5 Fluxos de trabalho para extrair conhecimento de modelos de IA

1. Estabeleça seus padrões: Abra cada projeto e peça que o Fable reescreva seu claude.md como o manual operacional que um modelo mais fraco precisaria: suas convenções, os erros a prevenir com a regra que impede cada um, o nível de qualidade como critérios verificáveis. Depois, peça que ele escreva suas 3 habilidades de maior impacto por completo. 2. A auditoria consultiva: Entregue seus projetos e números com um único prompt: "aja como o consultor que não posso pagar, audite tudo, entregue um roteiro que um modelo menos capaz possa executar passo a passo. O raciocínio é registrado por escrito enquanto o modelo que o produziu ainda está no preço fixo." 3. O cérebro executando sua segunda rotina: Dispare pesquisas profundas sobre seu nicho, seus concorrentes e os problemas dos seus clientes. Utilize cada execução para alimentar um cofre no Obsidian, uma percepção por nota. Cem notas interligadas são reutilizadas; um relatório longo é enterrado. 4. /goals com fluxos de trabalho dinâmicos: Descreva como é o resultado final, exija a prova colada na linha de chegada, e limite cada execução com um turno ou limite de tempo. O modelo trabalha sem supervisão por horas enquanto os tokens ainda não custam nada extra. 5. A habilidade gravadora: Uma skill disparada após cada problema difícil: a abordagem, as decisões de julgamento, o padrão reutilizável, salvo como nota no seu repositório. Integre isso às suas regras do Claude e o Fable documenta o próprio pensamento o dia todo, automaticamente.