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Conteúdo detalhado
🔎 Pesquisa ao vivo com Perplexity
A Fase 1 da Fábrica. Por que pesquisa ao vivo bate conhecimento estático, como escolher entre quick e deep, e como montar as 9 categorias de query num ResearchOutput sólido — mesmo quando uma busca falha.
A Perplexity busca fatos da empresa na hora. Rodou em junho de 2026, ele puxa até junho de 2026 — se um modelo melhor surgir, a recomendação muda sozinha.
É o que faz o pacote parecer vivo e não um template de prateleira. Um LLM sozinho inventa; com pesquisa, ele cita o presente.
Pesquisa ao vivo · fatos vs alucinação · frescor da informação.
Quick (~9 queries, modelo sonar, ~US$0,05) para avaliação rápida; Comprehensive (~18 queries, sonar-pro e deep-research, ~US$0,50) para estratégia completa.
É a alavanca de custo da Fábrica. Você escolhe a profundidade conforme o orçamento e o valor do cliente.
Modo quick · modo comprehensive · trade-off custo × profundidade.
O TemporalContext injeta o ano e o mês atuais nos templates ({current_year}, {current_month_year}) e define o filtro de recência (day/week/month/year).
Sem data na query, o buscador devolve coisa velha. O contexto temporal é o que garante "notícias deste mês", não de 2023.
Placeholders temporais · recency filter · query datada.
Perfil da empresa, setor, concorrência, tecnologia, iniciativas de IA, regulatório, notícias, liderança e investimento — cada categoria com prioridade e flag de quick mode.
São as nove lentes que cobrem a empresa por inteiro. Sem elas, o diagnóstico fica torto e incompleto.
QueryCategory · priority · required_for_quick_mode.
Se uma query falha, o pipeline segue com os dados parciais. Retry com backoff exponencial e 2s de pausa entre chamadas evitam o rate limit.
Uma busca que cai não pode derrubar o pacote inteiro. Degradação graciosa é o que mantém a Fábrica de pé.
Degradação graciosa · retry/backoff · rate limit.
Um objeto com company_name, raw_research, sources e cost. É o que a Síntese consome e o que vira research_cache.json.
É o contrato entre Fase 1 e Fase 2. Saída estruturada deixa a próxima etapa confiável e cacheável.
ResearchOutput · sources · research_cache.json.
📝 Os 15 prompts de entregáveis
A Fase 2 da Fábrica. A anatomia de um prompt que gera documento de consultoria e os 15 prompts organizados em cinco grupos — Avaliação, Planejamento, Implementação, Governança e Recursos. E como adaptar cada um ao PT-BR.
Todo prompt segue o mesmo molde: Task → Required Sections (com tabelas em Markdown) → Output Format. O contexto (pesquisa + cheat sheets) entra antes.
Entender o molde te deixa editar qualquer prompt e criar novos sem quebrar o pipeline.
Task/Sections/Format · tabelas Markdown · contexto injetado.
Três prompts que diagnosticam onde a empresa está: tech_inventory, pain_points e maturity_assessment (escala 1-5).
É a base factual do pacote. Sem avaliação honesta, o roadmap vira chute.
Inventário técnico · matriz de dores · prontidão de IA.
roadmap (30/60/90/180/360), quick_wins (esforço × impacto, <60 dias) e roi_calculator (ROI, payback, NPV 3 anos).
É a parte que o cliente abre na segunda e executa. Plano com número é o que fecha contrato.
Roadmap faseado · vitórias rápidas · ROI/NPV.
vendor_comparison (construir vs comprar), license_consolidation (cortar custo) e use_case_library (casos por departamento).
Traduz estratégia em decisões concretas de compra e uso. É onde o plano encosta na realidade operacional.
Build vs buy · consolidação de licenças · casos de uso.
ai_policy (uso aceitável), data_governance (dados e privacidade) e change_management (treinamento e adoção).
É o que separa um piloto de um programa sério. Governança é a parte que o jurídico e o RH cobram.
Política de IA · governança de dados · gestão de mudança.
prompt_library (kit inicial de prompts) e glossary (termos de IA). E uma instrução de idioma para o output sair em português.
Recursos deixam o cliente autônomo depois da entrega. Adaptar o idioma é o detalhe que vende no Brasil.
Biblioteca de prompts · glossário · instrução de idioma.
⚙️ Orquestração, retomada e diagramas que vendem
A cola que une tudo. O orquestrador que confirma cada etapa, o state.json que permite retomar quando o contexto enche, os diagramas Mermaid (estado atual vs futuro) renderizados em PNG e o empacotamento final para download.
Pesquisa → Síntese → Geração, em sequência. Cada fase confirma a conclusão antes da próxima começar — nada avança no escuro.
É a espinha da Fábrica. Confirmação por etapa é o que torna o pipeline auditável e retomável.
Pipeline orchestrator · confirmação por fase · ordem encadeada.
O state.json guarda a fase atual, o status de cada entregável e o custo total acumulado da sessão.
É a memória da Fábrica. Sem checkpoint, qualquer queda obriga a refazer tudo — e a pagar de novo.
Checkpoint · state.json · total_cost.
O contexto do Claude Code pode encher (aconteceu duas vezes na construção). Você abre nova sessão e roda resume "Empresa" — ele continua de onde parou.
É o que faz a Fábrica sobreviver a sessões longas. Retomar pela lista de tarefas é a habilidade que separa quem termina de quem trava.
Limite de contexto · resume · lista de tarefas persistida.
Dois flowcharts: o stack de hoje (com gargalos marcados) e a arquitetura habilitada por IA (camada de dados unificada, serviços de IA, automações).
O "antes e depois" é o slide que vende. Ver o salto desenhado convence mais do que três páginas de texto.
Current state · future state · gargalos marcados.
O mermaid_renderer transforma o código em PNG para entrar no PPTX. Alternativas: a skill beautiful-mermaid e o eraser.io.
Cliente não abre arquivo .mmd; ele abre uma imagem no slide. Renderizar é o que torna o diagrama apresentável.
Mermaid → PNG · beautiful-mermaid · eraser.io.
A Fase 3 organiza tudo em pastas (markdown/, presentations/, documents/, mermaid_images/) e fecha o pacote para download.
Entregar é metade do trabalho. Um pacote bem organizado é o que faz o cliente sentir que pagou por algo sério.
Estrutura de pastas · pacote final · download.