✅ O checklist de entrega do capstone
Novo aqui? Capstone é o projeto final de um curso, o que junta tudo que você aprendeu num único entregável. Aqui, o capstone é o seu assistente executivo — a estrutura de pastas, arquivos de contexto, skills, MCPs e rotinas que você construiu ao longo da Trilha 7.
A entrega não é "terminei de assistir os módulos". É um conjunto de critérios verificáveis — coisas que você consegue apontar e mostrar, não descrever de forma vaga. Cada item abaixo corresponde a um módulo anterior desta trilha.
📋 Critérios de avaliação do capstone
- 1.Estrutura de pastas completa — a "casa" do assistente (módulo 7.1) existe e está organizada, não é uma pasta solta com arquivos aleatórios.
- 2.CLAUDE.md enxuto que aponta — não tenta explicar tudo, indica onde encontrar cada coisa (arquivos de contexto, skills, rotinas).
- 3.Arquivos de contexto preenchidos com informação real e específica — o seu negócio, o seu time, as suas manias de verdade (módulo 7.2), nunca placeholder genérico.
- 4.Ao menos uma skill funcionando de ponta a ponta — você pediu, ela rodou, o resultado saiu certo (módulo 7.3).
- 5.Ao menos um MCP conectado — o assistente tem uma "mão" a mais além do terminal puro (módulo 7.3, e a Trilha 2 inteira).
- 6.Alguma rotina agendada rodando — não precisa ser complexa, mas precisa disparar sozinha (módulo 7.3, base na Trilha 6).
- 7.Backup configurado — se o disco morrer amanhã, o assistente sobrevive (módulo 7.5).
💡 Dica Prática
Imprima (ou copie) esses 7 itens numa lista simples e vá marcando enquanto revisa seu projeto. Não precisa de nota, precisa de "sim" ou "não" honesto em cada linha — é isso que o tópico 2 automatiza.
🔍 Peça pro próprio Claude Code se auto-avaliar
A forma mais honesta de checar os 7 critérios do tópico 1 é pedir para o próprio assistente ler a sua pasta e comparar com a lista. Ele não tem ego nem vontade de "passar" — só olha o que existe e aponta o que falta.
Você é um avaliador externo do meu assistente executivo. Leia a
estrutura de pastas deste projeto (comece pelo CLAUDE.md) e responda,
item por item, com SIM ou NÃO + evidência concreta (arquivo/caminho):
1. Existe estrutura de pastas organizada (não solta)?
2. O CLAUDE.md é enxuto e aponta pra onde encontrar cada coisa?
3. Os arquivos de contexto têm informação real e específica de
<seu-negócio>, não texto genérico de exemplo?
4. Existe pelo menos uma skill funcionando de ponta a ponta?
5. Existe pelo menos um MCP conectado e configurado?
6. Existe alguma rotina agendada configurada?
7. Existe backup/versionamento configurado (git ou equivalente)?
No fim, liste os itens que faltam e sugira, para cada um, o menor
próximo passo possível para resolver.Objetivo: obter um relatório objetivo item-a-item, com evidência, não uma opinião vaga. Como verificar: confira se cada "SIM" veio com um caminho de arquivo real que você consegue abrir — se a resposta for genérica sem apontar arquivo, peça para ele reler a pasta com mais cuidado.
🔍 Por dentro
- Por que funciona: o agente tem acesso de leitura ao seu projeto — ele consegue abrir cada arquivo mencionado e checar se o conteúdo é real ou placeholder, coisa que um checklist estático não faz.
- Repita depois: essa auto-avaliação não é só para a entrega — rode de novo em 30 dias para ver se o assistente cresceu (liga direto com o módulo 7.4, o ritmo de crescimento).
🆚 A diferença real para um chatbot comum
Novo aqui? Um chatbot comum (o ChatGPT numa aba nova, por exemplo) é uma folha em branco toda vez que você abre. O que você construiu nesta trilha não é isso — é um assistente com memória e mãos. A diferença é concreta, em três eixos.
Legenda: os três eixos empilhados à esquerda mostram o chatbot comum reiniciando do zero em cada dimensão; à direita, o assistente que você construiu carrega contexto, executa ações reais e mantém memória entre sessões — o brilho verde marca a diferença real.
Contexto do projeto
O assistente sabe quem você é, o seu negócio, o seu time — porque leu os arquivos de contexto que você preencheu no módulo 7.2. Um chatbot novo, sem isso, começa do zero toda vez.
Ações de verdade
O assistente FAZ coisas — manda mensagem, roda tarefa, edita arquivo — usando as skills e MCPs conectados (módulo 7.3). Não só responde texto: o resultado sai da tela e entra no mundo real.
Conhecimento que persiste
O que foi decidido ontem ainda vale hoje — sem você reexplicar. Isso é a "casa" (7.1) + o backup (7.5) trabalhando juntos: o estado do assistente sobrevive ao fechar da sessão.
⚠️ Erros comuns na hora de entregar
Depois de acompanhar muita gente fechando este capstone, dois erros aparecem sempre. Um é sobre o que você entrega; o outro é sobre quando você considera o trabalho terminado.
✓ Entrega com evidências reais
- ✓Print da estrutura de pastas real, com nomes de arquivo visíveis
- ✓Trecho de um arquivo de contexto preenchido com dado específico seu
- ✓Log ou vídeo curto da skill rodando de ponta a ponta
✗ Entrega vaga, sem exemplos concretos
- ✗"Configurei tudo certinho" sem mostrar nada
- ✗Arquivo de contexto ainda com o texto de exemplo do template
- ✗Afirma que a skill "funciona" mas nunca rodou de verdade
✓ Entender que é um projeto vivo
- ✓Entrega hoje, mas já sabe que vai voltar em 2 semanas pra adicionar algo
- ✓Trata a auto-avaliação do tópico 2 como rotina, não evento único
✗ Achar que terminou
- ✗Entrega o capstone e nunca mais abre a pasta
- ✗Trata "passou no checklist" como ponto final, não como ponto de partida
🎓 O que você construiu em 7 dias
Antes de olhar pra frente, vale parar e ver o caminho inteiro. Sete trilhas, cada uma somando uma capacidade nova, até chegar no assistente que você tem hoje rodando.
Instalou o Claude Code, montou a pasta do projeto, escreveu o primeiro CLAUDE.md e aprendeu as regras de segurança.
Entendeu o ciclo real de execução (Write-Act-Test), onde ele falha e construiu a primeira automação de verdade.
Deu "mãos" ao agente: instalou e autenticou servidores MCP, aprendeu o padrão cheat sheet.
Aprendeu a ensinar um processo repetível ao agente, com carregamento progressivo e a própria skill como gatilho.
Tirou o assistente do laptop: pipeline, segredos, retentativas e observabilidade em produção.
Deu ao agente a capacidade de enxergar o próprio trabalho — laço de screenshot, referência visual, landing publicada.
Ensinou o assistente a agir sem você pedir: agendamento, loops, rotina que aprende, notificações.
Juntou tudo isso num único assistente executivo: casa, vida, mãos, crescimento, backup, e agora a entrega final.
🎯 Conceito Principal
Nenhuma trilha, sozinha, faz um assistente executivo. É a soma — ambiente + framework + ferramentas + processos + produção + interface + tempo — que transforma um chatbot numa pessoa digital que trabalha por você.
🛤️ Caminhos para seguir depois do curso
Terminar o curso não é terminar o projeto — é o ponto em que o assistente passa a existir de verdade e pode crescer sozinho, no seu ritmo. Quatro caminhos concretos pra seguir a partir daqui.
Adicione mais skills, aos poucos
Não tente criar 10 skills na primeira semana. Use o ritmo de crescimento do módulo 7.4: uma skill nova sempre que notar um processo repetitivo pela terceira vez.
Explore mais MCPs
Cada MCP novo é uma "mão" a mais. Volte na Trilha 2 sempre que precisar conectar uma ferramenta nova ao assistente.
Aprofunde as automações da Trilha 6
Rotinas agendadas e loops são a diferença entre um assistente que espera você chamar e um que já trabalhou quando você acorda.
Fique perto da comunidade
O INEMA.CLUB segue publicando cursos e trilhas novas — é o lugar pra continuar aprendendo depois deste capstone.
⚠️ Atenção
Não tente resolver tudo de uma vez. O assistente que você construiu nestes 7 dias já é útil hoje — o próximo passo é usá-lo de verdade, não empilhar mais features antes de rodar o que já existe.
Checagem rápida (opcional): o que separa de fato o seu assistente executivo de um chatbot comum?