Suas habilidades no Claude provavelmente falham 30% das vezes e você nem percebe.
Eu desenvolvi um método que autoaperfeiçoa qualquer habilidade no piloto automático, e neste artigo vou mostrar exatamente como executá-lo você mesmo.
Você inicia, e o agente testa e refina a habilidade repetidamente sem que você precise tocar em nada.
Minha habilidade de copy para página de vendas passou de 56% de aprovação nos checks de qualidade para 92%. Com zero trabalho manual.
O agente ficou testando e ajustando o prompt sozinho.
Aqui está o método e a habilidade exata que criei para que você possa aplicar nas suas próprias coisas:
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De onde isso veio
Andrej Karpathy (cofundador da OpenAI, ex-chefe de IA na Tesla, cara que cunhou o termo "vibe coding") lançou um método chamado autoresearch.
A ideia é simples: em vez de você melhorar algo manualmente, você deixa um agente de IA fazer isso por você em loop.
Ele tenta uma pequena mudança. Verifica se o resultado melhorou. Mantém se melhorou, descarta se não.
Então faz de novo. E de novo.
Ele usou isso para código de machine learning. Mas o método funciona em qualquer coisa que você possa medir e melhorar.
Incluindo as habilidades que você criou no Claude.
Peguei o método dele e transformei em uma habilidade que funciona tanto no Claude Code quanto no Cowork. É só executar em qualquer outra habilidade que eu tenha configurada.
Eu digo "execute autoresearch na minha habilidade de página de vendas" e ele cuida de tudo.
Como um loop autoaperfeiçoa suas habilidades
Pense assim.
Você tem uma receita que dá certo 7 em cada 10 vezes. Nas outras 3 vezes, algo está errado. Talvez o molho esteja sem graça, talvez o tempero esteja errado.
Em vez de reescrever a receita inteira do zero, você muda um ingrediente. Você cozinha 10 vezes com essa alteração.
- Melhorou? Mantenha a mudança.
- Piorou? Volte com o ingrediente antigo.
Então você muda a próxima coisa. Cozinha mais 10 vezes. Melhorou ou piorou? Mantém ou reverte.
Depois de 50 rodadas disso, sua receita funciona 9,5 em cada 10 vezes.
É exatamente isso que o autoresearch faz com suas habilidades.
- A "receita" é o prompt da sua habilidade.
- O "cozimento" é executar a habilidade.
- A "degustação" é pontuar a saída.
A única coisa que você precisa fornecer são os critérios de pontuação.
A checklist que diz ao agente exatamente o que significa 'bom'
Você dá ao agente uma checklist simples do que é "bom". Esse é seu único trabalho em todo esse processo.
Você faz isso com uma checklist simples de perguntas de sim/não.
Cada pergunta verifica uma coisa específica na saída. Passou ou falhou. É só isso.
O agente usa essa checklist para pontuar cada saída, e essas pontuações dizem a ele se as mudanças estão ajudando ou atrapalhando.
Pense como um professor corrigindo um trabalho com uma checklist.
Mas em vez de "avalie a qualidade da escrita de 1 a 10" (que é vago e diferente a cada vez), cada item da checklist é um sim ou não claro:
- O aluno incluiu uma tese? Sim ou não.
- Toda fonte está citada? Sim ou não.
- Tem menos de 5 páginas? Sim ou não.
Você pode corrigir 100 trabalhos com essa checklist e obter resultados consistentes todas as vezes.
Mesma ideia aqui. Para uma habilidade de copy de página de vendas, sua checklist pode ser:
- "O título inclui um número ou resultado específico?" (pega títulos vagos como "Cresça Seu Negócio")
- "O texto está livre de palavras da moda como 'revolucionário', 'sinergia', 'inovador', 'próximo nível'?"
- "O CTA usa uma frase verbal específica?" (pega CTAs fracos como "Saiba Mais" ou "Clique Aqui")
- "A primeira linha menciona um ponto de dor específico?" (pega aberturas genéricas como "No mundo acelerado de hoje...")
- "O texto total tem menos de 150 palavras?" (pega páginas inchadas que perdem o leitor)
Você não precisa descobrir isso sozinho. Quando você inicia o autoresearch, o agente te guia por isso.
Ele pergunta como é o "bom", ajuda a transformar suas impressões em perguntas específicas de sim/não, e até oferece para extrair de guias de estilo existentes, se você tiver.
3 a 6 perguntas é o ponto ideal. Mais do que isso e a habilidade começa a burlar a checklist (como um aluno que decora as respostas sem entender o material).
Aqui está como executar
Passo 1: Baixe a habilidade. Pegue ela aqui. Coloque na sua pasta de habilidades no Claude Code ou no Cowork.
Passo 2: Escolha uma habilidade para melhorar. Diga "execute autoresearch na minha habilidade [nome da habilidade]". Escolha a que mais te irrita. Aquela em que você obtém um ótimo resultado metade das vezes e um lixo na outra metade.
Passo 3: O agente te pergunta 3 coisas. Qual habilidade otimizar. Quais inputs de teste usar (como "escreva uma copy de página de vendas para uma ferramenta de produtividade com IA"). E quais são suas perguntas da checklist.
Passo 4: Ele executa sua habilidade e mostra sua pontuação inicial. Essa é a linha de base. Minha habilidade de página de vendas começou com 56%. Títulos vagos, sopa de palavras da moda, CTAs fracos. Mais da metade dos checks estava falhando.
Passo 5: Ele abre um dashboard ao vivo no seu navegador. Gráfico de pontuação subindo ao longo do tempo. Detalhamento de passou/falhou para cada pergunta da checklist. Um registro de cada mudança que tentou. Atualiza automaticamente a cada 10 segundos.
Passo 6: Vá fazer outra coisa. O agente entra no loop. Analisa o que está falhando. Faz uma pequena mudança no prompt da habilidade. Testa novamente. Mantém a mudança se a pontuação subir, desfaz se cair.
Então faz de novo. E de novo. Ele continua autonomamente até você parar ou ele atingir 95%+ três vezes seguidas.
Você pode assistir ao dashboard ou sair completamente. Ele funciona sem você. E salva a versão melhorada como um arquivo separado, então sua habilidade original permanece intacta.
O que aconteceu com minha habilidade de página de vendas
Executei na minha habilidade de copy de página de vendas. Aqui está o que voltou:
56% → 92%. 4 rodadas de mudanças. 3 mantidas, 1 desfeita.
Aqui está o que o agente realmente mudou no meu prompt da habilidade:
- Adicionou uma regra específica para a falha mais comum: "Seu título deve incluir um número ou resultado específico. Nunca use promessas vagas como 'Transforme Seu Negócio'."
- Adicionou uma lista de palavras proibidas: "NUNCA use: revolucionário, inovador, sinergia, próximo nível, transformador, alavancar, desbloquear, transformar."
- Adicionou um exemplo prático de uma seção forte de página de vendas com a abertura de ponto de dor e o CTA destacados, para que a habilidade pudesse ver como é o bom em vez de adivinhar.
- Tentou um limite de palavras mais restrito, desfez porque o texto ficou muito enxuto e o CTA sofreu. (O sistema detecta mudanças que parecem melhorias isoladamente, mas prejudicam o resultado geral.)
Quando terminou, recebi:
- A habilidade melhorada, salva separadamente (a original permanece intacta caso você queira reverter)
- Um registro de resultados mostrando a pontuação de cada rodada
- Um changelog explicando cada mudança que foi tentada, por que o agente tentou e se ajudou
- Um backup da minha habilidade original caso eu queira voltar atrás
Esse changelog é provavelmente a parte mais valiosa. É um registro completo do que funciona e do que não funciona para aquela habilidade específica.
Quando modelos mais inteligentes surgirem no futuro, você entrega esse changelog a eles e eles continuam de onde o último agente parou.
Isso funciona em muito mais do que habilidades
O método funciona em qualquer coisa que você possa pontuar.
- Velocidade do site: Uma pessoa executou isso no tempo de carregamento da página. Mudou uma coisa, mediu a velocidade, manteve ou reverteu. Foi de 1100ms para 67ms em 67 rodadas.
- Divulgação a frio: Defina sua checklist: "Menciona a empresa do prospect? Tem menos de 75 palavras? Termina com uma pergunta específica?" Deixe o agente executar 50 variações.
- Introduções de newsletter: "A abertura inclui um detalhe pessoal?" e "Está livre de frases clichê?" Deixe o agente aperfeiçoar sua escrita no piloto automático.
- Qualquer prompt que você use repetidamente
Se você pode pontuar, pode aplicar o autoresearch.
Vá executar
Pegue sua habilidade de pior desempenho. Inicie o autoresearch. Volte para algo que realmente funciona.
Baixe a habilidade aqui (enviada para o dropbox)
Ou confira meu github **aqui
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