Por que Pressionar um LLM com Mais Força Pode Realmente Funcionar

Venho pensando em como usar IA para um trabalho paralelo. Tentei escrever uma conta pública no WeChat, mas, honestamente, não consegui nem recuperar o valor da minha assinatura mensal de IA. Também montei um esboço para um romance, mas não fiquei satisfeito com o primeiro capítulo. Aí pensei: por que não tentar usar IA para ajudar com negociações de ações? E foi isso que me levou à experiência de hoje.

Deixe-me ser claro: não estou dizendo que negociação de ações com IA funciona, nem estou recomendando este método. Só comprei o Claude Max hoje e queria aproveitar a cota generosa para construir um sistema completo assistido por IA, sendo a criação de gráficos apenas uma parte. Quanto a se esse sistema pode realmente me ajudar a ganhar dinheiro com ações — se um dia eu ficar rico, revisitaremos esse framework.

Mas eu travei em um bug: os pontos finais dos “traços” na Teoria Chan deveriam estar alinhados precisamente com as máximas e mínimas dos candles, mas os gráficos desenhados pela IA estavam sempre errados.

Pedi para corrigir três vezes, e cada vez a IA dizia “corrigido”, mas quando eu abria o gráfico, ainda estava errado.

Então lembrei de uma Skill chamada PUA que tinha visto antes, até recomendada pelo Kashen. Sempre achei que era uma piada — usar “pressão de trabalho de grande empresa” para fazer PUA na sua IA? Parece ridículo.

Mas tentei mesmo assim, como último recurso.

E foi corrigido de uma vez!

Primeiro, Vamos Ver o Efeito

Primeiro, veja o gráfico antes da correção. Observe o deslocamento óbvio entre os pontos finais dos traços e as máximas/mínimas dos candles:

Depois de usar a Skill PUA, a IA reanalisou o problema, e aqui está o resultado após a correção:

Os pontos finais agora estão diretamente alinhados com os pontos mais altos e mais baixos dos candles. O que três tentativas anteriores não conseguiram, a Skill PUA corrigiu de uma vez.

O Que Realmente Aconteceu?

Eu disse à IA na conversa:

Use a Skill PUA para se motivar e depois verifique o que está realmente errado.

Então a IA carregou a Skill PUA e seu estilo mudou drasticamente. Primeiro, ela escolheu o “sabor Huawei” para si mesma e depois lançou uma metodologia chamada RCA 5-Why Root Cause Analysis.

Simplificando, ela pergunta “por que” cinco vezes seguidas:

1. Por que os pontos finais dos traços não estavam alinhados com as máximas/mínimas dos candles? → As coordenadas no gráfico não correspondiam aos candles originais.
2. Por que não correspondiam? → O código para buscar pontos extremos só procurava dentro de um intervalo de ±3 candles, mas o deslocamento real podia ser muito maior que 3.
3. Por que o deslocamento era tão grande? → Após a fusão de candles, vários candles se tornam um, então o índice estava errado.
4. Por que as três correções anteriores não funcionaram? → Eu continuei modificando o código do gráfico, mas nunca verifiquei se os dados em si estavam corretos.
5. Qual foi a causa raiz? → Nenhuma validação de dados, modificação cega do código.

Depois de encontrar a causa raiz, a abordagem da IA mudou completamente. Ela não se apressou em modificar o código; em vez disso, primeiro imprimiu um conjunto de dados — comparando as coordenadas reais dos pontos finais dos traços com as verdadeiras máximas e mínimas dos candles originais:

up end: orig_idx=185, snap±3=188:4025, true_extreme±10=194:4179
→ Off by 6 candlesticks and 154 points!

Com os dados expostos, o problema ficou claro: o intervalo de busca de ±3 candles era simplesmente insuficiente. A IA mudou a abordagem para “buscar extremos no intervalo completo entre traços adjacentes”, em vez de usar um raio fixo. Após a correção, todos os três gráficos foram regenerados corretamente de uma vez.

Nas três falhas anteriores, cada vez a IA modificava diretamente o código, dizia “corrigido” e acabava. Desta vez foi diferente — diagnosticar primeiro, depois verificar, e só então agir.

O que causou essa mudança de comportamento? Foi a Skill PUA.

O Que é a Skill PUA?

Explicação em uma frase: Ela dá à IA uma persona de “funcionário de grande empresa”, fazendo-a trabalhar usando metodologias de grandes empresas.

URL do GitHub: https://github.com/tanweai/pua

Parece um projeto de brincadeira, mas na verdade contém um conjunto muito completo de ferramentas.

Ela suporta 13 “sabores”, cada um correspondendo ao estilo cultural de uma grande empresa:

Aqui está o ponto chave: Cada sabor não é apenas uma mudança de tom; é uma mudança na metodologia de resolução de problemas.

Além disso, tem um “roteador de metodologia” — ele seleciona automaticamente a metodologia mais adequada com base no tipo de tarefa atual. No meu caso, era um cenário de depuração, então escolheu automaticamente a análise de causa raiz RCA do sabor Huawei. Se fosse desenvolver um novo recurso, escolheria os primeiros princípios do sabor Musk. Para revisão de código, escolheria a subtração primeiro do sabor Jobs.

Você não precisa escolher; ele decide sozinho.

Por Que Parece Engraçado Mas Realmente Funciona?

Muitas pessoas veem “fazer PUA na sua IA” e acham que é piada. Eu também pensei assim no início. Mas depois de usar, percebi que há uma boa razão para funcionar.

Transformar “Seja Sério” em Passos Concretos

Se você disser à IA “pense com cuidado” ou “verifique minuciosamente”, funciona?

Provavelmente não. Porque a IA não sabe quais ações específicas “cuidadosamente” implica. É como dizer a um colega “seja sério” — ele diz ok, mas continua trabalhando do mesmo jeito.

A Skill PUA não diz “seja sério”. Ela diz: “Execute a análise de causa raiz RCA 5-Why da Huawei”, “Diagnostique com dados primeiro, não modifique código”, “Blue Army self-attack, assuma que sua solução está errada”.

Cada frase é uma etapa de execução específica, não uma exigência de atitude abstrata.

É como não dizer a um novo funcionário “faça um bom trabalho”, mas dar a ele um manual de SOP — faça A primeiro, depois B, depois verifique a lista após C. Quando a IA recebe instruções tão específicas, o efeito de execução é completamente diferente.

Três Linhas Vermelhas Bloqueiam “Falso Término”

A Skill PUA tem três linhas vermelhas que não podem ser cruzadas:

1. Não verificado significa não concluído — Antes de dizer “corrigido”, você deve executar testes e colar os resultados de saída.
2. Sem dados significa não resolvido — Antes de dizer “pode ser um problema de ambiente”, você verificou? Ou está apenas chutando?
3. Não esgotado significa não desista — Antes de dizer “não consigo resolver”, você tentou todos os métodos?

Olhando para trás, nas minhas três falhas anteriores, cada vez a IA modificava o código e dizia “corrigido” sem verificação. Se essas linhas vermelhas estivessem em vigor, ela teria sido forçada a executar o gráfico e comparar as posições dos pontos finais, e teria descoberto que o problema ainda estava lá na primeira tentativa.

Essas três linhas vermelhas soam como “cultura corporativa de grande empresa”, mas na essência, elas mudam a definição de “pronto” de “acho que está corrigido” para “dados provam que está corrigido”.

Falha Significa Mudar Método, Não Repetir

Normalmente, se a IA falha em corrigir algo após três tentativas, e você pede uma quarta, ela provavelmente usará a mesma abordagem e continuará andando em círculos no mesmo buraco.

A Skill PUA faz diferente. Ela tem uma cadeia de troca por falha: após falhas consecutivas, ela troca automaticamente para uma metodologia diferente.

Método original não funciona → Troca para primeiros princípios do sabor Musk, questiona o próprio requisito → Ainda não funciona → Troca para ataque reverso Blue Army do sabor Huawei, assume que sua solução está errada → Ainda não funciona → Troca para Dive Deep da Amazon, analisa no nível dos dados.

Cada troca é o complemento do método anterior — olhando o problema de um ângulo completamente diferente, em vez de teimosamente insistir no mesmo caminho.

Meu caso foi típico. Nas três primeiras vezes, a IA continuava modificando o código do gráfico, o que era “tentar repetidamente a mesma abordagem”. Após a intervenção da Skill PUA, ela trocou diretamente para diagnóstico de dados — primeiro não modifique código, primeiro verifique se os dados estão corretos. Uma vez que o ângulo mudou, a causa raiz foi imediatamente exposta.

Restrições Comportamentais no Prompt Realmente Funcionam

Alguns podem perguntar: dar à IA um rótulo de “P8”, ela realmente tem um desempenho melhor? É pseudociência?

Não é pseudociência. O que a IA faz e como faz depende inteiramente do que está escrito no prompt. A Skill PUA injeta não apenas um título, mas um conjunto completo de restrições comportamentais:

• Antes de fazer qualquer coisa, pergunte a si mesmo “O que mais não pensei?”
• Ao resolver um problema, verifique se problemas semelhantes também existem.
• Não espere o usuário apontar; encontre problemas proativamente.

Essas restrições estão escritas no prompt, e a IA as referencia toda vez que gera uma resposta.

Por exemplo: dar a um novato o título de “líder de projeto” pode não ser útil, mas se você também der a ele um “manual de comportamento de líder de projeto” — quando relatar, o que verificar, como aceitar — o padrão de comportamento dele realmente mudará. A Skill PUA faz o último.

Como Instalar e Usar

Instalação

Baixe do GitHub: https://github.com/tanweai/pua

Coloque a pasta inteira em ~/.claude/skills/pua/, certificando-se de que SKILL.md esteja nesse caminho.

Não precisa configurar nenhuma API Key, não precisa instalar dependências adicionais. Apenas coloque e está pronto para usar.

Uso

Método 1: Invocação Direta

No Claude Code, digite:

/pua

A IA carregará a Skill PUA e mudará para o modo de grande empresa. Depois disso, você pode fazer solicitações normalmente, e ela trabalhará automaticamente com a metodologia.

Método 2: Gatilho na Conversa

Não precisa chamar especificamente; basta dizer diretamente na conversa:

Use the PUA Skill to motivate yourself

Ou mais diretamente:

You got it wrong again. Can you be more careful?

A Skill PUA é projetada para reconhecer tais expressões de “insatisfação do usuário” e ativar automaticamente.

Roteador de Metodologia

Você não precisa selecionar manualmente um “sabor”. A Skill PUA combina automaticamente com base no tipo de tarefa atual:

• Depurando? → Análise de causa raiz RCA sabor Huawei
• Escrevendo um novo recurso? → Primeiros princípios sabor Musk
• Fazendo revisão de código? → Subtração primeiro sabor Jobs
• Fazendo pesquisa? → Pesquisa primeiro sabor Baidu

Claro, você também pode especificar manualmente, por exemplo, “use o sabor Alibaba para esta tarefa”.

Resumo

Fazer PUA na sua IA não é realmente sobre manipulação. A casca é engraçada, mas a metodologia interna é eficaz.

O que aprendemos hoje:

1. O que é a Skill PUA — Uma Skill que injeta metodologias de grandes empresas e restrições comportamentais na IA, suportando 13 “sabores” de cultura corporativa.
2. Por que funciona — Transforma o vago “seja sério” em etapas de execução concretas, usa linhas vermelhas para bloquear falso término, e troca automaticamente de metodologia em caso de falha.
3. Princípio central — Não é sugestão psicológica; são as instruções estruturadas no prompt que funcionam. Concretização de metodologia + restrições comportamentais + ciclo de verificação forçada.
4. Como usar — Baixe e coloque em ~/.claude/skills/pua/, digite /pua ou ative diretamente na conversa.

Principais conclusões:

• Se sua IA frequentemente “corrige e corrige de novo” ou “diz que corrigiu mas não corrigiu”, experimente a Skill PUA.
• Ela essencialmente instala um conjunto de SOP para a IA — diagnosticar primeiro, depois verificar, e só então agir.
• Código aberto e gratuito, sem necessidade de configuração, é só colocar e usar.

Cenário Prático: Um Caso Completamente Reproduzível