Como Automatizar
Sua Rotina
com IA

5 módulos · 16 aulas

Promessa: o seu dia operado por IA

• Demo curta: a IA cria um site completo — com imagem e vídeo — numa só conversa
  Wow de abertura: várias ferramentas/integrações atuando juntas (site + identidade visual + vídeo) orquestradas pela IA. É só o gancho — não é tutorial; construir do zero é o Curso 01.
• Breve explicação do que a gente vai ver nesse curso
  Panorama rápido dos 5 módulos: voz, memória, MCPs, navegador, skills e rotinas. Só o mapa do que vem — sem detalhe.
• Minha apresentação — quem sou (versão definitiva)
  25 anos educador (música → IA) + CEO da Expert Integrado + case PSP Advogados. Autoridade pra sustentar a promessa do curso.
• Vou voltar no fim e te mostro um dia inteiro do meu trabalho operado por IA
  Arco narrativo: abre aqui, fecha na Aula 15 — NÃO citar o número ao falar, só "no fim do curso". Cria expectativa e prende o aluno. Truque de oratória do método.

Os 5 níveis de IA: onde você está agora

• Os 5 níveis do mercado (OpenAI): chatbot, reasoner, agente, inovador, AGI
  Classificação oficial OpenAI (2024). N1=chatbot · N2=reasoner · N3=agente (foco do curso) · N4=inovador · N5=AGI.
• Os 5 níveis de maturidade do usuário (Christopher Penn) com metáfora gastronômica
  Penn é autor americano de IA+marketing. Cada nível é uma forma diferente de comer — do "cozinha em casa" (N1) ao "chef que mora com você" (N5).
• Auto-diagnóstico em 3 perguntas — onde você está hoje
  Você reescreve o mesmo prompt? Tem GPT/Project pra processo? Já pediu pra agente fazer trabalho de horas? Aluno responde mentalmente e sai sabendo o nível.
• Por que parar no nível 1 (só chatbot) é o erro mais comum e mais caro
  95% das empresas pararam no "criei conta no ChatGPT". Em 1 ano, concorrente que subiu pra N3 tá 5 anos à frente em produtividade real.
• → A seguir, 8 slides do deck G4 Scale 26/05 ilustram cada um desses pontos.

Memória: a IA que conhece sua vida

• O que é contexto pra IA
  Tudo que a IA precisa saber sobre você (vida, empresa, processos, jargão, decisões) pra entregar resposta útil. Sem contexto, IA responde no genérico. Com contexto, IA responde no seu jeito.
• Sem contexto, IA é estagiário do primeiro dia (analogia "João do RH")
  Imagine contratar social media e dizer "faz 2 posts pra eu vender camiseta". Sem contexto da empresa, ele faz genérico. Igual IA — todo prompt é estagiário se você não der contexto.
• O que cabe na memória: empresa + a sua vida pessoal
  Empresa: missão, produtos, processos, jargão, decisões. Vida: horários, hábitos, preferências, família, terapia, treino. Quanto mais a IA souber, mais útil ela vira na rotina. NÃO cabe: credenciais, dados mutáveis (preços, status).
• Demo da memória nativa do G4 OS — como ela é construída ao usar
  G4 OS detecta automaticamente quando você fala algo importante e oferece "salvar isso?". Salva em estrutura .md interna. Sem código. Aparece como contexto em toda conversa.
• Demo do Expert Brain — sistema avançado do Eric pra visão futura
  Sistema próprio do Eric (Cloudflare D1 + Vectorize) com ~600 notas linkadas cross-domain (Latticework). Mostrar o graph view ao vivo como inspiração — aluno chega lá em 6-12 meses, não hoje.

Falar é o novo digitar

• Lembra do contexto? Aqui ele acontece de verdade
  Callback pra Aula 3. Quando você fala, naturalmente entrega MAIS palavras = MAIS contexto. Digitando você economiza palavra; falando você se permite explicar.
• Falar é 4-6× mais rápido que digitar — e traz mais contexto pra IA
  Digitação média = 40 palavras/min. Fala normal = 150-200. Eric: "passo 30min do dia digitando, 13h falando com o computador". Mais palavras = IA entende melhor o que você quer.
• Voice AI ou outro app de transcrição de áudio
  Voice AI = Whisper local com hotkey global no Windows. Alternativas: Wispr Flow (pago, Mac+Win), Whisper local + AutoHotkey (gratuito), ChatGPT mobile, Superwhisper. Critério #1: hotkey global no SO.
• O hábito do dia a dia: falar até pra rascunhar e-mail formal
  Eric grava áudio com tom natural, IA transforma em e-mail formal escrito. Resultado: melhor que o que ele escreveria — IA ajusta tom, gramática e estrutura usando o contexto que ela tem da empresa.

LLM, Harness, MCP e Skill

• LLM — o cérebro (Claude, ChatGPT, Gemini)
  LLM = Large Language Model. Treinado em texto até cutoff date. Claude = raciocínio + código. ChatGPT = generalista. Gemini = multimodal forte. Cobram $0.25-75 / milhão tokens. Opus 4.8 acabou de sair: trabalha por muito mais tempo sem perder o fio e dispara vários agentes simultâneos — o teto do que dá pra delegar subiu de novo.
• Como decidir qual modelo usar: nem tudo precisa do Opus
  Opus = sênior ($75/M) — decisão estratégica, código longo. Haiku = estagiário ($0.25/M) — classificar email, contar nomes. Sonnet no meio. Vale alternar dentro da mesma skill conforme tarefa.
• Harness — o corpo (Claude Code, G4 OS, OpenClaw)
  Harness = ambiente onde a IA roda + executa. Sem harness, LLM só responde texto. Com harness, IA executa comando, lê arquivo, chama API. Mesmo Claude roda em harnesses diferentes (Code, G4 OS, Cursor, Windsurf, Cline).
• MCP — as mãos (integrações que conectam IA com suas ferramentas)
  MCP = Model Context Protocol. Padrão aberto criado pela Anthropic em 2024. Define como IA conversa com sistemas externos (CRM, e-mail, banco, navegador). +5000 MCPs públicos hoje. Cada MCP expõe "tools" que a IA chama.
• Skill — a receita (instrução estruturada)
  Pasta com SKILL.md + scripts opcionais. Frontmatter (name + description) ensina QUANDO disparar. Body ensina O QUE fazer. Claude carrega todas no início da sessão e ativa por descrição — não precisa decorar nome.

O que é uma ferramenta agêntica

• Assistente vs Agente — qual a diferença?
  Assistente (ChatGPT, Claude AI web): responde texto, sugere, conversa — VOCÊ executa. Agente (Claude Code, G4 OS, OpenClaw): lê seus arquivos, executa comandos, mexe em sistemas — EXECUTA por você. A diferença é onde mora a alavanca de produtividade.
• Ferramenta agêntica local vs online
  Local: roda no seu computador (Claude Code CLI, G4 OS instalado). Vê seus arquivos, lê tudo do PC, mas só funciona com PC ligado. Online: roda em servidor remoto (versões hospedadas). Acessa de qualquer lugar, mas não enxerga arquivos locais sem upload.
• E quando você quer 24/7 sem PC ligado? → VPS
  VPS = Virtual Private Server: computador remoto que você aluga (Hostinger, DigitalOcean, AWS). Roda 24h, mesmo dormindo. Você instala a ferramenta agêntica lá, e ela executa rotinas no horário certo (Pipe Review 7h30, Triagem 8h) sem precisar do seu PC ligado. Eric usa VPS Hostinger.

Escolhendo sua ferramenta agêntica

• Ferramentas online — assistentes que rodam no navegador
  Claude AI, ChatGPT, Gemini, Manus, Genspark. Conversam, sugerem, geram — você executa. Explicação rápida; não são o foco do curso (assistente, não agente).
• Claude Desktop — app nativo com 3 abas (Chat / Cowork / Code)
  Chat: arquivos + MCPs. Cowork: VM isolada (beta). Code: terminal embutido = mesma coisa que Claude Code CLI.
• G4 OS — interface customizada (FOCO DO CURSO)
  Mesma base do Claude Code com UX pro empresário · aluno G4 tem acesso incluído. Abrir na tela e mostrar.
• OpenClaw — fork open-source self-hosted
  Pra quem quer rodar com privacidade total ou customizar. Abrir na tela.
• Claude Code (CLI) — o terminal puro (por fim)
  Lê arquivos, executa comandos, mexe em sistemas · MCPs + skills + plugins + hooks · ferramenta diária do Eric. Abrir na tela.
• Princípio: domine UMA ferramenta antes de mexer na próxima
  Trocar de ferramenta toda semana custa mais tempo do que aprender qualquer uma com profundidade. Analogia escolhida ao vivo pelo Eric.

Conectando seus MCPs nativos

• Abertura: um único áudio dispara e-mail + tarefa + agenda — tudo automático
  Eric começa a aula mandando o áudio e pedindo tudo de uma vez. Enquanto a IA processa (~1-2min), ele explica os MCPs abaixo. 13s de áudio → invite Outlook 45min c/ Zoom + cartão ClickUp c/ 3 tópicos + e-mail rascunho. Sem prompt de cola — é só falar.
• Relembrando: o que é um MCP — e quais já vêm prontos
  MCP = a "tomada" que liga a IA a um sistema externo (e-mail, agenda, CRM). Nativo = já vem oficial e pronto, você só autoriza — não constrói nada. Os prontos que vamos usar: Outlook/Gmail, Google/Outlook Calendar, ClickUp. Faremos no G4 OS e no Claude Code — mesma lógica nos dois.
• Como conectar e-mail (Outlook/Gmail) — no G4 OS e no Claude Code
  1 clique → autoriza via OAuth Microsoft/Google → pronto em ~30s. Permissão: ler, enviar, marcar como lido, criar rascunho. Você continua usando o app nativo normalmente.
• Como conectar calendário (Outlook/Google)
  Mesma flow OAuth. Permissão: ler eventos, criar/atualizar/deletar, verificar disponibilidade. Crítico ter pra Aula 15 (dia operando).
• Como conectar gestor de tarefa (ClickUp/Trello/Asana)
  ClickUp tem MCP nativo. Trello e Asana via Pluga ou MCP comunidade. API key na ferramenta → cola no G4 OS / Claude Code. Permite criar/atualizar tarefa, mover lista, comentar. Quando o áudio da abertura terminar de rodar, mostramos o resultado.

Navegador como ferramenta (Playwright)

• Abertura — demonstração: a IA abre o navegador e busca produtos no Mercado Livre pra mim
  Começa pela demo ao vivo: pesquisa/listagem de produtos no Mercado Livre via Playwright. Mostra a IA navegando, clicando e lendo a tela como uma pessoa — antes de explicar como funciona.
• O que é automação por navegador via Playwright/MCP browser
  Playwright = lib oficial Microsoft pra controlar Chrome/Firefox/Safari via código. MCP browser = wrapper MCP que IA usa pra abrir aba, clicar, preencher form, screenshot, ler texto. Roda no seu PC.
• Por que funciona em tudo: não depende de API — a IA "vê" e clica como você
  Logo depois de conectar os MCPs nativos (Aula 8), o navegador é o par de mãos universal: vale pra qualquer ferramenta, mesmo sem integração pronta.
• Ferramentas sem API nem MCP (Instagram, sistemas internos) só funcionam por aqui
  Instagram, TikTok, ERPs legados — sem API pública, sem MCP comunidade. Navegador é o único caminho. Custo: logar manualmente uma vez, IA usa cookie depois.
• E a segurança? O que pode, o que não pode — e os sistemas anti-bot
  A IA usa SEU login, no SEU PC, nas SUAS contas — não é invasão. Mas muitos sites têm anti-bot (Cloudflare, reCAPTCHA) que podem bloquear ou pedir verificação. Pode: suas tarefas legítimas nas suas contas. Evite: burlar anti-bot, scraping em massa, qualquer coisa contra os termos de uso do site.
• Navegador vs MCP próprio — auditoria > velocidade em ações sensíveis
  Navegador = lento (10-60s), visível, auditável. MCP/API = rápido (1-5s), silencioso. Ação irreversível (apagar, enviar, mover dinheiro) = navegador visível. Lote reversível = MCP rápido.

O que é uma Skill

• Definição prática: skill é uma receita que a IA segue sempre do mesmo jeito
  Pasta com SKILL.md (frontmatter ensina QUANDO, body ensina O QUE) + scripts opcionais (Python/Node). Tudo declarativo, sem programação obrigatória.
• Demos de skills reais do Eric
  triagem-matinal (8h, Outlook+WhatsApp+ClickUp+Brain) · pipe-review (7h30, dashboard CRM) · briefing-pre-call (antes de reunião, dossiê 30s) · email-cleaner (1×/dia, organiza inbox).
• Skill vs prompt vs project — quando cada um faz sentido
  Prompt = uso único, descartável. Project (Claude.ai) = chat c/ instruções fixas + arquivos. Skill = receita reutilizável que dispara por descrição em qualquer conversa. Skill ganha quando você usa >3×.
• Por que skills substituem fluxos de N8N/Zapier pra 80% dos casos
  N8N/Zapier = nodes visuais, debug visual, rígido pra mudar. Skill = texto puro, IA interpreta intenção, fácil ajustar. N8N ainda ganha em fluxo determinístico complexo c/ 50+ steps.
• Ecossistema do Eric: ~132 skills em 14 categorias
  Comercial, marketing, operações, lab, Anthropic oficiais, Superpowers, Thinking Models, GSD, Brand Voice, Agent Browser. Inventário clicável em skills.ericluciano.com.br.
• Gancho: na próxima aula você descobre onde achar skills E MCPs prontos — antes de construir
  Agora que você sabe o que é um MCP (Aula 8) e o que é uma Skill, a Aula 11 mostra o ecossistema de descoberta dos dois de uma vez.

Comunidade: onde achar MCPs, skills e integrações prontas

• Princípio: "Antes de construir, procura" — vale pra MCP (Aula 12) e pra skill (Aula 13)
  Construir do zero é a última opção. Primeiro vê se a comunidade já resolveu, depois adapta, depois constrói.
• Onde procurar — poucas fontes que eu confio (não precisa de 10)
  Ponto de partida seguro = repositório oficial da Anthropic (modelcontextprotocol/servers). Skills = skills.sh (npx skills find <termo>). Diretórios públicos (smithery.ai, mcp.so) servem de vitrine pra descobrir — mas é código de terceiro: avalie antes, não confie cego. Eu mantenho um repositório próprio que libero só pros meus alunos.
• GitHub direto — como pesquisar e como avaliar
  Pesquisar: na busca do GitHub use topic:mcp-server ou topic:claude-skill, ordene por "Most stars", filtre linguagem e data. Avaliar: README claro + atualizado <3 meses + estrelas (50 decente, 500+ consolidado) + issues fechadas + licença MIT/Apache.
• Deixe a própria IA ser sua curadora
  Em vez de garimpar na mão, peça pra IA ler seu contexto (CLAUDE.md + memória) e te indicar o que da comunidade vale instalar. (A recomendação de quais skills criar pra você fica pra Aula 15.)
• Exemplo de inventário bem mapeado — clica e mostra ao vivo
  Meu inventário organizado (~132 skills, 14 categorias) vive em skills.ericluciano.com.br — clicável, por categoria. Mostra como fica um ecossistema maduro. Você começa com 3-4 e cresce.

Construindo seu próprio MCP

• Quando vale construir um MCP próprio (e quando não vale)
  Critério: (1) sem MCP comunidade decente + (2) uso recorrente >3×/semana + (3) sem alternativa razoável. Uso 1×/mês = navegador (Aula 9) basta.
• Caso real do curso: MCP do Agendor (CRM brasileiro — construímos a integração própria ao vivo)
  CRM BR. Free c/ 3 users + 10K empresas + 10K pessoas + 1.5K deals. API REST PT-BR em api.agendor.com.br. Auth = Token no header (sem OAuth). Rate limit 4 req/s. Wiki: github.com/agendor/agendor-api-docs.
• Demo ao vivo: IA pesquisa docs → gera código → instala → testa
  ~10-15min ao vivo. IA usa WebFetch+WebSearch pra docs, escreve MCP em Python (FastMCP) ou Node (MCP SDK), salva em ~/.claude/mcps/agendor/, adiciona settings.json, testa GET /v3/deals.
• Erro comum: autenticação OAuth/login social — fallback navegador (Aula 9)
  Se ferramenta exige OAuth (Google/Microsoft/Facebook), MCP fica complexo (refresh token, redirect URI, callback server). Quando bate isso → navegador. Login uma vez, cookie resolve.
• 📋 Prompt (modelo)Modelo reutilizável pra construir um MCP de qualquer sistema — troca [SISTEMA] pelo nome; o passo a passo já vem pronto

Construindo skills do zero, ao vivo

• Caso 1: "Iniciar o dia" — lê 5 fontes e me diz o que fazer hoje
  8h da manhã, lê Outlook unread 24h + Slack/Discord menções + ClickUp tasks vencendo + agenda 8-20h + Brain. Entrega 1-pager c/ 3 prioridades no Telegram.
• Caso 2: "Boas-vindas seguidores Instagram"
  Detecta novo seguidor, pesquisa perfil (bio + últimas 5 posts), gera DM personalizada (cita algo específico + conecta c/ seu tema + pergunta aberta). Rascunho aprovável. Nunca soar bot.
• Princípio "comunicação é a habilidade dos tempos modernos"
  4 frases-chave: nome da skill, entrada, saída, princípio inviolável. Sem essas 4, IA chuta. Com essas 4, IA gera skill que funciona na primeira.
• A IA faz perguntas, refina, escreve o arquivo da skill, valida
  Pede contexto (gatilho? frequência? quem aprova?), escreve SKILL.md no padrão expertintegrado, instala em ~/.claude/skills/, faz dry-run pra validar.
• Erro comum: descrição vaga gera skill que não funciona
  "skill que organiza minha vida" = vago. "skill que 8h lê Outlook 24h, filtra 5 urgentes, manda Telegram" = específica. Quanto mais frases-chave, melhor.
• 📋 Briefing 1Skill "Iniciar o dia"
• 📋 Briefing 2Skill "Boas-vindas Instagram"

Rotinas: skills que rodam sozinhas

• O que é uma rotina (cron + skill) e por que muda o jogo
• Rotinas reais do Eric: 7h30 pipe review · 8h triagem matinal · diária curadoria Brain
• Como configurar uma rotina simples — comando único na ferramenta agêntica
• Quando rotina não compensa — tarefa única, eventual, sem padrão
• ↩ Conceito de VPS pra rodar 24/7 já foi coberto na Aula 6.

Um dia inteiro operando via assistente

• 7h30 — Pipe Review pré-daily chega no Telegram
  Skill pipe-review analisa deals abertos Pipedrive, aponta 5 erros de higiene (atividade vencida, sem motivo, valor zerado) + dashboard. Eric usa pra daily 8h c/ vendedores.
• 8h — Triagem matinal entrega 1-pager do dia
  Skill triagem-matinal cruza Outlook + WhatsApp + ClickUp + agenda + Brain. Entrega 4 seções (Inbox Crítico, Conversas Pendentes, Tarefas, Compromissos) + 3 prioridades absolutas.
• Antes da reunião — briefing-pre-call gera dossiê de 30s
  Dispara quando agenda tem reunião marcada. 30min antes, gera dossiê (Pipedrive + última conversa WhatsApp + e-mails recentes + Brain). Eric lê na ida pro Zoom.
• Depois da reunião — skill processa transcrição, atualiza CRM, gera próximos passos
  Skill pos-reuniao-acoes lê transcrição Plaud (.txt), propõe 5 updates Pipedrive (nota, campos, etapa, valor, atividade) + tasks ClickUp + nota Brain. NÃO executa sem aprovação.
• Tarde — e-mail cleaner organiza inbox em 1 minuto
  Roda 14h e 18h. Classifica não lidos via LLM (Importante, Aguardando, Lixo, Newsletter, Phishing), move pra pastas. Não deleta exceto phishing comprovado.
• Noite — curadoria diária consolida o que aprendeu no Expert Brain
  Skill curar-brain-semanal varre conversas do dia, detecta decisões/insights/padrões. Propõe save_note c/ link justificado. Eric aprova ou descarta.
• 📋 PromptE agora, as SUAS skills: esses 6 são exemplos meus — esse prompt analisa a sua rotina e recomenda quais você deve criar pra você

Instalando o Claude Code

Nota Maria: extra fora das 16 aulas — inclua se o G4 não tiver curso dedicado à instalação. Se tiver, linka nos materiais e o aluno chega aqui pronto.

• Pré-requisito: Node.js LTS instalado — nodejs.org
• Comando único de instalação:
  npm install -g @anthropic-ai/claude-code
• Login: rodar claude → abre navegador → autoriza conta Anthropic
• Primeira execução: na pasta de projeto, digita claude e pergunta "olá"
• Onde os arquivos vivem: ~/.claude/ (config, skills, plugins, memory)
• Quando dá ruim — erros comuns:
  "command not found": Node.js faltando ou PATH desconfigurado
  "auth failed": claude /logout e tenta de novo
  "permission denied" (Windows): roda PowerShell como admin uma vez