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Escrita pré-AI

Documentos continuam parecendo saída de modelos de linguagem por razões estruturais que uma correção a nível de palavra não resolve:

• etiquetas corridas ("A resposta em uma linha.")
• guias de leitura
• etiquetas de status em cada fato
• um contra-argumento em cada seção
• tabelas para tudo
• URLs em cada parágrafo

Escreva como se escrevia antes de novembro de 2022: o objetivo primeiro, suposições em seguida, títulos simples, o ponto principal na primeira frase de cada seção, principalmente prosa e uma lista numerada de fontes ao final. A skill humanizer (https://github.com/blader/humanizer) então cuida das frases.

references/rules.md contém cada regra com um antes e depois. references/structures.md contém um modelo por tipo de documento. Os caminhos abaixo são relativos à pasta desta skill.

Fluxo de trabalho

1. Enquadramento. Em uma linha do chat, nomeie quatro coisas:

   • o leitor
   • quando ele lê (caixa de entrada, painel de entrevista, feed)
   • o tipo: takehome, memorando, e-mail, carta, post, currículo, apresentação, landing page ou documento
   • o nível

   Alto risco significa uma candidatura de emprego ou take-home, uma entrega para cliente, qualquer coisa para um executivo ou qualquer coisa que o usuário chame de alto risco. Concluído quando a linha estiver escrita.

2. Coletar antes de rascunhar. Colete:

   • As palavras exatas do briefing, incluindo qualquer limite de tamanho ou páginas.
   • Uma tabela de cobertura mapeando tudo que o briefing pede para a seção que responderá. Ela fica no chat ou anotações, nunca no documento.
   • Evidências de primeira mão, cada item com sua fonte.
   • As próprias palavras do usuário de anotações e mensagens anteriores.
   • Para texto de cliente, 15 a 20 linhas do próprio cliente.

   Marque qualquer alegação planejada sem fonte como "perguntar". Concluído quando toda alegação planejada tem uma fonte ou um "perguntar".

3. Modelar. Escolha o modelo em references/structures.md e dê a cada seção um orçamento de palavras que siga sua importância. Um limite no briefing substitui qualquer tamanho padrão. Concluído quando um esboço com orçamentos existir.

4. Rascunhar para <nome>_draft.md, seguindo references/rules.md e references/evidence.md. Rótulos de status, datas de acesso e tabelas numéricas vão para <nome>_notes.md.

5. Lint. Execute:

   python3 scripts/lint_doc.py --type <tipo> <arquivo>
   

   Para uma apresentação, passe a pasta de slides; <aside> é lido como notas do apresentador. Corrija cada FAIL. Corrija cada WARN, ou diga no chat por que permanece. Concluído quando o código de saída é 0.

6. Humanizer. Invoque a skill humanizer com a ferramenta Skill, mesmo para um e-mail de três linhas. Uma passagem manual "eu mesmo verifiquei" não conta; sessões novas pularam esta etapa nos testes. Execute-a em modo incorporado apenas na prosa. Tabelas, citações copiadas, código e a lista de Fontes permanecem como estão. Salve o resultado como um novo arquivo e execute o lint novamente. Concluído quando o novo arquivo passa no lint.

7. Alegações sobre o usuário. Liste cada frase que afirma ações, hábitos, resultados, uso ou sentimentos do usuário. Rastreie cada uma ao currículo, anotações ou memória do usuário, ou ao que foi dito nesta conversa. Pergunte sobre ou corte qualquer coisa sem fonte. Concluído quando uma tabela no chat (alegação | fonte | mantida, cortada ou perguntada) cobre cada uma dessas frases.

8. Leitura como o leitor nomeado. Responda cada pergunta sim ou não, e corrija cada resposta errada:

   • A primeira frase de cada seção carrega seu ponto principal?
   • O leitor sentiria falta de cada parágrafo se fosse cortado?
   • Alguma frase descreve o próprio documento?
   • O tamanho da seção segue sua importância?
   • O que aqui só poderia vir de trabalho de primeira mão? (Nomeie; se nada, o rascunho é genérico.)
   • Cada número remete às anotações?
   • Termina com um próximo passo ou um pedido?
   • O formato se adequa aonde vai? (Texto puro para e-mail e LinkedIn, sem markdown.)

9. Apenas nível alto risco. Esta etapa é obrigatória sempre que a etapa 1 disser alto risco, incluindo textos curtos. Siga references/high-stakes.md:

   • uma revisão pela lente do leitor feita por um agente novo
   • para take-homes e pitches, linhas de base mais scripts/sameness_check.py e uma revisão cega via scripts/blind_pack.py

   Concluído quando sua regra de aprovação é atendida, ou as falhas são reportadas.

10. Entregar no formato do destino:

    • texto puro para e-mail e posts
    • Markdown ou um documento para documentos
    • slides para apresentações

    As tabelas de cobertura, alegações e status vão no chat ou <nome>_notes.md. Crie um PDF apenas quando o usuário pedir ou a entrega for um PDF:

    python3 scripts/build_pdf.py in.md out.pdf --title "..." --footer-left "..."
    

    Então verifique as imagens das páginas, incluindo a página de fontes. Execute sem -I porque importa markdown.

Regras que substituem outras skills

• Travessões. Nenhum U+2014 ou U+2013 em lugar algum, incluindo citações e anotações. Esta é a regra pessoal do autor; delete a verificação dash em scripts/lint_doc.py se seu estilo permitir travessões.
• Revisões são novas versões. Nunca edite silenciosamente a entrega original.
• Processo fica fora da página. Método, processo e uso de IA recebem uma linha no slide de fontes ou nas anotações, nunca uma seção ou slide.
• Esta skill é a passagem final. Skills de copywriting, e-mail e currículo rascunham conteúdo; esta skill executa depois delas, não no lugar delas.

Arquivos

• scripts/lint_doc.py: o linter estrutural e de redação. Execute --help para flags; --fix-typography OUT escreve uma cópia corrigida.
• scripts/sameness_check.py, scripts/blind_pack.py: o kit de alto risco.
• scripts/build_pdf.py: Markdown para PDF, com verificações.
• scripts/prompt_trigger.py: um hook opcional de UserPromptSubmit que lembra Claude de usar esta skill (veja README).
• references/:
  • structures.md
  • rules.md
  • evidence.md
  • voice.md
  • high-stakes.md
• templates/blind_review_prompt.md
• tests/test_lint_doc.py: execute após alterar qualquer regra.