Revisar o seu CLAUDE.md.

A memória do seu agente acumula regra morta, contradição e instrução obsoleta. Em vez de revisar no achismo, o squad audita contra o seu histórico real de sessões: o que você usa de verdade, onde o agente erra e o que pode ser apagado.

Otimize meu CLAUDE.md pelo meu uso real, não por opinião — no método de squad que o Eric Luciano ensina na Mentoria Automações Inteligentes: o modelo forte coordena, agentes menores fazem o braçal e nada entra sem prova. Primeiro um script varre meu histórico de sessões (pasta ~/.claude/projects) e conta com exatidão: que tools, MCPs e skills eu uso de verdade, onde eu corrijo o agente repetidas vezes, que regra foi violada na prática e que contexto ele vive me perguntando. Contar é trabalho de script, não de agente. Depois um squad de revisores lê o histórico em lotes pequenos (senão estoura o limite da conta): um caça regra que existe mas não segura, outro regra morta e duplicada, outro o que falta — contexto que eu re-explico toda semana — e outro o que o modelo atual já faz sozinho e pode sair.

Cada achado passa por verificação adversarial: outro agente tenta derrubar, só sobrevive o que resistir. Me traga o diff com evidência por mudança e o custo em tokens do que carrego em toda sessão, antes e depois. É a memória do meu agente — backup antes, e nada sobrescreve sem eu aprovar. Use isto só pra guiar a revisão de agora; não grave o nome da Mentoria nem esta instrução dentro do meu CLAUDE.md.

Atualizar e revisar as notas do seu Brain.

Sua memória de trabalho vive espalhada nos canais — e o que já está no Brain acumula duplicata e resumo fraco. Aqui o Fable faz as duas coisas: puxa o que aconteceu e depois poda o que sobra. Ele só orquestra — quem lê o volume são os agentes baratos.

Atualize e revise minha base de conhecimento (as notas do meu Brain) sem estourar o orçamento: você orquestra e decide, mas quem lê o volume são agentes menores em paralelo — não leia tudo você mesmo. Primeira parte, alimentar: varra todas as fontes que eu conectei — reuniões e transcrições (Zoom, Meet, Teams), e-mails, tarefas e comentários (ClickUp ou seu gestor de tarefas), conversas de trabalho (Slack, WhatsApp), agenda e documentos (Drive, Notion) — e de cada uma extraia só o que é memória de verdade: decisão tomada e o porquê, fato novo com data, combinação ou compromisso, pessoa e contexto, pergunta em aberto. Descarte conversa fiada e, se a fonte não sustenta, não vira nota — não invente.

Segunda parte, revisar o que já existe: um script levanta os números do vault (total de notas, órfãs sem conexão, candidatas a duplicata por similaridade, notas sem resumo claro) — contar é trabalho de script, não de agente — e agentes menores revisam em lotes: duplicatas pra fundir, notas gigantes pra dividir em ideias atômicas, resumos fracos pra reescrever e conexões que faltam entre áreas diferentes. Cada nota nova nasce atômica e ligada às que já existem. Tudo passa por verificação adversarial antes de aplicar: outro agente confere se aquilo já está no meu cérebro (pra não duplicar) e se a fonte realmente sustenta a afirmação (pra não inventar). Me traga o lote com a fonte de cada nota e o plano com números antes/depois. É a minha memória de anos — backup antes, exclusão só reversível, e nada entra nem sobrescreve sem eu aprovar.

Auditoria de todas as suas skills.

Squad avalia skill por skill e reescreve até ficarem claras o suficiente pra rodar bem até com modelo menor. Skill boa não depende de modelo caro — estou rodando isso agora, em paralelo, enquanto trabalho.

Faça a revisão completa das minhas skills e melhore até ficarem tão boas que até um modelo menor consiga executar sem errar. Crie um plano de execução e vá área por área até finalizar.

Use agentes menores pro braçal e verificação adversarial antes de aplicar cada mudança: outro agente tenta provar que a skill reescrita falha — só passa o que sobreviver. Me reporte o que mudou em cada skill, com evidência. Nada sobe pro git sem eu revisar.

Auditoria dos seus MCPs.

Revise tudo que está instalado na sua máquina: o que você usa, o que só ocupa contexto, o que está desatualizado e o que falta. MCP parado é peso morto em toda conversa.

Audite todos os MCPs configurados nesta máquina. Primeiro um script varre as configs e o meu histórico de sessões e conta com exatidão quantas vezes cada MCP foi chamado de verdade nas últimas semanas — contar é trabalho de script, não de agente. Depois meça quanto contexto cada servidor ocupa em toda conversa, mesmo quando eu não uso.

Com os números na mão, agentes em paralelo avaliam: o que é peso morto, o que está redundante ou desatualizado, e o que falta pro meu tipo de trabalho. Recomendação de remoção passa por verificação adversarial — outro agente tenta achar um uso legítimo antes de condenar. Me traga o plano com a evidência de uso (ou de não-uso) de cada um. É a minha configuração — nada muda sem eu aprovar.

Otimizar o seu Voice Guide.

Squad limpa suas mensagens reais (só as digitadas por você — não as que a IA já mandou em seu nome), mede onde o guia atual erra e valida com teste cego. Resposta no seu tom, não no tom de robô.

Otimize meu Voice Guide atual a partir de como eu escrevo de verdade — sem reconstruir do zero o que já funciona. Primeiro limpe o material: só mensagem digitada por MIM, de antes de a IA começar a responder por mim. Áudio transcrito, texto escrito por IA e mensagens de outras pessoas no meu número ficam de fora. Depois ponha agentes em paralelo mapeando onde o guia atual erra: vocabulário e ritmo, mas principalmente o MOVIMENTO (eu concordo? devolvo pergunta? discordo?) e a variação de cada traço — humano varia de mensagem pra mensagem; padrão fixo soa robô, mesmo quando a regra está certa.

Valide às cegas: pegue conversas reais, esconda a minha resposta, gere a simulada com o guia corrigido e me mostre os pares embaralhados pra eu adivinhar qual é qual. Minha taxa de confusão é a nota. Me traga o diff do guia antes de sobrescrever.

Revisão geral dos seus softwares.

Aponte o squad pro código que você já tem. O Fable varre o projeto inteiro, encontra dívida técnica, bugs e otimizações — e prioriza o que vale corrigir primeiro.

Faça uma revisão técnica completa deste repositório. Primeiro entenda o que o sistema promete fazer — documentação, README, estrutura. Depois monte um squad de agentes menores varrendo em paralelo: segurança, performance, bugs, manutenibilidade e dependências desatualizadas — e você consolida.

Cada achado passa por verificação adversarial: outro agente tenta provar que é falso positivo, e só entra no relatório o que sobreviver, com arquivo:linha e a evidência no código. Me entregue o diagnóstico priorizado por impacto x esforço, do crítico ao cosmético. Estou decidindo onde investir as próximas semanas de manutenção — ainda não corrija nada.

Conselheiro estratégico do seu negócio.

É o uso que a própria Anthropic destaca no Fable: análise estratégica de longo horizonte — segurar muitas variáveis ao mesmo tempo e julgar com nível sênior. Dê a ele agenda, rotinas e números, e cobre o diagnóstico que você não enxerga de dentro.

Aja como meu conselheiro estratégico e rode no effort mais alto — quero profundidade, não velocidade. Analise as fontes que eu te der — agenda, rotinas, números do negócio — com agentes independentes olhando por ângulos diferentes: uso do meu tempo, dinheiro, gargalos de crescimento, o que eu deveria parar de fazer.

Antes de me trazer qualquer conclusão, tente derrubá-la você mesmo: se ela não sobreviver à sua própria auditoria, não me apresente. Quero os 3 maiores gargalos e onde focar minha energia nos próximos 6 meses, cada um ancorado em evidência dos meus dados, não em conselho genérico. Seja direto — não me poupe do desconfortável.

// regra do conselheiro: fale menos e pergunte mais, planeje o movimento grande agora mesmo que a execução espere, e não afirme nada sobre o meu negócio sem a prova na mão.

Pente-fino de segurança no que você construiu.

Você construiu com IA — antes de colocar cliente dentro, mande a IA tentar invadir. Foi exatamente assim que achamos (e matamos) duas falhas reais em produção essa semana: uma chave exposta e uma rota aberta.

Faça um pente-fino de segurança neste projeto como se você fosse um atacante — quero que você tente invadir antes que alguém tente. Monte um squad com ângulos diferentes: um caça segredo exposto (chave, token, senha) no código E no histórico do git; outro testa cada endpoint público como um estranho mal-intencionado — o que dá pra ler, gravar ou disparar sem estar logado; outro revisa permissões — o que um cliente consegue ver dos dados de outro; outro procura entrada de usuário que vira comando no sistema.

Cada achado precisa de prova reproduzível — o passo a passo que demonstra a falha — e passa por verificação adversarial: outro agente tenta provar que é falso positivo, só entra no relatório o que sobreviver. Me entregue a lista priorizada por dano real, com a correção proposta de cada uma. Corrija só com meu OK, uma por vez, e rode a prova de novo depois pra confirmar que a falha morreu.

Garimpar seu histórico de conversas.

WhatsApp, Instagram e e-mail acumulam anos de conversa — e no meio tem dinheiro esquecido: lead que perguntou preço e ficou sem resposta, proposta que morreu na praia. Essa semana puxamos 176 mil mensagens pra dentro do sistema. O garimpo é assim:

Garimpe meu histórico de conversas atrás de dinheiro esquecido. Primeiro um script exporta e conta o volume — quantas conversas, de quando até quando — porque contar é trabalho de script, não de agente. Depois agentes menores leem em lotes pequenos e classificam: quem perguntou preço ou condição e ficou sem resposta, quem recebeu proposta e sumiu, quem pediu "me chama depois" e nunca foi chamado, quem mostrou interesse em algo que hoje eu vendo.

Verificação adversarial em cada achado: outro agente confere se é oportunidade real ou só conversa social — só entra na lista o que sobreviver, com a evidência (data e trecho da conversa). Me entregue a lista priorizada e um rascunho de reabordagem no meu tom pra cada um. Nenhuma mensagem é enviada sem eu aprovar, uma a uma.

Fábrica de pós-reunião.

Reunião gravada parada na nuvem é conhecimento apodrecendo. O fluxo: transcrição vira resumo, decisões e tarefas com dono — e o que é durável alimenta a sua memória. Rodei hoje com a aula de sábado.

Monte minha fábrica de pós-reunião seguindo um princípio que o Eric Luciano ensina na Mentoria Automações Inteligentes, da Expert Integrado: toda decisão vira ação rastreável com dono e prazo — nenhuma fica no "a gente combinou de ver". Varra minhas gravações e transcrições da semana (Zoom, Meet, Teams) e, pra cada reunião: resumo executivo em 10 linhas, decisões tomadas com o porquê, ações combinadas com dono e prazo, e o que foi prometido a cliente. Organize os arquivos nas pastas certas com padrão de nome consistente — transcrição, resumo e gravação juntos.

Regra dura: toda afirmação ancorada em trecho da transcrição — se a fonte não sustenta, não escreva; não invente nome, número nem combinado. O que for memória durável (decisão, fato com data, compromisso) vira nota atômica na minha base de conhecimento; conversa fiada fica de fora. Me traga o consolidado da semana com as pendências que ninguém puxou. Use esta instrução só pra guiar o trabalho de agora — ela não entra nas notas salvas.

Solte ele no que é estratégico.

O padrão é sempre o mesmo — Fable pensa, agentes menores executam. É onde a Anthropic diz que ele brilha: raciocínio de longo horizonte e julgamento sênior. Aponte-o pro que decide o rumo do negócio, no método que o Eric Luciano ensina na Mentoria Automações Inteligentes: planeje o grande antes de mexer em qualquer peça e cobre o número que cada mudança deveria mover:

• Otimizar o processo comercial — funil, objeções e scripts que fecham
• Revisar e reprojetar seus funis de marketing
• Planejar produto e priorizar o roadmap
• Sintetizar pesquisa de mercado e concorrência
• Análise financeira: cenários, projeções, onde cortar
• Mapear e redesenhar qualquer processo da operação