Resumo em camadas + provas de fidelidade Em vez de 1 resumo só, você cria 3 camadas
Solução correta: Resumo em camadas + provas de
fidelidade
Em vez de 1 resumo só, você cria 3 camadas (curtas e testáveis):
1) RG — Resumo Global (30–80 linhas)
Tese central
3–7 ideias principais
mapa do texto (como ele se organiza)
2) RB — Resumo de Bloco (por capítulo/seção)
Cada bloco tem:
objetivo do bloco
argumentos
definições novas
conclusões
“não confundir com…”
3) CQ — Caderno de Citações (mínimo, cirúrgico)
Não é copiar o livro. É salvar trechos âncora:
definições formais
frases que mudam o sentido
passagens com “se/mas/exceto”
números/dados
Isso garante que o resumo não vire fantasia.
Regra de ouro: todo resumo precisa passar em 2 testes
Teste 1 — “Perguntas de prova”
Você faz 5 perguntas que o texto responde e verifica se o resumo consegue responder
sem inventar.
Exemplos:
“Qual é a tese central em 1 frase?”
“Quais são as condições para X ser verdadeiro?”
“Quais exceções o autor dá?”
02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
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“Quais conceitos são definidos?”
“Qual a conclusão e em que ela se baseia?”
Se o resumo não passa, ele está inútil.
Teste 2 — “Fidelidade”
O resumo deve marcar:
✅ Fato / ✅ Inferência / ✅ Opinião
e apontar onde no texto (ID do bloco + linha/trecho).
Sem isso, você não consegue usar “amplamente” porque não sabe no que confiar.
O erro que causa 80% dos resumos ruins
Pedir “resuma” sem dizer:
para que (uso)
o que preservar (definições, condições, estrutura)
o que não pode sumir (termos, tese, limites)
formato de saída (mapa + bullets + glossário)
Resumo genérico vira texto genérico.
Pergunta Socrática (única) pra eu te dar o protocolo exato
Esse texto que você quer usar “amplamente” é mais:
A) Livro técnico/argumentativo (conceitos, lógica, tese)
B) Livro literário/narrativo (enredo, personagens, atmosfera)
C) Misto
Escolhe A/B/C. Eu te devolvo um template de resumo “à prova de uso amplo” já no
padrão PRAXIUM (RG + RB + CQ + testes).
o resumo tem as respostas para as perguntas básicas,
quando, quem, como (por quanto tempo), onde, o que e
porque. - fatos relevantes, fatos conflitantes e
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concordantes, paradigmas gerados e paradoxos gerados.
(parte especial - parte importante guardada, para detalhes
relevantes frente ao propósito da pesquiza do texto).
analise
Você já definiu um contrato de resumo forte. O problema é que, do jeito que está, ele
ainda tem duas fragilidades que derrubam a “usabilidade ampla”:
1. Mistura de níveis (fato vs interpretação vs paradigma) sem travas de evidência
2. “Parte especial” vira buraco negro (ou copia demais ou some com o que importa)
Vou analisar teu modelo e te devolver uma versão Toyota: clara, testável e plugável no
PRAXIUM.
1) O que você acertou (núcleo sólido)
✅ Perguntas básicas (5W1H + duração)
Isso garante recuperabilidade. Um bom resumo precisa permitir reconstruir:
Quem / Onde / Quando / O quê / Como / Por quê / Por quanto tempo
✅ Relevância e conflito
Você incluiu “fatos relevantes” e “fatos conflitantes/concordantes” — isso é excelente para:
decisões
auditoria
pesquisa comparativa
✅ Paradigmas e paradoxos
Isso é o que transforma resumo em motor intelectual, não em sinopse.
✅ Parte especial (âncoras)
Você percebeu a necessidade de guardar detalhes de alto valor, sem encher o GPT.
2) O que ainda está frágil (e por que o resumo “prejudica”)
Fragilidade A — Sem separação formal: FATO vs INFERÊNCIA vs PARADIGMA
“Por quê” e “paradigmas” são facilmente alucináveis se não houver regra:
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Fato: tem base textual
Inferência: derivada do texto
Paradigma: generalização proposta
Paradoxo: tensão real e demonstrável
Sem essa separação, o resumo fica bonito, mas vira não confiável.
✅ Correção mínima: todo item precisa de um rótulo e origem (ID do bloco + trecho
âncora).
Fragilidade B — “Parte especial” sem formato vira risco
Se ela é livre, acontece um destes:
vira cópia gigante (mata o sistema)
vira vaga (não serve)
vira seleção enviesada (perde o essencial)
✅ Correção mínima: “Parte especial” deve ser âncoras curtas (microcitações e definições)
com regra de limite.
3) Versão Toyota do teu contrato (formatado e testável)
A) Cabeçalho 5W1H + Duração (factual)
Quem:
O quê:
Quando:
Onde:
Como (método/processo):
Por quê (motivação/causa no texto):
Por quanto tempo (prazo, duração, ciclo):
Regra: aqui só entra o que o texto sustenta.
B) Fatos relevantes (com confiança)
Lista numerada:
F1 (alto/médio/baixo): fato + origem (CH_XX)
F2…
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C) Concordâncias e Conflitos (matriz simples)
Concorda com: (ideias/argumentos que se reforçam)
Conflita com: (contradições internas, ou choque com outra fonte)
Regra: conflito tem que dizer “A vs B” e onde aparece.
D) Paradigmas gerados (inferências úteis)
P1: paradigma (generalização)
Base: quais fatos sustentam
Uso: para que serve
E) Paradoxos gerados (tensões reais)
X vs Y: tensão/paradoxo
Por que é paradoxo:
Como o texto tenta resolver (se tenta):
F) Parte especial — Âncoras (o “ouro”)
Somente:
1. Definições (termos críticos)
2. Trechos que mudam sentido (“exceto”, “se”, “mas”)
3. Números/dados
4. Conclusões formais
5. Frases-chave (no máximo 1–2 por seção)
Regra de limite: 10–25 itens curtos, não mais.
4) Testes de qualidade (para impedir “resumo inútil”)
Teste 1 — “Reconstrução”
Com o resumo, você consegue responder sem inventar:
Qual é a tese?
Qual é o mecanismo (como funciona)?
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Quais são as condições e exceções?
Quais evidências sustentam?
Se falhar: o resumo não serve para uso amplo.
Teste 2 — “Auditabilidade”
Para cada item importante, existe:
CHUNK ID (CH_00X)
âncora (1–2 linhas)
Sem isso: o resumo vira opinião.
5) Pergunta crítica (pra fechar o desenho)
Você quer que paradigmas e paradoxos sejam:
(1) extraídos do texto (mais seguro, mais fiel)
ou
(2) gerados como extrapolação (mais criativo, mais arriscado)
Se você escolher (1), o PRAXIUM ganha confiabilidade.
Se escolher (2), ganha força exploratória, mas exige etiqueta “inferência especulativa”.
Escolhe 1 ou 2 e eu te devolvo o template final em JSON de comando PRAXIUM (RG/RB +
âncoras + labels) pronto pra plugar.
Fato - possíveis consequências - implicados (atingidos) e
implicantes (se sentiram atingidos)
Excelente. Isso fecha o circuito causal que faltava no teu modelo de resumo.
Agora dá para usar o texto amplamente, sem distorção e sem empobrecimento.
Vou analisar e formalizar corretamente, porque aqui há um ponto sutil que, se não for
bem definido, vira confusão semântica.
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1) O que você propôs (núcleo correto)
Você definiu um tripé causal-operacional:
Isso é muito mais poderoso do que um resumo tradicional, porque:
conecta evento a efeito
separa impacto objetivo de percepção subjetiva
permite análise ética, política, jurídica e estratégica
Você está descrevendo, na prática, um mapa de impacto.
2) Ajuste conceitual necessário (importante)
A distinção entre implicados e implicantes é boa, mas precisa ficar formalmente clara,
senão o GPT (ou o leitor) mistura tudo.
Definições corretas (proponho estas, com rigor)
🔹 Fato
Algo que ocorreu ou é afirmado pelo texto.
observável
datável
atribuível
🔹 Possíveis consequências
Efeitos deriváveis do fato, em três níveis:
Diretas (imediatas)
Indiretas (secundárias)
Sistêmicas (efeito em cadeia)
🔹 Implicados (atingidos objetivos)
Fato → possíveis consequências → implicados / implicantes
Regra: sem interpretação aqui.
Regra: marcar como inferência, não como fato.
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São os afetados reais, mesmo que:
não saibam
não concordem
não reajam
Exemplos:
grupos sociais
instituições
indivíduos
sistemas
🔹 Implicantes (atingidos subjetivos / percebidos)
São os que:
se sentem atingidos
reagem
interpretam o fato como relevante para si
Mesmo que:
o impacto real seja pequeno
o vínculo seja indireto
haja erro de percepção
⚠️ Importante: implicante não precisa ser implicado, e vice-versa.
3) Onde isso corrige o problema do “resumo que prejudica”
Resumos ruins colapsam tudo em:
O teu modelo evita:
apagar conflitos
esconder disputas narrativas
confundir vítima com agente
confundir fato com reação
Critério: impacto material, jurídico, social ou factual
Critério: reação, discurso, posicionamento
“aconteceu X e isso afetou Y”
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Isso é ouro para uso amplo.
4) Formato Toyota (pronto para o PRAXIUM)
🔸 Bloco causal por fato (modelo padrão)
Cada item pode (e deve) ter:
origem (CH_XX)
grau de confiança (alto/médio/baixo)
5) Como isso se conecta aos paradigmas e paradoxos
Agora fica limpo:
Paradigmas surgem quando:
consequências se repetem
padrões de implicação se estabilizam
Paradoxos surgem quando:
implicados ≠ implicantes
ou quando consequências contradizem a intenção do fato
Exemplo típico de paradoxo:
text
FATO F1:
Descrição objetiva do fato
Consequências possíveis:
- C1 (direta): ...
- C2 (indireta): ...
- C3 (sistêmica): ...
Implicados (atingidos objetivos):
- I1: quem / como / intensidade
- I2: ...
Implicantes (atingidos subjetivos):
- S1: quem / reação / por quê
- S2: ...
Copiar código
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6) Teste de qualidade (obrigatório)
Um bom resumo com esse modelo responde sem inventar:
Quem realmente foi afetado?
Quem reagiu mais?
As reações correspondem ao impacto?
Que consequências não foram percebidas?
Onde há conflito entre fato e narrativa?
Se responde, o resumo serve para análise ampla.
7) Veredito Sócrates
✔️ Sua formulação está conceitualmente avançada
✔️ Corrige o principal defeito dos resumos comuns
⚠️ Exige rótulos claros para não virar opinião travestida de fato
Próximo passo natural
Você quer que eu:
(A) integre esse bloco causal ao template final de resumo PRAXIUM (RG + RB +
Âncoras + Causalidade)
ou
(B) aplique esse modelo em um texto real seu para validar na prática?
Escolhe A ou B.
“Quem mais reage não é quem mais sofre.”
2/2
níveis de resumo por necessidade e utilidade real e de
risco
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Fechado. Você está pedindo o que realmente funciona: resumo por níveis, guiado por
necessidade, utilidade real e risco (de erro, de decisão ruim, de perda de nuance).
A forma “Toyota” disso é um sistema de níveis com gatilhos: quanto maior o
risco/impacto, mais fidelidade + evidência + âncoras.
Escala PRAXIUM de Resumo por Risco e Utilidade (v1.0)
Nível 0 — Índice bruto
Quando usar: risco baixo, só localizar
Entrega: TOC + palavras-chave + IDs de blocos
Perigo: nenhum (não interpreta)
Nível 1 — Snapshot (5W1H + 1 tese)
Quando usar: visão rápida, triagem
Entrega: Quem/Quando/Onde/O quê/Como/Por quê/Duração + tese em 1 frase
Risco: baixo
Regra: sem inferência
Nível 2 — Operacional (decidir tarefa)
Quando usar: você precisa agir (responder e-mail, abrir processo, orientar equipe)
Entrega:
fatos relevantes (com confiança)
próximos passos
pendências
critérios de aceitação (se aplicável)
Risco: médio
Regra: inferência permitida, mas rotulada
Nível 3 — Analítico (conflitos e coerência)
Quando usar: texto complexo, disputa de narrativas, erro custa caro
Entrega:
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fatos concordantes vs conflitantes
lacunas e suposições ocultas
consequências possíveis (diretas/indiretas/sistêmicas)
implicados vs implicantes
Risco: médio-alto
Regra: cada conflito tem “A vs B” + origem (chunk)
Nível 4 — Evidência (auditável)
Quando usar: risco alto (jurídico, reputacional, financeiro, técnico)
Entrega:
tudo do nível 3
Âncoras (definições, “se/mas/exceto”, números, conclusões formais)
trilha de evidência: (CH_ID + trecho curto)
grau de confiança por item
Risco: alto
Regra: sem âncora = não vira “fato”
Nível 5 — Modelo (paradigmas e paradoxos)
Quando usar: pesquisa ampla, criação de teoria, estratégia, previsões
Entrega:
paradigmas gerados (com base explícita)
paradoxos gerados (tensão demonstrável)
cenários e riscos por hipótese
Risco: alto (porque extrapola)
Regra: separar extraído vs especulado
Como escolher o nível (gatilho rápido)
Use esta regra simples:
Preciso só achar? → N0
Preciso entender rápido? → N1
Preciso agir? → N2
Tem contradição/controverso? → N3
Pode dar ruim (alto risco)? → N4
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Quero generalizar e usar amplamente? → N5 (mas só depois do N4)
Regra de ouro (anti-resumo que prejudica)
Pergunta única para eu “instalar” isso no teu PRAXIUM
Quando você disser “resumir”, o PRAXIUM deve escolher o nível por padrão com base em
quê?
A) Risco (alto/médio/baixo)
B) Finalidade (entender/agir/auditar/pesquisar)
C) Ambos (recomendado)
Responde A, B ou C e eu te devolvo o template final (JSON de comando + pastas de
saída) já no padrão PRAXIUM.
Quanto maior o risco, menor a liberdade do resumo e maior a exigência de âncora.
quanto maior a utilidade e usabilidade mais profundo e
detalhado será o resumo. / se for solicitado varias vezes as
informações de um texto ele deve ser relido e re-resumido
melhorando os detalhas e aprofundas as analises sobre
ele.
Você definiu duas leis muito boas. Vou só “Toyota-izar” para ficar operável, mensurável e
sem cair na armadilha de “resumo infinito”.
Lei 1 — Profundidade por utilidade real
✔️ Correta. Mas precisa de gatilho objetivo.
Regra operacional
Defina U por sinais concretos:
Quanto maior a utilidade esperada (U), mais profundo o resumo (Nível).
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Frequência de consulta (quantas vezes você voltou ao texto)
Impacto (decisão/obra/processo que depende disso)
Risco (custo do erro)
Recorrência (se vira “referência padrão” no PRAXIUM)
📌 Isso vira uma pontuação simples:
U = F + I + R + Rec (0–10 cada, ou 0–3 simples)
E mapeia:
U baixa → N1/N2
U média → N3
U alta → N4
U altíssima → N5 (com evidência + paradigmas)
Lei 2 — Releitura + re-resumo por repetição de demanda
✔️ Perfeito. Mas tem que virar ciclo incremental, não “refazer do zero”.
Regra operacional (ciclo de melhoria)
mais detalhes onde há demanda
mais âncoras onde há risco
melhor separação fato/inferência onde houve erro
mais conexões (paradigmas/paradoxos) onde há pesquisa
📌 Importante: isso é versão, não “substituição”.
Como implementar sem virar bagunça (modelo de versões)
Para cada texto, manter:
RG_v1 , RG_v2 , RG_v3 … (global)
RB_CH05_v1 , RB_CH05_v2 … (por bloco)
ANCHORS_v1 … (caderno de âncoras)
ISSUES.log (o que faltou / por que re-resumiu)
Gatilho automático de upgrade
Se um texto é solicitado repetidamente, o PRAXIUM deve gerar uma nova versão do
resumo, com:
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3 consultas ao mesmo texto → sobe 1 nível
1 contradição detectada → sobe para N3
uso em decisão importante → sobe para N4
uso em pesquisa/modelagem → sobe para N5
“Anti-resumo infinito” (regra dura)
Você só aprofunda se houver:
demanda real (consulta repetida)
ou
risco real (auditoria/decisão)
ou
ganho claro (pesquisa/modelo)
Senão, o sistema vira burocracia.
Forma final (pronta para o PRAXIUM)
Campo de controle por texto
usage_count (quantas vezes foi consultado)
utility_score (U)
current_level (N0–N5)
summary_version (v1…)
last_upgrade_reason (“3rd request”, “high risk”, “conflict”)
Regra
Pergunta única para fechar o motor
Você quer que o “upgrade automático” aconteça:
A) por número de pedidos (ex.: 3 vezes)
B) por utilidade/risco pontuado
C) por ambos (recomendado)
Toda nova requisição decide: manter nível ou upgrade.
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Responde A, B ou C e eu te devolvo o contrato em JSON (campos + regras) pronto para
virar motor no PRAXIUM.
identificação de erros ou falhas de peoposito no resumo -
gatilho para refazer e aprofundar - procurar a causa do
errto e da avaliação e registrar
Perfeito. Aqui você fecha o ciclo de qualidade que faltava. O que você descreveu é, na
prática, um sistema de controle de qualidade do resumo, não apenas um método de
síntese.
Vou estruturar isso de forma operável, auditável e anti-autoengano, exatamente no
espírito PRAXIUM.
Protocolo PRAXIUM — Detecção de Erro → Gatilho →
Correção → Registro
1) O que conta como erro ou falha de propósito no resumo
Erro aqui não é “discordar do texto”. É prejudicar o uso.
Classes de erro (tipologia)
E1 — Erro de fato
Informação incorreta
Inversão causal
Confusão de agentes (quem fez o quê)
E2 — Omissão crítica
Falta de definição essencial
Falta de condição (“se”, “exceto”, “desde que”)
Falta de exceção relevante
E3 — Compressão excessiva
Generalização que apaga nuances
Detalhe vital perdido para o propósito atual
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E4 — Mistura de níveis
Fato tratado como inferência
Inferência tratada como paradigma
Paradigma apresentado como fato
E5 — Falha de propósito
O resumo não responde às perguntas necessárias para o uso pretendido
Serve para “entender”, mas não para “decidir”, “auditar” ou “modelar”
📌 Regra: erro é sempre avaliado em relação ao propósito.
2) Como o erro é detectado (gatilhos objetivos)
Gatilhos automáticos
Repetição da mesma pergunta → sinal de falha
Pedido de “onde está isso no texto?” → falta de âncora
Contradição detectada entre resumos (RG vs RB)
Uso em decisão de alto risco sem evidência
Gatilhos humanos
“Isso não bate com o texto”
“Está simplificado demais”
“Não dá para usar assim”
“Falta explicar X”
📌 Importante: percepção do usuário é gatilho válido, mas não é diagnóstico final.
3) Gatilho formal de re-resumo
Quando um erro é identificado:
Registro mínimo do gatilho
error_id
summary_version_afetada
error_type (E1–E5)
context_of_use (para quê estava sendo usado)
O resumo atual é congelado (não é apagado)
Uma nova versão é criada com objetivo explícito
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trigger_source (humano / automático)
4) Procura da causa do erro (obrigatória)
Aqui está o ponto mais importante do teu pedido.
Causas típicas (classificação)
C1 — Contexto insuficiente
chunk errado
resumo global pobre
falta de âncora
C2 — Instrução inadequada
objetivo mal definido
ausência de critérios
papel do modelo mal especificado
C3 — Nível errado
resumo raso para utilidade alta
resumo profundo demais para visão geral
C4 — Limite técnico
chunk muito grande
perda de instrução por truncamento
C5 — Falha interpretativa
ambiguidade real do texto
texto contraditório
erro humano ou do modelo
📌 Sem causa registrada, não há correção válida.
5) Re-resumo dirigido (não “refazer tudo”)
O novo resumo não nasce genérico. Ele nasce com missão explícita:
Regras duras
“Refazer o resumo para corrigir E3 (compressão excessiva)
mantendo o que funcionou e aprofundando apenas X e Y”
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Não reescrever o que não falhou
Aprofundar só onde o erro ocorreu
Adicionar âncoras se houver risco
Atualizar nível (N2 → N3, N3 → N4 etc.)
6) Registro e memória de erro (aprendizado real)
Cada erro gera um registro persistente:
SUMMARY_ISSUES.log
erro identificado
causa raiz
ação corretiva
efeito observado após correção
Isso permite:
evitar o mesmo erro em outros textos
melhorar prompts
calibrar níveis automaticamente
7) Regra de ouro (a mais importante)
Sem isso, o sistema repete falhas “bem escritas”.
Veredito Sócrates
✔️ Sua exigência é correta e avançada
✔️ Fecha o ciclo utilidade → erro → aprendizado
✔️ Impede resumos “bonitos e inúteis”
Pergunta final (para fechar o motor)
Quando um erro é detectado, o PRAXIUM deve:
A) Re-resumir automaticamente seguindo regras
Resumo que falha ensina mais que resumo que “passa”.
Mas só se o erro for registrado e analisado.
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B) Propor correção e pedir confirmação
C) Decidir pelo risco (baixo = auto / alto = confirmação)
👉 C é o mais robusto, mas você decide.
Responde A, B ou C e eu te entrego o contrato final do motor de resumo (eventos, logs,
estados e regras) pronto para implementação.
E5 — Falha de propósito
O resumo não responde às perguntas necessárias para o
uso pretendido
Serve para “entender”, mas não para “decidir”, “auditar” ou
“modelar”
📌 Regra: erro é sempre avaliado em relação ao
propósito. (para isso é importante que o gpt de um passo
a traz em sua função de inventar e tentar achar (inventar
informações que não existem de fato).
Perfeito. Você tocou no ponto mais delicado e mais importante de todo o sistema: E5 —
Falha de propósito.
Aqui não é erro factual, é erro funcional — e isso exige uma trava cognitiva explícita no
GPT.
Vou organizar em três partes:
1. o problema real do E5
2. a regra dura contra “inventar para tapar buraco”
3. o mecanismo correto de passo atrás obrigatório
1) O que é E5 de verdade (sem suavizar)
E5 não é “resumo ruim”.
E5 é quando o resumo:
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responde bem perguntas de entendimento
mas falha quando vira ferramenta
Ou seja:
você entende o texto ✔️
mas não consegue decidir, auditar, modelar, comparar, agir ❌
Isso é o pior tipo de erro, porque:
cria ilusão de domínio
induz decisões erradas
incentiva o GPT a inventar para completar lacunas
👉 Aqui nasce a alucinação funcional.
2) O erro clássico do GPT diante do E5
Quando o GPT percebe que:
faltam dados
o propósito exige mais precisão
o resumo não sustenta a tarefa
Ele tende a:
❌ “completar”
❌ inferir demais
❌ inventar conexões
❌ preencher silêncio com texto plausível
Isso é inaceitável no teu modelo.
3) Regra central que você propôs (e está corretíssima)
Isso implica uma consequência dura:
Não avançar.
Não “melhorar o texto”.
Não inventar.
Erro é sempre avaliado em relação ao propósito.
Se o propósito não pode ser atendido com os dados disponíveis,
o GPT é obrigado a dar um passo atrás.
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4) A TRAVA COGNITIVA OBRIGATÓRIA (anti-invenção)
Regra E5-0 (fundamental)
O GPT não pode “se virar”.
Regra E5-1 — Passo atrás formal
Quando detectado E5, o GPT deve mudar de modo, de executor para diagnosticador.
Ele passa a responder assim:
1. Qual era o propósito declarado
2. Por que o resumo atual não o atende
3. Quais informações estão faltando
4. Se essas informações existem ou não no texto
5. O que é possível fazer sem violar fidelidade
Isso é obrigatório.
Regra E5-2 — Classificação da lacuna
Toda lacuna deve ser classificada:
L1 — Lacuna recuperável
(o texto tem, mas o resumo perdeu)
L2 — Lacuna estrutural
(o texto não fornece; seria extrapolação)
L3 — Lacuna de nível
(o propósito exige N4/N5 e o resumo está em N2/N3)
📌 Somente L1 e L3 autorizam re-resumo.
L2 bloqueia avanço.
5) Gatilho correto para re-resumo (sem autoengano)
Quando E5 é detectado:
Diante de E5, é proibido inventar informação inexistente para cumprir o propósito.
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❌ Não gerar novo resumo automaticamente
❌ Não “aprofundar criativamente”
✔️ Gerar um “Relatório de Insuficiência”
Estrutura do relatório:
Propósito pretendido
Por que o resumo falha
O que falta
Onde isso deveria estar (se estiver)
Proposta de ação válida:
reler blocos X/Y
elevar nível
ou declarar impossibilidade
6) Regra de ouro contra invenção
Esse é o ponto onde 90% dos sistemas de IA falham.
7) Veredito Sócrates (seco)
✔️ Sua formulação está correta e madura
✔️ A exigência do “passo atrás” é essencial
✔️ Sem isso, o GPT sempre vai “embelezar o erro”
8) Formulação final da regra E5 (para o PRAXIUM)
Quando o propósito exige algo que o texto não fornece,
a resposta correta não é um resumo melhor —
é dizer “isso não pode ser feito com este texto”.
Diante de falha de propósito (E5),
o sistema deve interromper a execução,
diagnosticar a insuficiência,
classificar a lacuna,
e só autorizar re-resumo quando houver base textual suficiente.
Em hipótese alguma deve inventar informação para cumprir o propósito.
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Pergunta final (para fechar o contrato)
Quando ocorrer E5 + lacuna L2 (texto não fornece), o PRAXIUM deve:
A) Bloquear e declarar impossibilidade
B) Oferecer extrapolação explicitamente marcada como hipótese
C) Decidir conforme risco (baixo = B / alto = A)
👉 C é o mais robusto, mas você decide.
Responde A, B ou C e eu fecho o contrato definitivo do motor de resumo.
entender - podem existir contextos dentro de contexto e
razões dentro de razões, informar demais pode levar
prejuízos (contexto), informar pouco (pode levar a
prejuízos), e relações desconhecidas (possíveis implicados
e implicantes).
Perfeito. O que você descreveu é o coração do problema cognitivo — e também a
solução correta. Vou organizar isso como um modelo operacional, não como filosofia.
1) O problema real: entender não é acumular informação
Você identificou três riscos simultâneos e antagônicos:
1. Informar demais → prejuízo por excesso de contexto
2. Informar de menos → prejuízo por omissão
3. Existirem relações desconhecidas → risco invisível (implicados/implicantes não
mapeados)
👉 Logo, qualidade do resumo = equilíbrio dinâmico, não volume.
2) Contextos dentro de contextos (hierarquia)
Um erro clássico é tratar “contexto” como bloco único.
02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
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Na prática, existe hierarquia de contexto:
Níveis de contexto
C0 — Contexto imediato
O que é necessário para responder a pergunta atual
C1 — Contexto funcional
O que é necessário para agir/decidir/auditar
C2 — Contexto estrutural
Regras, definições, exceções, condições (“se/mas/exceto”)
C3 — Contexto sistêmico
Consequências indiretas, efeitos em cadeia, ambiente maior
📌 Erro comum: despejar C3 quando a tarefa pede C0/C1.
3) Razões dentro de razões (cadeia causal)
O “por quê” nunca é único.
Estrutura correta do “por quê”
Por quê imediato (motivo declarado)
Por quê operacional (mecanismo)
Por quê estrutural (regra/sistema)
Por quê histórico (origem no tempo)
📌 Resumo ruim responde só um “por quê” e parece raso ou enganoso.
4) O dilema do prejuízo informacional
Você acertou em cheio:
Excesso de informação prejudica quando:
dilui prioridade
mascara riscos
cria falsa equivalência
impede decisão
Falta de informação prejudica quando:
apaga exceções
esconde conflito
02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
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impede auditoria
força invenção (E5)
👉 Resumo bom não é completo — é suficiente para o propósito.
5) Relações desconhecidas (o risco invisível)
Aqui está o ponto mais avançado.
Mesmo com bom resumo, sempre existem:
implicados não evidentes
implicantes que ainda não reagiram
efeitos sistêmicos latentes
📌 Isso não deve ser “resolvido” pelo GPT.
Deve ser marcado como incerteza.
Categoria obrigatória
Risco de relações não mapeadas
O que pode estar fora do radar
Quem poderia ser afetado
Por que não há evidência ainda
Isso protege decisões futuras.
6) Regra central (guarde esta)
Às vezes, reduzir risco é:
dizer menos
marcar incerteza
recusar extrapolar
7) Modelo final (pronto para uso no PRAXIUM)
Para cada resumo, declarar explicitamente:
Resumo não serve para “explicar tudo”.
Serve para reduzir risco decisório.
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1. Propósito
2. Nível de contexto incluído (C0–C3)
3. Cadeias de razão cobertas
4. Riscos por excesso
5. Riscos por omissão
6. Relações desconhecidas (alerta)
Sem isso, o resumo é perigoso.
8) Veredito Sócrates
✔️ Seu diagnóstico é correto e sofisticado
✔️ O risco informacional é bidirecional
✔️ Marcar incerteza é sinal de maturidade, não de falha
Pergunta final (para fechar o sistema)
Você quer que o PRAXIUM escolha automaticamente o nível de contexto (C0–C3) com
base no propósito e risco, ou prefere que isso seja sempre declarado explicitamente pelo
usuário?
Responde:
AUTO
ou
DECLARADO
Com isso eu fecho o contrato final do motor de entendimento e resumo.
e se nos fizéssemos um arcabouço completo para todos
os resumos espaços em branco deixados para fatos novos
- faz-se um resumo completíssimo sempre só não se
preenche as lacunas de todos. e conforme a necessidade
vai se preenchendo as lacunas conforme necessário -
modelo mental02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
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Sim — isso é um modelo mental excelente e bem “Toyota”: você cria um arcabouço
completo (a planta do prédio) e só vai preenchendo os cômodos conforme a
utilidade/risco exigir. Assim você evita dois erros:
❌ encher o GPT de detalhes inúteis
❌ perder estrutura e virar um resumo “sopa”
Vou te devolver isso como um sistema formal, com espaços em branco, gatilhos e regras
anti-invenção.
1) Ideia central
Você não faz um resumo final.
Você faz um formulário vivo.
2) A peça principal: RCE (Resumo Completo Estrutural)
É um template fixo, com campos obrigatórios e campos opcionais.
Campos obrigatórios (sempre preenchidos)
Propósito atual
5W1H + duração (se aplicável)
Tese central (se houver)
Mapa do texto (TOC / blocos)
Limites do que o texto fornece (para evitar invenção)
Campos “lacuna” (inicialmente vazios)
Evidências/âncoras por ponto
Conflitos e concordâncias detalhados
Cadeias de razão (porquês em níveis)
Consequências (diretas/indiretas/sistêmicas)
Implicados (impacto objetivo)
Implicantes (impacto subjetivo)
Paradigmas / paradoxos (extraídos vs especulados)
Perguntas abertas / relações desconhecidas
Cada campo pode ficar assim:
Sempre existe um “Resumo Completo Estrutural” (RCE)
Ele é completo em estrutura, mas parcial em preenchimento.
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UNKNOWN (não analisado ainda)
MISSING_IN_TEXT (o texto não fornece)
NEEDS_EXTRACTION (existe no texto, mas não foi extraído ainda)
Isso impede o GPT de “tapar buraco”.
3) Como preencher sem se perder: preenchimento por demanda
Quando surge uma necessidade (“quero decidir”, “quero auditar”, “quero modelar”), você
não refaz tudo.
Você roda uma operação:
Exemplo:
preencher consequências sistêmicas só para o capítulo 4
preencher âncoras só onde há risco alto
preencher implicados/implicantes só para um fato específico
4) Controle de qualidade: lacuna não pode virar invenção
Regra dura:
Se o campo está vazio e o texto não sustenta:
o GPT deve escrever MISSING_IN_TEXT
não “chutar”
Se o campo está vazio mas a informação existe em algum chunk:
o GPT deve escrever NEEDS_EXTRACTION: CH_0X
e pedir leitura do bloco certo (ou você manda o bloco)
5) O ganho real desse modelo
Você cria uma base que:
mantém estrutura
permite aprofundar sem reescrever
evita “resumo bonito inútil”
FILL(field_x, scope_y, level_z)
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cresce conforme uso real
É literalmente um banco de conhecimento auditável.
6) Como isso vira motor no PRAXIUM (sem complicar)
Para cada texto, você mantém:
RCE.json (arcabouço vivo)
CHUNKS/ (texto particionado)
RB/ (resumos por bloco)
ANCHORS/ (caderno de âncoras)
ISSUES.log (erros E1–E5, causas, correções)
FILL_HISTORY.log (quais campos foram preenchidos e por quê)
7) Uma decisão de design (só 1)
Você quer que os campos vazios sejam marcados como:
A) UNKNOWN / NEEDS_EXTRACTION / MISSING_IN_TEXT (mais técnico e seguro)
B) “em branco” puro (mais limpo, mas mais perigoso)
Recomendação: A.
Se você responder A ou B, eu te entrego um template RCE completo (em JSON) já com:
seções
placeholders
regras anti-invenção
e o comando padrão fill para ir completando por necessidade.
resumindo - sistema praxium resumo e informação
Fechado. Vou resumir o sistema PRAXIUM de resumo e informação no modelo mental
que você construiu (arcabouço completo + preenchimento por necessidade), com regras
anti-invenção e gatilhos de melhoria.
02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
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Sistema PRAXIUM — Resumo & Informação
1) Princípio central
Não encher o GPT. Instruir corretamente.
Informação demais ou de menos gera prejuízo. O objetivo é utilidade com controle de
risco.
2) Núcleo: Arcabouço Completo com Lacunas
Para cada texto existe um RCE — Resumo Completo Estrutural:
estrutura completa
campos com lacunas (UNKNOWN / NEEDS_EXTRACTION / MISSING_IN_TEXT)
cresce por demanda real
Você não “faz um resumo final”. Você constrói um formulário vivo.
3) Níveis de resumo por utilidade e risco
N0 índice/localização
N1 snapshot (5W1H+duração+tese)
N2 operacional (para agir/decidir)
N3 analítico (conflitos, lacunas, consequências, implicados/implicantes)
N4 auditável (âncoras + evidência por chunk)
N5 modelo (paradigmas/paradoxos, com “extraído vs hipótese”)
Quanto maior a utilidade/usabilidade, mais profundo.
Repetição de uso → reler → re-resumir → melhorar versões.
4) Conteúdo mínimo do “resumo útil”
5W1H + duração
fatos relevantes
concordantes vs conflitantes
porquês em camadas (razões dentro de razões)
consequências possíveis (diretas/indiretas/sistêmicas)
implicados (atingidos objetivos)
implicantes (atingidos subjetivos / quem reage)
paradigmas e paradoxos
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parte especial (âncoras): definições, exceções (“se/mas/exceto”), números, conclusões
formais
5) Regra anti-invenção (E5: falha de propósito)
Se o propósito for “decidir/auditar/modelar” e faltar base:
proibido inventar
o motor dá um passo atrás
classifica lacuna:
NEEDS_EXTRACTION (existe no texto, falta extrair)
MISSING_IN_TEXT (texto não fornece)
só aprofunda quando há base textual
6) Controle de qualidade e melhoria contínua
Quando o resumo falha:
identifica erro (E1–E5)
acha causa (contexto insuficiente, instrução ruim, nível errado, truncamento,
ambiguidade)
gera nova versão (v1 → v2 → v3)
registra tudo (o erro vira aprendizado)
7) Operação prática
Pipeline:
1. Chunker (texto grande vira blocos)
2. RB por bloco (resumo local)
3. RG global (mapa geral)
4. RCE (arcabouço vivo com lacunas)
5. FILL (preencher só os campos necessários conforme a demanda)
Se você quiser, eu transformo isso no “contrato oficial” do motor de resumo em JSON
(campos, estados, regras, logs), para você colar direto no PRAXIUM.
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anexar isso ao praxium
Fechado. Vou te entregar isso já no formato “anexar ao PRAXIUM”: arquivos prontos +
comandos PowerShell (Toyota) para criar, gravar, e validar.
A ideia é você ter um “contrato oficial” do motor de resumo + um template RCE
(arcabouço completo com lacunas) + um comando padrão FILL.
1) Onde anexar (padrão sugerido no PRAXIUM)
Vou assumir esta estrutura (se não existir, os comandos criam):
C:\PRAXIUM\ACTIVE\DOCS\PRAXIUM_RESUMO_SISTEMA.md
C:\PRAXIUM\ACTIVE\TEMPLATES\RCE_TEMPLATE.json
C:\PRAXIUM\ACTIVE\TEMPLATES\SUMMARY_COMMANDS.json
C:\PRAXIUM\ACTIVE\INPUT\COMMANDS\cmd_resumo_rce_init.json
C:\PRAXIUM\ACTIVE\INPUT\COMMANDS\cmd_resumo_fill.json
2) PowerShell para criar tudo (copie e cole)
powershell
$ROOT = "C:\PRAXIUM\ACTIVE"
# Pastas
New-Item -ItemType Directory -Force -Path `
"$ROOT\DOCS", `
"$ROOT\TEMPLATES", `
"$ROOT\INPUT\COMMANDS" | Out-Null
# 1) DOC: Sistema PRAXIUM de Resumo & Informação
@'
# PRAXIUM — Sistema de Resumo & Informação (v1.0)
## Princípio central
Não encher o GPT. Instruir corretamente.
Informação demais ou de menos gera prejuízos.
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Objetivo: utilidade com controle de risco.
## Núcleo: RCE (Resumo Completo Estrutural) com lacunas
Para cada texto existe um RCE:
- estrutura completa
- campos podem ficar como:
- UNKNOWN (não analisado)
- NEEDS_EXTRACTION (existe no texto, falta extrair)
- MISSING_IN_TEXT (texto não fornece)
O RCE é um formulário vivo: aprofunda por demanda real.
## Níveis de resumo por utilidade e risco
N0: Índice / localização
N1: Snapshot (5W1H + duração + tese)
N2: Operacional (para agir/decidir)
N3: Analítico (conflitos, lacunas, consequências, implicados/implicantes)
N4: Auditável (âncoras + evidência por chunk)
N5: Modelo (paradigmas/paradoxos; extraído vs hipótese)
Regra: quanto maior utilidade/usabilidade e risco, mais profundo.
Repetição de uso → reler → re-resumir → melhorar versões.
## Conteúdo mínimo do resumo útil
- 5W1H + duração
- fatos relevantes
- concordantes vs conflitantes
- razões em camadas (razões dentro de razões)
- consequências possíveis: diretas / indiretas / sistêmicas
- implicados (atingidos objetivos)
- implicantes (atingidos subjetivos / quem reagiu)
- paradigmas e paradoxos
- parte especial (âncoras): definições, exceções ("se/mas/exceto"), números, conc
## Regra anti-invenção (E5: falha de propósito)
Erro é sempre avaliado em relação ao propósito.
Se o propósito for decidir/auditar/modelar e faltar base:
- proibido inventar
- dar um passo atrás
- classificar lacuna:
- NEEDS_EXTRACTION (existe no texto; extrair de chunks)
- MISSING_IN_TEXT (texto não fornece; não extrapolar como fato)
- só aprofundar quando houver base textual suficiente
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## Controle de qualidade e melhoria contínua
Ao detectar falha:
- classificar erro (E1–E5)
- buscar causa (C1–C5: contexto insuficiente, instrução ruim, nível errado, limit
- criar nova versão do resumo (v1→v2→v3) sem apagar a anterior
- registrar: erro → causa → correção → efeito
## Operação prática (pipeline)
1) Chunker: texto grande → CHUNKS com IDs
2) RB: resumo por bloco
3) RG: resumo global
4) RCE: arcabouço vivo com lacunas
5) FILL: preencher somente campos necessários conforme demanda (propósito/risco)
'@ | Set-Content -Encoding UTF8 "$ROOT\DOCS\PRAXIUM_RESUMO_SISTEMA.md"
# 2) TEMPLATE: RCE (Resumo Completo Estrutural)
@'
{
"schema": "PRAXIUM.RCE.v1",
"text_id": "TEXT_0001",
"title": "TITULO_DO_TEXTO",
"purpose": "entender|decidir|auditar|modelar|pesquisar",
"levels": {
"current": "N1",
"target": "N1"
},
"context_layers": {
"C0_imediato": "UNKNOWN",
"C1_funcional": "UNKNOWN",
"C2_estrutural": "UNKNOWN",
"C3_sistemico": "UNKNOWN"
},
"snapshot_5w1h": {
"who": "UNKNOWN",
"what": "UNKNOWN",
"when": "UNKNOWN",
"where": "UNKNOWN",
"how": "UNKNOWN",
"why": "UNKNOWN",
"duration": "UNKNOWN"
},
"thesis": "UNKNOWN",
"toc_map": {
02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
https://chatgpt.com/g/g-p-691aea6dd4a4819196bd3db777cc812e-programador/c/695758da-87e4-832e-8b19-49a043bdd792 141/146
"chunks_total": 0,
"chunks": []
},
"facts": {
"relevant": [],
"confidence_scale": "alto|medio|baixo"
},
"agreements_conflicts": {
"agreements": [],
"conflicts": []
},
"reasons_layers": {
"immediate": "UNKNOWN",
"operational": "UNKNOWN",
"structural": "UNKNOWN",
"historical": "UNKNOWN"
},
"consequences": {
"direct": [],
"indirect": [],
"systemic": []
},
"impacts": {
"implicados_objective": [],
"implicantes_subjective": []
},
"paradigms": {
"extracted": [],
"hypotheses": []
},
"paradoxes": {
"extracted": [],
"hypotheses": []
},
"anchors_special": {
"rules": [
"definicoes",
"excecoes_se_mas_exceto",
"numeros_dados",
"conclusoes_formais",
"frases_chave_curta"
],
"items": []
02/01/2026, 09:04 Programador - Caminhos para Motor IA
https://chatgpt.com/g/g-p-691aea6dd4a4819196bd3db777cc812e-programador/c/695758da-87e4-832e-8b19-49a043bdd792 142/146
},
"unknown_relations_alert": {
"possible_unmapped": [],
"notes": "UNKNOWN"
},
"quality_control": {
"issues": [],
"versions": [
{ "version": "v1", "status": "draft", "notes": "init" }
],
"anti_invention": true,
"labels_required": ["FACT", "INFERENCE", "OPINION"]
}
}
'@ | Set-Content -Encoding UTF8 "$ROOT\TEMPLATES\RCE_TEMPLATE.json"
# 3) TEMPLATE: comandos (init e fill)
@'
{
"schema": "PRAXIUM.SUMMARY_COMMANDS.v1",
"commands": [
{
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