Corretor de Peças PRO
O "Corretor de Peças PRO" ainda não é um GPT — é um projeto do ChatGPT da Vanna. Três documentos, um fluxo, para converter esse projeto em GPT compartilhável pela primeira vez, sem perder a voz dela no caminho.
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 Corretor de Peças PRO ainda não é um GPT. Hoje existe como projeto do ChatGPT da Vanna (instruções + arquivos + conversas acumuladas). O objetivo deste protocolo é converter esse projeto em GPT compartilhável pela primeira vez.
É um produto solo — independente do Procedimento Comum ou qualquer outro produto do portfólio.
Os insumos primários são as três camadas do projeto atual: (A) instruções, (B) arquivos da base, (C) todas as conversas reais que já rolaram dentro do projeto — sem triagem. As conversas são o ouro.
Ordem recomendada de leitura
- Capítulo III — Protocolo primeiro (mapa geral, fases, divisão de trabalho)
- Capítulo I — Kit de Extração para executar as Fases 0 e 1 (captura e organização)
- Capítulo II — Prompts de Montagem para executar a Fase 2 (aqui no Claude)
Atalhos
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Claude arquiteta o agente. ChatGPT hospeda. Toda a Fase 2 (montagem) roda no Claude. ChatGPT é fonte do material bruto na Fase 0 e ambiente de hospedagem na Fase 3 — não lugar de construção.
Kit de Extração Estruturada
Oito camadas de informação que você organiza a partir do projeto atual da Vanna — instruções, arquivos e todas as conversas — para o Claude trabalhar na Fase 2. Cada "Prompt" aqui é um arquivo de entrada, não texto pra colar no ChatGPT.
O que mudou da v1 para v2
Cinco mudanças que convertem o kit de "instruções genéricas de entrevista" em "protocolo cirúrgico de mineração do projeto real".
1. Fase 0 expandida em 3 camadas
Não é só baixar arquivos. Agora a Fase 0 captura três camadas do projeto atual: (A) as instruções do projeto, (B) os arquivos da base de conhecimento, (C) todas as conversas acumuladas dentro do projeto — sem triagem. As conversas são onde mora o padrão real de correção da Vanna.
2. Prompts reorientados para o Claude
A v1 pedia ao GPT que descrevesse sua própria configuração. Como aqui não existe GPT ainda (só projeto), os prompts foram reformulados: você cola o material bruto (instruções + conversas + observações) e o Claude faz a análise estruturada. O ChatGPT só é usado para a cópia dos dados, não para auto-análise.
Neste kit, "Prompt N" não significa "mensagem a colar no ChatGPT". Significa "camada de informação N que você organiza em um arquivo para o Claude". Cada Prompt define o que extrair/compilar, como organizar e em qual arquivo entrada_claude/NN_...md salvar.
3. Dois "prompts" novos (refletidos aqui)
Prompt 7 faz mineração das conversas reais do projeto para capturar o estilo de correção da Vanna. Prompt 8 extrai vocabulário, bordões e princípios didáticos das mesmas conversas. Método nomeado (PEÇA ou outro) é hipótese — o prompt investiga sem pressupor. Se aparece nas conversas, vira hipótese a validar com a Vanna antes de virar pilar do agente.
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. Todas as conversas, sem triagem
A Fase 0 captura todas as conversas do projeto, sem seleção prévia. A mineração (Fase 1) cuida de identificar o que é ouro e o que é ruído.
Fases 0 e 1
Não pule etapas. Cada uma captura uma camada diferente.
FASE 0 — Captura das três camadas do projeto
Camada A — Instruções do projeto
- Abra o projeto "Corretor de Peças PRO" no ChatGPT
- Clique nos 3 pontinhos → "Instruções" (ou "Instructions")
- Copie o texto inteiro do campo
- Salve em
material_projeto/A_instrucoes_projeto.md
Camada B — Arquivos da base de conhecimento
- No mesmo painel, vá em "Arquivos" / "Files"
- Baixe cada arquivo individualmente
- Salve em
material_projeto/B_arquivos/ - Crie
_lista.txtcom nome + tamanho + tipo de cada
Camada C — Conversas do projeto (todas, sem triagem)
- Abra cada conversa que aparece dentro do projeto no ChatGPT
- Copie o conteúdo inteiro (do primeiro ao último turno)
- Salve em
material_projeto/C_conversas/NNN_titulo-da-conversa.mdNNN= numeração sequencial simples (001, 002, 003…), sem critério de relevância- Faça isso para todas as conversas, sem triagem prévia — a mineração cuida disso depois
Se forem muitas conversas, não precisa fazer tudo numa sentada. Mantém a numeração sequencial e vai adicionando. Quando terminar, confere se não ficou nenhuma de fora dentro do painel do projeto.
FASE 1 — Organização (local, você)
- Com o material bruto em mãos, organizar em arquivos
entrada_claude/01..09.mdseguindo os próximos slides - Nenhum destes passos envolve pedir coisa nova ao ChatGPT — Fase 1 é você organizando o material da Fase 0
- Anotações pessoais (arquivo 09): o que você observou no uso real do projeto que não está escrito em lugar nenhum
FASE 2 — Montagem (Claude Code)
Só depois de ter tudo acima, entregue o material e seguimos pelo Capítulo II.
Claude é melhor pra engenharia de instrução e preserva coerência entre as camadas. ChatGPT é fonte do material bruto na Fase 0 e ambiente de hospedagem na Fase 3 — não lugar de construção. Fase 2 inteira roda no Claude.
Consolidação das Instruções do Projeto
Neste kit, "Prompt" = camada de informação a organizar para o Claude. Não é texto a colar em lugar nenhum — é instrução do que você precisa compilar.
O que fazer
- Abrir
A_instrucoes_projeto.md(Camada A da Fase 0) - Criar
entrada_claude/01_instrucoes.mdcom a estrutura abaixo
As instruções do projeto são o único "system prompt" que já existe. Mesmo que sejam curtas ou vagas, são o ponto de partida da identidade do agente.
Mineração do Conhecimento Jurídico
Você junta os trechos brutos das conversas e dos arquivos. Não é você que analisa — o Claude consolida depois.
Como todas as conversas estão em C_conversas/, você pode usar todas como fonte dos trechos. Não precisa selecionar — percorre a pasta e copia os trechos relevantes conforme for encontrando.
Padrões de Erro Observados (evidências)
Compilar cada erro que a Vanna apontou nas conversas reais. A repetição é sinal. O que ela ignorou também.
Um corretor bom escolhe o que não dizer. Se o novo agente apontar tudo, vira relatório longo e inútil. O critério de corte da Vanna é ouro — e só aparece por ausência.
Fluxo de Correção (reconstruído das conversas)
Reconstrói como a Vanna corrige, baseado no que aparece nas conversas. Não pergunta ao GPT — observa o que ela fez.
Inventário de Arquivos
Inventário dos arquivos baixados na Camada B + cruzamento com as conversas.
Cenários de Uso (minerados)
Reconstrução de como os alunos usam o projeto na prática. Projeto do ChatGPT não tem starters configuráveis — esse campo nasce na Leva 2. Aqui a gente extrai os padrões de abertura reais.
Guia de Leitura das Conversas
Por que é crítico: o catálogo teórico 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. As conversas reais ancoram isso.
Antes esse arquivo pedia para você copiar 3-5 conversas inteiras num documento separado. Como agora todas as conversas já estão em C_conversas/, o Claude lê direto dali. Este arquivo (07) vira um guia de leitura que aponta ao Claude quais conversas merecem atenção especial e por quê.
O conteúdo das conversas fica em C_conversas/. Este arquivo não copia as conversas — é o índice que guia o Claude a lê-las melhor.
Voz, Didática e Identidade da Vanna
Por que é crítico: se o agente novo não reproduzir a voz dela, os alunos sentem na hora que "não é a Vanna corrigindo". Se um método aparece repetido nas conversas, ele existe de fato. Se não aparece, assume-se que não existe — e o agente novo não inventa nome.
Se aparecer método nomeado (por exemplo um acrônimo proprietário), não trate como aprovado ainda. Registre como hipótese a validar com a Vanna antes de virar pilar do agente. Se aparece nas conversas é forte — mas a decisão de colocar como pilar do agente é de produto, não de mineração.
Checklist pós-extração (específico)
Antes de abrir o Capítulo II e começar a Fase 2 no Claude, confirme item por item.
Fase 0 — Material bruto
material_projeto/A_instrucoes_projeto.mdpreenchido com o texto literal das instruções do projetomaterial_projeto/B_arquivos/com todos os arquivos da base +_lista.txtmaterial_projeto/C_conversas/com todas as conversas do projeto copiadas e numeradas sequencialmente (001_...md,002_...md, etc.) — sem triagem, sem seleção
Fase 1/2 — Arquivos de entrada do Claude
entrada_claude/01_instrucoes.md— consolidação das instruções do projeto + suas observaçõesentrada_claude/02_conhecimento.md— tipos de peça + trechos técnicos + arquivos + referênciasentrada_claude/03_erros.md— erros apontados + frequência + o que foi ignoradoentrada_claude/04_fluxo.md— reconstrução do fluxo de correção a partir das conversasentrada_claude/05_arquivos.md— inventário + cruzamento conversas × arquivosentrada_claude/06_interacoes.md— padrões de abertura + cenários + pedidos recorrentes + interações problemáticasentrada_claude/07_exemplos.md— guia de leitura apontando conversas emblemáticas, peça boa, peça ruim, atípicas (as conversas em si vivem emC_conversas/)entrada_claude/08_voz_vanna.md— método (se houver) + vocabulário + princípios + referências
Observações pessoais (suas)
entrada_claude/09_observacoes_victor.mdcom:- Comportamentos que você viu no uso real do projeto
- Reclamações ou pedidos recorrentes dos alunos
- O que você gostaria que o novo agente (GPT) fizesse diferente
- O que o projeto atual faz bem e precisa ser preservado a todo custo
Validação cruzada
- A lista de arquivos em
05_arquivos.mdbate com a pastaB_arquivos/? Divergência registrada. 07_exemplos.mdé guia de leitura (com apontadores para conversas deC_conversas/), não cópia das conversas? As conversas já estão completas na pastaC_conversas/.08_voz_vanna.mdtraz método só se ele apareceu MESMO nas conversas? Se você inventou acrônimo pra "completar", remove.- Nenhum arquivo de entrada menciona "Procedimento Comum", "PC", ou identidade de outro produto. Este é produto solo.
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:
- System prompt otimizado — hierárquico, com guardrails, lógica de decisão e fluxo de correção cirúrgico
- Pacote de configuração do GPT — descrição, 4 conversation starters, ações recomendadas, lista de arquivos a subir
- Guia de configuração — passo a passo para montar e testar o agente
Um agente que os alunos da Vanna usem e sintam que é ela corrigindo, não um GPT genérico falando de direito.
Prompts de Montagem
As 4 Levas que arquitetam o agente. Claude arquiteta. ChatGPT hospeda. Toda a Fase 2 roda aqui. Starters, capabilities e descrição do GPT nascem na Leva 2 — não são migrados, porque o projeto atual não tem esses campos.
Claude arquiteta. ChatGPT hospeda.
Divisão fixa — toda a Fase 2 roda no Claude, mesmo com o agente final vivendo no GPT.
Claude (aqui) é quem monta o agente. Todo desenho de system prompt, fluxo de correção, guardrails, formato de relatório, dossiê final — é aqui. Claude é mais preciso pra engenharia de instrução e preserva coerência entre as camadas.
ChatGPT é apenas o ambiente de hospedagem do GPT final. O papel do ChatGPT no fluxo é: (1) na Fase 0, ser fonte do material bruto (instruções do projeto, arquivos, conversas); (2) na Fase 3, receber o dossiê pronto para configuração.
O projeto atual não tem conversation starters configuráveis, capabilities ligadas/desligadas, nem descrição pública. Esses 3 campos serão criados do zero na Leva 2 — não são "migração". O ponto de partida deles são os padrões minerados das conversas + as observações do Victor.
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).
Nenhuma decisão de engenharia do agente acontece no ChatGPT. Se durante a criação do GPT você perceber algo faltando, volta para o Claude, ajusta o dossiê, e só então aplica no GPT.
Leva 1 — Esqueleto + Voz do Agente
Quando usar: depois de ter na pasta entrada_claude/ os arquivos 01 (instruções), 04 (fluxo), 06 (cenários), 07 (guia de leitura das conversas), 08 (voz) e 09 (observações do Victor) — e material_projeto/C_conversas/ com todas as conversas do projeto.
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
08_voz_vanna.md) - 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 correçãopreenchida - 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.
Protocolo de Montagem
Converter um projeto do ChatGPT em GPT compartilhável pela primeira vez. Seis fases (0 a 5), divisão de trabalho, compliance OAB, critérios observáveis, plano de manutenção.
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 ampliada — 3 camadas
v1 mandava baixar arquivos do painel do GPT. v2 expande para três camadas: instruções do projeto (A) + arquivos (B) + todas as conversas do projeto copiadas uma a uma (C), sem triagem. É a mudança estrutural mais importante da v2.
3. Prompts reorientados para o Claude
v1 pedia ao GPT atual que se auto-descrevesse. Como aqui o projeto não é um GPT (não tem system prompt acessível nem starters configuráveis), a v2 trata cada "Prompt" do Kit como arquivo de entrada para o Claude, compilado a partir do material bruto.
4. Campos que nascem na Leva 2
Conversation starters, capabilities e descrição pública não existem no projeto — são criados do zero na Fase 2, não migrados.
5. Timeline realista
v1 prometia 4-6 rodadas. Para um projeto que precisa virar GPT bem-feito, são 10-14 rodadas distribuídas em 2-3 sessões (a mineração das conversas adiciona trabalho em relação a uma migração de GPT).
6. 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.
7. Versionamento explícito
v1 tratava a entrega como final. v2 já incorpora que vai ter v1.0, v1.1, v2.0.
8. 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).
9. Critérios de qualidade observáveis
v2 acrescenta métrica (acerta em ≥ 8 de 10 casos de teste).
10. Suposições não-aprovadas marcadas
Nenhum método nomeado é pilar do agente a menos que apareça nas conversas reais do projeto. Mesmo aparecendo, vira hipótese a validar com a Vanna antes da configuração final.
Divisão de trabalho
| Etapa | Onde acontece | Quem faz |
|---|---|---|
| Fase 0 — Captura das 3 camadas do projeto | Painel do ChatGPT | Victor |
| Fase 1 — Organização do material | Local (arquivos .md) | Victor |
| Fase 2 — Montagem do agente | Claude Code (aqui) | Claude arquiteta + Victor valida |
| Fase 3 — Criação do GPT customizado | Painel do ChatGPT | Victor cola o dossiê pronto |
| Fase 4 — Teste com rubrica | Claude + ChatGPT | Claude simula, Victor compara com GPT real |
| Fase 5 — Manutenção | Claude, periodicamente | Victor dispara, Claude ajusta |
Nenhuma decisão de engenharia de agente é tomada dentro do ChatGPT. ChatGPT é ambiente de captura (Fase 0) e hospedagem (Fase 3) — não de construção.
Visão geral do processo
Fase 0 — Captura das 3 camadas do projeto
Por que vem antes de tudo: os insumos primários da montagem estão distribuídos em três lugares diferentes do ChatGPT — e o painel pode mudar entre a extração e a configuração do novo agente. Captura primeiro fecha essa janela de risco.
Camada A — Instruções do projeto
- Abre o projeto "Corretor de Peças PRO" no ChatGPT
- Clica nos 3 pontinhos → "Instruções" (ou "Instructions")
- Copia o texto inteiro
- Salva em
AGENTES GPT/material_projeto/A_instrucoes_projeto.md
Camada B — Arquivos da base de conhecimento
- No mesmo painel, vai em "Arquivos" / "Files"
- Baixa cada arquivo individualmente
- Salva em
AGENTES GPT/material_projeto/B_arquivos/ - Cria
_lista.txtcom nome + tamanho + tipo de cada
Camada C — Conversas do projeto (todas, sem triagem)
- No painel do projeto no ChatGPT, abra cada conversa que aparece ali
- Copie o conteúdo inteiro de cada conversa (do primeiro ao último turno)
- Salve em
material_projeto/C_conversas/NNN_titulo-da-conversa.mdNNN= numeração sequencial simples (001, 002, 003...)titulo-da-conversa= o título no ChatGPT, em kebab-case
- Faça isso para todas as conversas do projeto. Sem triagem prévia — o Claude minera depois.
Checklist Fase 0
A_instrucoes_projeto.mdpreenchidoB_arquivos/com todos os arquivos +_lista.txtC_conversas/com todas as conversas do projeto, numeradas sequencialmente- Nenhuma conversa do painel do projeto ficou de fora
- 1-2 arquivos de
B_arquivos/abertos e conferidos (não corrompidos)
Fase 1 — Organização do material (local, você)
Com o material bruto em mãos, você organiza em arquivos de entrada para o Claude. Seguir o Capítulo I — Kit de Extração, que define 9 arquivos em entrada_claude/ (01 a 09).
Regras operacionais
- Nada aqui envolve pedir coisa nova ao ChatGPT. Fase 1 é você organizando o material da Fase 0.
- Não resume conversas na Fase 1. Cola trecho literal quando for puxar trecho. O Claude consolida depois.
- As conversas vivem em
C_conversas/, todas lá. O arquivo 07 é guia de leitura (aponta quais são emblemáticas, quais são peça boa/ruim, quais são atípicas) — não duplica o conteúdo. - Se aparecer método nomeado (arquivo 08), só registra se ele aparece de fato nas conversas. Se não aparece, escreve "não há método nomeado" e segue.
- Produto solo. Nada dos documentos de entrada menciona "Procedimento Comum" ou outro produto da Vanna. Este é PRO, independente.
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.mdsystem_prompt_v1.md→system_prompt_v2.md(após validação)modelo_relatorio_v1.mddossie_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 da mineração (ex: método nomeado que aparece em algumas conversas mas a Vanna nunca validou oficialmente) ficam marcadas como
[HIPÓTESE — aguarda validação]até que você confirme com ela.
Fase 3 — Criação do GPT (no painel do ChatGPT)
Entra no painel, clica em "Create a GPT" (é a primeira vez — esse GPT não existe ainda), e copia cada campo do dossiê final para o campo correspondente:
- Name → seção 2.1 do dossiê
- Description → seção 2.2
- Instructions → seção 2.3 (o system prompt inteiro, sem editar)
- Conversation starters → seção 2.4
- Knowledge → sobe os arquivos listados em 2.5
- Capabilities → liga/desliga conforme 2.6
- Actions → se aplicável (2.7)
Nada é editado direto aqui. Se faltou algo, volta pro Claude, ajusta o dossiê (vira dossie_final_v1.1.md), e configura de novo.
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)
- Peça bem feita — o agente deve reconhecer qualidade e não inflar apontamentos
- Peça com erros críticos — deve priorizar erro crítico sobre detalhe
- Peça fora de escopo (ex: contrato, parecer) — deve recusar educadamente e redirecionar
- Peça sem identificação — deve perguntar o tipo antes de corrigir
- 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
| Quando | O que fazer | Output |
|---|---|---|
| Sexta-feira | Coletar 3-5 correções reais feitas pelo GPT na semana. Ler, marcar acertos e desvios. | entregaveis/observacao_semanal_AAAA-SS.md |
| A cada 30 dias | Revisar padrões acumulados. Se houver padrão de desvio, ajustar system prompt. | Novo system_prompt_v1.x.md |
| Evento legislativo relevante | Atualizar arquivos da base de conhecimento. Atualizar trechos do system prompt que citam dispositivos. | Novo dossiê v1.x.md |
| 3+ reclamações repetidas de alunos | Tratar como trigger de revisão maior. | v2.0 a caminho |
| A cada 6 meses | Revisão completa de ponta a ponta (mesmo sem problema aparente). | v1.X.0 ou v2.0 |
Versionamento
v1.0— primeira versão aprovadav1.1,v1.2... — ajustes de system prompt sem mudar estruturav2.0,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".
Esses 6 pontos viram regras inegociáveis no system prompt, não sugestões.
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:
| Critério | Métrica mínima |
|---|---|
| Identifica corretamente o tipo de peça | 8/10 |
| Aplica critérios específicos do tipo (não genéricos) | 8/10 |
| Prioriza erros críticos antes de leves | 10/10 |
| Explica o "porquê" de cada apontamento | 9/10 |
| Mantém tom didático sem condescendência | 9/10 |
| Recusa educadamente pedidos fora de escopo | 10/10 |
| Não inventa lei/súmula/jurisprudência | 10/10 · zero tolerância |
| Reconhece incerteza quando apropriado | 8/10 |
| Respeita guardrails éticos OAB | 10/10 · zero tolerância |
| Soa como Vanna (voz preservada) | 8/10 |
Qualquer critério com "10/10" que falhar = agente bloqueado para produção até correção.
Timeline realista
| Etapa | Tempo estimado |
|---|---|
| Fase 0 — Captura (A + B + C copiando todas as conversas) | 1-3 horas (cópia manual das conversas é o gargalo aqui) |
| Fase 1 — Organização das 9 entradas (leitura das conversas + mineração) | 3-6 horas distribuídas |
| Fase 2 — Montagem (4 levas + validações) | 10-14 rodadas de conversa com o Claude, em 2-3 sessões |
| Fase 3 — Criação do GPT no painel | 30-60 min |
| Fase 4 — Teste com rubrica (5 cenários) | 1-2 horas |
| Fase 5 — Manutenção | Contínua (15 min/semana médio) |
A Fase 1 é o item que mais esconde esforço. Minerar o conjunto completo de conversas — ler, copiar trechos relevantes, categorizar erros, identificar padrões de voz — leva tempo. Prefiro subdimensionar expectativa a entregar pressionado.
Dicas importantes
- Não edite as respostas do ChatGPT na Fase 1. Mesmo que pareçam redundantes, redundância ajuda a identificar o que importa.
- Arquivos são críticos. Se o projeto atual usa arquivos de referência pesados, o novo GPT só funciona no mesmo nível com os mesmos arquivos (ou melhores).
- Suas observações valem ouro. Você conhece o uso real — eu conheço engenharia de instrução. A combinação é o que faz um agente excelente.
- Não tenha pressa na validação. Pedir ajuste na Leva 1 é barato. Reconfigurar o GPT em produção e receber reclamação de aluno é caro.
- Hipóteses não-aprovadas ficam marcadas. Se nas conversas aparecer "Método PEÇA" ou qualquer acrônimo/método nomeado, entra como hipótese até a Vanna confirmar oficialmente. Não vira pilar do agente por dedução da mineração.
- A Fase 5 é a mais importante que parece menos. Sem manutenção, o agente fica bom em abril e ruim em agosto.
e sintam que é ela corrigindo, não um GPT falando de direito."