Central de conteúdos
Cada conteúdo que publico no Instagram tem a versão completa aqui — o passo a passo, os prompts e o que não coube na legenda. Um e-mail libera a central inteira, uma vez só.
Análise semanal
Além dos materiais, escrevo uma análise por semana sobre inteligência artificial e o futuro da advocacia — de dentro de um escritório em operação.
Um e-mail por semana. Você sai quando quiser.
Me chama no WhatsApp. Quem responde sou eu — dono de escritório falando com outro dono.
Falar comigo no WhatsApp ↗A ANA é a plataforma e mentoria que eu co-fundei: o seu primeiro time de IA, com método e acompanhamento para colocar o escritório à frente da reconstrução.
Conhecer a ANA ↗A pergunta que eu mais ouço de dono de escritório não é se a IA funciona. É onde ela entra. A resposta costuma vir solta — alguém usa para resumir um processo, outro para escrever um e-mail — e o escritório termina com usos avulsos que não viram operação.
Este mapa organiza o território inteiro: as dez áreas do escritório onde a inteligência artificial entra hoje, com cem usos numerados, do primeiro prompt à leitura dos números da gestão.
A segunda página do mapa traz a estrutura que faz a resposta sair útil na primeira tentativa. São sete campos:
Com um exemplo montado: "Atue como advogado imobiliário. Meu cliente comprou na planta e a entrega atrasou 14 meses. Me traga as teses cabíveis em tópicos."
O mapa dedica um bloco inteiro aos limites, porque é onde o escritório se expõe. Ela não assina a peça — a responsabilidade técnica é sua, e a IA não tem inscrição na OAB. Não substitui a revisão: toda saída é rascunho até alguém conferir. Não garante a fonte — confira acórdão e número antes, porque já houve advogado punido por citação inventada. E não protege o sigilo: o que você cola pode escapar, então anonimize antes.
Uma área por vez, para não virar projeto de TI:
Duas páginas em alta resolução: o mapa das dez áreas com os cem usos numerados, e o guia de como aplicar.
2 páginas · PDF · 700 KB — feito para imprimir e deixar à vista.
Os tempos citados no mapa foram medidos por tarefa no meu escritório, já com a revisão humana incluída. Escritório diferente, número diferente: use como ordem de grandeza, não como promessa.
Este mapa entrega o território: as dez áreas onde a IA entra, com um roteiro de trinta dias para sair do zero. Qual delas abrir primeiro depende do seu escritório — do gargalo que dói hoje e do que a equipe absorve sem parar a operação. No meu, essa decisão sai dos números da operação, e dá para montar a mesma leitura no seu.
Quando você pede à IA que "melhore" uma petição, ela tende a aceitar o seu recorte dos fatos, herdar suas premissas e fortalecer a mesma tese. Isso melhora a forma — e não testa a resistência. Você não testou a peça: só poliu o próprio viés.
O Caça-Brechas muda o lado da mesa. O prompt instrui o assistente a assumir a posição adversária e procurar a tese capaz de derrotar o seu pedido — ônus da prova, prazos, contas, contradições, omissões. Depois, ataca os próprios ataques: toda objeção que cai diante da resposta mais óbvia é descartada. Só sobra o que merece resposta antes do protocolo.
Um mapa de risco, não uma lista de palpites: o placar da peça (quantas brechas sobreviveram), a tese central do ataque, as brechas classificadas por gravidade, os golpes cirúrgicos prontos para sustentação e a seção "se eu fosse o juiz" — o ponto que exigiria explicação imediata. Cada achado separa [LEI], [INFERÊNCIA] e [VERIFICAR]; jurisprudência sem fonte verificável não entra.
Num dos testes, a sentença havia julgado o pedido improcedente por falta de prova do dano — e a apelação repetia a inicial, discutindo interpretação de cláusula. O diagnóstico foi direto: o recurso respondia a uma sentença que não era aquela, com risco real de não conhecimento por ausência de dialeticidade (art. 1.010, II e III, do CPC). A apelação discutia o mérito; o tribunal podia nem chegar até ele.
Carregando o prompt…
Prefere uma página só com o prompt, para salvar nos favoritos? Ela está em brunotiburcio.com.br/caca-brechas.
Use com a peça — nunca com os autos inteiros — e, em processo sob segredo de justiça (art. 189 do CPC), só em ferramenta conferida pelo seu escritório. A análise é material de estudo e revisão: quem assina a peça continua sendo você, e todo ponto [VERIFICAR] precisa ser conferido nos autos antes de ir para o processo.
O Caça-Brechas resolve uma etapa da linha de produção: o ataque à peça depois de pronta. As etapas em volta continuam com você — os fatos apurados antes de a minuta começar, e a decisão do que fazer quando o ataque devolve brecha grave em cima do prazo. No meu escritório essa etapa já tem dono e hora certa, e dá para montar a linha inteira no seu.
ChatGPT, Claude ou Gemini? A pergunta chega toda semana, e a resposta honesta é que ela está mal feita: nenhuma das três ganha em tudo, e a escolha que muda o resultado do trabalho é o nível do modelo dentro de cada uma.
Este mapa responde a pergunta certa, tarefa por tarefa: as cem atividades que um escritório executa de verdade, divididas em dez áreas, cada uma com a ferramenta por onde eu começaria e o nível de modelo que resolve.
Duas páginas em alta resolução, com as versões conferidas em 9 de setembro de 2026 — já com o GPT-6 (Astra) e o seletor novo do ChatGPT:
É a folha que economiza duas vezes: o modelo caro deixa de ser gasto em tarefa simples, e a tarefa crítica deixa de perder hora com modelo leve. Imprima e repasse para a equipe inteira — o mapa só funciona quando todo mundo abre a mesma porta.
2 páginas · PDF · 830 KB — feito para imprimir e deixar à vista.
A classificação é o meu julgamento operacional em setembro de 2026, e não benchmark independente; a capa diz "por qual ferramenta eu começaria", e é isso que o mapa é. Os nomes de nível são os do seletor de cada aplicativo, e as versões vigentes estão datadas na página 2.
Este mapa diz por qual ferramenta começar em cada tarefa — e para na porta da decisão seguinte: quais assinaturas o escritório mantém, quem da equipe usa o quê e quando vale pagar o nível pesado. Essa régua não vem de tabela pronta, vem dos números da sua operação, e dá para montar a sua com o mesmo método.
Um prompt não fica melhor por ficar maior. O pedido que dá errado quase nunca é curto demais: ele é indefinido — e o que fica indefinido no pedido, a IA define sozinha.
São cinco decisões. Este material traz as cinco, o pedido completo para adaptar à sua rotina e os oito cards em PDF.
Cinco blocos, menos de cem palavras. O rótulo separa o que é ordem do que é material, e evita que a IA leia a sua instrução como parte do texto a analisar. Troque o miolo pelo seu caso:
OBJETIVO
Liste as pendências da reunião para eu distribuir as tarefas da equipe.
CONTEXTO
Use a transcrição anexada da reunião interna do escritório sobre tarefas da semana.
INSTRUÇÕES
Identifique decisões, tarefas, responsáveis e prazos mencionados.
FORMATO
Abra com as decisões. Depois, crie uma tabela com tarefa, responsável e prazo.
LIMITES
Use apenas a transcrição. Se faltar responsável ou prazo, escreva "não informado".Os oito cards em alta resolução: os cinco requisitos com exemplo, o pedido montado e o checklist da última página, feito para consultar antes do próximo prompt.
8 páginas · PDF · 2 MB — feito para salvar no celular e reler antes de escrever o pedido.
A versão longa, com o porquê de cada requisito e o que ficou de fora, está em Os cinco requisitos do prompt.
O exemplo da reunião é ilustrativo. Antes de colar material de cliente, tire o que identifica e confira o que a ferramenta faz com o conteúdo que recebe. E um pedido bem feito orienta a resposta: nome, data, prazo e citação continuam sendo conferidos por você.
Os cinco requisitos organizam um pedido: a instrução que abre uma etapa da linha de produção. O que fica de fora é o que vem depois — conferir o que voltou, e sustentar o mesmo padrão quando a tarefa se repete toda semana e cada pessoa da equipe escreve o pedido de um jeito. No meu escritório isso virou padrão escrito, consultado em toda conversa, e dá para montar o mesmo no seu.
O Gauntlet Loop faz o Claude Code dividir o trabalho em partes, construir cada uma, passar por um crítico que não viu o raciocínio de quem fez e só devolver o que passou na régua. Aqui estão o arquivo e a instalação, em quatro passos.
Baixar o Gauntlet Loop (.zip, v2.0.0) ↓
python3 --version.cd ~/Downloads
unzip gauntlet-loop-agent.zip
cd gauntlet-loop-agentbash install.sh --effort rapidobash install.sh --project /caminho/da/pasta --effort rapido.gauntlet no pedido, com a régua junto. Exemplo: "gauntlet: revise esta minuta; aprovado só se cada precedente estiver conferido na fonte e os prazos contados do marco legal."A resposta termina com um bloco GAUNTLET REPORT: a régua usada, as peças, o veredito de cada uma, quantas rodadas e o que ficou aberto. Se não aparecer, rode bash install.sh --diagnose.
sem gauntlet no pedido.bash install.sh --effort balanceado (ou maximo). No balanceado e no máximo o laço liga em toda mensagem, e o custo sobe.bash uninstall.sh, de dentro da pasta.O método é de Matt Shumer (somethingbig.ai/gauntlet-loop). Este pacote é uma implementação independente, com licença MIT, sem afiliação a Shumer nem à Anthropic. O crítico também erra: o relatório diz o que foi conferido, e quem assina a peça continua sendo você. Dado de cliente, só em ferramenta conferida pelo seu escritório.
O Gauntlet Loop resolve o controle de qualidade de uma entrega por vez, e só depois que alguém escreveu a régua. Escrever as réguas do escritório, peça por peça, e decidir onde vale pagar o custo do laço continua sendo trabalho seu. No meu escritório essas réguas já estão escritas para as peças que mais se repetem, e dá para montar as do seu.
Os dois pedidos do carrossel, prontos para colar no Claude Code do app desktop, e o roteiro para medir, no seu próprio processo, quanto o PDF ocupa a mais que o .md.
Instale o MarkItDown (github.com/microsoft/markitdown) e converta todos os PDFs da pasta Processo em .md, numa subpasta md.Confira no fim: a subpasta md/ existe e tem um .md para cada PDF. Abra um deles e veja se o texto está lá.
Crie um CLAUDE.md nesta pasta: trabalhe sempre nos arquivos de md/ e abra o PDF só para conferir assinatura, carimbo ou imagem.O CLAUDE.md é lido pelo Claude Code antes de cada tarefa naquela pasta. Com ele, o .md vira o padrão e o PDF fica para conferência.
/context e anote quanto do contexto a sessão ocupou.md/. Digite /context e anote.MarkItDown é um projeto da Microsoft, licença MIT (github.com/microsoft/markitdown). Como o PDF é processado: documentação da Anthropic, consultada em 29/09/2026. Dado de cliente, só em ferramenta conferida pelo seu escritório.
Os dois pedidos resolvem uma pasta de processo por vez, e só para PDF com texto. Decidir o que o escritório converte, onde os .md ficam, quem anonimiza antes e o que fazer com os autos escaneados continua sendo trabalho seu. No meu escritório essa rotina já está montada para a pasta de cada caso, e dá para montar a sua.
O mapa completo em PDF: as 100 tarefas das 10 áreas do escritório separadas entre skill e agente, e os 17 cuidados em português simples para quando o agente for mesmo necessário.
A explicação completa está no artigo Não crie agente se uma skill resolve.
Baixar o mapa em PDFQuem me ajuda a pensar em agentes com trava é a ANA, a empresa que cofundei: plataforma de inteligência jurídica para advogados.
Os dois pedidos do carrossel, prontos para colar no Claude Code do app desktop, a lista das marcas de IA mais comuns em português e um roteiro para testar no seu próprio e-mail.
Instale a skill humanizer (github.com/blader/humanizer) na minha pasta de skills do Claude Code.Para usar: peça "humanize este texto" e cole o rascunho, ou digite /humanizer. Se quiser que ela escreva mais parecido com você, cole antes dois ou três parágrafos escritos por você.
No CLAUDE.md desta pasta, adicione a regra: todo texto que sai do escritório passa pela skill humanizer antes de ser enviado.O CLAUDE.md é lido pelo Claude Code antes de trabalhar na pasta. Ele funciona como lembrete; confira se a revisão rodou.
Adaptação para o português dos padrões da página "Signs of AI writing", da Wikipédia, e da própria skill. Uma marca isolada não prova nada; o sinal é o conjunto.
humanizer é um projeto de Siqi Chen, licença MIT (github.com/blader/humanizer), feito sobre a página Signs of AI writing, da Wikipédia. Consultados em 06/10/2026.
A humanizer revisa um texto por vez e cuida só da forma. Decidir quais textos passam por ela, qual é a voz do escritório, quem confere fato e citação antes de enviar e como isso entra na rotina de cada área continua sendo trabalho seu. No meu escritório essa revisão já faz parte do fluxo dos textos que vão ao cliente, e dá para montar a sua.
A ficha de uma página para contratar um agente de IA como se contrata alguém para o financeiro: oito etapas, cada uma com o conceito técnico que a sustenta, a pergunta que o sócio responde, o agente de cobrança de honorários preenchido como exemplo e um campo em branco para o agente do seu escritório.
A explicação de cada conceito, com o agente de cobrança trabalhando etapa por etapa, está no artigo Primeiro crie uma vaga de emprego. Depois transforme em um agente.
Conceitos do glossário do Módulo 5 do curso "Applied Agentic AI for Organizational Transformation", do MIT Professional Education; a ordem das etapas é leitura minha. Mecanismos conferidos na documentação do Claude e do Claude Code em 05/10/2026.
A ficha contrata um agente por vez, para uma vaga só. Decidir quais tarefas do escritório merecem agente e quais um fluxo fixo resolve, quem mede os indicadores, quem aprova o que passa da alçada e como os agentes de setores diferentes se ligam continua sendo trabalho seu. Quando a ficha vira o organograma de vários agentes, a pergunta deixa de ser a vaga e passa a ser o escritório inteiro.