Como eu organizo meu fluxo de trabalho com IA
Um guia prático para juntar contexto em arquivos, instruções reutilizáveis, Claude Code, Codex e comandos por voz com Spokenly.
Minha regra é simples: contexto em arquivos, processo repetido em instruções, execução no Claude Code ou no Codex e revisão minha no final.
Eu prefiro trabalhar direto pela CLI ou pelo app de cada ferramenta. Para falar um comando mais rápido do que eu digitaria, uso o Spokenly. O que mantém esse fluxo útil é o contexto certo e uma tarefa clara. Uma camada de coordenação precisa compensar o tempo e os tokens que consome.
Contexto
Voz
Contexto: deixe a IA encontrar o que precisa
Quando eu volto a um projeto, não quero reconstruir o briefing na conversa. Deixo as informações importantes em arquivos que o agente consegue consultar: objetivo, estado atual, decisões, restrições e referências.
Isso não significa despejar tudo num documento gigante. Um arquivo curto de entrada aponta para as notas certas. Uma decisão fica junto do projeto a que pertence. A tabela de preço fica onde a proposta possa encontrá-la. O contexto fica espalhado por arquivos com nomes claros, e as instruções apontam para o que o agente precisa consultar em cada tarefa.
Memória aqui não é um modelo treinado nos seus documentos. São arquivos que a ferramenta pode ler e consultar, conforme as instruções e o acesso que você configurou. No Claude Code, as instruções do projeto podem ficar em CLAUDE.md; no Codex, AGENTS.md é um ponto de entrada útil, como explica o guia oficial de instruções de projeto. Eu mantenho as regras gerais curtas e deixo os detalhes em arquivos separados. A documentação do Claude Code sobre memória explica como organizar essas instruções e carregar contexto por tarefa.
Comece só com os arquivos que resolvem uma repetição real. Não inclua senhas, tokens ou credenciais na memória. E lembre: guardar os arquivos no computador não garante que o processamento do modelo também aconteça localmente. Confira o que a ferramenta envia ao serviço que você usa.
Se você quer aprofundar só a parte da memória, tem um guia separado sobre como montar um segundo cérebro com IA.
Obsidian: poucos plugins, cada um com uma função
Captura rápida
Editar arquivos
Eu acho uma grande bobeira instalar um monte de plugins no Obsidian sem uma necessidade concreta. A ferramenta já me atende para ler e organizar os arquivos. No meu caso, eu uso dois plugins porque cada um resolve uma tarefa que aparece no meu dia a dia.
O Code Files transforma o Obsidian numa espécie de IDE. Com ele, consigo abrir e editar outros formatos de arquivo além de Markdown, usando o editor Monaco. Assim, não preciso sair do mesmo espaço toda vez que vou olhar um arquivo de código ou configuração.
O [Telegram Sync](https://github.com/soberhacker/obsidian-telegram-sync) serve para captura rápida. Quando tenho uma ideia, mando para meu bot no Telegram e o plugin sincroniza a mensagem com o Obsidian usando o destino e o template configurados. A sincronização acontece quando o Obsidian está aberto no computador. A ideia entra no sistema sem eu parar o que estou fazendo para abrir uma nota e organizar tudo na hora.
É isso que eu espero de um plugin: que tire um passo específico do caminho. Se ele só deixa a tela mais cheia, não preciso dele.
Da captura ao projeto: o que eu faria com a ideia
Capturar resolve o momento em que a ideia aparece. Quando volto ao computador, preciso decidir se ela merece entrar num projeto, mudar uma prioridade ou ficar guardada para depois.
No vídeo de KJ Rainey sobre Obsidian e Claude Code, ele separa o contexto geral da execução por projeto. Eu aproveitaria essa divisão: objetivos e prioridades ajudam a escolher o trabalho; dentro do projeto ficam as referências, o processo, a entrega esperada e o resultado observado.
Imagina que eu mandei ao bot uma ideia de guia. Depois da sincronização, peço ao agente para ler a captura e procurar notas relacionadas. Antes de escrever, defino o que precisa sair: um texto com um exemplo que alguém consiga repetir. A ideia só vira trabalho quando existe essa entrega e um próximo passo.
Uma ideia até virar uma entrega
Captura
Mensagem no Telegram → Telegram Sync → Inbox
Contexto
Agente consulta a nota original e as referências do projeto
Execução
Entrega definida → Rascunho → Revisão
Aprendizado
Resultado observado → Ajuste no contexto ou no processo
O projeto pode começar com uma nota curta: objetivo, fontes, entrega, próximo passo e critério de conclusão. Eu manteria a captura original e pediria para a IA identificar suas sínteses e hipóteses. Assim consigo voltar à fonte quando uma interpretação parecer estranha.
O Telegram Sync faz a ponte de captura do meu fluxo. No vídeo, a captura pelo celular usa Claude Dispatch; são configurações diferentes.
Skills: registre o jeito de fazer uma tarefa
A memória ajuda o agente a entender o cenário. Uma skill explica como executar um processo que se repete.
Pensa numa tarefa como preparar uma proposta depois de uma conversa. A memória pode conter o serviço, as condições e as decisões anteriores. A skill descreve como ler o briefing, separar o que foi pedido do que ainda falta, montar um rascunho e apontar os pontos que precisam da sua aprovação.
Uma instrução boa deixa claro:
- quando a tarefa se aplica;
- quais arquivos ou dados deve consultar;
- quais etapas precisa seguir;
- que formato entregar;
- como conferir a saída e o que precisa de aprovação humana.
Quando uma tarefa começa a voltar, eu prefiro registrar o processo em vez de reexplicar as mesmas regras a cada conversa. A documentação de skills do Claude Code mostra como transformar instruções específicas em fluxos carregados quando fazem sentido. O princípio também funciona como instrução reaproveitável no Codex.
Não transforme cada ideia em skill. Primeiro veja se a tarefa realmente se repete e se as etapas ficam estáveis o bastante para documentar. Se o processo muda toda vez, talvez baste explicar o contexto naquele pedido.
Um gatilho prático: se você já repetiu a mesma tarefa três vezes, registre os passos antes de fazer a quarta. Esse número serve como sinal para olhar o processo; só vale criar uma skill se as etapas estiverem estáveis.
Exemplo: preparar uma proposta
Preparar
Vamos pegar uma situação comum: preparar uma proposta depois de uma conversa com o cliente. Os arquivos guardam o briefing, o serviço, os preços e o histórico. A skill orienta o agente a separar o que foi pedido do que ainda falta e a organizar o escopo. Eu peço o rascunho direto na CLI ou no app do Claude Code ou do Codex e confiro valores, condições e promessas antes de aprovar o envio. Se faltar informação, o agente deve apontar a lacuna em vez de inventar.
INVOS
Prepare o contexto do seu negócio para trabalhar com IA
O INVOS reúne memória editável, decisões, projetos e rotinas em arquivos locais para o agente que você já usa consultar nas tarefas. Conheça o INVOS →
Orquestração: prefiro trabalhar direto no Claude Code ou no Codex
Uma tarefa
Partes independentes
Eu não acredito muito em ferramentas de orquestração. Prefiro os recursos nativos do Claude Code ou do Codex, direto na CLI ou no app. Já usei o Maestri, mas percebi que a coordenação demorava mais, consumia mais tokens e trazia etapas em excesso. No meu uso, direto na CLI ou no app o fluxo fica mais simples e fluido.
Orquestrar é dividir um trabalho entre agentes e depois juntar as respostas. Isso pode ajudar quando existem partes independentes: uma pessoa ou agente pesquisa, outro trabalha num arquivo isolado e o principal revisa. Se a tarefa é pequena ou cada parte depende da anterior, a divisão só cria mais troca de contexto.
A regra que sigo é mandar uma tarefa completa para um agente quando ela cabe numa execução. Eu uso divisão nativa quando existe uma fronteira clara e cada parte consegue trabalhar sem esperar pela outra. A documentação oficial explica os subagentes do Claude Code; no Codex, uso os recursos que já estão disponíveis na CLI ou no app.
Mais agentes também não significam automaticamente menos tokens. Cada parte precisa de contexto, o agente principal precisa juntar as respostas e alguém ainda precisa conferir o resultado. No meu caso, o Maestri colocou mais custo e espera do que eu ganhei. Por isso prefiro começar pelo que já está aberto: CLI ou app, com uma divisão simples quando ela realmente ajuda.
Se você quiser saber se uma camada extra compensa no seu caso, compare a mesma tarefa nos dois fluxos e anote tempo total, consumo, quantidade de correções e qualidade da entrega. Essa comparação vale mais do que a promessa de qualquer ferramenta.
Integrações: conecte quando surgir uma necessidade
Ambiente de trabalho
Ação sensível
O agente pode trabalhar com arquivos locais e comandos da própria máquina. Quando precisa conversar com um serviço externo, você pode conectar uma API ou um MCP, que funciona como uma ponte entre a IA e aquela ferramenta.
Eu evitaria montar uma coleção de integrações antes de saber qual tarefa elas resolvem. Se o agente só precisa consultar uma tabela, dê acesso a essa tabela. Se precisa preparar uma mensagem, deixe o envio para você aprovar. Se a tarefa envolve alterar dados, publicar ou movimentar dinheiro, deixe a aprovação visível.
A conexão facilita o acesso; ela também amplia o que o agente pode fazer. Por isso, confira permissões e dados envolvidos antes de ligar uma ferramenta. Uma integração só vale quando tira um passo real e não cria manutenção maior do que o trabalho que ela economiza.
Spokenly: comando por voz sem ficar limpando a frase
Voz
Eu uso o Spokenly para mandar comandos por voz. Tenho ele porque, no meu uso, a transcrição acerta mais do que o ditado nativo da Apple. Também ajuda a tirar “hum”, “éé” e outros vícios de fala, então o comando chega mais limpo para a IA.
A documentação do Spokenly mostra como configurar substituições de palavras, inclusive regras para apagar preenchimentos depois da transcrição. Eu ajusto esse tipo de limpeza para os termos e vícios que aparecem quando estou falando. Também vale cadastrar nomes próprios e termos técnicos que a ferramenta costuma transcrever errado.
O fluxo é direto: seguro o atalho, falo como explicaria a tarefa, solto e reviso o texto que apareceu. Quando é um pedido de leitura ou rascunho, dá para seguir rápido. Quando envolve apagar arquivos, alterar dados, publicar ou enviar algo para outra pessoa, eu leio o comando antes de deixar rodar.
A transcrição melhor economiza digitação. A revisão continua sendo minha.
Como começar sem montar um sistema inteiro
Preparar
Escolha uma tarefa que já voltou algumas vezes. Pode ser organizar uma nota de voz, preparar um rascunho ou encontrar decisões de um projeto. Não comece conectando todas as ferramentas.
- Separe os arquivos que o agente precisa consultar.
- Escreva as regras que valem sempre em uma nota curta de entrada.
- Registre os passos da tarefa numa skill quando o processo estiver repetível.
- Execute uma vez direto na CLI ou no app que você já usa.
- Confira a resposta e corrija o contexto ou o processo onde ficou ruim.
- Compare o tempo, o retrabalho, o custo e o resultado com o jeito antigo.
Se ditar for mais rápido, use o Spokenly. Se a tarefa não melhorar com uma divisão entre agentes, deixe tudo numa execução só. O objetivo é tirar repetição do caminho, não passar o dia configurando o próprio sistema.
Depois da entrega: devolver o aprendizado ao contexto
Se o agente preparou uma proposta e eu precisei corrigir o escopo, essa correção precisa chegar ao arquivo que orienta a próxima proposta. Se a informação faltava no briefing, ajusto o contexto. Se a sequência estava errada, ajusto o processo. Guardar só a resposta corrigida deixa o mesmo erro voltar.
Eu faria uma revisão curta no fim de cada entrega: o que foi concluído, o que precisou de correção e qual ajuste merece ficar registrado. Uma vez por semana, olharia os projetos abertos para conferir o próximo passo e retirar prioridades que perderam sentido.
O pedido pode ser simples: “Compare a entrega com o objetivo do projeto. Mostre o que deu certo, o que faltou e proponha um ajuste, citando os arquivos usados. Preserve minhas notas originais.”
É esse retorno que dá continuidade ao fluxo. Na próxima tarefa, o agente encontra o contexto atualizado e eu consigo conferir por que alguma coisa mudou.
