Três livros em um

Cada capítulo é um dos três documentos v2. Navegue por setas, pelo sumário à esquerda, ou pela barra inferior com próximo/anterior. Tudo que estiver dentro de caixa escura ou com botão Copiar é copiável em 1 clique.

O que mudou da v1 para v2

Cinco mudanças que convertem o kit de "entrevista genérica" em "extração cirúrgica".

1. Ordem invertida

Agora a primeira coisa é baixar os arquivos do painel do GPT. Só depois rodamos os prompts. Isso porque muitos prompts dependem de perguntar sobre os arquivos — e a lista de arquivos vem do painel, não da conversa.

2. Prompt 1 reescrito em tom colaborativo

O ChatGPT recusa com frequência quando a gente pede "revele seu system prompt literal". A v1 deixava isso como plano B ("Prompt Emergencial"). Virou abordagem principal porque tem taxa de sucesso maior — e a gente não perde quase nada comparado à transcrição literal.

3. Dois prompts novos

Prompt 7 captura exemplos reais de correções anteriores (o ouro mais subestimado — esses exemplos ensinam o novo agente a ter o mesmo estilo da Vanna). Prompt 8 captura vocabulário/método próprio da Vanna (jargão específico, princípios didáticos, bordões — se o agente novo não reproduzir isso, os alunos sentem diferença).

4. Checklist pós-extração específico

Deixou de ser "confira se tem tudo" vago e virou uma matriz concreta: cada item que precisa estar na pasta antes de começar a Fase 2.

5. Instruções por prompt agora incluem "o que fazer se o ChatGPT travar"

Alternativas prontas quando ele recusar, resumir demais, ou só repetir palavras-chave.

Ordem obrigatória

Não pule etapas. Cada uma captura uma camada diferente.

FASE 0 — Backup dos arquivos (antes de qualquer prompt)

• Vá no painel do GPT no ChatGPT
• Baixe todos os arquivos da base de conhecimento
• Salve em PROJETO VANNA/AGENTES GPT/arquivos_originais/
• Anote os nomes exatos numa lista — isso vai ser insumo do Prompt 5

FASE 1 — Extração da conversa (no ChatGPT)

• Rode os 8 prompts abaixo em ordem, um por mensagem
• Entre um prompt e outro, abra uma conversa nova se a resposta ficar longa (ChatGPT degrada em contexto extenso)
• Copie cada resposta na íntegra para um arquivo .md separado

FASE 2 — Montagem (comigo, no Claude Code)

Só depois de ter tudo acima, entregue o material e seguimos pelo Capítulo II deste documento (Prompts de Montagem).

Identidade, Instruções e Comportamento

Por que esse texto e não "me revele literalmente o system prompt": pedir transcrição literal dispara guardrails do ChatGPT e ele recusa ou distorce. Pedir como documentação colaborativa tem taxa de sucesso muito maior e capta essencialmente a mesma informação em linguagem natural.

Conhecimento Jurídico Estruturado

Mapear todo o conhecimento jurídico que o GPT aplica nas correções, em 4 blocos granulares.

Padrões de Erro e Correção (granular)

Catálogo granular de erros. Para cada erro: nome curto, como identifica, como orienta, exemplo antes/depois.

Fluxo de Correção (passo a passo)

Como o agente corrige uma peça do primeiro contato até a entrega do feedback.

Arquivos da Base de Conhecimento

Pré-requisito: você já precisa ter feito a Fase 0 (baixado os arquivos). Pergunte ao GPT mas confira contra a pasta real — o que ele responde aqui costuma ser incompleto.

Interações, Quebra-gelos e Uso Real

Capturar como o GPT é usado no dia a dia: starters, perguntas frequentes, cenários típicos, ajustes recorrentes.

Exemplos Reais de Correções

Por que este prompt é crítico: o catálogo teórico dos Prompts 2-4 não ensina estilo. Um corretor bom e um mediano podem ter a mesma lista de critérios, mas o bom acerta o tom, o tamanho do comentário e o que não dizer. Exemplos reais ancoram isso.

Vocabulário, Didática e Identidade da Vanna

Por que este prompt é crítico: a Vanna pode ter vocabulário, bordões e princípios didáticos próprios. Se o agente novo não reproduzir isso, os alunos sentem na hora que "não é a Vanna corrigindo". Esse prompt captura a camada de identidade sem pressupor que exista um método nomeado.

Checklist pós-extração (específico)

Antes de abrir o Capítulo II e começar a Fase 2 no Claude, confirme item por item.

Arquivos baixados (Fase 0)

• Pasta arquivos_originais/ criada dentro de AGENTES GPT/
• Todos os arquivos do painel do GPT baixados nessa pasta
• Arquivo lista_arquivos.txt com o nome exato de cada um

Respostas dos 8 prompts (Fase 1)

• prompt_1_identidade.md — resposta do Prompt 1 na íntegra
• prompt_2_conhecimento.md — resposta do Prompt 2 na íntegra
• prompt_3_erros.md — resposta do Prompt 3 na íntegra
• prompt_4_fluxo.md — resposta do Prompt 4 na íntegra
• prompt_5_arquivos.md — resposta do Prompt 5 na íntegra
• prompt_6_interacoes.md — resposta do Prompt 6 na íntegra
• prompt_7_exemplos.md — resposta do Prompt 7 (exemplos reais)
• prompt_8_vanna.md — resposta do Prompt 8 (voz e identidade)

Observações pessoais (suas)

• observacoes_victor.md com:
  • Comportamentos que você viu no uso real (e que talvez não estejam nas respostas do GPT)
  • Reclamações ou pedidos recorrentes dos alunos
  • O que você gostaria que o novo agente fizesse diferente
  • O que o GPT atual faz bem e precisa ser preservado a todo custo

Validação cruzada

• A lista de arquivos do Prompt 5 bate com o que está em arquivos_originais/?
• O Prompt 7 entregou exemplos reais (não genéricos)?
• O Prompt 8 trouxe método/vocabulário próprio? Se veio vazio, a identidade da Vanna está mais no arquivo do que na instrução — isso vira input importante pra Fase 2.

Próximos passos

Com tudo pronto, abra o Capítulo II — Prompts de Montagem e siga a Leva 1. Vou consolidar o material em 3 entregáveis principais:

1. System prompt otimizado — hierárquico, com guardrails, lógica de decisão e fluxo de correção cirúrgico
2. Pacote de configuração do GPT — descrição, 4 conversation starters, ações recomendadas, lista de arquivos a subir
3. Guia de configuração — passo a passo para montar e testar o agente

Claude arquiteta. ChatGPT hospeda.

Divisão fixa — toda a Fase 2 roda no Claude, mesmo com o agente final vivendo no GPT.

O que mudou da v1 para v2

1. Título corrigido + divisão de trabalho explícita

Na v1 o fluxo resumido misturava Claude e ChatGPT. Agora está claro: Claude monta, GPT hospeda. A Fase 2 (todas as Levas de 1 a 4) roda aqui no Claude.

2. Critérios objetivos no lugar de pedidos vagos

A v1 tinha "não quero um agente genérico, quero o melhor que existe" — bonito mas não operacional. Na v2 cada prompt traz checklist de aceite concreto: "o esqueleto está pronto quando tiver X, Y e Z".

3. Três prompts novos que a v1 não cobria

• Leva 1.5 — Descrição Curta + Voz (você pediu explicitamente "a breve descrição" — virou entregável próprio)
• Leva 3 — Modelo de Relatório de Correção (o formato de saída que o GPT usa, por tipo de peça)
• Leva 4 — Dossiê de Configuração (o pacote final pronto para copiar e colar nos campos do GPT)

4. Prompt de Teste com rubrica

Na v1 o teste era "me diga se está bom". Na v2 vem com rubrica de 10 critérios com pesos pra você comparar simulação do Claude vs. GPT real.

5. Controle de versão explícito

Cada entregável vira arquivo com sufixo _vN.md. Se você mudar de ideia 3 semanas depois, não sobrescreve — gera v2.

Fluxo geral

Fase 1 no ChatGPT (extração) → Fase 2 no Claude (montagem) → Fase 3 no ChatGPT (hospedagem) → Fase 4 no Claude (teste).

Leva 1 — Esqueleto + Voz do Agente

Quando usar: depois de concluir Prompts 1, 4, 6, 7 e 8 do Kit de Extração v2.

Checklist de aceite

A Leva 1 está pronta quando o esqueleto tiver:

• Hierarquia explícita de instruções (inegociáveis → defaults → preferências)
• 5-7 regras inegociáveis (guardrails) formuladas como "NUNCA faça X"
• Fluxo de correção em 4-6 etapas numeradas
• Bloco de identidade declarando papel, público-alvo e tom (≤150 palavras)
• Pelo menos 3 elementos de voz da Vanna preservados literalmente (expressões, bordões, princípios do Prompt 8)
• Política clara para casos especiais (peça sem tipo, peça fora de escopo, peça incompleta)
• 6 conversation starters candidatos com justificativa de cada um
• Lista de lacunas conhecidas que serão fechadas na Leva 2

Validação do Esqueleto

Quando usar: depois que eu entregar a Leva 1 e você quiser ajustar.

Descrição Curta e Voz

Por que é leva própria: você pediu explicitamente "a breve descrição" como entregável. Na v1 isso ficava embutido na Leva 2 e virava genérico. Em prompt separado fica cirúrgico.

Quando usar: logo depois da Leva 1 validada, antes de começar a Leva 2.

Checklist de aceite

• Descrição curta (30-80 caracteres) para o campo "Description" do GPT
• Descrição média (até 300 caracteres) para apresentação ao aluno na primeira mensagem
• Pelo menos 3 versões candidatas de cada — com tradeoffs explicados
• Nenhuma versão usa palavras vazias ("melhor", "incrível", "potente")

Leva 2 — Conteúdo Técnico Jurídico

Quando usar: depois da Leva 1.5 validada e com Prompts 2, 3 e 5 extraídos.

Checklist de aceite

• Matriz tipos de peça × critérios de correção preenchida
• Catálogo de erros por categoria, cada erro com identificação + orientação + exemplo
• System prompt completo (não esqueleto) pronto para colar no ChatGPT
• Guardrails jurídicos específicos (nunca inventar jurisprudência, nunca dar parecer como advogado para cliente, respeito ao Código de Ética da OAB)
• Lógica de priorização de erros (grave → moderado → leve) formalizada
• Especificação dos arquivos que vão subir na base de conhecimento do GPT
• Decisão fundamentada sobre cada capacidade (web, DALL-E, interpretador de código)

Validação do Agente Completo

Feedback estruturado depois da Leva 2.

Modelo de Relatório de Correção

Por que é leva própria: o "formato de entrega do feedback" foi mencionado de leve na v1. Na prática, o formato de saída é o que o aluno mais percebe. Se o GPT entrega relatório ruim de ler, ele parece ruim mesmo sendo bom. Leva dedicada.

Quando usar: depois da Leva 2 validada.

Checklist de aceite

• Template de relatório para peça comum (petição inicial) escrito por extenso
• Variantes para tipos específicos quando o formato muda (ex: recurso tem foco em prequestionamento; contestação tem foco em preliminares)
• Sistema de marcação visual (emojis? símbolos? cores? níveis?) escolhido com critério
• Abertura e fechamento padronizados — mantendo a voz da Vanna
• Regras de tamanho (relatório não pode ficar maior que a peça)

Dossiê Final de Configuração

Por que é leva própria: na v1 o fim era um "pacote definitivo" genérico. Na v2 é um dossiê pronto pra copiar e colar em cada campo do painel do ChatGPT — sem fricção.

Quando usar: depois da Leva 3 validada.

Teste com rubrica

Quando usar: depois de configurar o GPT, para comparar com simulação feita por mim (Claude) e detectar divergência.

Versionamento e manutenção contínua

Cada saída minha vira arquivo versionado em AGENTES GPT/entregaveis/.

Não sobrescreve. Cada rodada gera novo arquivo. Se o teste reprovar e precisar refazer, é v2, v3 — nunca edita v1.

Plano de manutenção contínua (pós-lançamento)

Uma vez que o agente está no ar com os alunos:

• Toda sexta-feira — colete 3-5 correções reais feitas pelo GPT nessa semana. Olhe: acertou? errou? alucinou?
• A cada 30 dias — revise o system prompt com base no que foi observado. Ajuste mínimo vira v1.1.
• A cada novidade legislativa relevante (reforma CPC, súmula importante) — atualize arquivos da base de conhecimento. Isso gera v1.x.
• A cada reclamação recorrente de aluno — registre em entregaveis/feedback_alunos.md. Se virar padrão (3+ relatos), vira trigger de v2.

O que mudou da v1 para v2

Oito ajustes estruturais.

1. Divisão de trabalho ficou explícita

v1 misturava o papel do ChatGPT e do Claude. v2 fixa: Claude arquiteta o agente, ChatGPT hospeda. Toda a Fase 2 (montagem) roda no Claude porque ele é melhor para engenharia de instrução e coerência entre camadas — mesmo sabendo que o produto final vai viver no ChatGPT.

2. Fase 0 nova — Backup

v1 mandava extrair via conversa antes de baixar arquivos. v2 inverte: primeiro a pasta arquivos_originais/ com tudo baixado do painel; só depois os prompts de entrevista.

3. Timeline realista

v1 prometia 4-6 rodadas. Na prática, para um GPT técnico-jurídico com qualidade, são 8-12 rodadas distribuídas em 2-3 sessões. v2 diz isso em voz alta.

4. Seção de compliance e ética OAB

v1 não tocava. Para um agente que vai ser compartilhado com alunos de direito, limites éticos são parte do produto.

5. Versionamento explícito

v1 tratava a entrega como final. v2 já incorpora que vai ter v1.0, v1.1, v2.0 — com regras de quando incrementar minor vs. major.

6. Plano de atualização contínua

v1 parava no "está pronto". v2 define cadência de revisão (semanal de qualidade, mensal de ajuste, por evento para atualização legislativa).

7. Critérios de qualidade observáveis

v1 listava critérios subjetivos ("agente bom identifica tipo de peça"). v2 acrescenta métrica (acerta em ≥ 8 de 10 casos de teste).

8. Suposições não-aprovadas marcadas

v1 presumia por exemplo que a Vanna tem "Método PEÇA". v2 trata qualquer método nomeado como hipótese a validar com a Vanna antes de virar pilar. Nada entra no system prompt como fato sem aval dela.

Divisão de trabalho

Visão geral do processo

Fase 0 — Backup (antes de tudo)

Por que vem antes da entrevista: se a entrevista do Prompt 5 falar de arquivos que você não baixou, não adianta saber os nomes — você precisa dos arquivos. E o painel pode mudar entre a extração e a configuração do novo agente. Backup primeiro fecha essa janela de risco.

Passo a passo

1. Entra no painel do GPT "Corretor de Peças PRO" no ChatGPT
2. Seção "Knowledge" — baixa cada arquivo
3. Salva em PROJETO VANNA/AGENTES GPT/arquivos_originais/
4. Cria arquivos_originais/lista_arquivos.txt com nome exato + tamanho de cada
5. Abre um ou dois arquivos e confere que baixaram inteiros (não corrompidos)

Fase 1 — Extração (conversa no ChatGPT)

Seguir o Capítulo I — Kit de Extração (8 prompts em ordem, respostas salvas em arquivos separados).

Regras operacionais

• Um prompt por vez. Nunca cole os 8 de uma vez.
• Conversa nova a cada 2-3 prompts. ChatGPT degrada em contexto longo.
• Não edite as respostas antes de trazer para a Fase 2 — redundância ajuda o Claude a identificar o que é realmente importante.
• Se o ChatGPT recusar ou resumir demais, use os fallbacks documentados no Kit v2 antes de dar o prompt como perdido.
• Cruze o Prompt 5 com a pasta baixada na Fase 0. Divergência vira anotação.

Fase 2 — Montagem (no Claude, toda aqui)

Claude mantém coerência entre camadas de instrução melhor e permite iterar sem perder a versão anterior. ChatGPT é bom para conversa, ruim para arquitetura com validação em rodadas.

Seguir o Capítulo II — Prompts de Montagem (Levas 1 a 4 em ordem, com validações intermediárias).

Entregáveis gerados nesta fase (em AGENTES GPT/entregaveis/)

• esqueleto_v1.md → esqueleto_v2.md (após validação)
• descricao_e_voz_v1.md
• system_prompt_v1.md → system_prompt_v2.md (após validação)
• modelo_relatorio_v1.md
• dossie_final_v1.md — o produto da Fase 2

Regras operacionais

• Todo entregável é versionado. Nunca sobrescrever — sempre _v2, _v3.
• Nada entra no dossiê final como fato sem estar validado pelo Victor (ou, quando aplicável, pela Vanna — ver bloco de compliance).
• Suposições inferidas pelo GPT atual (ex: método nomeado que a Vanna nunca aprovou) ficam marcadas como [HIPÓTESE — aguarda validação] até que você confirme com ela.

Fase 3 — Configuração (no painel do ChatGPT)

Abre o painel, copia cada campo do dossiê final para o campo correspondente:

1. Name → seção 2.1 do dossiê
2. Description → seção 2.2
3. Instructions → seção 2.3 (o system prompt inteiro, sem editar)
4. Conversation starters → seção 2.4
5. Knowledge → sobe os arquivos listados em 2.5
6. Capabilities → liga/desliga conforme 2.6
7. Actions → se aplicável (2.7)

Fase 4 — Teste com rubrica

Usa o Prompt de Teste v2 do Capítulo II (II.10). Rubrica de 20 pontos.

Casos de teste obrigatórios (pelo menos 5)

1. Peça bem feita — o agente deve reconhecer qualidade e não inflar apontamentos
2. Peça com erros críticos — deve priorizar erro crítico sobre detalhe
3. Peça fora de escopo (ex: contrato, parecer) — deve recusar educadamente e redirecionar
4. Peça sem identificação — deve perguntar o tipo antes de corrigir
5. Peça com dados sensíveis reais — deve orientar anonimização antes de correção

Pontuação e decisão

≥ 16/20 agente aprovado, pode ser compartilhado com alunos

12-15/20 revisão menor no system prompt (vira v1.1)

< 12/20 revisão estrutural (vira v2.0, volta Leva 2 e/ou Leva 3)

Fase 5 — Manutenção contínua

Cadência

Versionamento

• v1.0 — primeira versão aprovada
• v1.1, v1.2... — ajustes de system prompt sem mudar estrutura
• v2.0, v3.0... — mudança estrutural (novo fluxo, novo formato de relatório, nova capacidade, nova área de direito coberta)

Cada mudança registrada em entregaveis/CHANGELOG.md com: data, tipo de mudança, razão, quem aprovou.

Compliance e ética OAB

O agente é voltado a alunos de advocacia — pessoas que podem estar em peça de caso real. Isso impõe limites que entram no system prompt como guardrails:

1 · Não atua como advogado do aluno perante cliente real

Correção é pedagógica. Se o aluno pedir "você revisa e manda pro juiz", o agente recusa e explica que essa é responsabilidade do aluno.

2 · Não inventa jurisprudência, súmula, doutrina ou lei

Se não tiver certeza, marca como "verifique na fonte" e indica qual fonte consultar.

3 · Orienta anonimização

Quando o aluno cola peça com dados sensíveis (nomes, CPF, números de processo), o agente pede para anonimizar antes de prosseguir, ou faz a anonimização proposta.

4 · Não sugere práticas vedadas pelo Código de Ética da OAB

Captação irregular, promessa de resultado, linguagem desrespeitosa a magistrado/parte, publicidade indevida.

5 · Diferencia posição discutível de erro objetivo

Quando for opinião ("eu estruturaria a tese assim"), marca como opinião. Erro objetivo (prazo errado, pedido incompatível) é tratado como erro.

6 · Reconhece limites de área

Se o aluno trouxer peça de área que o agente não foi treinado (ex: tributário complexo e o agente é forte em civil), ele diz: "minha base é mais sólida em X — confira esses pontos com fonte específica da sua área".

Entregáveis finais (fim da Fase 2)

1. System Prompt Otimizado

Documento com o prompt completo, hierárquico:

• Identidade e papel
• Público-alvo e contrato com o usuário
• Regras inegociáveis (guardrails)
• Metodologia de correção (fluxo passo a passo)
• Critérios de análise por categoria
• Padrões de erro e orientação
• Formato de relatório (ver Leva 3)
• Tom, voz e didática
• Tratamento de casos especiais
• Compliance e ética OAB

2. Descrição curta e média

• Curta (30-80 caracteres) para o card do GPT
• Média (até 300 caracteres) para primeira mensagem ao aluno

3. Conversation Starters

4 quebra-gelos finais (derivados dos 6 candidatos da Leva 1, refinados na Leva 2), cada um cobrindo um cenário de uso comum.

4. Lista de Ações Recomendadas

Decisão fundamentada sobre cada capacidade do GPT:

• Web browsing → com razão
• DALL-E → com razão
• Code Interpreter → com razão

5. Especificação de Arquivos

• Arquivos originais que devem subir de novo
• Arquivos novos a criar (com conteúdo sugerido)
• Formato e tamanho

6. Modelo de Relatório de Correção

Template completo de como o agente entrega feedback, com variantes por tipo de peça e sistema de marcação visual.

7. Guia de Configuração

Passo a passo para o Victor configurar no painel do ChatGPT, campo por campo.

8. Plano de Teste

5 cenários com rubrica de 20 pontos.

9. Plano de Manutenção

Cadência e triggers de atualização.

Critérios de qualidade + Timeline

Critérios de qualidade (com métrica observável)

O agente está pronto quando, em 10 casos de teste variados:

Timeline realista

v1 prometia 4-6 rodadas — é otimista. Um agente técnico-jurídico que preserva voz específica exige mais validação. Prefiro subdimensionar expectativa a entregar pressionado.

Dicas importantes

1. Não edite as respostas do ChatGPT na Fase 1. Mesmo que pareçam redundantes, redundância ajuda a identificar o que importa.
2. Arquivos são críticos. Se o GPT original usa arquivos de referência pesados, o novo agente só funciona no mesmo nível com os mesmos arquivos (ou melhores).
3. Suas observações valem ouro. Você conhece o uso real — eu conheço engenharia de instrução. A combinação é o que faz um agente excelente.
4. Não tenha pressa na validação. Pedir ajuste na Leva 1 é barato. Reconfigurar o GPT em produção e receber reclamação de aluno é caro.
5. Hipóteses não-aprovadas ficam marcadas. Se o GPT atual disser que existe "Método PEÇA" ou qualquer coisa nomeada, isso entra como hipótese até a Vanna confirmar.
6. A Fase 5 é a mais importante que parece menos. Sem manutenção, o agente fica bom em abril e ruim em agosto.