Fluxo de trabalho 1: das notas de reunião ao plano de ação
Use este fluxo de trabalho depois de reuniões, conversas de vendas e sessões de planejamento. O objetivo não é só um resumo. O objetivo é um plano de ação pronto para decisão, com responsáveis, datas, questões em aberto e próximos passos.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: transcrição, anotações soltas, lista de participantes, objetivo da reunião, prazos conhecidos e as decisões em que você já confia. Se a transcrição for longa, rotule as seções por tema ou marcação de tempo antes de enviar o prompt.
Prompt: "Transforme estas notas de reunião em um plano de ação. Contexto: O objetivo da reunião era [objetivo]. Os participantes eram [nomes]. Notas/transcrição: [cole]. Restrições: Não invente responsáveis nem datas. Marque itens pouco claros como precisa de confirmação. Separe decisões de discussão. Formato: resumo, decisões, tabela de itens de ação, riscos, mensagem de acompanhamento."
Saída: um briefing em cinco partes com um resumo executivo curto, decisões confirmadas, tabela de ações com responsável/data/status, questões não resolvidas e um e-mail de acompanhamento pronto para enviar.
Controle de qualidade: Confira cada item de ação contra a transcrição. Remova tudo o que a IA inferiu com força demais. Confirme datas e responsáveis antes de enviar. Se a saída estiver ampla demais, rode o prompt de novo com uma restrição extra: "Inclua apenas ações que alguém concordou explicitamente em fazer."
Fluxo de trabalho 2: da triagem de e-mails à fila de respostas
Este fluxo de trabalho ajuda você a processar uma caixa de entrada lotada sem deixar a IA falar por você sem revisão. A saída útil é uma fila de prioridades, não um lote de respostas robóticas.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: remetente, assunto, corpo do e-mail, contexto do relacionamento, urgência e o seu estilo de resposta preferido. Em conversas sensíveis, remova dados privados antes de colar e peça ao modelo para rascunhar, não para enviar.
Prompt: "Faça a triagem destes e-mails para hoje. Contexto: Meu cargo é [cargo], minhas prioridades são [prioridades] e meu tom deve ser [tom]. E-mails: [cole]. Restrições: Não responda perguntas que exijam dados privados da conta. Sinalize qualquer coisa que precise de julgamento humano. Formato: tabela de prioridade, ação recomendada, rascunho de resposta para cada e-mail que possa ser respondido com segurança."
Saída: uma tabela com prioridade, motivo, próxima ação, resposta sugerida e sinalização de risco. Questões de cobrança, acesso à conta e promessas devem ser marcadas para revisão manual.
Controle de qualidade: Leia primeiro o motivo da prioridade. Se o modelo não conseguir explicar por que um e-mail é urgente, rebaixe-o. Confira todos os nomes, datas, promessas, preços e anexos. Mantenha uma regra pessoal: a IA pode rascunhar respostas, mas quem aprova compromissos são as pessoas.
Fluxo de trabalho 3: da análise de concorrentes ao briefing de pesquisa
Use isto como fluxo de trabalho de IA para pesquisa quando precisar de uma visão rápida, mas rastreável, de um mercado sem se afogar em abas.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: nomes dos concorrentes, anotações dos sites, trechos de preços, páginas de produto, trechos de avaliações, cliente-alvo e a decisão que você está tentando tomar. Você também pode começar pelo Founder Research Stack do Whizi quando quiser um modelo mais completo.
Prompt: "Crie uma análise de concorrentes para [mercado]. Contexto: Estou decidindo [decisão]. Concorrentes e anotações: [cole]. Restrições: Use apenas as anotações fornecidas. Separe fatos de inferência. Não invente preços, clientes nem funcionalidades. Formato: tabela de comparação, padrões de posicionamento, lacunas, riscos e próximas perguntas de pesquisa."
Saída: uma tabela de comparação com concorrente, público, promessa, funcionalidades, notas de preço, provas, fraquezas e posicionamento inferido. A melhor versão também inclui uma coluna "o que verificar em seguida" para que a pesquisa não finja ser definitiva.
Controle de qualidade: Rastreie cada afirmação até uma anotação ou trecho de fonte. Destaque as inferências sem apoio. Em decisões importantes, rode o mesmo prompt em outro modelo e compare qual saída separa evidência de opinião com mais clareza.
Fluxo de trabalho 4: do resumo de PDF à extração verificada
Resumos genéricos de PDF são arriscados porque podem perder ressalvas ou exagerar conclusões. Este fluxo de trabalho pede extração e verificação, não apenas um resumo agradável.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: o texto do PDF ou o documento enviado, o tipo de documento, o seu objetivo, as seções que mais importam e a saída exata de que você precisa. Se o documento for longo, peça resumos por seção antes de pedir a síntese.
Prompt: "Analise este documento para [objetivo]. Contexto: O tipo de documento é [tipo] e o que mais me importa é [temas]. Restrições: Cite ou nomeie as seções quando possível. Marque itens incertos. Não resuma seções que você não consegue ver. Formato: resumo de uma página, tabela de fatos-chave, riscos/ressalvas, datas/números/nomes extraídos e lista de verificação."
Saída: um resumo compacto mais uma tabela de extração estruturada. Uma tabela para artigo científico pode incluir afirmação, evidência, método, limitação e confiança. Uma tabela para contrato pode incluir obrigação, parte, prazo, cláusula e risco.
Controle de qualidade: Busque no PDF original cada número, prazo, entidade nomeada e citação. Peça uma segunda passagem: "Liste cinco formas pelas quais este resumo poderia enganar." Se a resposta afetar decisões jurídicas, médicas, financeiras ou trabalhistas, trate a saída da IA como apoio à leitura, não como aconselhamento.
Fluxo de trabalho 5: da revisão de código a uma lista de mudanças mais segura
Este fluxo de trabalho de IA para programação é útil quando você tem um diff, um pull request ou um arquivo que quer revisar. A ideia é reduzir risco, não terceirizar o julgamento.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: o diff do código, a função ou o módulo ao redor, o comportamento esperado, a saída dos testes, mensagens de erro, restrições e o que não deve mudar. Nunca cole segredos, credenciais de produção ou dados privados de clientes.
Prompt: "Revise este código como um engenheiro sênior faria. Contexto: O comportamento esperado é [comportamento]. O objetivo da mudança é [objetivo]. Código/diff: [cole]. Restrições: Priorize bugs, regressões, problemas de segurança, casos extremos e testes faltando. Evite feedback só de estilo, a menos que ele esconda um bug. Formato: tabela de achados com severidade, arquivo/função, problema, por que importa, correção sugerida e teste a acrescentar."
Saída: uma lista de revisão ordenada por prioridade, testes propostos e um plano mínimo de mudanças. Em refatorações, peça a menor melhoria de legibilidade que preserve o comportamento e depois liste os testes que provam isso.
Controle de qualidade: Reproduza cada bug antes de corrigir, sempre que possível. Não aceite um patch sugerido sem ler. Rode testes, lint e checagem de tipos localmente. Se dois modelos discordarem, use a discordância como lista de verificação da revisão, e não como votação.
Fluxo de trabalho 6: do planejamento diário a uma agenda com foco
Uma rotina diária com IA deve ajudar você a escolher o que não fazer. Este fluxo de trabalho transforma uma lista bagunçada em um plano focado, com blocos realistas, trade-offs e um ponto de encerramento.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: lista de tarefas, restrições da agenda, prazos, nível de energia, reuniões, itens obrigatórios, itens opcionais e um objetivo estratégico. Quanto mais honestas as entradas, melhor o plano.
Prompt: "Planeje o meu dia em torno de resultados, não de ocupação. Contexto: Os blocos de trabalho disponíveis hoje são [blocos]. Os itens obrigatórios são [obrigatórios]. As tarefas opcionais são [opcionais]. O nível de energia é [energia]. O objetivo estratégico é [objetivo]. Restrições: Proteja o trabalho profundo, inclua folgas, evite assumir demais e explique os trade-offs. Formato: agenda, 3 principais resultados, lista do que adiar, lista de riscos, lista de encerramento."
Saída: uma agenda em blocos de tempo, três resultados, uma lista do que foi adiado e uma rotina final de encerramento de 10 minutos. A lista do que adiar importa porque impede a IA de fazer um dia impossível parecer organizado.
Controle de qualidade: Verifique se o plano cabe na sua agenda real. Corte 20 por cento se ele parecer cheio demais. Se uma tarefa não tem definição de sucesso, peça ao modelo para definir o que é "pronto" antes de você começar.
Fluxo de trabalho 7: do reaproveitamento de conteúdo ao kit de publicação
Este fluxo de trabalho de IA para escrever transforma uma boa fonte em vários materiais publicáveis sem fazer tudo soar igual.
Entradas -> prompt -> saída -> controle de qualidade
Entradas: o conteúdo fonte, o público, a lista de canais, uma amostra da voz da marca, as afirmações que precisam continuar exatas, as afirmações a evitar e os formatos desejados. Inclua exemplos do seu melhor conteúdo atual se quiser um resultado menos genérico.
Prompt: "Reaproveite esta fonte em um kit de publicação. Contexto: O público é [público]. Os canais são [canais]. Amostra de voz: [cole]. Fonte: [cole]. Restrições: Preserve os fatos, evite hype, não acrescente estatísticas sem apoio e faça cada canal soar nativo ao seu formato. Formato: mensagem central, 5 ideias de post, rascunho de e-mail, posts curtos para redes sociais, post longo para redes sociais, seção de newsletter e tabela de controle de qualidade."
Saída: um kit de conteúdo com ângulos reutilizáveis, rascunhos específicos por canal e uma tabela de controle de qualidade listando afirmação original, afirmação reaproveitada, local da fonte e risco.
Controle de qualidade: Compare cada rascunho com a fonte. Remova as afirmações que foram acrescentadas para criar drama. Veja se o e-mail, o post e a introdução do artigo têm funções diferentes em vez de repetir a mesma frase. Salve o prompt como um modelo de prompt de IA reutilizável só depois que ele funcionar em um conteúdo real.
- Comece cada fluxo de trabalho com IA com entradas reais, não com um pedido vago.
- Defina a saída antes de rodar o prompt: tabela, lista de verificação, memorando, rascunho, plano ou extração.
- Acrescente restrições de evidência, privacidade, tom, extensão e incerteza.
- Peça uma etapa de controle de qualidade como parte da saída, não depois que tudo já foi feito.
- Use o Whizi para salvar prompts repetíveis por fluxo de trabalho, e não por modelo.
- Rode os fluxos de trabalho importantes em mais de um modelo e compare precisão, estrutura e tempo de limpeza.
- Atualize cada modelo depois de usá-lo em uma tarefa real.
Perguntas frequentes
O que é um modelo de fluxo de trabalho com IA?
Um modelo de fluxo de trabalho com IA é um processo repetível que define a entrada, o prompt, a saída esperada e a checagem de qualidade de uma tarefa específica, como resumir PDFs, revisar código ou fazer triagem de e-mails.
Como eu crio um fluxo de trabalho com IA para o trabalho?
Comece por uma tarefa recorrente, liste as entradas de que ela precisa, escreva um prompt com restrições e formato de saída, depois acrescente uma lista de verificação que confira fatos, decisões, nomes, números e próximos passos.
Devo usar o mesmo modelo de IA em todos os fluxos de trabalho?
Não. Modelos diferentes podem se sair melhor em tarefas diferentes. Em fluxos de trabalho importantes, rode o mesmo prompt em vários modelos e fique com a versão que der a saída mais precisa e utilizável.