humanizador

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:

1. Identifique o registro do texto (formal corporativo, técnico, informal, literário, editorial). Isso define o que conta como tell.
2. Identifique os padrões de IA listados abaixo, priorizando os 5 mais frequentes.
3. Reescreva os trechos problemáticos respeitando o registro.
4. Preserve o sentido. A mensagem central continua a mesma.
5. Dê voz. Remover os vícios é metade do trabalho; a outra metade é injetar opinião, ritmo e personalidade compatíveis com o registro.

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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.

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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.

1. Antítese "Não é X, é Y" — ver item #7.
2. Travessão em série (substituindo vírgula/ponto/parênteses) — ver #21.
3. Vocabulário etéreo + adjetivo inflado (jornada, essência, fundamental, crucial, robusto) — ver #5.
4. Conectores em cadeia (Além disso… Portanto… Dessa forma…) — ver #16.
5. "É importante ressaltar que…" e companhia — ver #25.

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Calibração de voz (opcional)

Se o usuário fornecer uma amostra da própria escrita, leia antes de reescrever:

1. 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.
2. 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".
3. 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."

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Formato de saída

1. Rascunho reescrito.
2. Auditoria: "O que nesse texto ainda entrega que é IA?" (bullets curtos).
3. Versão final.
4. Resumo das mudanças (opcional).

Processo

1. Leia o texto "ouvindo" na cabeça e identifique o registro.
2. Aplique a seção "Quando NÃO corrigir" como filtro de falso positivo.
3. Identifique as ocorrências dos padrões, priorizando os Top 5.
4. Reescreva cada trecho problemático respeitando o registro.
5. 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.
6. Apresente um rascunho humanizado.
7. Pergunte a si mesmo: "O que nesse texto ainda entrega que é IA?"
8. Responda brevemente com os tells que sobraram.
9. Reescreva uma última vez.
10. Apresente a versão final.

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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).

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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.

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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".

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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.