📋 Template de 5 campos
Template fixo elimina paralisia. Voce sabe o que escrever, Claude sabe o que ler.
📐 Template bruto
Role: [Backend engineer / Content creator / Data scientist] Stack: [Python, FastAPI, Postgres, Docker] Timezone: [America/Sao_Paulo (GMT-3)] Style: [PRs pequenos, test-first, sem abstracao prematura] Team: [Payments — plataforma B2B] # Diretrizes para Claude - [Responder em portugues brasileiro] - [Checar context.md antes de sugerir solucoes] - [Ser direto, sem enrolar]
💡 Comece copiando
Nao invente template novo. Copie esse, edite valores em 2 minutos. Refine depois com uso.
📏 Orçamento de 200 tokens
Cap rigido. Todo token extra custa N vezes, onde N e seu numero de sessoes por ano.
📊 Matematica do cap
- 100 tokens: 200k tokens/ano (10 sess/dia × 200 dias)
- 200 tokens: 400k tokens/ano
- 500 tokens: 1M tokens/ano (pesa)
- 1000 tokens: 2M tokens/ano (negocie)
⚠️ Se voce passa de 200
Voce colocou coisa que nao e identidade. Candidatos para mover: contexto de projeto (→ 4.4), conhecimento especifico (→ long-term), historia (→ episodica).
🧪 Exemplo real comentado
Tres personas lado a lado para calibrar o seu.
📐 Dev backend
Role: Backend engineer Stack: Python 3.12, FastAPI, Postgres 15, Docker, Kubernetes Timezone: America/Sao_Paulo (GMT-3) Style: PRs <400 linhas, test-first, mensagens claras em PT-BR Team: Payments — sistema B2B de cobrança recorrente # Diretrizes - Responder em PT-BR com termos tecnicos em EN. - Nunca sugerir Flask (decisao ja tomada vs FastAPI). - Codigo seguir PEP 8 + Black.
📐 Content creator
Role: Content creator (tech YouTube) Stack: Figma, Descript, Obsidian, Notion Timezone: America/Lisbon (GMT+0) Style: textos enxutos, PT-BR natural, evitar jargao quando publico e amplo Team: solo, publica em YouTube e newsletter semanal # Diretrizes - Prefiro copy direto, sem 'hoje vamos aprender'. - Estrutura: hook + promessa + payoff. - Evitar emojis em texto tecnico; ok em thumbnails.
📐 Data scientist
Role: Data scientist (ML, NLP) Stack: Python, PyTorch, pandas, DuckDB, MLflow Timezone: Europe/Berlin (GMT+1) Style: notebooks reproduziveis, hypothesis-driven, doc inline Team: Research — sistema de classificacao de docs # Diretrizes - Mostrar passos de analise como celulas separadas. - Sempre incluir seed fixo em random ops. - Preferir SHAP sobre feature_importances_.
🚫 O que NAO colocar
Erros classicos que transformam prime.md em lixo. Cada item errado tem lar certo em outra camada.
✓ Vai em prime.md
- ✓Papel principal (backend, data, creator)
- ✓Stack do dia-a-dia
- ✓Timezone
- ✓Estilo de comunicacao duradouro
✗ NAO vai em prime.md
- ✗Projeto atual especifico (→ context.md)
- ✗Historia de decisoes passadas (→ long-term)
- ✗Arquivos tocados esta semana (→ working)
- ✗Preferencias so de um projeto (→ proj/context)
🔁 Edicao: trimestral
Identidade muda lentamente. Editar toda semana e sinal de que voce colocou coisa volatil la.
📆 Cadencia de edicao
Frequencia saudavel:
- •Trimestral: review normal, ajuste fino.
- •Mudou de empresa/cargo: editar imediato.
- •Trocou stack principal: editar imediato.
- •Virou timezone nova (mudanca pais): editar imediato.
- •Aprendeu tech nova: NAO mexer (vai em long-term).
🎯 Laboratorio: crie o seu agora
Momento ativo. Pause o curso, abra editor, escreva seu prime.md. Tempo estimado: 10 minutos.
Minuto 0-2
Crie ~/.memory/prime.md copiando o template.
Minuto 2-6
Substitua os valores. Role, stack, timezone, style, team. Nao tente ser perfeito.
Minuto 6-8
Adicione 3-5 diretrizes explicitas para Claude. Use imperativo ('responder em PT-BR').
Minuto 8-10
Conte tokens aproximados. wc -w × 1.3. Abaixo de 200 = bom.
💡 Refine com uso
Primeira versao sempre tem algo esquisito. Deixe estabilizar uma semana antes de refatorar. Padroes de ruido aparecem so com volume.
📝 Resumo do Modulo
Proximo:
4.3 — PreCompact: sobrevivendo ao squeeze