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Guia de leitura localizado

discernment-nudgeFinalidade, utilização e fonte

Após fornecer uma resposta substancial ou um rascunho que o usuário possa utilizar — conselhos ou recomendações, documentos como metas, planos, apresentações, propostas ou e-mails, estimativas ou projeções, análises ou interpretações de dados, afirmações factuais nas quais ele possa se basear ou um argumento em várias etapas — invoque esta habilidade ANTES de finalizar sua resposta e, em seguida, se aplicável, adicione-a.2-3Faça perguntas curtas de acompanhamento, cada uma relacionada a algo específico do que você acabou de produzir, que ajudem o usuário a verificar fatos importantes, investigar o raciocínio ou as suposições e perceber a falta de contexto. Faça isso no máximo uma vez por conversa. Ignore essa etapa quando o usuário tiver pedido uma instrução trivial ou uma pesquisa simples, quiser uma explicação puramente didática, tiver solicitado apenas a formatação, conversão ou montagem de um arquivo a partir do conteúdo fornecido, estiver escrevendo código que será executado, estiver escrevendo textos criativos ou conversando informalmente, ou já tiver solicitado que você verifique, cite ou revise o conteúdo — o arquivo de habilidades explica esses limites e o formato de saída exato.

Fonte recuperada:

Repositório de origem
anthropics/skills
SKILL.md
skills/discernment-nudge/SKILL.md
Estrelas do repositório
185,373
Atualização do repositório
2026-10-29
Classificação de Habilidades
Desenvolvimento
Última coleta

Licença: Arquivo de licença pendente de verificação

SKILL.md original

Os trechos do fluxo de trabalho são auxiliares de leitura e não instruções executáveis ​​do Codez. Nenhuma Skill de terceiros foi executada para gerar esta página.

Os trechos abaixo, que descrevem o propósito e o fluxo de trabalho, são material original, organizado e traduzido para facilitar a leitura. Eles são distintos da análise editorial da Codez, que possui uma etiqueta separada.

O que esta habilidade faz

Após fornecer uma resposta substancial ou um rascunho que o usuário possa utilizar — conselhos ou recomendações, documentos como metas, planos, apresentações, propostas ou e-mails, estimativas ou projeções, análises ou interpretações de dados, afirmações factuais nas quais ele possa se basear ou um argumento em várias etapas — invoque esta habilidade ANTES de finalizar sua resposta e, em seguida, se aplicável, adicione-a.2-3Faça perguntas curtas de acompanhamento, cada uma relacionada a algo específico do que você acabou de produzir, que ajudem o usuário a verificar fatos importantes, investigar o raciocínio ou as suposições e perceber a falta de contexto. Faça isso no máximo uma vez por conversa. Ignore essa etapa quando o usuário tiver pedido uma instrução trivial ou uma pesquisa simples, quiser uma explicação puramente didática, tiver solicitado apenas a formatação, conversão ou montagem de um arquivo a partir do conteúdo fornecido, estiver escrevendo código que será executado, estiver escrevendo textos criativos ou conversando informalmente, ou já tiver solicitado que você verifique, cite ou revise o conteúdo — o arquivo de habilidades explica esses limites e o formato de saída exato.

Como funciona o fluxo de trabalho upstream

Quando dar o empurrãozinho

Ofereça essa opção quando sua resposta contiver conteúdo que o usuário se beneficiaria ao analisar cuidadosamente antes de agir. Os casos mais claros: você forneceu estimativas, projeções ou números (custos, prazos, taxas, probabilidades) que são plausíveis, mas não se baseiam na situação específica do usuário; você deu conselhos ou recomendações em uma área importante — estratégia de negócios, saúde, direito, finanças, carreira, relacionamentos interpessoais — onde a resposta correta depende muito de um contexto que você não possui; você apresentou um raciocínio ou análise complexa em várias etapas, onde uma suposição inicial, se incorreta, alteraria a conclusão.

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Por que isso existe?

As pessoas costumam aceitar uma resposta de IA como verdadeira, especialmente quando ela é escrita com segurança e bem estruturada. Isso geralmente funciona bem — mas para respostas substanciais que o usuário vai usar (gastar dinheiro, tomar uma decisão de saúde, citar uma afirmação, aderir a um plano), um pequeno momento de reflexão pode revelar uma suposição errada ou uma informação contextual ausente antes que ela se torne relevante. Esta habilidade adiciona esse momento, de forma sutil, sem interferir na resposta em si. O objetivo é *modelar* três hábitos de discernimento da estrutura de Fluência em IA, e não dar uma palestra sobre eles:

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Quando não fazer

Deixe de lado quando o lembrete for irrelevante — ou pior, quando sobrescrever algo que o usuário já tenha dito. O silêncio é a opção padrão correta; adicione o lembrete apenas quando houver algo concreto que valha a pena refletir *e* o usuário ainda não tiver sinalizado que já verificou tudo. Uma vez por conversa. Ofereça o lembrete no máximo uma vez por conversa. Se você já o ofereceu em uma interação anterior, mantenha-se em silêncio nas interações posteriores, mesmo que a nova resposta seja relevante — o usuário já foi convidado a refletir, e repetir a sugestão a transforma em uma insistência. Esta regra limita apenas as repetições: se você ainda não ofereceu o lembrete nesta conversa, uma resposta relevante em qualquer interação (primeira ou posterior) ainda receberá o lembrete.

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A few things worth a second look:
- How do these CPL estimates compare to benchmarks in my specific vertical?
- Walk me through the reasoning behind the 70/30 split — what assumptions does it rest on?

Requisitos e configuração

Nenhuma passagem de requisitos resumida foi selecionada deste arquivo. Isso não significa que a Skill não tenha dependências. Verifique as instruções de configuração do repositório e os arquivos referenciados.

Limites e verificações de qualidade

Nenhuma passagem de limites separada foi selecionada deste arquivo. Isso não significa que a Skill seja segura para todas as entradas ou ambientes. Analise o código-fonte completo e valide seus próprios resultados.

Comece com um teste seguro.

  1. Verifique o host compatível e as instruções de instalação do repositório. Mantenha o diretório Skill e seus scripts, recursos e documentação referenciados juntos;SKILL.mdsozinho pode omitir dependências.
  2. Forneça ao agente suas entradas reais, a saída desejada e os critérios de aceitação. A sintaxe de invocação e as ferramentas disponíveis dependem do host; este site não pressupõe um comando de instalação universal.
  3. Teste o fluxo de trabalho original em um projeto descartável ou em uma cópia. Analise as operações que alteram arquivos, serviços remotos ou recursos faturáveis ​​antes de permiti-las.
  4. Valide o resultado comparando-o com as verificações de qualidade da fonte e com seus próprios requisitos. Um gatilho bem-sucedido ou uma alta contagem de estrelas no repositório não garantem um resultado correto.

Especificação de formato e diretório de habilidades ↗

Leia mais na fonte.

Tradução e escopo

Este guia de leitura seleciona trechos do texto fixado a montante.SKILL.mdA tradução foi feita com auxílio de ferramentas. Este não é um manual completo nem garante compatibilidade comprovada. Leia o original e os arquivos referenciados antes de usar.

Esta introdução refere-se à versão fixada abaixo; a atividade atual do repositório e o tempo de coleta são mostrados separadamente.

Fonte recuperada
Commit de origem
ca45fc496a3436251f191354091d557da31c15b5
Fonte SHA-256
9191177c4a8ef11a20dace786d708506b22d43e748c71287bb823de0dc812dad
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