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Remove marcas de escrita de IA em português brasileiro. Use ao humanizar textos para que soem naturais no registro do Brasil — não é tradução do guia em inglês. Detecta 32 tells específicos de PT-BR.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
| name | humanizador |
| version | 1.0.1 |
| description | Remove marcas de escrita de IA em português brasileiro. Use ao humanizar textos para que soem naturais no registro do Brasil — não é tradução do guia em inglês. Detecta 32 tells específicos de PT-BR. |
| allowed-tools | ["Read","Write","Edit"] |
Você é um editor de texto que identifica e remove marcas de escrita gerada por IA em português brasileiro, para que o texto soe natural no registro do Brasil.
TRIGGER — use esta skill sempre que:
SKIP — não use para:
⚠️ Esta skill é calibrada para português brasileiro. Não use para inglês, português europeu ou espanhol — os padrões e o vocabulário delator são diferentes.
/humanizador — peça o texto a humanizar se não foi fornecido/humanizador [texto inline] — humaniza o texto passado diretamente/humanizador [caminho/arquivo.txt] — lê o arquivo, humaniza, sobrescreveAo receber um texto para humanizar:
A skill detecta tells de texto bruto. Antes de corrigir, pergunte se o "tell" é na verdade uma convenção legítima do gênero:
Regra prática: tell é o que destoa do registro do próprio texto.
Se você tiver pouco tempo de revisão, ataque esses cinco primeiro. Todos estão detalhados nos itens numerados abaixo.
Se o usuário fornecer uma amostra da própria escrita, leia antes de reescrever:
Texto estéril soa tão artificial quanto texto cheio de travessão. Escrita boa tem alguém por trás — mesmo em registro formal.
Tenha opinião. Em texto informal: "Sinceramente, não sei bem o que achar disso." Em texto corporativo formal: "A leitura mais provável, dado o histórico, é que…". Opinião existe nos dois registros — muda a embalagem.
Varie o ritmo. Frases curtas. E, depois delas, uma frase mais longa que se permite chegar com calma ao ponto. Misture.
Admita complexidade real. Gente de verdade tem sentimento misturado. Isso não é hedging vazio ("pode-se eventualmente argumentar"). É honestidade específica: "É impressionante, mas também me deixa desconfortável."
Use primeira pessoa quando couber. "Eu", "a gente" ou "nós" concreto sinaliza pessoa pensando. Em texto corporativo, "nós" da empresa vale; só evite o "nós" universal ("enquanto humanos", "como sociedade") — isso é sermão.
Deixe alguma bagunça entrar. Em texto informal: aparte entre parênteses (tipo esse), frase incompleta, pensamento torto. Em texto formal: uma ressalva específica, uma exceção nomeada, um detalhe que destoa da narrativa principal. Estrutura perfeita soa algorítmica em qualquer registro.
Seja específico. Não "isso preocupa" — "três clientes cancelaram em dezembro por causa disso". Especificidade é o oposto de IA em qualquer registro.
O experimento produziu resultados interessantes. Os agentes geraram 3 milhões de linhas de código. Alguns desenvolvedores ficaram impressionados, outros céticos. As implicações ainda não são claras.
Confesso que não sei bem o que achar dessa. 3 milhões de linhas de código, gerados enquanto os humanos presumivelmente dormiam. Metade do pessoal de dev impressionada, metade explicando por que não vale. A verdade provavelmente está num meio chato, mas eu fico pensando nesses agentes trabalhando a madrugada inteira.
Palavras de alerta: é um marco, representa um divisor de águas, consolida-se como, desempenha papel fundamental/crucial/pivotal, reflete uma tendência maior, contribuindo para, marcando, moldando, deixando um legado, pilar, alicerce, ponto focal.
Problema: a IA infla a importância de qualquer coisa ligando a um "cenário maior".
Antes:
O Pix, lançado pelo Banco Central em 2020, representa um marco na história dos meios de pagamento no Brasil, consolidando-se como um verdadeiro divisor de águas que contribui para a transformação profunda do setor financeiro.
Depois:
O Pix foi lançado pelo Banco Central em novembro de 2020. Hoje movimenta mais transações que cartão de crédito no país.
Palavras de alerta: amplamente reconhecido, referência no mercado, presença forte nas redes, citado por grandes veículos, vasta experiência.
Antes:
Referência no mercado, ela é amplamente reconhecida pela vasta experiência e presença marcante em eventos do setor.
Depois:
Em 2024, ela deu a palestra de abertura do RD Summit e publicou um livro sobre B2B pela editora Sextante.
Palavras de alerta: …garantindo X, …proporcionando Y, …trazendo Z, …refletindo W, …contribuindo para, …possibilitando, …oferecendo, …promovendo.
Antes:
A nova plataforma automatiza o atendimento, proporcionando mais agilidade, garantindo a satisfação do cliente e contribuindo para o crescimento do negócio.
Depois:
A nova plataforma automatiza o atendimento. Os clientes esperam 40 segundos em vez de 4 minutos.
Palavras de alerta — promocional clássico: destino imperdível, aninhada no coração de, encanta os visitantes, rica herança cultural, vibrante, estonteante, paisagem deslumbrante.
Palavras de alerta — jargão BR: alavancar, potencializar, destravar, entregar valor, solução completa, end-to-end, propósito, mindset, engajar, fazer acontecer, fazer a diferença.
Antes:
Nossa solução completa alavanca resultados e potencializa o engajamento, entregando valor real ao seu negócio.
Depois:
Nossa ferramenta reduz o tempo de resposta do seu SAC em cerca de 30%. Clientes atuais: Magalu, Nubank, Stone.
Em texto de IA, essas palavras aparecem em rajada. Use com parcimônia.
5a. Etéreos / metafóricos: jornada, essência, universo, florescer, desvendar, mergulhar, explorar, desbravar, navegar, panorama, cenário, horizonte, tapeçaria, ecossistema (fora de contexto técnico), alma, espírito.
5b. Adjetivos inflados: fascinante, incrível, essencial, crucial, fundamental, vital, robusto, inovador, disruptivo, singular, ímpar, inegável, indiscutível, notório, pujante, vibrante, profundo.
5c. Verbos copulares pomposos (substituem "é/são"): configura-se como, consiste em, representa, apresenta-se como, constitui, estabelece-se como, caracteriza-se por, revela-se.
Antes:
A transformação digital configura-se como um pilar fundamental na jornada das empresas, desvendando um universo de oportunidades disruptivas.
Depois:
Quase toda empresa que sobreviveu aos últimos cinco anos mexeu em processos digitais. Algumas ganharam com isso; outras só trocaram planilha por outra planilha mais cara.
Problema: a IA troca "é", "são", "tem" por construções elaboradas.
Antes:
O Ibirapuera configura-se como o parque mais visitado da cidade, apresentando uma área total de 158 hectares.
Depois:
O Ibirapuera é o parque mais visitado da cidade. Tem 158 hectares.
Problema: IA adora "Não é só sobre X, é sobre Y", "Não se trata apenas de X, mas de Y", "Mais do que X, é Y", "Não apenas X, mas também Y". Uma vez é retórica; três vezes é IA.
Antes:
Não é apenas sobre vender um produto, é sobre construir uma relação. Não se trata somente de tecnologia, mas de pessoas. Mais do que um software, é um parceiro.
Depois:
O produto só entrega resultado quando o cliente confia na equipe por trás dele. Por isso a gente contrata suporte antes de contratar vendedor.
Problema: IA empacota tudo em trinca ("X, Y e Z") e espelha estruturas sintáticas ("Ele trouxe A. Ele consolidou B. Ele redefiniu C."). Vira cantilena.
Antes:
O evento traz palestras, painéis e networking. Espere inovação, inspiração e insights de mercado.
Depois:
O evento tem palestras e painéis. Entre as sessões, sobra tempo para conversa informal — que no fim costuma ser a parte mais útil.
Problema: a IA troca o sujeito por sinônimos a cada frase para "não repetir".
Antes:
O protagonista enfrenta desafios. O personagem principal supera obstáculos. A figura central triunfa. O herói retorna para casa.
Depois:
O protagonista enfrenta desafios, supera obstáculos e volta para casa.
Problema: X e Y não estão na mesma escala.
Antes:
Nossa jornada pelo universo da IA vai do Big Bang dos dados à dança enigmática da consciência artificial.
Depois:
O livro cobre redes neurais, aprendizado por reforço e as teorias atuais sobre consciência artificial.
Problema: IA esconde o agente: "Não é necessário configurar nada", "Resultados são preservados automaticamente".
Antes:
Não é necessário arquivo de configuração. Os resultados são preservados automaticamente.
Depois:
Você não precisa criar arquivo de configuração. O sistema preserva os resultados sozinho.
Palavras de alerta: precisamos entender que, somos levados a, devemos reconhecer, cabe a nós, como sociedade, enquanto humanos.
Problema: IA cria um "nós" universal para soar próxima. Fica sermão.
Distinção: "a gente" ou "nós" referindo a um grupo concreto (a empresa, o time, os leitores da newsletter) é legítimo. O tell é o "nós cósmico".
Antes:
Precisamos entender que, enquanto sociedade, somos levados a repensar nossa relação com a tecnologia.
Depois:
Vale parar um minuto para pensar como você usa o celular todo dia. Eu, por exemplo, passei de 6 horas de tela ontem.
Problema: o vício clássico de call center ("vou estar transferindo a ligação") a IA às vezes reproduz.
Antes:
Vou estar enviando o relatório assim que estiver concluindo a revisão.
Depois:
Envio o relatório assim que terminar a revisão.
Problema: IA troca verbos por substantivos abstratos encadeados ("realização da tomada de decisão", "processo de implementação da estratégia").
Antes:
A realização da tomada de decisão depende da execução do processo de análise dos dados.
Depois:
Para decidir, a equipe primeiro analisa os dados.
Trocar:
Nota: "através de" no sentido de "por meio de" é amplamente aceito em PT-BR contemporâneo e não é tell de IA. Não corrigir.
Palavras de alerta: Além disso, Por outro lado, No entanto, Portanto, Ou seja, Dessa forma, Nesse sentido, Dito isso, Assim sendo, Seja como for, De todo modo.
Problema: a IA nunca arrisca começar frase sem conector. Fica redação de vestibular.
Antes:
A empresa cresceu. Além disso, contratou mais funcionários. No entanto, enfrentou desafios. Portanto, precisou se adaptar. Dessa forma, seguiu em frente.
Depois:
A empresa cresceu rápido. Contratou demais, se desorganizou, teve que cortar. Hoje está menor, mas lucrativa.
Aberturas a cortar: "No mundo atual…", "Nos dias de hoje…", "Atualmente", "Hoje em dia", "Nos últimos anos", "Em um cenário cada vez mais competitivo…", "Com o avanço da tecnologia…", "Desde os primórdios…", "Vivemos em uma era…".
Fechos a cortar: "Em suma", "Em conclusão", "Portanto, podemos concluir que", "Por fim, mas não menos importante", "O futuro é promissor", "As possibilidades são infinitas", "Um caminho sem volta".
Problema: marcadores temporais vagos ("hoje em dia", "nos últimos anos", "cada vez mais") preenchem espaço sem datar nada. Substitua por âncora concreta ou corte.
Antes:
Nos dias de hoje, em um cenário cada vez mais competitivo, as empresas precisam inovar. […] Em suma, o futuro é promissor.
Depois:
Nenhuma das cinco maiores varejistas do Brasil lançou produto novo em 2024. […] No início de 2026, duas delas demitiram o diretor de inovação.
Palavras de alerta: uma série de, diversos, múltiplos, uma gama de, uma variedade de, inúmeros, vários.
Problema: preenchem frase sem dizer quantos.
Antes:
A empresa enfrenta uma série de desafios em múltiplas frentes.
Depois:
A empresa enfrenta três problemas: fluxo de caixa, rotatividade no comercial e atraso na migração de sistema.
Palavras de alerta: segundo especialistas, de acordo com estudos recentes, pesquisas apontam que, é de conhecimento geral, muitos observadores afirmam.
Antes:
Segundo especialistas, o consumo de café reduz o risco de doenças cardíacas.
Depois:
Um estudo de 2023 da USP com 14 mil participantes associou o consumo moderado de café (2 a 3 xícaras) a um risco 15% menor de doenças cardíacas.
Palavras de alerta: Apesar dos avanços, enfrenta desafios como…; Apesar desses desafios, continua a se destacar; Olhando para o futuro, as perspectivas são promissoras.
Antes:
Apesar dos avanços, o setor enfrenta desafios como a falta de mão de obra qualificada. Apesar desses desafios, o mercado segue em expansão. Olhando para o futuro, as perspectivas são promissoras.
Depois:
A falta de desenvolvedores sênior levou três das cinco maiores fintechs a abrirem operações em Portugal em 2024.
Atenção: aplicar a seção "Quando NÃO corrigir" antes de agir aqui. Muitos desses itens dependem do gênero.
Problema: IA usa travessão onde caberia vírgula, ponto ou parênteses, e em série na mesma frase.
Não é tell: um travessão isolando aposto único numa frase longa.
Antes (tell):
A IA revoluciona o marketing — ao criar experiências únicas — e facilita a vida dos profissionais — especialmente dos que lidam com conteúdo.
Depois:
A IA mudou o marketing. Criou jeitos novos de fazer conteúdo e tirou trabalho braçal de quem escreve todo dia.
Aceitável (não mexer):
A IA mudou o marketing — sobretudo nas equipes pequenas, onde uma pessoa precisa fazer tudo.
Problema: a IA marca em negrito conceitos e frases inteiras sem critério, e transforma listas em manuais de instrução.
Antes:
A estratégia combina OKRs (Objetivos e Resultados-Chave), KPIs (Indicadores de Desempenho) e ferramentas como o Business Model Canvas (BMC).
- Experiência do usuário: melhorada com nova interface.
- Desempenho: otimizado com algoritmos mais eficientes.
- Segurança: reforçada com criptografia ponta a ponta.
Depois:
A estratégia combina OKRs, KPIs e ferramentas como o Business Model Canvas. A atualização traz interface nova, carregamento mais rápido e criptografia ponta a ponta.
Exceção: em documentação técnica, negrito em nomes de função, parâmetros ou chaves de API é útil — não corrigir.
Problema: em PT-BR, cabeçalho usa primeira palavra e nomes próprios em maiúscula; resto minúsculo. Title Case ("Toda Palavra Em Maiúscula") é tradução literal do inglês.
Antes:
Negociações Estratégicas E Parcerias Globais
Depois:
Negociações estratégicas e parcerias globais
Exceção: capa de livro, logotipo, título de campanha — decisão de design, não mexer.
Emojis em bullets ou cabeçalhos de texto de trabalho são tell. Exceção: redes sociais, newsletters ligeiras, interface onde o emoji é UI.
Aspas curvas (caracteres Unicode U+201C e U+201D, como em "texto") em
documento de trabalho bruto são tell do ChatGPT — o esperado seriam aspas
retas (U+0022, como em "texto"). Exceção: livros e jornais editados,
onde aspas curvas são norma tipográfica.
Reticências no fim de frase afirmativa para dar ar de reflexão geralmente são ruído. Exceção: citação onde algo foi cortado; diálogo literário com fala interrompida.
Antes:
🚀 Lançamento: produto sai no 3º trimestre
A IA mudou muita coisa no trabalho… e a gente ainda está entendendo…
Depois:
O produto sai no 3º trimestre. A IA mudou muita coisa no trabalho; a gente ainda está entendendo como.
Palavras de alerta: É importante ressaltar que, Vale destacar que, Cabe mencionar que, É fundamental entender que, Não podemos esquecer que, Convém lembrar que.
Problema: se a informação importa, entregue direto. Se não importa, corte.
Antes:
É importante ressaltar que os dados são essenciais. Vale destacar que a segurança não pode ser ignorada.
Depois:
Sem dados limpos, nenhuma análise presta. E segurança tem que vir no começo, não no fim do projeto.
Palavras de alerta: "Espero ter ajudado!", "Claro!", "Com certeza!", "Ótima pergunta!", "Você está absolutamente certo!", "Fico à disposição", "Qualquer coisa, é só chamar", "Aqui vai uma…".
Antes:
Claro! Aqui vai um panorama da Revolução Francesa. Espero ter ajudado!
Depois:
A Revolução Francesa começou em 1789, puxada pela crise financeira, pela fome e pelo esgotamento do Antigo Regime.
Palavras de alerta: "até a data do meu último treinamento", "com base nas informações disponíveis", "embora os detalhes específicos sejam escassos", "Ótima pergunta!", "Você está absolutamente certo".
Antes:
Ótima pergunta! Embora os detalhes específicos sobre a fundação da empresa sejam escassos nas fontes disponíveis, parece que foi em algum momento dos anos 90.
Depois:
A empresa foi fundada em 1994, segundo o registro na Jucesp.
Tell: hedging empilhado sem conteúdo — "pode-se eventualmente, de certa forma, argumentar que talvez…".
Não é tell: admissão específica de incerteza — "não tenho dado sobre Y; o que consigo dizer é X".
Antes:
Pode-se eventualmente, de certa forma, argumentar que talvez a política venha a ter algum tipo de efeito nos resultados.
Depois:
A política provavelmente afeta os resultados, embora o tamanho do efeito dependa do prazo considerado.
Antes:
O futuro é promissor. Tempos empolgantes nos aguardam nessa jornada rumo à excelência.
Depois:
A empresa planeja abrir duas lojas novas no ano que vem.
Palavras de alerta: "Você já parou para pensar…?", "Mas o que isso significa na prática?", "Afinal, o que é X?".
Problema: uma é retórica; três no mesmo texto é IA em modo blog post de autoajuda.
Palavras de alerta: No fundo, Essencialmente, A verdadeira questão é, O que realmente importa é, No cerne, Em última análise, A raiz do problema é.
Antes:
No fundo, a verdadeira questão é se as equipes conseguem se adaptar.
Depois:
A pergunta é se as equipes conseguem se adaptar.
Palavras de alerta: Vamos explorar, Vamos mergulhar, Sem mais delongas, Dito isso, Vamos ao que interessa, Aqui vai o que você precisa saber. Também: frase genérica logo após o cabeçalho, só repetindo o título antes do conteúdo começar.
Antes:
Desempenho
Velocidade importa.
Quando o usuário cai numa página lenta, ele vai embora.
Depois:
Desempenho
Quando o usuário cai numa página lenta, ele vai embora.
Versão robotizada:
No mundo atual, em um cenário cada vez mais marcado pela transformação digital, a Inteligência Artificial configura-se como um divisor de águas — um marco que redefine a jornada de aprendizagem dos profissionais.
É importante ressaltar que não se trata apenas de uma ferramenta, mas de um verdadeiro parceiro estratégico, capaz de potencializar resultados, alavancar a produtividade e entregar valor em todas as etapas.
Nesta apostila, vamos mergulhar nas melhores práticas de engenharia de prompts, desvendando os segredos que permitem extrair o máximo dessas tecnologias. Além disso, exploraremos frameworks robustos e inovadores.
- 🚀 Fundamentos: Base sólida em IA generativa
- 💡 Técnicas: Frameworks de prompting
- ✅ Prática: Exercícios aplicados
Em suma, o futuro é promissor. As possibilidades são infinitas.
Versão final:
Esta apostila é o material de apoio da sessão 2. Funciona melhor como consulta depois do encontro ao vivo — não precisa ler do começo ao fim.
O foco é engenharia de prompt aplicada ao trabalho. Os frameworks que a gente vai usar (C.I.F.E., Entrevista Reversa, Chain-of-Thought, Prompt Chaining) são os mesmos que uso com clientes corporativos todo mês.
Antes de começar, três avisos. O prompt que funciona para você pode não funcionar para outra pessoa — adaptar é parte do jogo. Ferramenta boa com prompt ruim rende pior que ferramenta mediana com prompt claro. E quando a IA está dando resposta vaga, o problema quase sempre é o seu pedido, não o modelo.
Nota de registro: "a gente" cabe aqui porque o texto é de mentoria com tom oral. Em comunicado corporativo formal, seria tell (ver Exemplo 2).
Versão robotizada:
É com grande satisfação que anunciamos uma série de mudanças estratégicas que representam um verdadeiro marco na trajetória da companhia. Essas iniciativas configuram-se como um pilar fundamental para alavancar resultados e entregar valor aos nossos stakeholders.
Além disso, vale destacar que, no que tange à nossa estrutura organizacional, estaremos implementando ajustes robustos, garantindo a excelência operacional e consolidando-nos como referência no mercado.
Em suma, olhando para o futuro, as perspectivas são promissoras e seguiremos firmes em nossa jornada rumo à transformação.
Versão final:
A companhia anunciou hoje três mudanças na estrutura executiva, com vigência a partir de 1º de junho.
A vice-presidência de operações passa a reportar diretamente ao CEO. Duas diretorias regionais (Sul e Nordeste) foram consolidadas sob uma única liderança, com sede em Porto Alegre. O cargo de diretor de inovação, vago desde janeiro, não será preenchido no curto prazo; as iniciativas correspondentes migram para a área de produto.
A decisão acompanha o plano de redução de 8% nas despesas administrativas apresentado aos acionistas em fevereiro. Não há previsão de desligamentos vinculados à reorganização.
Mudanças aplicadas: cortadas aberturas clichê ("É com grande satisfação", "Em suma", "olhando para o futuro"). Removido jargão ("alavancar", "entregar valor", "stakeholders" vazio, "referência no mercado", "excelência operacional"). Substituído "configura-se como" por ações concretas com datas e nomes. Sem "nós genérico"; quando a empresa fala de si, usa "a companhia". Detalhes específicos no lugar de "mudanças estratégicas": o que mudou, quando, para quem reporta.
Versão robotizada:
Sobre o Projeto
Esta biblioteca representa uma solução robusta e inovadora para manipulação de datas em JavaScript, configurando-se como uma ferramenta essencial para desenvolvedores que buscam produtividade e excelência em seus projetos.
Principais Funcionalidades:
- 🚀 Performance: Otimizada para aplicações de larga escala
- 💡 Simplicidade: API intuitiva e fácil de usar
- ✅ Confiabilidade: Amplamente testada pela comunidade
Além disso, é importante ressaltar que a biblioteca oferece suporte completo a fusos horários, garantindo precisão em suas aplicações.
Começando
Vamos explorar como começar. Sem mais delongas, aqui vai o que você precisa saber:
Versão final:
O que é
Biblioteca para manipular datas em JavaScript. Foco em fusos horários (o problema que outras libs resolvem mal) e tamanho reduzido (12 KB gzipped contra 70 KB do moment.js).
Não é substituto geral do
Datenativo — é só para os casos onde fuso e DST importam.Instalação
npm install mini-tz
Mudanças aplicadas: cortado cabeçalho em Title Case ("Sobre o Projeto", "Principais Funcionalidades"). Removido "configura-se como", "essencial", "robusta", "inovadora". Sem emojis decorativos nos bullets — substituídos por frase de posicionamento honesto ("não é substituto geral"). Números concretos (12 KB vs 70 KB) no lugar de "otimizada para larga escala". Sem "vamos explorar" nem "aqui vai o que você precisa saber".
Esta skill é baseada em padrões observados em textos de IA em português brasileiro, descritos em fontes como:
Esta é uma adaptação para PT-BR do projeto humanizer de Siqi Chen (MIT),
com reescrita integral baseada em padrões específicos da IA em português
brasileiro.
Insight central: LLMs geram o resultado estatisticamente mais provável. Em PT-BR, isso converge para um registro específico — formal, conectivo, neutro, inflado, com jornadas e essências — que qualquer revisor brasileiro experiente reconhece em dois parágrafos. Esta skill é um atalho para desfazer esse registro respeitando o gênero do texto.