Descrição

Transforme documentos Markdown em textos que até pessoas que perdem o foco com facilidade conseguem acompanhar: coloque as conclusões no início, divida os parágrafos, encurte as frases, deixe as ações claras e elimine o ruído. O diferencial em relação a um simples “otimize a formatação” está em três pontos. Primeiro, o escopo das alterações é controlável. Você pode alterar apenas a formatação, sem mudar uma única palavra do texto, reorganizando somente a marcação, os espaços em branco e a ordem dos blocos; ou pode alterar apenas a redação, sem mexer no estilo de formatação. Se nada for especificado, ambos serão alterados. Documentos sensíveis a mudanças, como especificações e documentação de API, podem usar o modo de alteração leve; atas de reunião e anotações desorganizadas podem usar o modo de reconstrução. Segundo, nenhuma informação é removida. Quando você pede ao modelo para “resumir”, o resultado mais comum é a perda silenciosa de duas condições importantes — algo que pode passar despercebido de imediato. A regra de ouro deste skill é reorganizar, nunca apagar. Se o texto ficar longo demais, o conteúdo será recolhido ou movido para um apêndice. Ao final, o skill também lista o que “deliberadamente não foi alterado”, para que você possa conferir. Terceiro, ele elimina o “jeito de texto de IA”. Tom de contestação, dois-pontos usados como anúncio do que vem a seguir, falsa profundidade, jargão, quantificadores vagos, afirmações sem números e acúmulo de orações subordinadas não são apenas questões de estilo: cada um faz o leitor gastar atenção extra. E, ao reescrever o conteúdo, é justamente isso que os modelos tendem a produzir. O projeto original é um skill compatível com diferentes agents, com uma camada de scripts determinística para pontuação e verificação sem perdas (pode ser instalado no Claude Code, Codex, Grok Build, Gemini CLI, Cursor e opencode). A versão no YouMind é apenas de prompt: as regras estão incorporadas, mas não há verificação por script. Por isso, depois da alteração, confira o resultado com o original, especialmente os números e as condições excepcionais. Código-fonte e banco de regras: github.com/tsonglew/adhd-md