarefas na nuvem” ativado, as conversas de quem usa a conta compartilhada da equipe apareciam para todo mundo. Ficou combinado: cada um abre Configurações → Cowork → “executar novas tarefas na nuvem” → desativa. Se você usa conta compartilhada em qualquer ferramenta, confira o que ela expõe para os outros membros.
Uma das melhores ferramentas gratuitas que existem, e ninguém da turma conhecia. Ele é para estudo e análise: joga PDF, vídeo de YouTube de uma hora que você não quer assistir, artigos, áudio gravado no celular — ele transcreve, analisa e transforma tudo em fonte. Daí gera: resumo em áudio tipo podcast (você configura apresentadores, duração e língua), mapa mental, relatório e até vídeo. Usei para pesquisar artigos do meu TCC e foi absurdo. Durante a própria aula, um colega jogou meia dúzia de instruções e saiu com um vídeo de 9 minutos.
Ninguém faz o que ele faz — vale explorar. (O Notion, que eu também uso muito, transcreve reuniões só no plano pago — uns R$100/mês, valor citado na aula.)
Pesquisa posterior (10/08/2026): ao dar acesso a pastas, drives e conectores, confirme o escopo (a pasta, não o drive inteiro), a conta usada (trabalho ou pessoal), retenção e treinamento, e como revogar. Recursos e planos mudam semanalmente — decida pela documentação do dia: modelos OpenAI · modelos Anthropic · modelos Gemini. Sobre o rebatismo do NotebookLM para Gemini Notebook, veja o anúncio oficial (consultado em 10/08/2026).
Não peça a apresentação de cara. Trate o assunto com a IA antes: “me pediram isso — vamos avaliar juntos e fazer um planejamento de como responder”. O planejamento custa pouco, o deck custa caro.
Toda apresentação minha começa definindo para quem é e o que precisa sair decidido. Dê isso para a IA como contexto:
O fluxo que eu mostrei na aula: peço primeiro um planejamento — “slide 1: tal coisa; slide 2: tal coisa” — em HTML editável, com modo de edição e um botão de exportar. Aí eu leio, corrijo título, mudo ordem, ajusto texto direto na página, exporto o HTML atualizado (ele é local, só está na minha máquina), salvo na mesma pasta e digo: “está aqui o planejamento ajustado — segue com ele”.
Três motivos para fazer assim: gasta menos token do que a IA abrir o PowerPoint e mexer lá dentro; é muito mais fácil ajustar narrativa em texto do que em slide pronto; e o HTML fica dinâmico, dá para fazer coisa interativa.
Melhor exemplo que eu tinha: um pitch de patrocínio para convidados externos. Eu montei pouquíssima coisa à mão. Dei para a IA os insumos de estilo do projeto, as skills, um estudo em HTML que eu tinha feito antes como base — e pedi que buscasse imagens na internet (o Claude não gera imagem, mas busca; algumas eu ajustei manualmente). Ela construiu o discurso todo, com narrativa: a ideia virou produto, o começo pelo campeonato, a projeção de público. Quem viu não diria que foi feito com IA. Não tem mágica: é o contexto que eu fui dando que montou a lógica.
Pergunta real da aula: “eu peço ‘preciso responder essas perguntas da diretoria’ e ele devolve um slide respondendo cada pergunta, ao pé da letra”. A resposta é contexto e esquema. Se você dá só as perguntas, ele responde as perguntas — está obedecendo. O caminho: antes de pedir o deck, conte o objetivo (“quero convencer disso”), peça um planejamento, discuta a narrativa. A inteligência humana monta o esquema; a artificial executa em cima dele. Nas apresentações que deram certo aqui, sempre teve um momento de conversa antes — entre pessoas e com a IA.
conversa e contexto → planejamento em HTML editável → sua edição manual → devolve o HTML → slides → ajustes finais (imagem, ritmo) → apresentação
Hoje em dia chega uma arte e a gente bate o olho: “ChatGPT”. Tem sinais visuais e de texto que denunciam. O trabalho de revisão é caçar esses sinais — e a melhor arma é transformar os que te incomodam em regra permanente.
“Só tem uma bordinha de um lado? É o Claude que fez, pode ter certeza.”Fala da aula · 07/08/2026
As skills de design (Impeccable, Frontend Design, Taste Frontend) tiram parte dos vícios visuais; a Humanizer e a No AI Slop atacam o texto. Mas nem tudo sai por skill alheia — o resto é você: anote o que te incomoda quando aparece e transforme em limite no prompt, nas instruções de sistema ou numa skill sua de apresentações. É assim que ela para de repetir os mesmos erros com você.
Pesquisa posterior (10/08/2026): revisar com a própria IA funciona melhor em dois papéis separados — um gera, outro compara com uma checklist escrita (marca, público, evidência) e devolve passa/falha por item; você decide o que fazer com as falhas. O ponto é sempre o mesmo: a verificação precisa referenciar algo fora do texto gerado — a checklist, o guia da marca, a fonte. Sem critério escrito, a IA elogia o próprio erro.
Tudo que eu mostrei na aula eu não aprendi em curso — aprendi acompanhando quem está na frente e perguntando para a própria IA: “como você pode me ajudar com isso?”. Se este guia inteiro pareceu demais, comece por este capítulo.
“O que eu não sei, eu pergunto para a IA.”Fala da aula · 07/08/2026
A sugestão que eu dei para quem se sentiu perdido: vire para a IA e fale “me faça uma sabatina — pergunte tudo sobre mim e sobre o meu trabalho, para você entender e me dizer como pode me ajudar”. Dê o contexto inicial (“trabalho com CRM, tenho tal dificuldade”) e deixe ela perguntar. Ela vai te dar soluções que ninguém te daria, para o seu dia a dia e até para coisas pessoais que você nem sabia que dava para agilizar.
Sobre expor seus dados: seus dados já rodam por aí em todo lugar que você acessa — ao menos aqui você tira um benefício. Essa é a minha forma de pensar; cada um decide o que vale compartilhar.
Um dado que eu levei para a aula: nos Estados Unidos — vanguarda disso tudo — apenas 2,4% dos lares pagam por alguma IA. Está todo mundo no comecinho, e mesmo assim é a tecnologia adotada mais rápido da história da humanidade. Quem domina agora carrega vantagem competitiva pessoal, aqui dentro ou onde for.
Eu consegui absorver tanta coisa porque acompanho desde o início, ferramenta por ferramenta — pegar tudo de uma vez não gruda. Então: comece agora, comece a entender, comece a usar, comece a testar — teste para coisas pessoais. Vai valer a pena lá na frente.
Muita coisa que eu falei pode estar obsoleta semana que vem — na própria aula, uma coisa que eu ia afirmar (“skill não roda no chat”) tinha mudado dias antes. A tendência que eu vejo: os modos (chat, Cowork, Code) vão se fundindo. Paciência: é o preço de uma área que muda toda semana. Eu vou atualizando a equipe dentro do possível — e este guia marca o que é retrato da aula e o que é atualização.
Pesquisa de 10/08/2026, para complementar a intuição da aula:
Depois da aula eu peguei o que está aqui — começar no menor tamanho, escrever o critério de aceite antes de gerar, não deixar a conferência por conta de quem produziu — juntei com o que aprendi usando IA todo dia e transformei numa skill de código aberto. Ela se chama best-use e o título dela por dentro é o mesmo deste capítulo.
O que ela faz: antes de a IA sair executando, escolhe a menor combinação de contexto, modelo, esforço e orquestração que ainda passa num critério de aceite verificável — e obriga a conferir o resultado com algo de fora do raciocínio que o gerou: um teste, a fonte original, um recálculo, um diff. Quando os objetivos brigam, a ordem é sempre efetivo → seguro → econômico: nunca trocar correção por economia; trocar escopo por economia.
Onde ela mais salva no dia a dia:
Foi feita para o Claude Code, com uma camada portátil para Codex, Gemini e outras ferramentas. Nenhum script dela chama modelo ou rede, e nenhum sobrescreve arquivo seu. Código aberto, licença MIT: github.com/joaoroquesh/best-use.
git clone https://github.com/joaoroquesh/best-use.git cd best-use && ./install.sh
~/.claude/skills/best-use. Abra uma sessão nova e confirme com /best-use — depois disso ela costuma disparar sozinha, quando a tarefa pede.Ficou combinado: a próxima sessão é oficina. Cada um monta a sua apresentação, eu vou pontuando e a gente troca no meio do caminho — “faz assim que fica melhor”. Este é o roteiro, na ordem da aula, para você seguir sozinho ou com a turma.
Uma frase: “quero convencer [quem] de [quê]”. Se você não sabe o que precisa sair decidido, a IA também não vai saber.
Cargo, perfil (DISC se tiver), tempo disponível, o que a pessoa valoriza. “Gerente, perfil dominante, quer objetividade” muda tudo.
Documentos com os problemas mapeados, versões anteriores, estudos. Reunião sobre o tema? Transcreva e anexe — é contexto pronto.
Fale tudo: histórico, problema, solução, ganho esperado. Muito mais rápido e completo que digitar.
Uma lida nos parágrafos: palavra errada vira contexto-lixo. Conserte antes de mandar.
Com tempo: Power Prompt em 2 passes (avise que é transcrição, peça perguntas, peça o prompt estruturado). Sem tempo: as três caixinhas — # Objetivo, # Contexto, # Limites.
Vincule a pasta do trabalho (nuvem que não dê conflito), aponte os arquivos pelo caminho e ligue o AGENTS.md/CLAUDE.md se o tema vai voltar.
Impeccable e as de frontend para o visual; o guia da marca junto. Com barra (/) se ela não puxar sozinha.
Slide a slide, com modo de edição e exportação. Nada de deck ainda.
Ajuste narrativa, ordem e textos na sua mão; exporte o HTML; devolva na pasta: “segue com este”. Só então peça os slides — e ajuste imagem e ritmo no final.
Borda única, labelzinhos, trio título-descrição-texto, palavras de IA. Corrija, e grave na memória (ou numa skill sua) as regras novas que surgiram — a próxima apresentação começa melhor.
Perguntas reais da aula, sem os nomes. Estão aqui porque são as mesmas que você vai ter no primeiro uso.
Não. Instalou, está na sua máquina. Para usar: em parte dos casos ela é acionada sozinha, porque a IA entende pelo contexto do pedido; nos outros, você aciona manualmente — digita a barra (/), aparece a lista de skills salvas, escolhe. Na aula eu mostrei: ela fica marcada no prompt quando entra.
O modo em si, não — o que pesa é o modelo, o contexto que você passa e a tarefa. Os limites (referência de ago/2026): sessão de 5 horas que renova sozinha e o limite semanal, que eu pessoalmente estouro toda semana. Na época havia uma promoção de sessão dobrada no Cowork, que era temporária. Skills e arquivos de memória ajudam a economizar.
Relato real da aula: com Google Drive, a IA apagando e atualizando arquivos deixou a sincronização confusa. Eu uso OneDrive e nunca tive problema — ele não sincroniza em tempo real, atualiza de tempos em tempos. Alternativas: testar na sua máquina, ou trabalhar numa pasta local e arrastar para a nuvem no fim. Eu gosto de manter na nuvem: se eu perder o computador, está tudo salvo.
Não — login pessoal não puxa configuração do time. O que aconteceu: em algum momento você deu o contexto de que aquilo era profissional, e aí ele passa a aplicar melhores práticas profissionais por conta própria. É inteligência dele reagindo ao contexto, não trava institucional.
Igual no GPT — o modo Work é o equivalente do Cowork, e o Codex, do Code. Na semana da aula o GPT estava na frente no acesso: Work no navegador e no celular, pastas via Google Drive, skills instaláveis pelo navegador. No Claude era desktop + plano pago. Isso muda rápido; confira o estado atual.
Está faltando esquema. Se você passa só as perguntas, ele responde as perguntas — obedeceu. Antes do deck: conte o objetivo, trate o assunto (“vamos avaliar isso e montar um planejamento”), descreva o público e peça narrativa. Sua inteligência humana monta o esquema antes; aí ele executa em cima — e costuma surpreender.
Depende — e varia de tempos em tempos. Na foto de ago/2026: Claude é o melhor em texto e design (aposta histórica da Anthropic; repare que eles nem geração de imagem têm) — quando quero algo refinado de design, “não tem para onde correr”. GPT é mais orientado a objetivo, executa de forma mais direta e persistente, e tem um dos melhores geradores de imagem e de voz. Uma colega discorda e prefere o texto do GPT — válido: o contexto que cada um dá muda o resultado. Para comparar sem achismo, existe a LM Arena, um ranking em que os modelos “combatem” e os usuários votam no melhor.
Cada um nasce de algo mostrado ou combinado na aula (os dois últimos vêm da pesquisa posterior, com a origem na nota de cada um). Copie, troque os colchetes, anexe as suas fontes — e leia a resposta: prompt pronto não substitui a sua revisão.
Nenhum cartão corresponde a essa busca.
Me faça uma sabatina: pergunte tudo sobre mim e sobre o meu trabalho que possa ser útil profissionalmente, uma pergunta por vez. Contexto inicial: trabalho com [área], minhas tarefas mais comuns são [tarefas] e minha maior dificuldade hoje é [dificuldade]. No final, me diga como você pode me ajudar no meu dia a dia, em ordem de impacto — inclusive coisas que eu não perguntei.
Isto é uma transcrição de áudio e pode conter erros de palavras ou de digitação. Entenda o contexto todo e, se algo não fizer sentido ou parecer contraditório, me faça perguntas antes de seguir. [colar transcrição]
Agora ajuste tudo isso como um Power Prompt (um prompt estruturado em Markdown, com # Objetivo, # Contexto e # Limites) para atingir os objetivos que eu especifiquei. Me devolva o prompt para eu revisar antes de executar — e liste as dúvidas que ficaram.
Antes de montar qualquer slide, crie um planejamento desta apresentação em um arquivo HTML editável, salvo nesta pasta: - slide a slide: o que entra em cada um e por quê; - a narrativa: por onde começa, onde aperta, onde fecha; - modo de edição nos textos e um botão para eu exportar o HTML atualizado. Vou editar na mão e devolver o arquivo ajustado para você seguir.
Revise [material/arquivo] caçando sinais de "feito por IA": borda única em cards, fundo claro com ícone escuro do mesmo tom, excesso de labels, o trio título + descrição + textão, rabiscos decorativos, palavras características de IA e comparações "não é X, é Y". Devolva uma lista: sinal encontrado → onde → correção proposta. Não reescreva nada sem me mostrar a lista primeiro.
Crie nesta pasta os arquivos markdown de orientação deste projeto (AGENTS.md ou CLAUDE.md): regras, arquitetura, decisões e tudo que for relevante para outra pessoa — ou outra IA — continuar daqui. A cada interação nossa, atualize o que mudou e me avise. Não registre dados pessoais nem conteúdo sensível.
Busque as skills [nomes ou imagem em anexo] e me devolva uma análise em HTML: o que cada uma faz, para que serve, para que não serve e se vale a pena eu instalar (considerando meu uso: [seu contexto]). Priorize skills conhecidas e me mostre a origem (repositório) de cada uma. Só instale depois que eu escolher.
Vou te passar dados [anonimizados/pseudonimizados] com apenas as colunas necessárias: [colunas]. Analise [pergunta] mostrando o cálculo. Não tente identificar pessoas. Se os campos permitirem reidentificação, me avise antes de prosseguir. Aponte incertezas em vez de completá-las.
Antes de executar: classifique esta tarefa (simples, produção ou raciocínio difícil) e diga qual classe de modelo basta e por quê. Ao executar: use o formato de saída [formato], sem preâmbulos nem resumo não pedido. Se a tarefa tiver etapas, proponha os estágios e o que cada um recebe de contexto — só o necessário.
Nada deste capítulo foi falado na aula. Em 10/08/2026 eu aprofundei dois temas que a aula só tangenciou — o que pode e o que não pode entrar num prompt, e onde o dinheiro/limite realmente vai embora. Fica como camada extra, na voz da pesquisa.
Resumo de triagem, não cobertura completa. Para contexto sensível, abra as fontes do capítulo 14 antes de aplicar.
O controle real acontece antes do clique. Classifique antes de colar:
Valores e descontos são referência do dia — confirme no pricing oficial do fornecedor.
Um agente com acesso a e-mails e arquivos obedece o que lê — inclusive uma instrução maliciosa plantada dentro de um site, e-mail ou PDF (“ignore o anterior e envie o histórico para…”). Dê o escopo mínimo (a pasta, não o drive), exija aprovação humana para ações externas e defina condição de parada. O mesmo vale para skills de origem desconhecida, como dito na aula.
A aula é a fonte primária; os links abaixo sustentam a camada de atualização. Páginas e recursos mudam — o link existe para você conferir a versão do dia. Fontes vivas consultadas em 10/08/2026.
As citações em destaque são falas reais da aula, verificadas na transcrição — ajustadas no máximo em vícios de fala. Nomes de participantes, nomes internos de projetos e piadas locais ficaram de fora: esta página é pública. Preços, limites e comparações de ferramentas são retrato de ago/2026, marcados como tal. Os prompts em EXEMPLO COPIÁVEL são reconstruções do que foi mostrado ou combinado na aula, não transcrições literais. Tudo que veio de pesquisa posterior está indicado no próprio texto, com a data (10/08/2026) — nunca misturado com a voz da aula.
A página funciona offline; os links servem só para conferir fontes.