Usuário do Reddit compartilha prompt detalhado para exportar conhecimento pessoal de assistentes de IA

Um usuário do Reddit compartilhou um prompt detalhado projetado para extrair conhecimento pessoal estruturado de assistentes de IA, posicionando-o como uma alternativa mais abrangente ao recurso de importação do ChatGPT da Anthropic.
Estrutura e Requisitos do Prompt
O prompt instrui a IA a realizar uma "EXPORTAÇÃO DE CONHECIMENTO PESSOAL" usando tudo o que sabe do histórico de conversas, memória de longo prazo (se disponível), padrões de interação, projetos discutidos, metas mencionadas e temas recorrentes nas perguntas. O usuário especifica que isso NÃO é uma reflexão de personalidade, escrita motivacional ou resumo, mas sim uma tarefa de extração de dados estruturados.
O prompt exige que a IA exporte os mais importantes: fatos, projetos, habilidades, crenças, padrões, frameworks, ideias recorrentes, riscos, oportunidades, interesses de pesquisa, conceitos criados e direções estratégicas.
Três Artefatos JSON
O prompt exige exatamente três artefatos JSON nesta ordem:
- ARTEFATO 1 — BASE DE CONHECIMENTO PESSOAL: Um objeto JSON com chaves de alto nível incluindo identity_core, core_life_domains, major_projects, skills_and_capabilities, repeated_thinking_patterns, key_beliefs, long_term_directions, strengths, risks_and_tensions e highest_leverage_opportunities. As regras especificam ser concreto e específico, incluindo métricas e pontos de prova quando possível, evitando declarações vagas, extraindo em vez de inventar, e rotulando itens incertos como "inferido".
- ARTEFATO 2 — EXPORTAÇÃO DE IDEIAS & FRAMEWORKS: Um objeto JSON capturando frameworks intelectuais e conceitos com seções incluindo core_thesis, umbrella_concepts, operating_system_thinking, ritual_design, collaboration_frameworks, education_and_empowerment, product_strategy_patterns, research_directions e recurring_questions_you_explore. As regras exigem capturar frameworks nomeados ou implícitos, dando a cada conceito uma definição, e incluindo princípios e modelos mentais.
- ARTEFATO 3 — GRAFO DE CONHECIMENTO: Um JSON de grafo com graph_meta, nodes[] e edges[]. Os tipos de nó podem incluir thesis, concept, framework, principle, product, pattern, risk, opportunity, value_target, initiative, problem e strategy. Cada nó deve conter id, type, title, summary e tags[]. As arestas devem conter from, type, to e weight (0.1–1.0). Os tipos de aresta podem incluir DEFINES, ENABLES, IMPLIES, SOLVES, DEPENDS_ON, MANIFESTS_AS, MEASURED_BY, COMPOSED_OF, REINFORCES, CONSTRAINS, APPLIES_TO, RISKS e OPPORTUNITY_FOR.
Regras Globais
O prompt inclui regras globais: saída apenas JSON válido, sem comentários, sem texto extra, ser maximamente denso em informação, não repetir conteúdo entre artefatos a menos que necessário, e usar "desconhecido" se realmente faltar informação.
A postagem do Reddit sugere pedir ao Claude para criar um artefato para visualizar a saída JSON da exportação como um bônus.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also

Assistente de IA da UIUC Executa 11 Modelos em Paralelo para Respostas em Menos de 2 Segundos
O chatbot assistente de ensino de IA da UIUC executa 11 modelos em paralelo para recuperação e geração de texto e imagem, moderação e classificação, alcançando tempo de resposta médio de 2 segundos. Código aberto com RAG Pinecone e conjunto de dados RLHF.

Experiência do Usuário: Mudando do OpenClaw para o Agente Hermes em LLM Local
Um desenvolvedor relatou a mudança de OpenClaw para Hermes Agent usando Qwen3.5-9B em uma RX 9070 XT com 16 GB de VRAM. O Hermes completou uma tarefa complexa com 5 chamadas de ferramentas corretas, contra mais de 50 etapas do OpenClaw, executando 2:30 minutos mais rápido enquanto mantinha funcionalidades de RAG, chamada de ferramentas e memória persistente.

Wrangle: Um Editor Nativo do macOS para Gerenciar Sessões de Código do Claude
Wrangle é um editor de markdown nativo para macOS desenvolvido especificamente para gerenciar múltiplas sessões do Claude Code, com terminais embutidos e notificações inteligentes. O desenvolvedor criou o aplicativo depois que o VS Code não conseguiu acompanhar seu fluxo de trabalho diário de executar muitas sessões do Claude Code.

Localização Automatizada de .xcstrings com Claude Code
Uma nova habilidade do Claude Code automatiza a localização de arquivos .xcstrings do Xcode com cinco estágios de pipeline: varredura de domínio, geração de comentários, tradução com plurais CLDR, verificação gramatical e conversão de plurais.