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resumo-estruturado
Resume documentos (PDF, TXT, DOCX) ou textos longos em um formato estruturado e confiável, passo a passo — funciona bem até em modelos pequenos.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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Resume documentos (PDF, TXT, DOCX) ou textos longos em um formato estruturado e confiável, passo a passo — funciona bem até em modelos pequenos.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Join a Google Meet call, transcribe live captions, optionally speak in realtime, and do the followup work afterwards. Use when the user asks the agent to sit in on a meeting, take notes, summarize, respond in-call, or action items from it.
Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets via gws CLI or Python.
Agenda follow-up proativo com o cliente — o agente volta a falar sozinho (ex.: PIX não pago em 2h, cliente sumiu no meio do pedido). Recuperação de venda automática.
Fluxo de atendimento ao cliente por WhatsApp de ponta a ponta — saudação, entendimento, resolução, cobrança (PIX) e fechamento. Procedimento fixo, confiável em modelos pequenos.
Gerencia e apresenta um catálogo de produtos/serviços a partir de um arquivo local (CSV/JSON) — busca, preço, disponibilidade. Funciona offline e em modelos pequenos.
Guarda de conformidade LGPD no atendimento — minimiza coleta de dados pessoais, evita vazar dados entre clientes e orienta consentimento. Procedimento curto e determinístico.
| name | resumo-estruturado |
| description | Resume documentos (PDF, TXT, DOCX) ou textos longos em um formato estruturado e confiável, passo a passo — funciona bem até em modelos pequenos. |
| version | 1.0.0 |
| author | Mangaba Agent |
| license | MIT |
| platforms | ["linux","macos","windows"] |
| metadata | {"mangaba":{"tags":["Produtividade","Resumo","PDF","Documentos","pt-BR"],"related_skills":["nano-pdf","ocr-and-documents"]}} |
Procedimento guiado para resumir um documento ou texto longo de forma confiável e padronizada. Os passos explícitos reduzem a dependência da "inteligência" do modelo — por isso funciona bem mesmo com modelos locais pequenos.
Obter o texto.
.pdf, .txt, .docx), use a ferramenta de execução de código para extrair o texto:
pypdf ou pdfplumber.python-docx.Conferir o tamanho. Se o texto for muito grande, processe em blocos e some os resumos parciais no final.
Produzir o resumo neste formato fixo (em português do Brasil):
📄 Resumo: <título ou nome do arquivo>
🎯 Em 1 frase:
<a ideia central em uma frase>
📌 Pontos principais:
• <ponto 1>
• <ponto 2>
• <ponto 3 a 5>
🔢 Dados/números relevantes:
• <valores, datas, prazos — ou "nenhum">
✅ Próximas ações (se houver):
• <ação sugerida — ou "nenhuma">
Revisar. Garanta que: está em pt-BR, não inventou informação que não está no texto, e cabe em uma mensagem.