andreworia/criador-de-registro-de-premissas

Cria um registro estruturado de premissas para qualquer modelo do Excel com colunas para nome, categoria, valor base, fonte, valores Bull/Bear, classificação de sensibilidade e proprietário, além de uma fórmula para calcular a classificação de sensibilidade com base em saídas de Tabela de Dados.

O que é criador-de-registro-de-premissas?

Este skill é projetado para transformar um modelo do Excel concluído em um ativo totalmente documentado e auditável, criando um registro estruturado de premissas. Ele é acionado quando um modelo precisa ser documentado para transferência, aprovação formal (por exemplo, antes de uma decisão de alocação de capital) ou uso recorrente por várias pessoas. O skill gera uma aba dedicada de 'Premissas' que lista cada premissa material do modelo, com colunas padronizadas como ID, nome, categoria, valor base (referenciando dinamicamente a aba de Entradas), fonte/justificativa (essencial para auditoria), valores Bull e Bear, e classificação de sensibilidade (Alta/Média/Baixa ou numérica de 1 a 10). A classificação de sensibilidade é calculada referenciando dados de uma Tabela de Dados de gráfico de tornado (se disponível), usando funções RANK e IF para categorizar o impacto na saída principal. Além disso, o skill adiciona um protocolo de monitoramento (sinalizadores Ativo/Passivo), formatação condicional, sumário de alto nível com métricas, histórico de versões, e um processo de aprovação formal com colunas de 'Aprovado por' e 'data de aprovação'. Ele suporta principalmente modelos do Excel e depende de abas como 'Entradas', 'Entradas de Cenário' e 'Tabela de Dados - Tornado' quando aplicável.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/andreworia/claude-excel-skills/tree/main/skills/assumption-registry-builder

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Documentação

Construtor de Registro de Premissas

Quando usar

Use este skill quando um modelo estiver completo e precisar ser documentado para transferência, aprovação ou uso recorrente. Acione-o quando um cliente ou revisor perguntar "de onde vêm suas premissas?", quando um modelo precisar ser formalmente aprovado antes de uma decisão de alocação de capital, quando o modelo for atualizado por várias pessoas ao longo do tempo, ou quando um business case exigir um log formal de aprovação de premissas. Ele converte um modelo de trabalho em um ativo totalmente documentado e auditável.

O que faz

Produz um registro estruturado de premissas: uma aba dedicada de Premissas listando cada premissa material no modelo, com colunas para nome da premissa, categoria, valor base, fonte e justificativa, valores Bull e Bear, classificação de sensibilidade (impacto na saída principal) e proprietário. Inclui a fórmula para calcular a classificação de sensibilidade usando saídas de Tabela de Dados, e um sistema de sinalizadores para premissas que exigem monitoramento ativo.

Método

  1. Definir o que constitui uma "premissa material". Nem todo input em um modelo precisa estar no registro de premissas. Premissas materiais são: (a) inputs com alta sensibilidade (topo 50% do gráfico de tornado), (b) inputs que são genuinamente incertos (não baseados em certeza contratual ou regulatória), e (c) inputs que, se errados, mudariam a recomendação ou decisão. Premissas altamente certas (por exemplo, alíquotas de impostos estatutárias, preços contratuais conhecidos) ainda pertencem ao registro, mas com classificação de sensibilidade "Baixa" e fonte "Regulatória/Contratual".

  2. Construir a estrutura do registro de premissas. A aba Premissas tem o seguinte layout de colunas:

    Coluna A: ID da Premissa (A001, A002, ... para referência cruzada fácil). Coluna B: Nome da Premissa (rótulo claro, consistente com o rótulo da aba Entradas). Coluna C: Categoria (Receita, Custo, Capital, Macro/Mercado, Operacional, Estratégica). Coluna D: Valor Base (referência à célula da aba Entradas, não uma repetição codificada). Coluna E: Unidade (%, $M, x, #, dias, etc.). Coluna F: Fonte/Justificativa (texto: de onde veio este número? Orientação da administração, relatório do setor, média histórica, consenso de analistas, benchmarking). Coluna G: Valor Bull (o valor favorável da premissa no cenário Bull). Coluna H: Valor Bear (o valor conservador da premissa no cenário Bear). Coluna I: Classificação de Sensibilidade (Alta/Média/Baixa ou classificação numérica de 1 a 10 com base no impacto na saída principal). Coluna J: Impacto na Saída Principal (a mudança na saída principal quando esta premissa varia de Bear para Bull -- calculado a partir da análise do tornado). Coluna K: Sinalizador de Monitoramento (Ativo/Passivo -- Ativo significa que esta premissa deve ser revisitada em cada atualização do modelo). Coluna L: Proprietário (a pessoa responsável por validar e atualizar esta premissa). Coluna M: Data da Última Verificação (quando esta premissa foi confirmada pela última vez contra a realidade). Coluna N: Notas (qualquer contexto adicional, mudanças planejadas, sinalizadores de incerteza).

  3. Preencher o registro de premissas a partir da aba Entradas. Percorra a aba Entradas sistematicamente. Para cada célula de input com preenchimento azul, crie uma linha correspondente na aba Premissas. A coluna Valor Base (D) deve ser uma referência de célula para a aba Entradas: ='Entradas'!$D$5. Isso garante que o registro sempre mostre o valor atual do modelo, não uma cópia estática.

  4. Escrever entradas significativas de Fonte/Justificativa. Esta é a coluna mais importante para fins de auditoria e aprovação. Fontes aceitáveis: "Orientação da administração, apresentação do orçamento FY2024", "Média histórica de 3 anos de demonstrações financeiras auditadas (FY2021-FY2023)", "Benchmark do setor: mediana de [setor] de [tipo de dados]", "Consenso de analistas de empresas públicas comparáveis", "Contratual: acordo de fornecedor datado de [data]", "Estimado com base em dados de transações comparáveis." Inaceitável: "Assumido", "Estimativa" ou em branco.

  5. Definir os valores Bull e Bear. Se um modelo de três cenários foi construído, puxe os valores Bull e Bear diretamente da aba Entradas de Cenário: ='Entradas de Cenário'!$E$5 (Bull) e ='Entradas de Cenário'!$F$5 (Bear). Se não existir modelo de cenário, defina os valores Bull e Bear com base na faixa de mais/menos da análise do tornado. Documente a justificativa para a faixa na coluna Notas.

  6. Calcular a classificação de sensibilidade usando saídas de Tabela de Dados. A classificação de sensibilidade para cada premissa mede seu impacto na saída principal do modelo quando ela varia do valor Bear para o Bull.

    Se uma Tabela de Dados de gráfico de tornado foi construída (usando o skill sensitivity-tornado), referencia os valores de impacto diretamente dessa Tabela de Dados.

    Fórmula de Impacto na Saída Principal: ='Tabela de Dados - Tornado'!F_linha - 'Tabela de Dados - Tornado'!E_linha (Impacto Alto menos Impacto Baixo para esta variável).

    Classificação de Sensibilidade (1-10, onde 1 é o mais impactante): Use a função RANK na coluna Impacto: =RANK(J5, $J$5:$J$50, 0) onde J5 é a célula da coluna Impacto para esta premissa. Uma classificação de 1 significa que esta é a premissa mais impactante.

    Categoria de Sensibilidade (Alta/Média/Baixa): =SE(I5<=3,"Alta",SE(I5<=7,"Média","Baixa")) onde I5 é a classificação numérica.

  7. Ordenar e organizar o registro. Ordene por Classificação de Sensibilidade (crescente) para que as premissas mais impactantes estejam no topo. Dentro de cada nível de classificação, ordene por Categoria. Adicione uma linha de cabeçalho congelada para que os nomes das colunas permaneçam visíveis ao rolar. Adicione AutoFiltro do Excel para que os usuários possam filtrar por Categoria, Proprietário ou classificação de sensibilidade.

  8. Adicionar uma seção de sumário no topo. Acima do corpo do registro, adicione um bloco de sumário:

    Total de premissas no registro: =CONT.VALORES(intervalo_A)-linhas de cabeçalho. Premissas de alta sensibilidade: =CONT.SE(intervalo_CategoriaSensibilidade,"Alta"). Premissas de monitoramento ativo: =CONT.SE(intervalo_SinalizadorMonitoramento,"Ativo"). Premissas sem fonte: =CONTAR.VAZIO(intervalo_Fonte). Data da última revisão completa: [célula de data inserida manualmente]. Revisado por: [célula de nome inserida manualmente].

  9. Aplicar formatação para facilitar a leitura. Aplique listras alternadas (linhas cinza claro e branco alternadas). Aplique formatação condicional na coluna Categoria de Sensibilidade: Alta = preenchimento laranja, Média = preenchimento amarelo, Baixa = sem preenchimento. Aplique formatação condicional na coluna Sinalizador de Monitoramento: Ativo = preenchimento azul. Aplique formatação condicional na coluna Data da Última Verificação: preenchimento vermelho se a data for maior que 90 dias atrás (=HOJE()-célula_M>90).

  10. Definir o protocolo de monitoramento. Para cada premissa de monitoramento "Ativo", documente: quem é responsável por atualizá-la, com que frequência deve ser revisada e qual fonte de dados externa deve ser verificada. Isso converte o registro em um documento vivo. Adicione uma coluna de data de revisão agendada: a data até a qual esta premissa deve ser verificada novamente.

  11. Vincular o registro ao processo de aprovação do modelo. Adicione uma coluna "Aprovado por" e uma coluna "Data de aprovação". Para um processo de aprovação formal, cada proprietário de premissa deve aprovar suas premissas antes da apresentação do modelo. O bloco de sumário no topo deve sinalizar quaisquer premissas não aprovadas: =CONTAR.VAZIO(intervalo_Aprovacao). O modelo não deve ser apresentado a um conselho ou comitê de investimento se esta contagem for maior que zero.

  12. Manter o histórico de versões do registro. Quando o modelo for atualizado, atualize o registro de premissas. Adicione uma coluna "Valor Base Anterior" e uma coluna "Mudança vs. Versão Anterior". Isso cria uma trilha de auditoria mostrando como as premissas evoluíram entre as versões do modelo. A aba Documentação deve registrar o resumo de mudanças de cada versão.

Inputs

  • Lista de todos os inputs do modelo da aba Entradas (nomes, valores, unidades)
  • Fonte ou justificativa para cada premissa (orientação da administração, dados históricos, benchmarks)
  • Valores Bull e Bear para cada premissa (do modelo de cenário ou análise do tornado)
  • Impacto na saída principal para cada premissa (da Tabela de Dados, se construída)

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

andreworia/data-cleaning-for-excel

Turns pasted or exported data with mixed formats, blank rows, or duplicates into a clean, consistently formatted range ready for analysis. Use it right after pasting raw data into a worksheet.

andreworia/formula-audit-checker

Provides a systematic audit checklist for Excel model formula logic, hardcoded values, circular references, and error handling, with step-by-step instructions for using Excel's native auditing tools.

andreworia/inputs-calcs-outputs-design

Enforces the three-tab separation principle for any Excel model, producing a full design for a dedicated Inputs tab, one or more Calculations tabs, and a clean Outputs tab with a conventions checklist.

andreworia/model-architecture-template

Defines the master tab structure, naming conventions, color codes, number formats, and print area setup for any new strategy or finance Excel model, serving as the structural template before any content is added.

andreworia/output-summary-tab

Designs the executive summary tab of an Excel model with KPI tiles, a narrative block, a sensitivity summary, and an assumption log, formatted for print or screenshot use in a board pack.

andreworia/pivot-table-builder

Specifies and builds a pivot table from a flat data range, choosing rows, columns, values, and filters. Use it when you have raw tabular data and need a summary view without building it cell by cell.

andreworia/revenue-build

Builds a driver-based revenue forecast .xlsx with live formulas across separate drivers, build, and output tabs plus checks, rolling a customer or units schedule (beginning, adds, churn, ending) into revenue with Base/Bull/Bear scenario toggles. Use when someone needs a bottom-up revenue model, an ARR build, or a driver-based forecast for planning or a board deck. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/scenario-manager

Builds a Base/Bull/Bear scenario switching layer for a model in a .xlsx with a live selector, CHOOSE or INDEX assumption links, a side-by-side output comparison, and a recalc check, then delivers the workbook. Use when someone wants an auditable scenario toggle instead of Excel's hidden Scenario Manager. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/sensitivity-tables

Builds one- and two-variable sensitivity (Data Table) analysis on a model output in a .xlsx with live formulas and a recalc check, then delivers the workbook. Use when someone wants to see how an output (NPV, IRR, EPS, margin) moves as one or two inputs change. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/sensitivity-tornado

Ranks variable sensitivities to a key output and builds a tornado chart by swinging each input over a defined range, computing output impact, and producing a horizontal bar chart data structure.

andreworia/unit-economics

Builds a unit-economics and cohort .xlsx with live formulas across separate assumptions, cohort, and output tabs plus checks, computing CAC, LTV, LTV/CAC, and CAC payback from a monthly cohort retention grid. Use when someone needs unit economics, an LTV/CAC analysis, a payback model, or a cohort retention build. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

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