MÓDULO 3.2

🔄 O Ciclo Plan → Build → Troubleshoot → Optimize

Todo build segue o mesmo ritmo de quatro fases — planejar, construir, depurar, otimizar — com duas habilidades que atravessam tudo: verificar de verdade e fazer backup antes de mudar. Este módulo destrincha cada fase com o prompt certo para conduzir a IA, marca a fronteira do que ela não faz (credenciais, mapeamento), e fecha com a disciplina que evita perder trabalho.

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~45
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🔄 O ciclo em uma frase

Plan (alinha o quê e o como) → Build (a IA constrói e valida) → Troubleshoot (você devolve o erro com contexto) → Optimize (você melhora em camadas). E, em volta de tudo: verifique de verdade e tenha um backup antes de cada mudança.

O ciclo não é uma linha reta com fim: depois de otimizar você costuma voltar a depurar (a mudança quebrou algo?) ou até a planejar (surgiu um requisito novo). Por isso ele é desenhado como um loop — e o backup é o que torna esse loop seguro.

1 · Plan pesquisa · plano 2 · Build criar · validar 3 · Troubleshoot erro · correção 4 · Optimize melhorar em camadas coordenador lê erro · propõe fix

Diagrama ilustrativo — o ciclo é um loop, não uma fila. O coordenador (a IA) lê o erro que você devolve e propõe a correção; otimizar costuma realimentar depurar.

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🗺️ Fase 1 — Plan

O que é

A fase de alinhamento. No Plan Mode, a IA pesquisa os recursos certos, faz perguntas de esclarecimento (intervalo? colunas? o que conta como "urgente"?) e propõe um plano numerado para você aprovar. Você ainda não construiu nada — está definindo o quê e o como, na fase mais barata de mudar de ideia.

O que é?Perguntas de esclarecimento — as dúvidas que a IA levanta antes de construir (formato de saída, fonte de dados, casos de exceção). Respondê-las bem é metade do trabalho.

Por que aprender

Pular o plano é a causa nº 1 de retrabalho: a IA constrói uma coisa, você queria outra, e agora há nós para refazer. Alinhar no plano custa uma conversa; alinhar depois custa um rebuild.

🎯 Objetivo: obter um plano aprovável antes de qualquer build.

prompt (Plan Mode)
Entre em plan mode. Quero <descreva o resultado, ex.: "um workflow que monitora
o Gmail por e-mails com 'urgente' no assunto e registra cada um numa planilha">.

Antes de construir:
1. Pesquise os recursos/nós necessários.
2. Liste as perguntas de esclarecimento (colunas, ações extras, casos de exceção).
3. Apresente um plano numerado com a arquitetura e as credenciais que vou precisar.

Não escreva nada até eu aprovar.

✅ Como verificar: a resposta traz perguntas + um plano + a lista de credenciais. Você responde, ajusta o plano e aprova — só então começa o build.

Conceitos-chave

Pesquisar

Recursos certos.

Perguntar

Tirar dúvidas antes.

Plano

Numerado e aprovável.

Aprovar

Você dá o "ok".

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🏗️ Fase 2 — Build

O que é

Com o plano aprovado, a IA constrói o workflow/projeto e valida sozinha o que consegue (corrige problemas de validação automaticamente). Em bypass permissions, ela executa sem pedir confirmação a cada passo. Lembre: a saída pode variar entre execuções — não compare tela a tela.

Por que aprender

Assistir ao build cedo tem dois ganhos: você aprende como o sistema funciona e consegue interromper rápido se a IA sair do trilho — economizando tempo e token. O bypass acelera, mas você deixa de ver cada passo; use com critério.

🎯 Objetivo: construir o que foi aprovado e validar antes de testar.

prompt (após aprovar o plano)
Aprovado. Construa exatamente o plano acima.

Ao terminar:
- Valide o que foi criado e corrija problemas de validação automaticamente.
- Me diga claramente o que ainda preciso fazer à mão (credenciais, mapeamento,
  criar destinos).
- Não considere "pronto" sem antes apontar o que falta para eu testar.

✅ Como verificar: o build aparece montado e validado; a IA lista o que é manual. Você não tenta testar antes de saber o que ainda falta configurar.

🎯 Dica prática

Se a sua versão tiver nomes e layout diferentes de um tutorial, tudo bem: a IA é não-determinística. Avalie pelo comportamento final, não pela aparência passo a passo.

Conceitos-chave

Validar

A IA auto-corrige.

Bypass

Sem interromper.

Assistir

Interrompa se errar.

Variação

Esperada, não defeito.

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🙅 O que a IA NÃO faz

O que é

A fronteira do automático. Algumas etapas precisam de você: criar credenciais OAuth (logar com a sua conta), criar a planilha/pasta de destino, e mapear campos (dizer qual valor vai em qual coluna). E a regra de ouro: chave/segredo nunca no chat — só em arquivo de ambiente.

O que é?OAuth — o jeito seguro de autorizar um app a acessar a sua conta (Gmail, Sheets) sem entregar a senha. Mapear campos — ligar cada dado de entrada (remetente, assunto) à coluna/saída correta.

✓ A IA faz

  • Escolher e montar os nós/arquivos.
  • Validar e auto-corrigir o que dá.
  • Sugerir as colunas e o mapeamento.
  • Te dizer exatamente o que falta fazer à mão.

✗ Você faz (manual)

  • Criar as credenciais OAuth (logar nas contas).
  • Criar a planilha/pasta de destino.
  • Confirmar o mapeamento final dos valores.
  • Guardar a chave no .env — nunca colar no chat.

Por que aprender

Sem saber a fronteira, você fica esperando a IA fazer o que só você pode (autorizar a sua própria conta) — ou, pior, cola uma chave no chat por impaciência. Saber a divisão acelera o build e mantém os segredos seguros.

🎯 Objetivo: obter um checklist do que é manual antes de testar.

prompt (copie e rode)
Antes de eu testar, me dê um checklist do que SÓ EU posso fazer:
- Quais credenciais OAuth criar e em quais nós/serviços.
- Que destinos preciso criar (planilha, pasta) e com quais colunas.
- Qual o mapeamento de cada campo de entrada para a saída.

Para chaves/segredos, me diga onde colocá-los no arquivo de ambiente — nunca
me peça para colar uma chave aqui no chat.

✅ Como verificar: você recebe uma lista clara de ações manuais. Nenhuma instrução pede que você cole segredos no chat.

Conceitos-chave

OAuth

Você autoriza.

Destino

Crie planilha/pasta.

Mapear

Valor → coluna.

Chave no .env

Nunca no chat.

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🔧 Fase 3 — Troubleshoot

O que é

Quando algo quebra, o reflexo certo é devolver o erro com contexto: copie a mensagem inteira, diga em qual nó/passo aconteceu e o que você esperava, e peça diagnóstico + causa + correção. A IA lê os inputs/outputs de cada passo e conserta. Depois você reexecuta — uma correção por vez.

entrada (passo anterior)dados que chegam passo que falhou⚠ mensagem de erro saída esperadao que você queria copie msg + nome do passo → IA

Diagrama ilustrativo — ler a entrada, o passo e a saída esperada localiza o erro. O que a IA precisa é a mensagem literal + onde ela ocorreu.

Por que aprender

"Deu erro" sem contexto vira chute. A mensagem exata + o local + o que você esperava transformam o problema num pedido acionável — e a IA costuma achar a causa real (um formato de modelo errado, uma expressão de tempo inválida, um campo lido em caixa diferente) e corrigir rápido.

🎯 Objetivo: devolver o erro de forma que a IA conserte de primeira.

template de troubleshooting
Apareceu um erro. Aqui está o contexto completo:

- Onde aconteceu: <nó/passo, ex.: "nó Google Sheets append">
- O que eu esperava: <ex.: "que a linha fosse adicionada na planilha">
- O que aconteceu: <descreva o sintoma>
- Mensagem de erro (literal):
"""
<cole a mensagem de erro exatamente como apareceu>
"""

Diagnostique a causa, explique por que aconteceu e corrija. Não mude mais nada
além do necessário para resolver isso.

✅ Como verificar: a IA explica a causa e aplica uma correção pontual. Você recarrega/reexecuta; se ainda falhar, repita o template com o novo erro.

Conceitos-chave

Mensagem literal

Cole exatamente.

Local

Qual nó/passo.

Por quê

Peça a causa.

Pontual

Sem mexer no resto.

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⚡ Fase 4 — Optimize

O que é

Com o básico funcionando, "funciona" vira "funciona bem". Você melhora em camadas, em uma ordem de prioridade: (1) tratamento de erro — o que quebra; (2) lógica — o que é ineficiente; (3) qualidade da saída — a experiência (formatação, assinatura); (4) performance — velocidade do gatilho até a entrega. Uma mudança por vez, testando a cada passo.

O que é?Caso de borda (edge case) — situação incomum que pode quebrar o fluxo (e-mail sem assinatura, campo vazio, remetente automático). Otimizar é, em boa parte, cobrir esses casos.

Por que aprender

Polir a saída antes de tratar erro é perda de tempo: um e-mail bonito não vale nada se o e-mail não chega. A ordem de prioridade garante que você gasta energia onde o retorno é maior — e fazer uma mudança por vez mantém cada problema localizável.

🎯 Objetivo: otimizar em uma camada por vez, ancorado no que já existe.

prompt (uma melhoria por vez)
No workflow já existente chamado "<nome exato do workflow>", aplique UMA
melhoria: <descreva a mudança, ex.: "quando a busca não achar uma política,
em vez de inventar, envie uma resposta dizendo que vamos pesquisar e retornar">.

Não crie um workflow novo — edite este. Me explique o que vai mudar antes de
aplicar, e depois me diga como testar essa mudança especificamente.

✅ Como verificar: a IA edita o workflow nomeado (não cria outro), explica a mudança e indica o teste exato. Você testa só essa camada antes da próxima.

Conceitos-chave

Camadas

Uma por vez.

Prioridade

Erro > lógica > saída.

Ancorar

Nomeie o workflow.

Testar

A cada camada.

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🔬 Verificação & testes de verdade

O que é

A habilidade que atravessa todas as fases: testar com cenários reais (caminho feliz, casos de borda e fora de escopo), conferir números e fatos contra a fonte, e exigir que o agente recuse inventar o que não sabe. A regra de ouro permanece: verde ≠ correto — rodar sem erro não prova que a resposta está certa.

Por que aprender

Para testar um filtro, você precisa enviar exatamente o tipo de entrada que ele deve pegar. Um teste "fora de escopo" (ex.: perguntar algo que não está na base) é o que revela se o agente é honesto ou se ele alucina. Um bom agente diz "não tenho essa informação" — e isso é desejável, não um bug.

🎯 Objetivo: montar um plano de teste que cubra feliz, borda e fora de escopo.

prompt (copie e rode)
Monte um plano de teste para <descreva o que foi construído> com 3 categorias:
1. Caminho feliz: <ex.: uma pergunta dentro do escopo, com resposta na base>.
2. Caso de borda: <ex.: entrada incompleta / formato incomum>.
3. Fora de escopo: <ex.: algo que NÃO está na base> — aqui o agente deve dizer
   honestamente que não sabe, sem inventar.

Para cada teste, diga: a entrada exata, o resultado esperado e como conferir
(números/fatos contra a fonte). Lembre: green ≠ correto.

✅ Como verificar: você roda os três tipos. O caminho feliz acerta o conteúdo (não só "verde"); o fora de escopo gera uma recusa honesta, não uma resposta inventada.

🎯 Dica prática

Confira os números com precisão: "30 dias" e "um ano" são respostas diferentes. Abra o resultado e compare com a fonte — não confie só no indicador verde.

Conceitos-chave

Verde ≠ correto

Rodar não é acertar.

Cenários reais

Feliz, borda, fora.

Conferir fatos

Números e fontes.

Recusar inventar

"Não sei" é bom.

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💾 Backup antes de mudar

O que é

A disciplina que torna o ciclo seguro: antes de qualquer mudança, faça um backup (duplique ou exporte em JSON) e estabeleça uma linha de base testada. Assim, se a próxima otimização quebrar algo, você reverte sem perder o que já funcionava.

O que é?Export JSON — salvar o workflow como um arquivo de texto que você pode reimportar para restaurar exatamente o estado anterior. Linha de base — uma versão que você confirmou que funciona, usada como ponto de retorno.

Por que aprender

Sem linha de base, você corre dois riscos: não conseguir voltar quando algo der errado, e culpar a mudança nova por um problema que já existia. Confirmar que o caminho feliz funciona antes e depois de cada mudança mantém o diagnóstico honesto.

🎯 Objetivo: criar uma linha de base segura antes de otimizar.

prompt (antes de qualquer mudança)
Antes de eu começar a otimizar, me guie a:
1. Fazer um backup do estado atual (export em JSON ou duplicar) e onde salvá-lo.
2. Rodar um teste de caminho feliz para registrar a linha de base que funciona.

Confirme que está tudo verde e correto AGORA. Só depois disso seguimos para as
melhorias — uma de cada vez, testando após cada uma.

✅ Como verificar: você tem um arquivo de backup salvo e um teste de caminho feliz passando. Se algo quebrar depois, você reimporta o JSON e volta ao estado bom.

Conceitos-chave

Export JSON

Salve antes.

Linha de base

Ponto de retorno.

Reversível

Reimporte e volte.

Diagnóstico honesto

Não culpe o novo.

Seu fluxo executou sem nenhum erro (tudo verde), mas ao abrir o rascunho você vê que ele citou "um ano" quando a política diz "30 dias". O que isso significa?

📌 Resumo do Módulo

Plan — pesquisa + perguntas + plano aprovado; a fase mais barata de mudar de ideia.
Build — a IA constrói e valida; assista cedo e use bypass com critério.
O que a IA não faz — credenciais, destinos e mapeamento são seus; chave nunca no chat.
Troubleshoot — devolva a mensagem literal + local + o esperado; correção pontual.
Optimize — uma camada por vez, na ordem erro → lógica → saída → performance.
Verificar de verdade — feliz, borda e fora de escopo; verde ≠ correto.
Backup antes de mudar — export JSON + linha de base; reverter sem perder o que funcionava.

Próximo Módulo:

3.3 — Biblioteca de Prompts Prontos (copy-run)