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title: Workflow de Pesquisa Aprofundada com IA

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# Workflow de Pesquisa Aprofundada com IA

## Introdução

Entendo **prompts** em si apenas como artefatos intermediários. O que considero mais importante é o **processo de trabalho**. 

A seguir, apresento minha sugestão de workflow bem simplificado para você adaptar ao seu caso e preferências.

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## Método: Pesquisa Aprofundada em 4 Etapas

### **Etapa 1: Delimitar o Escopo com Diálogo Iterativo**

1. **Descreva a tarefa**: Nas suas próprias palavras, de forma simplificada, descreva a tarefa que você deseja realizar.

2. **Peça perguntas à IA**: Solicite que a IA gere perguntas para ajudá-la a entender melhor o escopo e delimitar o contexto necessário.

3. **Responda com especificidade**: A IA fará um conjunto de perguntas que você precisa responder com o **máximo de especificidade**, para que ela tenha o contexto bem preciso daquilo que você deseja realizar.

> ⚠️ **Nota**: Esta etapa pode ser repetida algumas vezes até obter clareza total.

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### **Etapa 2: Elaborar Prompt de Pesquisa Aprofundada**

Tendo clareza em relação ao contexto da tarefa:

1. **Peça ao LLM que elabore um prompt de pesquisa aprofundada** para identificar fontes e informações específicas.

2. **Use um LLM de pesquisa especializado** (Deep Research).

**Resultado**: A IA criará um prompt de pesquisa hiper-detalhado e específico, apoiando-se nas boas práticas, tudo personalizado para sua tarefa.

#### 🎯 Modelos Recomendados

- **Gemini-3-pro** ou **GPT-5.2-high** (alto nível e capacidade de reflexão)
- **Claude 4.5 Opus Thinking 32K** (excelente, mas com restrição de acesso)

#### Revisão do Plano

Agora **revise o plano de pesquisa**, ajustando:
- Focos
- Elementos priorizados
- Escopo (reduzindo ou ampliando)

**Customize o prompt** para que a pesquisa reflita realmente aquilo que você considera mais relevante.

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### **Etapa 3: Executar Pesquisa em Múltiplos LLMs**

Submeta o prompt ajustado para **LLMs de pesquisa**.

#### 🔍 Ferramentas Recomendadas

- **Perplexity**
- **Gemini**
- Outras ferramentas com tier gratuito que oferecem "Deep Research" ou "Pesquisa Aprofundada"

> ⚠️ **LMArena**: O LMArena (https://lmarena.ai/c/new?mode=side-by-side&chat-modality=search) permite utilizar gratuitamente vários dos melhores modelos disponíveis. Usem com moderação e forneçam feedback na avaliação dos modelos.

#### Ação

Execute o prompt de pesquisa aprofundada em **pelo menos 2 ou 4 LLMs especializadas** em pesquisa, gerando **dois (ou 4) relatórios de pesquisa aprofundada** com várias fontes citadas.

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### **Etapa 4: Consolidar Relatórios com LLM de Reflexão**

Consolide os diversos relatórios de pesquisa intermediários usando um **LLM especializado em reflexão** com grande janela de contexto.

#### 🎯 Modelos Recomendados

- **Claude 4.5 Opus Thinking 32K** (ideal)
- **GPT-5.2**
- **Gemini 3 Pro**

#### Prompt Sugerido

> "Seguem três relatórios de pesquisa independentes sobre o mesmo tema. Consolide em um relatório único reforçando todas as conclusões e citações coincidentes, e destacando aquelas divergentes."

#### Tratamento de Divergências

Você precisará fazer um julgamento:

- **Divergências razoáveis**: Mantenha na análise final
- **Divergências que sugerem alucinação ou pouca credibilidade**: Corte ou refaça uma pesquisa específica

#### Resultado Final

Um **relatório de pesquisa aprofundado** com:
- Várias fontes (mais ou menos confiáveis)
- Abordagem em profundidade do tema

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## Aplicação Prática: Elaboração de Monografia

### Fase 1: Definir Questões de Pesquisa

Utilize o relatório de pesquisa aprofundado como **fonte de conhecimento**:

1. **Anexe no Notebook LLM** ou coloque na janela de contexto de um modelo de reflexão

2. **Discuta possíveis questões de pesquisa**, pedindo ao LLM para:
   - Refletir criticamente com você
   - Avaliar prós e contras
   - Sugerir sua própria posição

3. **Refine progressivamente** suas questões de pesquisa, embasadas no relatório com as fontes mais relevantes da comunidade científica

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### Fase 2: Desenvolver Cada Questão (Ciclo Completo)

Para **cada questão de pesquisa**, repita o ciclo das **Etapas 1 a 4**:

#### 📋 Passo a Passo por Questão

1. **Delimitar escopo**
   - Peça ao LLM perguntas sobre o tema
   - Traga sua posição, orientação, metodologia
   - Exponha suas ideias, posicionamento e preferências

2. **Elaborar prompt de pesquisa aprofundada** sobre aquela questão específica

3. **Executar pesquisa** em múltiplos LLMs, gerando múltiplos relatórios

4. **Consolidar** relatório final com avaliação crítica das divergências

5. **Redigir capítulo** correspondente usando o relatório final

6. **Repetir** para a próxima questão

**Resultado**: Aos poucos, você elabora o material da **monografia completa**.

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## Reflexão: Automação vs. Processo Manual

Cheguei a pensar em **automatizar todo esse processo** usando agentes de LLMs que:
- Manteriam o fluxo de diálogo com o usuário
- Realizariam conversas e pesquisas em background
- Gerariam prompts intermediários automaticamente
- Trariam apenas os pontos de decisão para o humano
- Produziriam monografia customizada e personalizada

**Porém**, ao conversar com colegas de TI, concluíram que **não tem tanto valor agregado** em relação ao simples uso de LLMs com intuição e experimentação humana.

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## Resumo do Método

Esta é minha **receita** para fazer pesquisa aprofundada, detalhada e mais confiável utilizando LLMs:

✅ **Múltiplas iterações**  
✅ **Múltiplos LLMs**  
✅ **Revisão humana a cada passo**

> 💡 **Convite**: Se você encontrar ajustes interessantes nessa receita, por favor comunique de volta para eu testar e aperfeiçoar meus próprios processos de trabalho.

**Boa sorte em suas pesquisas!**

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## 🛠️ Ferramentas Recomendadas

### 1. Transcrição por Voz: Whisper Flow

**Observação importante**: Boa parte do texto acima não foi digitado diretamente. Utilizo muito ferramentas de **transcrição**, em que vou pensando em voz alta com o microfone ligado.

#### Por que usar?

- Aumenta tremendamente a **produtividade**
- Melhora o **flow de ideias** em diálogo com a IA
- Permite refino progressivo de ideias
- Surpreendentemente pouco utilizado pelas pessoas

#### Ferramenta Específica

**[Whisper Flow](https://wisprflow.ai/r?ERICK4)**

- Link com **1 mês de teste gratuito** da versão Pro
- Versão gratuita é perfeitamente utilizável para gerar comandos e prompts para LLMs

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### 2. Método Solve It with Code

**Professor Jeremy Howard** (famoso pelos cursos de ML/DL/NLP/LLMs na fast.ai)

- Novo curso e plataforma para **uso dialogado de IA**
- Aprofunda a abordagem de **refino progressivo de ideias em diálogo com LLMs**
- Investimento: Meio caro, mas de grande utilidade

**[Solve It](https://solve.it.com/?via_id=i6o9d6c2)** - Link com **15% de desconto**

> 💡 **Dica**: Sempre procure por discriminações de preço/cupons antes de contratar serviços pela internet.

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## Próximos Passos

Mais para frente, podemos discutir **metodologia científica contemporânea** utilizando ferramentas de IA!

Novamente, boa sorte! 🚀