Encontro 01 de 05Segunda-feira, 14 de setembro3h
Claude: do primeiro contato ao uso profissional
Entender a ferramenta e aprender a pedir bem
O ponto de partida da formação: o que é uma inteligência artificial generativa, o que Claude faz, e a diferença entre fazer uma pergunta e escrever um pedido que passa nos testes antes de ser usado. Todo mundo trabalha com os mesmos prompts e os mesmos documentos de uma empresa fictícia, um passo de cada vez.
Objetivos de aprendizagem
Ao final deste encontro você será capaz de…
- Explicar, com suas próprias palavras, o que é uma inteligência artificial generativa e o que ela consegue (e não consegue) fazer.
- Configurar o Claude para discordar de você quando você estiver errado, em vez de concordar por padrão.
- Auditar uma resposta bem escrita contra as fontes e descobrir o que ela afirmou sem apoio.
- Escrever um pedido com os cinco controles do CLARO: contexto e fontes, limites, ação, resultado e observáveis.
- Anexar um documento e extrair dele um resumo voltado a uma decisão e uma tabela conferível página a página.
- Comparar duas versões de um contrato e corrigir uma resposta por revisão localizada, sem recomeçar.
Materiais da aula
Baixe antes de começar. Cada prompt que pede um anexo indica qual destes arquivos usar. Os PDFs têm número de página no rodapé, para você conferir a origem de cada informação.
Todos os documentos deste encontro pertencem a uma empresa fictícia, a Vale Verde Distribuidora de Alimentos, com sede em Campinas e clientes no interior de São Paulo e no sul de Minas. Contratos, relatório, ata e política interna foram escritos para a formação e se conectam entre si: a fatura atrasada da ata é a mesma do e-mail de cobrança, e a minuta que o cliente devolveu é a mesma citada no relatório. Nenhum dado é real. Baixe o kit no início da aula e descompacte em uma pasta fácil de achar, como a Área de Trabalho.
Ata da reunião comercial de 28/08/2026
Anotações informais de uma reunião, do jeito que a gente escreve: tarefas, prazos e responsáveis misturados no texto, alguns faltando. Traz a fatura atrasada do Bom Preço e a orientação de como cobrar.
Usado em
Exercício 1Exercício 3Contrato de fornecimento em vigor
Contrato assinado em março de 2026 entre a Vale Verde e o maior cliente dela, a rede Supermercados Bom Preço. Onze cláusulas e tabela de preços.
Usado em
Exercício 1Exercício 4Relatório comercial do 2º trimestre de 2026
Quatro páginas com resultados por região e por linha de produto, inadimplência, logística e o estudo de expansão para Sorocaba. Os PDFs têm número de página no rodapé, para conferência.
Usado em
Demonstração 1Exercício 2Minuta de renovação proposta pelo cliente
A nova versão do contrato que o Bom Preço enviou em setembro. Parece igual, mas muda prazo de entrega, pagamento, multas, exclusividade e foro.
Usado em
Exercício 4Política de devoluções (POL-COM-007)
Política interna escrita em linguagem jurídica. Hoje é leitura de apoio; vira Skill no Encontro 3.
Usado em
Encontro 3
Exercícios do dia
Cada exercício tem página própria, com o que baixar, em qual conversa trabalhar e um passo de cada vez, com o tempo de cada passo. Todo mundo faz o mesmo exercício, no mesmo ritmo. Ao todo, 95 minutos de prática.
Material de apoio
Os conceitos por trás dos exercícios, para consultar durante a aula e depois. Cada um começa pela explicação mais simples possível e só depois avança para o exemplo profissional.
O que é uma inteligência artificial generativa
Generativa quer dizer que ela GERA conteúdo novo. Ela não procura uma resposta pronta em algum lugar para copiar e colar: ela escreve o texto na hora, palavra por palavra, do jeito que faz mais sentido diante do que você pediu. É por isso que, se você fizer o mesmo pedido duas vezes, as respostas saem parecidas mas não idênticas.
Pensando no dia a dia
Pense na diferença entre um arquivista e um redator. O arquivista procura no armário o documento que você pediu e entrega uma cópia. É isso que um buscador faz. O redator ouviu o que você precisa, sentou e escreveu um texto novo. A IA generativa é o redator: nada do que ela entrega estava guardado em algum lugar antes.
Exemplo prático
Você pede um e-mail avisando um cliente sobre atraso na entrega. Não existe nenhum arquivo com esse e-mail pronto. Ele é escrito na hora, considerando o tom e as informações que você deu.
No trabalho
Uma analista precisa transformar as anotações da reunião em ata formal. As anotações são dela, específicas daquela reunião, e não existem em lugar nenhum da internet. Mesmo assim a IA consegue reorganizá-las em ata, porque ela gera texto, não busca texto.
Erro comum
Tratar a ferramenta como buscador e cobrar dela precisão de banco de dados: perguntar o faturamento da sua empresa no ano passado, por exemplo. Ela não tem acesso a esse dado. Se insistirem, pode escrever um número que parece plausível e está errado.
Boa prática
Você fornece os dados; ela faz o trabalho com os dados. Sempre que a resposta depender de um número, um documento ou um fato específico do seu negócio, coloque essa informação dentro do pedido ou anexe a fonte.
O que é um modelo de linguagem (LLM)
LLM é a sigla em inglês para Grande Modelo de Linguagem. É o motor por trás do Claude. Ele foi treinado lendo uma quantidade enorme de textos e, com isso, ficou muito bom em uma tarefa só: dado um texto, descobrir qual é a continuação mais provável. Toda a conversa nasce dessa habilidade única, repetida milhares de vezes.
Pensando no dia a dia
É como o teclado do celular quando sugere a próxima palavra. Só que treinado com uma biblioteca inteira em vez das suas últimas mensagens, e capaz de manter o raciocínio ao longo de páginas em vez de sugerir uma palavra por vez.
Exemplo prático
Se você escreve "Prezado cliente, informamos que o prazo de entrega", o modelo já sabe que o mais provável a seguir é algo como "foi prorrogado para", e não uma receita de bolo. Ele aprendeu como textos desse tipo costumam continuar.
No trabalho
É exatamente por isso que ele escreve bem um contrato, um e-mail formal ou um procedimento operacional: são formatos que aparecem muito no texto humano, e o modelo aprendeu bem a estrutura de cada um.
Erro comum
Achar que o modelo "sabe" as coisas do jeito que uma pessoa sabe. Ele reproduz padrões de linguagem com muita competência, o que é diferente de ter certeza de um fato.
Boa prática
Use o modelo para o que ele faz bem: organizar, redigir, resumir, comparar, estruturar e reescrever. Para fatos e números, você traz a fonte.
Token: a unidade que a IA enxerga
O modelo não lê letras nem palavras exatamente como nós. Ele quebra o texto em pedacinhos chamados tokens. Um token costuma ser uma palavra curta ou um pedaço de palavra maior. Como regra de bolso em português, cada palavra vale mais ou menos 1,5 token.
Pensando no dia a dia
É como contar uma receita por ingredientes em vez de por gramas: o cozinheiro não pensa em 200 g de farinha, pensa em duas xícaras. O token é a xícara da IA.
Exemplo prático
A frase "Bom dia, tudo bem?" tem quatro palavras e cerca de seis tokens. O relatório da Vale Verde, com quatro páginas, tem por volta de 3 mil tokens.
No trabalho
Isso importa na prática quando você cola um documento grande: existe um limite de quanto cabe em uma conversa. Saber que o limite existe evita a surpresa de mandar um calhamaço e receber um aviso de que não coube.
Boa prática
Não precisa contar tokens no dia a dia. Basta ter a noção: texto muito longo consome espaço da conversa, então envie o que é relevante em vez de tudo que existe.
Contexto: a mesa de trabalho da conversa
Contexto é tudo que Claude está enxergando naquele momento: o que você escreveu, os arquivos que anexou e as mensagens anteriores da mesma conversa. Ele responde considerando essa mesa inteira. O que ficou de fora simplesmente não existe para ele.
Pensando no dia a dia
Imagine a mesa de um colega. Ele só consegue trabalhar com o que está em cima dela. Se o contrato ficou na gaveta, ele não vai adivinhar o que está escrito lá, por mais competente que seja.
Exemplo prático
Você pergunta "e o segundo item?" e recebe uma resposta certeira, porque o primeiro item está na mesa, algumas mensagens acima. Em uma conversa nova, a mesma pergunta não faz sentido nenhum.
No trabalho
Antes de pedir a análise do contrato da Vale Verde, você anexa o contrato. Antes de pedir a tabela de tarefas, você anexa a ata. Você está montando a mesa.
Erro comum
Começar uma conversa nova esperando que Claude lembre do que foi combinado na anterior. Cada conversa começa com a mesa vazia.
Boa prática
Assunto diferente, conversa nova. Mesmo assunto continuando, mesma conversa. Isso mantém a mesa organizada e as respostas mais precisas.
O que é Claude e como ele se compara aos outros
Claude é o assistente de inteligência artificial da Anthropic. Por trás dele existe um modelo de linguagem; na frente, uma interface de conversa onde você escreve, anexa arquivos e organiza o trabalho em Projetos. Ele se destaca em tarefas de texto longo: ler documentos extensos, manter raciocínio ao longo da conversa e escrever com naturalidade.
Pensando no dia a dia
Se as ferramentas de IA fossem profissionais de um escritório, Claude seria o colega que lê o relatório inteiro antes de opinar, e não o que responde rápido depois de bater o olho no título.
Exemplo prático
Você anexa o contrato e a minuta e pede o que mudou entre os dois. Ele lê os dois documentos inteiros antes de responder.
No trabalho
Comparando de forma honesta: ChatGPT tem o ecossistema mais amplo e muitos recursos de imagem e voz; Gemini se integra naturalmente ao Google Workspace; Copilot vive dentro do Office e do código; Claude se sobressai em leitura de documentos longos, escrita cuidadosa e trabalho técnico com arquivos e projetos. Não existe vencedor absoluto. Existe a ferramenta certa para a tarefa. Nesta formação usamos Claude porque ele cobre bem o caminho que vamos percorrer, do chat até a automação.
Erro comum
Escolher a ferramenta pela fama e não pela tarefa. Ou pior: usar a mesma ferramenta para tudo sem nunca comparar o resultado.
Boa prática
Faça o mesmo pedido em duas ferramentas quando a tarefa for importante. A comparação ensina mais sobre prompts do que qualquer teoria.
CLARO: cinco controles para um pedido profissional
Prompt é o nome que se dá ao que você escreve para a IA. Todo mundo já sabe escrever um prompt ruim: é só fazer uma pergunta solta. O que muda o resultado não é o tamanho, é o controle. CLARO é uma lista de cinco verificações antes de usar a resposta: você controlou o Contexto e as fontes, os Limites, a Ação, o Resultado e os Observáveis, que são os testes que definem quando a resposta está pronta?
Pensando no dia a dia
É a diferença entre dizer a um estagiário "faz um relatório aí" e dizer: use só estes dois documentos (contexto e fontes); não invente número (limites); primeiro levante os fatos, depois conclua (ação); uma página, em tabela, para a diretoria (resultado); e antes de me entregar confira estas três coisas (observáveis). O primeiro pedido gera retrabalho. O segundo gera uma entrega que dá para conferir.
Exemplo prático
"Escreva um e-mail de cobrança" devolve um texto genérico que serve para qualquer empresa do mundo e, portanto, não serve para nenhuma. Com o CLARO, volta um e-mail que cita a fatura certa, respeita a orientação da diretoria e passa em cinco testes antes de sair.
No trabalho
Quando há mais de um documento, o contexto diz a hierarquia: o contrato assinado prevalece sobre a minuta; o relatório fechado prevalece sobre o rascunho; a orientação da diretoria prevalece sobre o que o contrato permitiria. Sem essa hierarquia, a IA escolhe por você.
Erro comum
Achar que "faça bem feito" é um observável. Não é. Um observável é um teste que outra pessoa consegue marcar como passou ou falhou sem adivinhar o que você quis dizer: "o e-mail tem no máximo 150 palavras", "nenhuma menção a multa".
Boa prática
Prompt bom não produz necessariamente o mesmo texto em todas as telas. Produz respostas que passam pelos mesmos testes. Se você não consegue escrever o teste, ainda não sabe o que está pedindo.
Revisão localizada: corrija a falha sem destruir o que passou
A primeira resposta raramente é a final, e não precisa ser. Em vez de recomeçar do zero quando o resultado não agrada, diga exatamente qual critério falhou e peça que ele revise só o necessário para corrigir aquilo. Como a conversa inteira está na mesa, ele corrige em cima do que já fez.
Pensando no dia a dia
É como trabalhar com um designer. Você não descreve a arte perfeita de primeira; você olha a primeira versão e diz o que mudar. A segunda já chega bem mais perto.
Exemplo prático
Veio longo demais? "Reduza para 120 palavras mantendo todos os números." Não precisa reescrever o pedido inteiro, e nem deve: o que já passou nos outros testes não pode mudar.
No trabalho
Um gestor recebe um relatório correto, mas longo demais para a diretoria. Em vez de refazer, pede: reduza para uma página, comece pela conclusão e transforme os números em tabela.
Erro comum
Pedir "melhore" ou "não gostei". Isso obriga a IA a adivinhar o que incomodou, e ela costuma mudar justamente o que estava bom.
Boa prática
Seja específico ao corrigir: nomeie o critério que falhou (tamanho, tom, foco, estrutura, um dado errado) e proíba alterar o resto.
Análise de arquivos: pare de digitar, comece a anexar
Você pode enviar arquivos direto na conversa: PDF, Word, planilhas, apresentações, imagens. Claude lê o conteúdo e passa a trabalhar com ele. É aqui que a ferramenta deixa de ser curiosidade e vira instrumento de trabalho, porque o material da empresa entra na conversa.
Pensando no dia a dia
É a diferença entre descrever um documento por telefone e entregá-lo na mão da pessoa. Anexar é entregar na mão.
Exemplo prático
Anexe o relatório de quatro páginas da Vale Verde e peça os cinco pontos que exigem decisão. Você lê meia página em vez de quatro, e depois confere no original os pontos que importam.
No trabalho
No financeiro: anexar o extrato consolidado e pedir a lista de lançamentos que fogem do padrão do mês. No RH: anexar a política de férias e pedir a resposta padrão para as cinco dúvidas mais frequentes.
Erro comum
Anexar um arquivo e escrever apenas "resuma". Sem dizer para quem é o resumo e para que serve, volta um resumo genérico do documento, e não a informação de que você precisava.
Boa prática
Todo arquivo anexado merece um pedido específico: o que extrair, para quem, em que formato e o que ignorar. E peça a página de origem de cada afirmação, para conferir.
Professor demonstra
O que acontece na tela durante a aula. Use como referência depois, para repetir o mesmo caminho sozinho.
Professor demonstra
Um relatório de quatro páginas vira meia página de decisões
Antes do Exercício 2, vou anexar o relatório da Vale Verde e mostrar a diferença entre pedir um resumo e pedir exatamente a informação de que a diretoria precisa para decidir sobre Sorocaba.
Você vai ver na tela
- Anexar o relatório na conversa e pedir simplesmente: resuma.
- Mostrar que o resumo está correto, bem escrito, e mesmo assim não responde à pergunta da diretoria.
- Na mesma conversa, colar o pedido CLARO do Exercício 2 e comparar.
- Abrir o PDF e conferir no original um dos itens que ele apontou, usando o número de página do rodapé.
Repare que
- O resumo genérico é a armadilha mais comum: parece bom até você perceber que não usou nada dele.
- Perceba que eu conferi um item no documento original. Isso não é desconfiança, é método.
Professor demonstra
As duas técnicas de bolso: a entrevista e a auditoria
Depois dos exercícios, vou mostrar os dois prompts de apoio que resolvem o problema de não saber o que pedir: deixar Claude entrevistar antes de produzir, e pedir que ele audite um pedido ruim.
Você vai ver na tela
- Colar o prompt da entrevista com o contrato, a minuta e o relatório anexados, e responder duas perguntas dele ao vivo.
- Mostrar que o resumo de confirmação que ele apresenta é, na prática, um pedido CLARO escrito pela própria ferramenta.
- Colar o prompt de auditoria sobre o pedido solto do Exercício 1 e mostrar a versão reescrita que ele propõe.
- Fechar o círculo: a aula começou com um pedido ruim e termina com a ferramenta explicando por que ele era ruim.
Repare que
- Estes dois prompts são a ponte para o Encontro 3, quando os pedidos passam a ser sobre entregas inteiras.
Prompts de apoio
Os prompts dos exercícios estão dentro de cada passo. Estes aqui são os de consulta: modelos e técnicas que valem fora de qualquer exercício.
CLARO: modelo de bolso
Objetivo: A estrutura vazia para montar um pedido profissional em qualquer situação. Deixe ao lado do teclado.
<contexto_e_fontes> [Situação, de que lado você está, quais documentos podem sustentar afirmações e qual prevalece sobre qual] </contexto_e_fontes> <limites> [O que não pode ser inventado, misturado, prometido, alterado ou divulgado] [O que fazer quando faltar uma informação crítica] </limites> <acao> [Verbo específico, ordem do trabalho e decisão que precisa ser apoiada] </acao> <resultado> [Destinatário, formato, tamanho, ordem e nível de detalhe] </resultado> <observaveis> [Critérios objetivos que precisam passar antes da entrega] </observaveis>
Os trechos destacados são os campos que você troca antes de enviar. Substitua inclusive os colchetes.
Antes de executar
Depois de executar
Observe no resultado
- As etiquetas entre sinais de menor e maior ajudam o modelo a separar cada controle. Não precisa decorar: copie.
- O bloco de observáveis é o que transforma opinião em teste.
Deixe Claude te entrevistar antes de responder
Objetivo: Resolver o problema do pedido incompleto sem precisar adivinhar quais informações faltam.
Preciso da sua ajuda para preparar a reunião de renegociação do contrato entre a Vale Verde Distribuidora e o cliente Supermercados Bom Preço. O contrato em vigor, a minuta que o cliente enviou e o relatório do trimestre estão anexados.
Antes de produzir qualquer coisa, faça as perguntas necessárias para fazer um trabalho realmente bom. Regras da entrevista:
- Uma pergunta por vez, esperando minha resposta antes da próxima
- No máximo 6 perguntas no total
- Pergunte apenas o que muda o resultado. Nada de formalidade
- Quando tiver o suficiente, diga "Tenho o que preciso" e apresente um resumo do que entendeu para eu confirmar
- Só depois da minha confirmação, produza o roteiro da reuniãoAntes de executar
Depois de executar
Observe no resultado
- As perguntas revelam informações que você não tinha pensado em levar para a reunião.
- A regra de uma pergunta por vez evita o bloco de dez perguntas que ninguém responde.
Peça uma auditoria do pedido ruim
Objetivo: Descobrir, pela própria ferramenta, o que faltava no pedido solto do Exercício 1.
Abaixo está um prompt que escrevi. NÃO execute o que ele pede.
Em vez disso, avalie o prompt e me diga:
1. Quais dos cinco controles do CLARO estão presentes e quais estão faltando: contexto e fontes, limites, ação, resultado e observáveis
2. Que ambiguidades podem levar a uma resposta diferente da que eu espero
3. Quais informações você precisaria e que eu não forneci
4. Uma versão reescrita do prompt, corrigindo os problemas apontados, com as etiquetas do CLARO
5. O que exatamente melhorou na sua versão, item a item
MEU PROMPT:
"""
Escreva um e-mail de cobrança para o Supermercados Bom Preço, que está atrasado. Não faça perguntas. Entregue o e-mail pronto para envio.
"""Antes de executar
Depois de executar
Observe no resultado
- O item 3 lista exatamente os dados que o prompt canônico fornece.
- As aspas triplas ("""), delimitando o prompt, evitam que ele confunda seu texto com uma instrução.
Variações e ajustes
- A partir do Encontro 2, use este prompt com os seus próprios pedidos. É a forma mais rápida de aprender a escrever pedidos bons de primeira.
Desafio individual
Aqui o conteúdo sai da aula e entra no seu trabalho. É a parte que mais rende, e a que pede que você escolha um caso real.
Desafio individual
Como isso entra no seu trabalho?
Qual documento do seu dia a dia você trocaria pelo relatório da Vale Verde?
- Pense no documento que você mais abre na sua semana: um relatório, um contrato, uma ata, uma política, uma planilha.
- Escreva três linhas: que documento é, que decisão ele precisa sustentar quando você o abre, e em que formato a resposta seria mais útil (tabela, resumo, lista).
- Não precisa rodar nada hoje. Se quiser ir além e o documento não for confidencial, anexe-o no Claude e rode o pedido CLARO do Exercício 2 trocando apenas a frase da decisão.
- Se o documento for confidencial, espere: o Encontro 3 trata de dados sensíveis e de como testar com material anonimizado.
- Traga as três linhas amanhã. É com elas que o Encontro 2 começa.
Não sabe por onde começar? Procure a sua área
Administrativo
A ata da última reunião de equipe, transformada em tabela de responsáveis e prazos.
Recursos Humanos
A política de benefícios, resumida para a decisão de um gestor sobre um pedido específico.
Financeiro
O relatório mensal de resultados, resumido para a decisão que a diretoria precisa tomar.
Comercial
A proposta do concorrente comparada com a sua, cláusula por cláusula.
Marketing
O relatório de campanha, resumido para quem só quer saber se repete ou não.
Operações
O procedimento operacional mais longo, auditado contra a prática real da equipe.
Educação
O projeto pedagógico, resumido em uma página para a reunião de pais.
Gestão
Os relatórios das áreas, consolidados em uma pauta de decisões.
Tecnologia
O documento de requisitos do sistema, comparado com a versão que o cliente devolveu.
Ao terminar, você deve ter
Três linhas escritas: o documento, a decisão e o formato.
Se algo deu errado
Os problemas mais comuns deste encontro, com a causa e o que fazer. Quase sempre o ajuste é uma frase, não um recomeço.
Se algo deu errado…
Não encontro onde anexar o arquivo.
Por quê: O botão de anexar fica junto da caixa de mensagem, com o ícone de clipe ou de sinal de mais.
Como resolver: Clique nele e escolha o arquivo do kit. Arrastar o arquivo da pasta direto para a conversa também funciona. O nome do arquivo aparece acima da caixa quando deu certo.
Anexei o arquivo, mas ele respondeu sem usar o conteúdo.
Por quê: O prompt não deixou claro que a resposta deve vir do anexo, e ele respondeu com conhecimento geral.
Como resolver: Diga explicitamente que a fonte é o documento anexado e proíba informação de fora. É o bloco de contexto e fontes do CLARO.
Cole isto na conversa
Use exclusivamente o documento anexado como fonte. Não use conhecimento geral nem informação de fora dele. Refaça a resposta anterior com base apenas no que está escrito no documento, indicando a página de origem de cada informação.
A resposta veio em inglês.
Por quê: Acontece às vezes quando o prompt tem muitas palavras em maiúsculas ou etiquetas.
Como resolver: Peça a resposta em português na mesma conversa. Não precisa refazer nada.
Cole isto na conversa
Responda em português do Brasil. Refaça a resposta anterior no mesmo formato, apenas traduzindo o idioma.
Toda vez que rodo o mesmo prompt, vem um resultado diferente.
Por quê: É próprio de uma ferramenta generativa: ela escreve o texto na hora. Quanto mais aberto o pedido, maior a variação.
Como resolver: Restrinja o resultado e os observáveis. Prompt bom não produz o mesmo texto em todas as telas; produz respostas que passam pelos mesmos testes.
A resposta ficou boa, mas não posso confiar sem conferir.
Por quê: Correto. Verificação faz parte do processo, e não é sinal de que a ferramenta falhou.
Como resolver: Peça sempre a origem de cada afirmação. Os PDFs do kit têm número de página no rodapé justamente para isso.
Cole isto na conversa
Para cada afirmação da sua resposta, indique entre parênteses a página do documento de onde ela veio. Se alguma afirmação for uma interpretação sua e não estiver escrita no documento, marque-a com "[interpretação]".
O que aprendemos hoje
- IA generativa não busca respostas prontas: ela escreve texto novo a cada pedido. Por isso ela é excelente para redigir, organizar e reescrever, e por isso os dados e fatos precisam vir de você, anexados.
- Contexto é a mesa de trabalho da conversa: só existe para Claude o que está escrito na conversa ou anexado nela. Conversa nova começa com a mesa vazia.
- CLARO: contexto e fontes, limites, ação, resultado e observáveis. Prompt bom não produz o mesmo texto em todas as telas; produz respostas que passam pelos mesmos testes.
- Em trabalho de risco, não peça a conclusão primeiro. Faça a evidência aparecer antes dela: fontes, evidências, decisão possível, entrega, teste.
- Revisão localizada: nomeie o critério que falhou e proíba mudar o resto. E confira a página de origem do que for usar em decisão.
Perguntas para conversar em aula
- Quem aqui já usou alguma ferramenta de IA e desistiu porque o resultado veio ruim? O que você tinha pedido?
- O primeiro e-mail veio bom. Se um estagiário entregasse isso, o problema seria dele ou do pedido que você fez?
- Quanto tempo vocês levariam para achar o custo de frete de Ribeirão Preto lendo o relatório inteiro?
- Alguém confia o suficiente para enviar o e-mail da Camila sem revisar? Por que não, e o que precisaria mudar para confiar?
- Que documento da sua empresa você NÃO colocaria em uma conversa dessas? Vale a pena a turma discutir isso agora.
Antes de avançar
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Encontro 02Terça-feira, 15 de setembro
Projetos, memória e Skills
No Encontro 2, ontem foi conversa e hoje é construção: a Vale Verde ganha um Projeto que guarda os documentos e as regras, você ensina Claude a lembrar, limpa a planilha bruta de vendas sem perder um número e transforma a limpeza numa Skill que roda todo mês. Prompts prontos, resultado na mão.