Cara, eu vejo isso acontecer o tempo todo:
- A pessoa faz uma pergunta pro ChatGPT ou Claude
- Recebe uma resposta ok, mas nada demais
- Pensa “ah, essa parada de IA é meio meh” e fecha a aba
Isso me dá uma agonia, sério. Porque a pessoa parou exatamente um passo antes da IA ficar realmente útil.
A primeira resposta é só um rascunho. A mágica de verdade acontece no follow-up.
Por Que a Primeira Resposta Sempre Vem Genérica
Olha, quando você pergunta algo pra IA, ela tá basicamente chutando várias coisas:
- Que formato você quer?
- Qual o nível de detalhe ideal?
- Você é iniciante ou manja do assunto?
- Qual o objetivo real por trás da pergunta?
- Tom formal ou informal?
Sem contexto suficiente, a IA joga no seguro. Ela entrega a versão mais genérica possível—algo que serve pra maioria das pessoas, mas não é perfeito pra ninguém.
E tá tudo bem. Isso não é defeito. É ponto de partida.
A Mentalidade do Follow-Up
Pensa na IA como um estagiário esperto te entregando um primeiro rascunho. O rascunho tem uma base boa, mas precisa de direção.
Você não joga um rascunho fora porque não tá perfeito, né? Você marca as correções:
- “Esse parágrafo tá muito longo”
- “Faltou um exemplo aqui”
- “O tom tá muito formal—deixa mais de boa”
- “Preciso que isso seja específico pro meu caso”
É exatamente isso que prompts de follow-up são. E cara, funciona absurdamente bem.
10 Follow-Ups Que Resolvem Quase Tudo
Salva isso nos favoritos. Vai virar as frases que você mais usa.
1. “Encurta isso”
O follow-up mais útil que existe. A IA tende a explicar demais. Isso resolve.
Variações brasileiras:
- “Corta pela metade”
- “Me dá a versão resumida”
- “Resume em 3 pontos”
2. “Deixa mais específico”
Pra quando a resposta tá genérica demais ou muito teórica.
Variações:
- “Me dá um exemplo concreto”
- “Aplica isso pra [minha situação específica]”
- “Como isso funciona na prática?”
3. “Deixa mais informal”
Pra quando parece um comunicado corporativo.
Variações:
- “Escreve como se fosse um WhatsApp pra um amigo”
- “Menos formal, mais humano”
- “Imagina que você tá explicando isso no bar”
4. “Deixa mais prático”
Quando você recebe teoria mas precisa de ação.
Variações:
- “O que eu faço primeiro?”
- “Me dá um checklist passo a passo”
- “Qual a menor ação que posso tomar agora?”
5. “O que tá faltando?”
Pra quando você quer que a IA desafie seu raciocínio.
Variações:
- “Faz o papel de advogado do diabo”
- “Qual o contra-argumento?”
- “O que pode dar errado nisso?”
6. “Explica de outro jeito”
Quando a explicação não tá entrando.
Variações:
- “Usa uma analogia”
- “Explica como se eu tivesse 12 anos”
- “Me dá um exemplo do mundo real”
7. “Foca só em [aspecto específico]”
Quando a resposta tá muito ampla.
Variações:
- “Só a parte de preços”
- “Só os requisitos técnicos”
- “Foca nos benefícios emocionais”
8. “O que um [especialista] diria?”
Quando você quer uma perspectiva específica.
Variações:
- “Como um gerente de produto responderia isso?”
- “O que um cliente cético perguntaria?”
- “Me dá a visão de quem trabalha em startup”
9. “Agora melhora isso”
Sim, isso funciona de verdade. A IA genuinamente vai melhorar.
Variações:
- “Dá uma polida nisso”
- “Faz outra versão e melhora”
- “Qual seria a versão melhor disso?”
10. “Junta essas opções em algo novo”
Quando você gerou múltiplas opções.
Variações:
- “Pega as melhores partes das opções 1 e 3”
- “Mistura essas abordagens”
- “Cria uma versão híbrida”
Exemplo Real: Escrevendo um E-mail de Prospecção
Deixa eu mostrar como follow-ups transformam uma primeira resposta mediana em algo que realmente funciona.
Prompt 1 (Primeira Tentativa)
Escreve um e-mail frio pra oferecer meus serviços de design freelancer pra startups.
Resposta 1 (Genérica)
Assunto: Serviços Profissionais de Design para Sua Startup
Prezado(a),
Sou designer gráfico com 5 anos de experiência ajudando empresas a criar identidades visuais impactantes. Minha especialidade inclui design de marca, UI/UX e materiais de marketing.
Gostaria de agendar uma conversa para discutir como minhas habilidades podem beneficiar sua empresa.
Atenciosamente, [Nome]
Tipo… funcional. Mas parece todos os outros e-mails frios que existem. Bora consertar.
Follow-Up 1
Deixa isso mais informal e específico. Tô mandando pra startups de tecnologia que acabaram de receber investimento seed. Menciona que vi o anúncio da rodada.
Resposta 2 (Melhor)
Assunto: Parabéns pelo seed — pergunta rápida sobre design
Fala [Nome],
Vi que vocês acabaram de fechar a rodada seed — parabéns! Sei que essa fase é uma loucura.
Pergunta rápida: vocês já têm ajuda de design garantida? Trabalho com startups em estágio inicial em design de produto e identidade visual, geralmente naquela fase “acabamos de captar e precisamos parecer profissionais”.
Posso mostrar alguns exemplos se tiver interesse. Sem pressão.
[Nome]
Bem melhor. Mas dá pra ir além.
Follow-Up 2
Deixa o assunto mais chamativo. E adiciona um resultado específico de um cliente anterior.
Resposta 3 (Boa)
Assunto: O erro que 90% das startups seed cometem (e custa caro depois)
Fala [Nome],
Vi que vocês fecharam o seed — parabéns!
Uma dica de quem já trabalhou com mais de 20 startups nessa fase: a maioria deixa design pra depois e passa os próximos 6 meses “consertando” a marca depois do lançamento.
Ajudo times de produto em estágio inicial a acertar o design desde o começo. Meu último cliente saiu de “nosso app parece um protótipo” pra ser destaque no Product Hunt—basicamente porque a gente acertou a primeira impressão.
Posso mostrar alguns exemplos se fizer sentido pra vocês.
[Nome]
Três prompts. Mesma IA. E-mail completamente diferente.
A primeira versão seria deletada. A terceira gera respostas.
A Regra dos 3 Rounds
Tenho uma regra simples que sigo:
Round 1: Tira o material bruto Round 2: Conserta o maior problema (geralmente tamanho ou tom) Round 3: Adiciona especificidade e polimento
Três rounds geralmente é suficiente. Mais de cinco significa que provavelmente o prompt original tava errado.
Quando Começar do Zero vs. Continuar Iterando
Continua iterando quando:
- A estrutura tá certa mas os detalhes tão errados
- Você precisa ajustar tom, tamanho ou especificidade
- Você quer combinar elementos de múltiplas respostas
Começa do zero quando:
- A IA entendeu errado a tarefa fundamental
- Você percebeu que seu prompt original tava errado
- A direção tá completamente fora
Se você tá no follow-up #7 e ainda não tá satisfeito, o problema provavelmente foi o primeiro prompt.
Técnica Avançada: O Sanduíche de Feedback
Essa é minha técnica favorita pra conseguir exatamente o que eu quero.
Depois que a IA dá uma resposta, fala:
“Isso que eu gostei: [elementos específicos]. Isso que precisa mudar: [problemas específicos]. Me dá outra versão.”
Exemplo brasileiro:
“Curti o tom informal e o resultado específico que você mencionou. Mas o assunto tá muito longo e a abertura tá meio vendedora demais. Me dá outra versão que abre com uma pergunta.”
Esse sanduíche de feedback dá direção clara sobre o que manter e o que mudar. A próxima versão quase sempre vem melhor.
Por Que Isso Importa Mais Do Que Parece
A maioria das pessoas trata IA como máquina de refrigerante: insere prompt, recebe resposta.
Mas os melhores resultados vêm de tratar como uma colaboração. Você direciona, refina, questiona. A IA gera, ajusta, tenta de novo.
Essa mudança—de prompt único pra diálogo iterativo—é a diferença entre “IA é ok, eu acho” e “IA mudou como eu trabalho.”
A Meta-Habilidade
Olha, uma vez que você internaliza o follow-up, toda skill fica mais poderosa.
Aquela skill de e-mail profissional? Usa pra gerar um rascunho, depois manda “encurta pela metade.”
Aquela skill de revisão de código? Pede pra “focar só em problemas de segurança no fluxo de autenticação.”
Aquela skill de brainstorm? Fala “essas ideias são óbvias demais—me dá coisas mais malucas.”
O follow-up é onde você transforma ferramentas genéricas em algo específico pra você.
Testa Agora Mesmo
Abre o ChatGPT ou Claude. Pergunta qualquer coisa—escreve um e-mail, explica um conceito, o que for.
Quando receber a resposta, não aceita. Não fecha a aba.
Manda: “Encurta e deixa mais específico pra [sua situação].”
Vê o que acontece.
Um follow-up. É só isso que separa “meh” de “caramba, útil de verdade.”
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