Em meia hora, é possível entender um novo campo; como usar a IA para estabelecer rapidamente uma estrutura de conhecimento?

Título original: 《Compartilho uma pesquisa aprofundada de Prompt que usei por 2 anos, que te ajuda a entender qualquer área desconhecida em meia hora.》

Autor original: Cazk de Vida Digital

Fonte original:

Reprodução: Mars Finance

Dias atrás, terminei uma conferência, e ontem de fim de semana jantei com um amigo, e enquanto conversávamos, ele de repente colocou os talheres de lado, olhou para mim e disse: Não é, mano, como é que você entende um pouco de tudo?

Eu disse que não entendo tudo.

Ele perguntou: Como é que você consegue conversar sobre tudo, tipo Harness, Claude Code, psicologia, Slay the Spire 2, mitologia Cthulhu, e ainda tem tempo pra jogar Pokémon Popakia? Quantas horas tem no seu dia?

Na hora, fiquei meio paralisado.

Porque, pra ser sincero, conversar e fazer piada é uma coisa, mas eu realmente não acho que saiba tudo. Eu só tenho curiosidade por muitas coisas, e tenho um método que me permite rapidamente entender uma coisa desconhecida.

Ele perguntou: Qual método?

Eu disse: Uma estrutura de pesquisa que criei, combinada com IA, que em meia hora gera um relatório de pesquisa de uma a duas dezenas de milhares de palavras, ajudando você a entrar rapidamente no assunto.

Ele colocou os talheres de lado de novo.

E então disse: “Escreve isso aí.”

E assim nasceu este artigo…

Não sei se vai ser útil pra todo mundo, mas, na verdade, é uma metodologia que usei há três anos, quando ainda trabalhava no setor financeiro, para estudar empresas e setores. Depois que a IA chegou, várias formas de pesquisa aprofundada surgiram, e eu também refinei essa metodologia, encapsulando numa Prompt de pesquisa profunda para várias IAs, que funciona para estudar qualquer coisa. Sinceramente, acho que é uma das ferramentas mais úteis que tenho usado nos últimos dois anos.

Não posso garantir que as pesquisas geradas por ela sejam extremamente profundas, mas pelo menos me ajudam a montar uma estrutura de entendimento bastante completa, e a partir dela, aprofundar ainda mais.

Essa metodologia, eu chamava de…

Método de Análise Horizontal e Vertical.

Vou explicar o que é isso.

Na verdade, é bem simples, só tem dois eixos.

Primeiro eixo, o vertical. É seguir a linha do tempo, reconstruir toda a história de uma coisa desde o seu nascimento até hoje. Como ela surgiu? Quem fez? Quais experiências passou? Por que de repente explodiu em um ponto, ou virou de cabeça pra baixo? Se você entender essa linha, consegue captar a história e as causas principais.

Segundo eixo, o horizontal. É, no momento presente, comparar essa coisa com outras na mesma área. Quais diferenças em relação aos concorrentes? Por que os usuários escolhem ela e não outra? Qual é a posição dela no mercado? Se você entender bem esse aspecto, consegue perceber a posição e as diferenças.

A etapa mais importante é cruzar esses dois eixos.

O vertical mostra como ela chegou até aqui, o horizontal mostra onde ela está hoje. Cruzando os dois, você consegue enxergar coisas que só um deles não revela. Por exemplo, uma vantagem atual pode ser resultado de uma decisão insignificante tomada há três anos. Ou uma fraqueza pode ser uma consequência de uma escolha que virou um peso.

O vertical aprofunda no tempo, o horizontal amplia o espectro, e a junção dos dois gera um julgamento.

Simples assim.

É uma das minhas ferramentas mais usadas nos últimos anos.

Ela tem raízes em perspectivas clássicas das ciências sociais e linguística.

Na linguística, há uma análise clássica proposta por Saussure, chamada análise diacrônica e sincrônica.

Ou seja, para estudar algo, você pode olhar por dois ângulos: um, o tempo, para entender como evoluiu do passado até hoje; outro, o presente, para ver como ela se encaixa no sistema atual e nas relações comparativas.

Na ciência social, há também uma abordagem semelhante, chamada pesquisa longitudinal e de corte transversal. Longitudinal acompanha a mudança de um objeto ao longo do tempo, transversal observa seu estado em um momento específico, fazendo comparações.

Peguei esses conceitos acadêmicos, que já são usados há muito tempo, e combinei com estratégias de negócios e análise competitiva, criando uma estrutura de pesquisa universal que roda com IA.

Hoje, tenho duas versões: Prompt e Skill.

E estão todas abertas no meu repositório no Github:

A versão Prompt funciona muito bem com IA que tem funções de pesquisa aprofundada, como ChatGPT DeepResearch, Claude, o modo especialista do Doubao, DeepSeek, etc. Além disso, otimizei o estilo de escrita usando habilidades de escrita do Cazk, para que o relatório saia legível, e não uma espécie de texto difícil de entender…

Coloquei o Prompt aqui, quem quiser pode copiar direto, ou pegar no meu Github:

O método é bem simples: basta trocar a expressão após o símbolo de igual pelo objeto de pesquisa desejado.

Por exemplo, recentemente muito em alta, o agente Hermes, ou Harness, ou CLI, ou o impacto da Anthropic no mercado de SaaS, etc.

Até mesmo estudar “Mundo de Rock Kingdom”, “Mundo de Honor of Kings”, o conflito entre Irã e EUA, as oscilações de Trump… tudo isso.

Vamos pegar como exemplo a pesquisa aprofundada de Harness + Claude.

Simplesmente alterei o Prompt, trocando a expressão por Harness, e ativei o modo de pesquisa profunda do Claude.

Enviei.

O Claude pediu confirmação: “O que exatamente é Harness?” Eu completei com uma explicação.

E aí, começou a pesquisa.

Depois de 13 minutos, o relatório sobre Harness estava pronto.

Dá pra ver que a análise vertical ficou boa, bem clara a história: quando nasceu, quando explodiu, os pontos-chave.

Faz sentido o momento de explosão também.

Na análise horizontal, comparei com Prompt Engineering, Context Engineering e Agent Engineering.

Quem entende de Agent não vai duvidar da comparação, né? Dá pra entender rapidamente as diferenças entre conceitos similares.

E também o futuro de evolução.

O relatório tem cerca de 10 mil palavras. Acredite, se você tem curiosidade sobre Harness e quer uma visão rápida, abrangente, essa pesquisa é melhor que a maioria dos artigos de resumo por aí.

Completa e de fácil leitura.

O objeto de estudo pode ser um produto, como Cursor, Claude Code, Hermes Agent. Pode ser uma empresa, como a Anthropic, ByteDance. Pode ser um conceito técnico, como protocolo MCP, RAG. Ou uma pessoa, um líder importante do setor.

O Prompt ajusta automaticamente o foco da análise vertical e horizontal, dependendo do objeto. Para produtos, foco em versões e funcionalidades; para empresas, em financiamento e modelo de negócio; para pessoas, em trajetória profissional e comparações com outros do setor.

Se você costuma usar Cowork, Claude Code ou Codex, por exemplo, também criei uma Skill chamada hv-analysis, que está no Github, aberta ao público.

Depois de instalada, é só dizer: “Ajude-me a pesquisar sobre xxx”, e ela vai seguir a estrutura de análise horizontal e vertical.

Essa Skill também conecta na internet, busca informações, acessa a API do arXiv, e gera um PDF bem formatado, com linguagem mais acessível, mais livre, mais detalhado que o Prompt.

Claro que há limitações.

Não é uma solução mágica.

Ela ajuda a montar uma estrutura de entendimento rápida, mas não substitui uma pesquisa aprofundada, feita por você mesmo.

E, embora a IA tenha melhorado bastante, ainda pode gerar informações imprecisas.

Por isso, não aceite o relatório como verdade absoluta. Use como ponto de partida, um mapa para explorar mais a fundo.

Outro ponto: a qualidade do relatório depende do modelo e das ferramentas usadas. Ferramentas que suportam DeepResearch costumam ser melhores, pois realmente conectam na internet, verificam informações, e levam mais tempo (mais de 10 minutos por tarefa).

Se usar uma IA que faz buscas rápidas, em menos de um minuto, o resultado pode ser mais superficial.

Minha estratégia é: após receber o relatório, dou uma rápida lida, monto a estrutura, e depois pesquiso mais nos pontos que acho mais duvidosos ou interessantes.

Essa combinação de relatório gerado por IA + pesquisa própria é muito mais eficiente do que começar do zero.

Hoje em dia, com IA, não faz sentido gastar tanto tempo caçando informação, né? É melhor usar o tempo para pensar, refletir, entender.

Afinal, o que faz a pesquisa ser valiosa não é só a informação, mas a sua curiosidade.

Sei que não sou o mais estudado ou o mais especialista, mas tenho uma coisa: uma curiosidade insaciável pelo mundo.

Sempre surgem perguntas na minha cabeça: Como isso surgiu? Por que agora? Qual a relação com aquilo? O que essa pessoa fez antes? Quando tenho essas perguntas e não tenho resposta, fico incomodado. Talvez você também conheça essa sensação: a vontade de saber, de entender, de ter a resposta na hora.

Hoje, a informação é abundante, o custo de acesso caiu a quase zero com IA.

Mas o que a gente faz com ela, de que ângulo olha, como organiza tudo isso em uma compreensão significativa — isso é coisa que a IA não consegue fazer sozinha. Ela ajuda a executar, mas o caminho, a direção, é seu.

A análise horizontal e vertical é, na verdade, um conjunto de perguntas que eu faço pra mim mesmo. Quando encontro algo novo, já sei por onde começar, sem precisar pensar muito.

Seguir o tempo, explorar o espaço, cruzar as informações, e formar um julgamento — esses passos formam minha estrutura de entendimento.

Assim, não preciso gastar dias procurando informações. Em meia hora, monto o mapa, e o resto do tempo é para montar a imagem completa, aquela que te faz dizer: “Ah, agora entendi!”

Aquele momento de insight é demais.

Sinceramente, não sei se esse método funciona pra todo mundo.

Mas, se você também é do tipo que tem uma enxurrada de perguntas na cabeça e acha que pesquisar é lento demais, vale a pena tentar.

Os gregos diziam que a filosofia começa na surpresa.

Eu acho que o estudo também. Começa com a curiosidade genuína por algo. Os métodos e ferramentas vêm depois. A curiosidade vem primeiro.

Sem ela, até a melhor metodologia vira coisa inútil.

Com ela, mesmo que o método seja simples, você encontra respostas.

E hoje, essa busca por respostas ficou muito mais rápida.

Tão rápida que dá pra explorar mais coisas.

Mantenha a curiosidade.