Descrição

Transforma documentos Markdown para que também sejam fáceis de ler por pessoas que perdem facilmente a atenção: conclusões no início, parágrafos divididos, frases mais curtas, ações claras e zero ruído. O que distingue esta abordagem de um simples «ajuda-me a melhorar a formatação» são três aspetos. Primeiro, o âmbito das alterações é controlável. Pode alterar apenas a formatação, sem mudar uma única palavra do texto, reorganizando apenas a marcação, os espaços e a ordem dos blocos; ou pode alterar apenas a redação, sem mexer no estilo de formatação. Se não especificar, altera ambos. Documentação técnica e de API, que convém alterar o mínimo possível, pode usar o modo de alterações ligeiras; atas de reuniões e notas desorganizadas podem usar o modo de reestruturação. Segundo, nunca elimina informação. Quando se pede a um modelo para «resumir», o resultado mais comum é perder discretamente duas condições importantes, sem que isso seja imediatamente percetível. A regra fundamental desta skill é reorganizar sem eliminar: se o texto for demasiado longo, o conteúdo é recolhido ou transferido para um apêndice. Depois das alterações, também apresenta uma lista do «que foi deliberadamente deixado sem alterações», para que possa confirmar tudo. Terceiro, remove também o tom típico de IA. Tom de revelação, dois-pontos em jeito de anúncio, pretensão de profundidade, jargão, quantificadores vagos, afirmações sem números e acumulação de orações subordinadas não são apenas questões de estilo: cada uma obriga o leitor a gastar mais atenção. E, ao reescrever conteúdo, é precisamente esse tipo de formulação que os modelos tendem a produzir. O projeto original é uma skill transversal a vários agentes, com uma camada de scripts determinística para pontuação e verificação sem perdas (pode ser instalada no Claude Code, Codex, Grok Build, Gemini CLI, Cursor e opencode). A versão no YouMind é apenas uma versão baseada em prompts, com as regras incorporadas, mas sem verificação por scripts. Por isso, depois de terminar, compare o resultado com o original para confirmar os números e as condições excecionais. Código-fonte e base de regras: github.com/tsonglew/adhd-md