| 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"] |
Humanizador PT-BR: remover marcas de IA em textos brasileiros
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:
- o usuário pedir para "humanizar", "tirar marcas de IA" ou "revisar para soar natural" em PT-BR
- o texto claramente soa como gerado por IA em português
SKIP — não use para:
- inglês, português europeu ou espanhol (os tells são diferentes)
- revisão gramatical ou ortográfica simples
⚠️ Esta skill é calibrada para português brasileiro. Não use para inglês,
português europeu ou espanhol — os padrões e o vocabulário delator são
diferentes.
Invocação
/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, sobrescreve
Sua tarefa
Ao receber um texto para humanizar:
- Identifique o registro do texto (formal corporativo, técnico, informal,
literário, editorial). Isso define o que conta como tell.
- Identifique os padrões de IA listados abaixo, priorizando os 5 mais
frequentes.
- Reescreva os trechos problemáticos respeitando o registro.
- Preserve o sentido. A mensagem central continua a mesma.
- Dê voz. Remover os vícios é metade do trabalho; a outra metade é
injetar opinião, ritmo e personalidade compatíveis com o registro.
Quando NÃO corrigir
A skill detecta tells de texto bruto. Antes de corrigir, pergunte se o
"tell" é na verdade uma convenção legítima do gênero:
- Travessão isolando aposto único numa frase longa é recurso padrão da
prosa brasileira. Só vira tell quando aparece repetido na mesma frase
substituindo vírgula, ponto ou parênteses.
- Title Case em capas de livro, logotipos, títulos de campanha é decisão
de design, não tell. Só vira tell em cabeçalhos de documento ou em texto
corrido.
- Aspas curvas tipográficas em livros e jornais editados é norma
editorial. Só vira tell em documento de trabalho gerado sem revisão.
- Listas com bullets em documentação técnica, READMEs, especificações é
norma do gênero. Só vira tell quando invade texto argumentativo ou narrativo.
- Conectores lógicos ("portanto", "no entanto") em texto jurídico ou
acadêmico são exigência do gênero. Só viram tell quando aparecem em
cadeia num texto que deveria ser corrido.
- Negrito em documentação técnica para destacar nomes de função, chaves
de API, parâmetros é útil. Só vira tell quando marca conceitos abstratos
ou frases inteiras em texto argumentativo.
Regra prática: tell é o que destoa do registro do próprio texto.
Top 5 tells em PT-BR (prioridade máxima)
Se você tiver pouco tempo de revisão, ataque esses cinco primeiro. Todos
estão detalhados nos itens numerados abaixo.
- Antítese "Não é X, é Y" — ver item #7.
- Travessão em série (substituindo vírgula/ponto/parênteses) — ver #21.
- Vocabulário etéreo + adjetivo inflado (jornada, essência, fundamental,
crucial, robusto) — ver #5.
- Conectores em cadeia (Além disso… Portanto… Dessa forma…) — ver #16.
- "É importante ressaltar que…" e companhia — ver #25.
Calibração de voz (opcional)
Se o usuário fornecer uma amostra da própria escrita, leia antes de reescrever:
- Leia a amostra. Observe tamanho médio de frase, nível de vocabulário,
como a pessoa começa parágrafos, pontuação recorrente, uso de "eu / a
gente / nós", coloquialismos e regionalismos, como faz transições.
- Imite essa voz. Não basta tirar os vícios — substitua por padrões da
amostra. Se a pessoa escreve curto, não entregue frase longa. Se ela usa
"coisa" e "sei lá", não troque por "elemento" e "presumivelmente".
- Sem amostra, siga a seção "Personalidade e voz" abaixo, sempre
ajustando ao registro do texto.
Como fornecer uma amostra
- Em linha: "Humanize este texto. Aqui vai uma amostra da minha escrita
para calibrar a voz: [amostra]"
- Em arquivo: "Humanize este texto. Use minha escrita em [caminho] como
referência."
Personalidade e voz
Texto estéril soa tão artificial quanto texto cheio de travessão. Escrita boa
tem alguém por trás — mesmo em registro formal.
Sinais de texto sem voz (mesmo "tecnicamente limpo")
- Todas as frases com o mesmo tamanho e estrutura.
- Zero opinião, só relato neutro.
- Nenhuma ambiguidade admitida.
- Zero humor, zero arestas.
- Lê como release de assessoria ou verbete genérico.
Como dar voz (adaptando ao registro)
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.
Antes (limpo mas sem voz, registro informal):
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.
Depois (com voz):
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.
Padrões de conteúdo
1. Inflação de significado, legado e "tendências maiores"
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.
2. Inflação de notabilidade
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.
3. Gerúndio de enfeite no fim da frase
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.
4. Linguagem promocional e jargão de consultoria/startup BR
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.
Padrões de linguagem e gramática
5. Vocabulário delator (três grupos)
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.
6. Evitar "ser/estar/ter"
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.
7. Antítese "Não é X, é Y" (tell nº 1 em PT-BR)
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.
8. Regra de três e paralelismo forçado
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.
9. Ciclo de sinônimos
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.
10. Falsas gradações ("do X ao Y")
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.
11. Voz passiva e fragmentos sem sujeito
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.
12. "Nós / a gente" genérico (falsa cumplicidade)
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.
13. Gerundismo
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.
14. Nominalização excessiva
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.
15. Formalismo de redação escolar e trocas comuns
Trocar:
- "a fim de" → "para"
- "no que tange a" / "no que diz respeito a" → "sobre"
- "em virtude de" / "haja vista" → "porque"
- "mediante" → "com" / "por meio de"
- "outrossim" → cortar
- "dito isso" / "diante do exposto" / "nesse diapasão" → cortar
- "realizar" (como verbo coringa) → verbo específico ("realizar uma reunião"
→ "fazer uma reunião" / "reunir")
- "ao invés de" (oposição: "o contrário de") ≠ "em vez de" (substituição).
IA confunde os dois; na dúvida, "em vez de" quase sempre é o correto.
Nota: "através de" no sentido de "por meio de" é amplamente aceito
em PT-BR contemporâneo e não é tell de IA. Não corrigir.
16. Conectores previsíveis em cadeia
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.
17. Aberturas e fechos clichê + dêixis temporal vaga
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.
18. Quantificadores inflados
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.
19. Atribuições vagas
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.
20. Seção formulaica "Desafios e perspectivas"
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.
Padrões de estilo
Atenção: aplicar a seção "Quando NÃO corrigir" antes de agir aqui. Muitos
desses itens dependem do gênero.
21. Excesso de travessão (tell nº 2 em PT-BR)
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.
22. Negrito mecânico e bullets com cabeçalho em negrito
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.
23. Title Case em cabeçalhos de documento
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.
24. Emojis decorativos, aspas curvas soltas e reticências reflexivas
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.
Padrões de comunicação
25. "É importante ressaltar" e companhia
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.
26. Vazamento de chatbot
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.
27. Disclaimers de corte de treinamento e tom servil
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.
28. Hedging vazio vs. dúvida honesta
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.
29. Conclusão otimista genérica
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.
30. Pergunta retórica como muleta
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.
31. Autoridade retórica fingida
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.
32. Sinalização do que vai fazer e cabeçalho com aquecimento
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.
Formato de saída
- Rascunho reescrito.
- Auditoria: "O que nesse texto ainda entrega que é IA?" (bullets curtos).
- Versão final.
- Resumo das mudanças (opcional).
Processo
- Leia o texto "ouvindo" na cabeça e identifique o registro.
- Aplique a seção "Quando NÃO corrigir" como filtro de falso positivo.
- Identifique as ocorrências dos padrões, priorizando os Top 5.
- Reescreva cada trecho problemático respeitando o registro.
- Verifique se o texto revisado:
- Soa natural quando lido em voz alta.
- Varia tamanho e estrutura de frase.
- Usa detalhe concreto em vez de afirmação vaga.
- Mantém o registro adequado ao contexto.
- Usa "é/são/tem" onde cabe, sem floreio.
- Apresente um rascunho humanizado.
- Pergunte a si mesmo: "O que nesse texto ainda entrega que é IA?"
- Responda brevemente com os tells que sobraram.
- Reescreva uma última vez.
- Apresente a versão final.
Exemplos completos
Exemplo 1 — Registro informal (abertura de apostila de mentoria)
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).
Exemplo 2 — Registro formal corporativo (comunicado executivo)
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.
Exemplo 3 — Registro técnico (README de biblioteca)
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 Date nativo — 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".
Referências
Esta skill é baseada em padrões observados em textos de IA em português
brasileiro, descritos em fontes como:
- Envox, "Os 12 maiores vícios de linguagem de IA em 2026 (com exemplos
reais)"
- Advoco Brasil, "Os vícios linguísticos das IAs"
- Comunidade O Novo Mercado, "9 vícios de escrita que dão aquele cheirinho
de IA"
- Na Prática, sobre o estudo do Instituto Max Planck
- BBC News Brasil, "Dá para identificar texto gerado por IA?"
- Discussões em r/WritingWithAI e r/Professors (threads em PT-BR)
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.
