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Executar uma única iteração de experimento. Editar o arquivo alvo, avaliar, manter ou descartar.
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Gerador de contratos e propostas comerciais para o mercado brasileiro. Contratos de prestação de serviço, proposta comercial, SOW, NDA, MSA — todos adaptados à legislação brasileira (Código Civil, CLT, LGPD). Use quando precisar criar contratos de desenvolvimento, propostas para clientes, acordos de confidencialidade, contratos de consultoria ou contratos de parceria comercial.
Monitora saúde do cliente, prevê risco de churn e identifica oportunidades de expansão usando modelos de pontuação ponderada para sucesso do cliente SaaS. Use ao analisar contas de clientes, revisar métricas de retenção, pontuar clientes em risco, ou quando o usuário mencionar churn, pontuações de saúde do cliente, oportunidades de upsell, receita de expansão, análise de retenção ou análise de clientes. Executa três ferramentas Python CLI para produzir pontuações de saúde determinísticas, tiers de risco de churn e recomendações de expansão priorizadas em segmentos Enterprise, Mid-Market e PME.
Analisa saúde do pipeline de vendas, precisão de previsão de receita e métricas de eficiência go-to-market para otimização de receita SaaS. Use ao analisar cobertura do pipeline de vendas, prever receita, avaliar desempenho go-to-market, revisar métricas de vendas, avaliar análise de pipeline, rastrear precisão de previsão com MAPE, calcular eficiência GTM ou medir eficiência de vendas e unit economics para equipes SaaS.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | run |
| description | Executar uma única iteração de experimento. Editar o arquivo alvo, avaliar, manter ou descartar. |
| command | /ar:run |
| agents | ["claude-code"] |
Executar exatamente UMA iteração de experimento: revisar histórico, decidir uma mudança, editar, fazer commit, avaliar.
/ar:run engineering/api-speed # Executar uma iteração
/ar:run # Listar experimentos, deixar usuário escolher
Se nenhum experimento especificado, executar python {skill_path}/scripts/setup_experiment.py --list e pedir ao usuário para escolher.
# Ler configuração do experimento
cat .autoresearch/{domain}/{name}/config.cfg
# Ler estratégia e restrições
cat .autoresearch/{domain}/{name}/program.md
# Ler histórico do experimento
cat .autoresearch/{domain}/{name}/results.tsv
# Fazer checkout do branch do experimento
git checkout autoresearch/{domain}/{name}
Revisar results.tsv:
Escalada de estratégia:
Editar apenas o arquivo alvo especificado em config.cfg. Alterar uma coisa. Manter simples.
git add {target}
git commit -m "experiment: {descrição curta do que mudou}"
python {skill_path}/scripts/run_experiment.py \
--experiment {domain}/{name} --single
Ler a saída do script. Informar ao usuário:
Após cada 10º experimento (verificar contagem de linhas do results.tsv), atualizar a seção de Estratégia do program.md com padrões aprendidos.