🧬 Anatomia de um prompt de entregável
Os 15 prompts não são improvisados — todos seguem o mesmo esqueleto. Conhecer esse molde é o que te permite editar qualquer um e até criar novos entregáveis sem quebrar o pipeline. O Gemini recebe o contexto (pesquisa + cheat sheets) e depois o prompt com esta estrutura.
// estrutura de um prompt de entregável (ex.: tech_inventory)
# Task: Generate Technology Inventory & Data Infrastructure Assessment Based on the company research and context provided above, create a comprehensive technology inventory document. ## Required Sections ### 1. Executive Summary - Current landscape, key gaps, AI-readiness (high-level) ### 2. Current Technology Stack | Category | Tool/Platform | Purpose | AI-Ready | Data Integration | |----------|--------------|---------|----------|------------------| ### 3. Data Infrastructure Assessment ... ### 5. AI Readiness Assessment (tabela 1-5 por dimensão) ### 6. Recommendations (0-30 / 30-90 / 90+ dias) ## Output Format - Use markdown; include tables; note assumptions; keep it actionable
💡 Por que tabela e por que "above"
As tabelas forçam o modelo a estruturar — e estrutura é o que faz o documento parecer consultoria. O "research and context above" é o gancho: a Fase 1 e os cheat sheets da Trilha 2 entram antes do prompt, então o modelo escreve sobre fatos reais, não no vácuo.
o objetivo
a estrutura
as regras
vem "above"
🔬 Avaliação: onde a empresa está
O primeiro grupo diagnostica. São três prompts que estabelecem a base factual de todo o pacote: sem uma avaliação honesta, o roadmap vira chute e o ROI vira ficção.
📦 Tech Inventory
Stack atual em tabela (AI-Ready, integração) + assessment de prontidão por dimensão.
😣 Pain Points
Matriz de dores por departamento — onde dói e quanto custa hoje.
📊 Maturity
Modelo de maturidade e prontidão de IA na escala 1-5.
💡 Avaliação alimenta o resto
Repare na cadeia: a maturity e os pain points entram como contexto dos prompts de planejamento. Os prompts não são ilhas — cada um se apoia no que veio antes ("based on the ... above").
o stack
por depto
escala 1-5
factual
🧭 Planejamento: o que fazer e quanto rende
O segundo grupo transforma o diagnóstico em plano. É a parte que o cliente abre na segunda e executa — roadmap faseado, vitórias rápidas e a conta do retorno.
Roadmap 30/60/90/180/360
Fases com marcos e dependências. O caminho do piloto à escala, datado.
Quick Wins (esforço × impacto)
Top 10 iniciativas de <60 dias, <US$50K, risco baixo — com passos semana a semana e KPIs.
ROI Calculator
Investimento × ganhos (eficiência, receita, risco), payback, NPV de 3 anos e cenários (base/conservador/otimista).
📊 O que o ROI Calculator entrega
- •ROI simples ano 1 + payback em meses.
- •NPV de 3 anos com taxa de desconto de 10%.
- •Benchmarks do setor (média vs top quartil) para dar referência.
faseado
<60 dias
payback + NPV
com números
🔩 Implementação: as decisões concretas
O terceiro grupo encosta o plano na realidade operacional. É onde a estratégia vira decisão de compra e de uso: o que construir, o que comprar, onde cortar licença e quais casos rodar em cada departamento.
🏗️ Build vs Buy
Comparação de fornecedores e frameworks para decidir construir ou comprar.
🧾 Consolidar Licenças
Onde há sobreposição de ferramentas e quanto dá para economizar juntando.
🧩 Casos de Uso
Biblioteca de casos de IA específicos por departamento, prontos para priorizar.
✓ Quando comprar (buy)
- ✓Problema comum, já resolvido por um SaaS maduro
- ✓Time pequeno, time-to-value curto importa
- ✓Não é diferencial competitivo da empresa
✗ Quando construir (build)
- →É o core do negócio, vira vantagem
- →Nenhum fornecedor atende o caso específico
- →Dados sensíveis pedem controle total
💡 Licença consolidada = quick win de caixa
A consolidação de licenças costuma pagar o projeto inteiro: muitas empresas têm três ferramentas fazendo a mesma coisa. Cortar redundância é economia imediata — e um argumento forte de venda.
a decisão
cortar custo
por depto
pé no chão
🛡️ Governança: o que segura o programa
O quarto grupo é o que separa um piloto solto de um programa sério. Governança é a parte que o jurídico e o RH cobram — e que dá ao cliente segurança para escalar IA sem se machucar.
Política de IA (uso aceitável)
O que pode e o que não pode: ferramentas aprovadas, dados permitidos, supervisão humana.
Governança de Dados
Privacidade, classificação de dados e conformidade (GDPR/LGPD) — a base de confiança para usar IA.
Gestão de Mudança
Manual de treinamento e adoção: a tecnologia falha quando as pessoas não embarcam.
💡 Governança vende confiança
Muita gente entrega só o "o quê" (roadmap) e esquece o "como segurar". Incluir política, dados e mudança no pacote sinaliza maturidade — e é o que faz o comitê executivo aprovar o investimento.
uso aceitável
LGPD/GDPR
adoção
programa sério
🇧🇷 Recursos + adaptar ao PT-BR
O quinto grupo deixa o cliente autônomo depois da entrega: uma biblioteca de prompts para ele usar no dia a dia e um glossário de termos. E aqui entra o detalhe que vende no Brasil — adaptar o output ao português.
📚 Prompt Library
Kit inicial de prompts prontos por área — o cliente continua extraindo valor sem você.
📖 Glossário
Termos de IA explicados em linguagem de negócio — nivela a conversa com o board.
// adaptar ao PT-BR: instrução de idioma no contexto do Gemini
# INSTRUÇÃO DE IDIOMA (entra antes das Required Sections) Escreva TODO o documento em português do Brasil (PT-BR). Mantenha termos técnicos consagrados em inglês entre parênteses na primeira menção, ex.: "vitórias rápidas (quick wins)". Use R$ e formato de data DD/MM/AAAA. Tom direto e sóbrio.
✓ Adaptação que funciona
- ✓Instrução de idioma no topo, não no fim
- ✓Termos técnicos preservados entre parênteses
- ✓R$, LGPD e contexto Brasil nos exemplos
✗ Tradução crua
- ✗Traduzir tudo ao pé da letra ("janelas rápidas")
- ✗Manter GDPR/US$ num pacote brasileiro
- ✗Misturar idiomas no mesmo parágrafo
💡 Editar o prompt > pós-traduzir
Como todos os prompts compartilham a mesma anatomia, basta colar a instrução de idioma uma vez no context_builder e os 15 saem em PT-BR. Adaptar na origem é mais limpo do que traduzir o documento depois de pronto.
cliente usa
nivela o board
na origem
pós-entrega
✅ Resumo do módulo
🎯 Missão 4.2 — Adaptar 1 prompt e gerar o markdown
Escolha um entregável (ex.: quick_wins), adapte-o ao PT-BR e gere o documento para a empresa do módulo 4.1.
- Abra o prompt original em
synthesis/prompts/e identifique Task / Sections / Format. - Acrescente a instrução de idioma PT-BR no topo do contexto.
- Peça ao Claude Code para gerar esse entregável usando o
research_cache.jsonda Missão 4.1. - Confira o markdown: tabelas preenchidas, termos técnicos entre parênteses, R$ no lugar de US$.
Sucesso: um .md de entregável em português, estruturado e baseado na pesquisa. O que você ganhou: um prompt seu, em PT-BR, pronto para entrar no pipeline da Fábrica.
Próximo módulo:
4.3 — Orquestração, retomada e diagramas que vendem (state.json, resume e Mermaid → PNG)