Curso 2: Wrappers e Automação com IA

Encontro 1

Wrappers Inteligentes
Quando a conversa vira configuração

3 horasFoco Bloom: Aplicar

Instrutor: Rodrigo Pinto | Método Tempo para o que Importa

Slide título. Esperar todos entrarem (10 min acomodação). Curso 2 — verificar que todos completaram Curso 1.

Abertura

O que aprendemos
no Curso 1?

Contexto completo

Quanto mais contexto, melhor a resposta

Estrutura de prompt

Papel, tarefa, formato, restrições

Uso responsável

Sensibilidade de dados, verificação

Vocês aprenderam a CONVERSAR bem com IA. Agora vamos CONFIGURAR a IA.

5 min. Recap rápido do Curso 1. Perguntar: "Quem já usou IA no trabalho desde o Curso 1?" Criar conexão entre os cursos.

O problema

Você aprendeu a fazer prompts incríveis.
Mas...

1. Toda vez que abre um chat novo, começa do ZERO

2. Repete o mesmo contexto em CADA conversa

3. Copia e cola instruções toda vez

E se você pudesse configurar UMA VEZ e usar SEMPRE?

3 min. Criar a dor. Todo mundo reconhece esse problema. A repetição de contexto é o maior desperdício de tempo com IA.

De conversar
para configurar

Curso 1: Conversa

  • Cada prompt é único
  • Contexto por conversa
  • Você digita tudo, toda vez
  • Resultado depende do seu esforço

Curso 2: Configuração

  • Instruções fixas, persistentes
  • Contexto PERMANENTE
  • Você configura uma vez
  • Resultado consistente automaticamente
3 min. A transição chave: de artesanal para industrial. No Curso 1, cada prompt era feito a mão. Agora, vamos criar "moldes" que funcionam sempre.

Conceito-chave

O que é um Wrapper?

IA empacotada com contexto persistente

Um wrapper pega a mesma IA que você já usa (GPT, Claude, Gemini) e adiciona:

  • Instruções fixas — o que a IA deve fazer sempre
  • Knowledge base — documentos que a IA pode consultar
  • Configuração persistente — não precisa repetir contexto

É como a diferença entre dar instruções verbais a um estagiário todo dia
versus escrever um manual de procedimentos que ele consulta sozinho.

4 min. Analogia forte: estagiário com instruções verbais vs manual. O wrapper É o manual. Codificação de contexto em ferramentas.

Pro Tip — Nick Saraev

Por baixo dos wrappers:
o Playground

“Em vez de usar os modelos pelo consumidor, use as versões de playground ou workbench. Eles inserem coisas no seu prompt que você não vê.”

— Nick Saraev

OpenAI

platform.openai.com/playground

Anthropic

console.anthropic.com

Google

ai.google.dev

No playground você controla: System message, Temperature, Max tokens, Top-p. Transparência + controle = resultados melhores.

3 min. Slide de contexto: wrappers abstraem isso, mas é bom saber que existe. Playground é para quem quer ir além. Não gastar muito tempo aqui — é um bônus. A mensagem: wrappers são convenientes, mas por baixo existe mais controle.

Roteiro do Encontro

3 Wrappers, 3 Ciclos

1

NotebookLM

Google

Análise de documentos longos

30 min

2

GPTs Customizados

OpenAI

Assistentes especializados

30 min

3

Claude Projects + Perplexity

Anthropic + Perplexity

Contexto persistente + pesquisa verificável

30 min

Cada ciclo: teoria (10-12 min) + prática (15-18 min) | Intervalo: 20 min entre Ciclo 2 e 3

2 min. Mostrar o mapa completo. Cada ciclo segue a mesma estrutura: teoria curta, prática imediata. Intervalo após Ciclo 2.
Ciclo 1 — Teoria + Prática

NotebookLM

Seu analista de documentos pessoal

Google | Gratuito | notebooklm.google.com

Transição. Anunciar Ciclo 1. NotebookLM é o wrapper mais acessível — gratuito e fácil de usar.

Ciclo 1 — NotebookLM

O que é o NotebookLM?

Uma ferramenta do Google que permite fazer upload de documentos (PDFs, Docs, URLs) e depois conversar com a IA sobre o conteúdo desses documentos.

O que faz

  • Resume documentos longos
  • Responde perguntas sobre o conteúdo
  • Gera áudio-resumos (podcast)
  • Cruza informações entre documentos

Por que é um wrapper

  • IA + knowledge base (seus docs)
  • Contexto persistente por notebook
  • Não "inventa" — cita as fontes
  • Configuração zero: upload e pronto
4 min. Explicar que NotebookLM usa Gemini por trás, mas com uma camada de "grounding" nos documentos. Diferencial: alucinação reduzida porque cita as fontes.

Ciclo 1 — NotebookLM

Quando usar o NotebookLM?

✓ Documento longo que você precisa entender rápido (relatórios, legislação, manuais)

✓ Precisa extrair informações específicas de múltiplos PDFs

✓ Quer um resumo confiável que cita onde encontrou cada informação

✓ Quer gerar um áudio-resumo para ouvir no transporte

Lembre do Curso 1: a IA alucina. O NotebookLM reduz esse risco porque só responde com base nos SEUS documentos.

3 min. Conectar com Curso 1: lá aprendemos que alucinação é um risco. NotebookLM mitiga isso com grounding nos documentos.

Ciclo 1 — Demo ao Vivo

NotebookLM na prática

Passo a passo:

1. Criar notebook — notebooklm.google.com → "Novo notebook"

2. Upload de fonte — Arrastar PDF, colar URL ou conectar Google Docs

3. Fazer perguntas — "Quais são os principais pontos deste documento?"

4. Gerar resumo — Usar os botões de resumo, guia de estudo ou FAQ

5. Audio Overview — Gerar podcast automático sobre o conteúdo

5 min. Fazer demo ao vivo. Ter um PDF preparado (ex: portaria ou regulamento). Mostrar upload, perguntas e o audio overview. Se Internet falhar, usar screenshots.
Prática — 15 minutos

Mão na massa!

Exercício: Análise de Documento Real

  • 1. Acesse notebooklm.google.com (conta Google)
  • 2. Crie um notebook novo
  • 3. Faça upload de um documento do seu trabalho (PDF, Doc ou URL)
  • 4. Faça 3 perguntas sobre o conteúdo
  • 5. Gere um resumo usando o botão "Resumir"
  • Bônus: Gere o Audio Overview e ouça o início

Se não tiver um documento em mãos, use qualquer artigo ou PDF da internet.

15 min de prática. Circular pela sala ajudando. Problemas comuns: conta Google bloqueada no órgão, PDF muito grande. Ter alternativa: URL pública de artigo.

Ciclo 1 — Debrief

O que vocês descobriram?

Pontos fortes

  • Respostas baseadas no documento (com citação)
  • Resumos rápidos de textos longos
  • Audio Overview para consumir no caminho
  • Gratuito e fácil de usar

Limitações

  • Só funciona com os documentos que você subiu
  • Não acessa a internet em tempo real
  • Limite de tamanho por notebook
  • Não cria conteúdo novo — analisa o que existe

Veredicto: Ideal para ANÁLISE de documentos. Para CRIAR conteúdo novo, precisamos de outros wrappers.

3 min. Ouvir 2-3 alunos sobre o que acharam. Transição: "NotebookLM analisa. Agora vamos ver quem CRIA: GPTs customizados."
Ciclo 2 — Teoria + Prática

GPTs Customizados

Crie seu próprio assistente especializado

OpenAI | ChatGPT Plus | chatgpt.com

Transição para Ciclo 2. GPTs são o wrapper mais popular. Requer ChatGPT Plus (pago).

Ciclo 2 — GPTs Customizados

O que são GPTs customizados?

Versões personalizadas do ChatGPT que você configura com instruções fixas e documentos de referência. Funcionam como um assistente especialista que já sabe o que você precisa.

Instruções

Você define o comportamento: tom, formato, restrições

Knowledge Base

Upload de documentos que o GPT consulta

Ações

Pode conectar a APIs externas (avançado)

4 min. Explicar a estrutura de um GPT: instruções + knowledge + ações. Para servidores, instruções e knowledge são o foco principal. Ações são avançadas (Curso 3).

Ciclo 2 — GPTs Customizados

Configuração persistente de contexto

No Curso 1, vocês aprenderam a dar contexto completo em cada prompt. Agora vamos CODIFICAR esse contexto permanentemente em ferramentas.

Antes (Curso 1)

"Você é um analista jurídico do setor X. Seu trabalho é revisar contratos. Foque em cláusulas de prazo e penalidades..."

Repetido toda conversa

Agora (Curso 2)

Configura UMA VEZ no GPT:

Instruções + knowledge base + restrições

Funciona em TODA conversa

3 min. Esse é o ponto central: codificação de contexto em ferramentas. Referência direta ao Curso 1. O que era manual agora é automático.

Ciclo 2 — Indo mais fundo

System · User · Assistant

Toda conversa com IA tem 3 papéis internos. Wrappers preenchem o primeiro para você.

System

Define identidade e regras permanentes da IA

É isso que GPTs e Claude Projects configuram

User

Sua instrução — o pedido real que você faz

O que você digita no chat

Assistant

Resposta anterior da IA — usada como exemplo implícito

Técnica avançada: few-shot com respostas anteriores

É por isso que wrappers são poderosos: permitem definir o System prompt sem precisar de API ou código.

3 min. Conectar com o slide anterior. System prompt é o que GPTs/Claude Projects configuram por trás. User é o que o aluno digita. Assistant pode ser usado como few-shot implícito (técnica avançada — mencionar, não aprofundar). A mensagem principal: wrappers tornam o system prompt acessível a qualquer pessoa.

Ciclo 2 — Demo ao Vivo

Criando um GPT passo a passo

Passo a passo:

1. ChatGPT → "Explorar GPTs" → "Criar"

2. Aba "Configurar" → Nome, descrição, instruções

3. Instruções: Papel + regras + formato de resposta

4. Knowledge: Upload de documentos de referência

5. Salvar → Testar → Compartilhar (se quiser)

Dica: use a estrutura de prompt do Curso 1 como base para as instruções do GPT!

5 min. Demo ao vivo criando GPT simples. Ex: "Revisor de emails formais" ou "Resumidor de atas de reunião". Mostrar aba Configurar e aba Criar lado a lado.

Ciclo 2 — GPTs Customizados

Exemplo: GPT "Revisor de Comunicação Oficial"

PAPEL: Você é um revisor de comunicação oficial do serviço público brasileiro.

REGRAS:

  - Siga o Manual de Redação da Presidência

  - Use linguagem formal, impessoal, objetiva

  - Corrija erros gramaticais e de concordância

  - Sugira melhorias de clareza e objetividade

FORMATO: Retorne o texto revisado + lista de alterações feitas

RESTRIÇÃO: Nunca altere dados, números, nomes ou datas do original

Reconheceram a estrutura? É o prompt do Curso 1 — mas agora permanente.

3 min. Mostrar que as instruções do GPT são exatamente a estrutura de prompt que aprenderam no Curso 1. A diferença é que ficam salvas permanentemente.
Prática — 18 minutos

Crie seu GPT!

Exercício: GPT para Tarefa Repetitiva

  • 1. Pense em uma tarefa que você faz repetidamente no trabalho
  • 2. Acesse chatgpt.com → Explorar GPTs → Criar
  • 3. Escreva as instruções usando a estrutura: Papel + Regras + Formato + Restrições
  • 4. (Opcional) Faça upload de um documento de referência
  • 5. Teste com um exemplo real

Ideias: Revisor de emails | Resumidor de atas | Gerador de despachos | Analisador de processos | FAQ do setor

18 min de prática. Para quem não tem ChatGPT Plus: usar o "Custom Instructions" na versão gratuita (Configurações > Personalizar ChatGPT). Circular e ajudar.

Ciclo 2 — Debrief

Seus GPTs ficaram bons?

Dica 1: Instruções vagas = resultados vagos. Seja específico.

Dica 2: Teste com exemplos reais, não inventados.

Dica 3: Itere! Ajuste as instruções com base nos resultados.

Dica 4: Compartilhe com colegas — o GPT funciona para qualquer pessoa com o link.

3 min. Ouvir 2-3 exemplos da turma. Reforçar que iteração é normal. Transição para intervalo.

Intervalo

20 minutos

Voltamos para o Ciclo 3: Claude Projects + Perplexity Pro

20 min de intervalo. Deixar slide visível com contagem. Aproveitar para tirar dúvidas individuais.
Ciclo 3 — Teoria + Prática

Claude Projects

+ Perplexity Pro

Contexto persistente + pesquisa com fontes verificáveis

Transição para Ciclo 3. Dois wrappers complementares: Claude para contexto, Perplexity para pesquisa.

Ciclo 3 — Claude Projects

O que são Claude Projects?

Espaços de trabalho no Claude (Anthropic) onde você define instruções permanentes e sobe arquivos de referência que ficam disponíveis em TODAS as conversas dentro daquele projeto.

Recursos

  • Project Instructions — prompt de sistema fixo
  • Project Knowledge — upload de arquivos
  • Conversas múltiplas — todas herdam o contexto
  • Janela de contexto grande — 200K tokens

Diferencial

  • Instruções + docs = contexto automático
  • Cada conversa já "sabe" sobre o projeto
  • Mais seguro que colar dados no chat
  • Ideal para projetos longos e complexos
4 min. Claude Projects é o wrapper mais robusto para quem trabalha com projetos contínuos. Requer Claude Pro. Janela de contexto de 200K é um diferencial enorme.

Ciclo 3 — Comparativo

Claude Projects vs GPTs Customizados

AspectoClaude ProjectsGPTs Customizados
Instruções fixasSim (Project Instructions)Sim (System Prompt)
Upload de docsSim (Project Knowledge)Sim (Knowledge Base)
CompartilhamentoDentro do workspaceLink público ou privado
Janela de contexto200K tokens (maior)128K tokens
CustoClaude Pro ($20/mês)ChatGPT Plus ($20/mês)
Melhor paraProjetos longos, análiseCompartilhar, tarefas rápidas

Não é "um ou outro" — são complementares. Use cada um para o que faz melhor.

3 min. Não criar rivalidade entre ferramentas. Cada uma tem seu espaço. Claude para profundidade, GPT para compartilhamento.

Ciclo 3 — Perplexity Pro

Perplexity Pro: pesquisa com fontes

Perplexity é um wrapper de pesquisa. Diferente do ChatGPT/Claude que podem inventar, o Perplexity sempre cita as fontes e mostra de onde veio cada informação.

Quando usar

  • Pesquisa que precisa de fontes verificáveis
  • Dados atualizados (acessa internet ao vivo)
  • Comparação entre fontes diferentes
  • Substituir o Google para pesquisas complexas

Quando NAO usar

  • Geração de conteúdo criativo
  • Análise de seus próprios documentos
  • Tarefas que não precisam de fontes
  • Textos longos (prefira Claude/GPT)
3 min. Perplexity é o Google turbinado. Ideal para pesquisa com citações. Mostrar rapidamente um exemplo: "Quais as regras da nova lei de licitações?"

Ciclo 3 — Demo ao Vivo

Criando um Claude Project

Passo a passo:

1. claude.ai → Menu lateral → "Projects" → "New Project"

2. Dar nome e descrição ao projeto

3. Adicionar "Project Instructions" (instruções permanentes)

4. Upload de arquivos em "Project Knowledge"

5. Iniciar conversa → O contexto já está lá automaticamente

4 min. Demo ao vivo. Criar projeto exemplo: "Análise de Legislação" com instruções e um PDF de lei. Mostrar que cada nova conversa já conhece o contexto.
Prática — 18 minutos

Configure seu projeto!

Exercício: Claude Project para Caso de Uso Real

  • 1. Acesse claude.ai → Projects → New Project
  • 2. Escolha um caso de uso do seu trabalho (ex: análise de processos, revisão de documentos)
  • 3. Escreva as Project Instructions (use a estrutura Papel + Regras + Formato)
  • 4. Faça upload de pelo menos 1 documento relevante
  • 5. Teste: faca 3 perguntas ou pedidos dentro do projeto

Alternativa: Se não tiver Claude Pro, configure o Perplexity Pro (perplexity.ai) para uma pesquisa com fontes sobre um tema do seu trabalho.

18 min de prática. Para quem não tem Claude Pro: usar Perplexity ou mesmo as Custom Instructions do ChatGPT gratuito. O importante é praticar a configuração persistente de contexto.

Ciclo 3 — Debrief

Qual wrapper você preferiu?

NotebookLM

Melhor para: analisar documentos existentes com citação de fontes

Gratuito

GPTs Customizados

Melhor para: criar assistentes compartilháveis para tarefas repetitivas

ChatGPT Plus

Claude Projects

Melhor para: projetos longos com muito contexto e documentos

Claude Pro

Não existe "o melhor wrapper". Existe o melhor para cada situação.

3 min. Ouvir preferências da turma. Reforçar que a escolha depende do caso de uso, não da ferramenta.

Ferramenta de decisão

Qual wrapper usar?

NecessidadeNotebookLMGPT CustomClaude ProjectPerplexity
Analisar documento longo★★★★★★★★★
Criar conteúdo com regras fixas★★★★★★★★
Pesquisa com fontes★★★★★★★
Compartilhar com equipe★★★★★★★★
Custo zero★★★★★★★

Salve esta matrix. Ela vai ser útil toda vez que você precisar escolher uma ferramenta.

3 min. Esta matrix é um entregável do encontro. Pedir para tirarem foto ou anotar. Será útil no dia-a-dia.

Pro Tip — Nick Saraev

Escolhendo o modelo certo

Erro comum: Usar modelos baratos (mini/flash) para "economizar"

Realidade: Tokens são BARATOS — GPT-4 custa ~R$15 por 1 milhão de tokens de entrada

Regra de ouro:

Comece SEMPRE com o modelo mais inteligente disponível.
Só desça para modelos menores se a qualidade for suficiente E o volume justificar.

Gastar R$0,05 a mais por consulta para obter 50% mais qualidade é a decisão mais óbvia de ROI que existe.

2 min. Slide rápido de dica prática. Muitos alunos vão tentar economizar usando modelos menores — isso quase sempre é falsa economia. Reforçar: tokens são baratos, tempo humano não. Comece pelo melhor, desça se necessário.
Recap em Duplas — 20 minutos

Hora de conversar!

Encontre um colega.
Discutam por 20 minutos.

Organizar as duplas. Se número ímpar, fazer um trio. Projetar perguntas no próximo slide.

Perguntas para discutir

Recap em Duplas

1

Qual wrapper seria mais útil para o SEU trabalho? Por que?

2

Qual tarefa repetitiva do seu setor você automatizaria primeiro com um wrapper?

3

Qual a diferença entre dar contexto por prompt (Curso 1) e configurar contexto persistente (Curso 2)?

Ao final, 2-3 duplas compartilham suas respostas com a turma.

20 min. Projetar as perguntas. Circular e ouvir as conversas. Nos últimos 5 min, pedir para 2-3 duplas compartilharem. Pergunta 3 é chave: valida o conceito central do encontro.

Fechamento

O que levar do Encontro 1

Wrappers = IA + contexto persistente + instruções fixas

NotebookLM para analisar, GPTs para criar, Claude para projetos longos

Perplexity Pro para pesquisa com fontes verificáveis

A diferença entre conversa e configuração é a CONSISTÊNCIA do resultado

2 min. Recap rápido dos 4 pontos. O último ponto é o mais importante: configuração gera consistência.

Entregável do Encontro

Sua missão até o Encontro 2

Entregável:

1 wrapper configurado (GPT ou Claude Project) para uma tarefa real do seu setor.

Critérios:

  • Instruções claras (Papel + Regras + Formato)
  • Pelo menos 1 documento de referência
  • Testado com pelo menos 3 exemplos reais

Traga o wrapper pronto para o Encontro 2. Vamos usar como base para as automações!

2 min. Reforçar que o entregável é importante. Quem não tiver ferramenta paga pode usar NotebookLM (gratuito) como alternativa.

Próximo Encontro

Encontro 2:
Automação Básica

Hoje vocês aprenderam a configurar. Da próxima vez, vamos automatizar: da interface para o workflow.

APIs

O que são e como funcionam

n8n

Automação visual

Workflows

Trigger → IA → Resultado

1 min. Criar expectativa. "Hoje: configurar. Próximo: automatizar. A evolução é natural." Lembrar do entregável.

Até o próximo
encontro!

Curso 2: Wrappers e Automação com IA

Rodrigo Pinto

Método Tempo para o que Importa

Encerrar no horário. Agradecer a participação. Lembrar do entregável: 1 wrapper configurado para o Encontro 2.
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