Olá {{nome_leitor | apaixonado por IA}}!
Nas últimas semanas, começou algo curioso no mundo da IA.
Cada vez mais pessoas estão a sair do ChatGPT… e a testar alternativas como o Claude.
Parte disso vem de uma decisão polémica: a parceria da OpenAI com o Pentágono.
Isso deu origem a movimentos como o “QuitGPT”, que incentivam utilizadores a abandonar a plataforma.
Mas, sendo honesto, a maioria das pessoas não muda por política.
Mas, trocar de ferramenta é fácil. Difícil é perder tudo o que já construíste lá dentro.
A forma como escreves.
Os prompts que afinaste.
Os teus projetos, preferências, contexto.
É como trocar de assistente… e voltar ao dia 1. Mas tenho uma solução para ti. Ou melhor, encontrei a solução que a Anthropic criou.
TUTORIAIS E PROMPTS
Como transferir as memórias do ChatGPT para o Claude
Nos últimos dias, comecei a ver cada vez mais gente a testar o Claude. E confesso: também estou a ponderar (mas ter ChatGPT “grátis” com cashback faz me manter).
Mas se quiseres fazer essa troca, podes estar a perder muita coisa. A forma como ele já te conhece. A forma como responde à tua maneira.
Perder isso é voltar atrás. Mas descobri uma coisa simples.
Em vez de reconstruir tudo manualmente… dá para “extrair” o que o ChatGPT já sabe sobre ti. E o melhor, é que a Anthropic fez um tutorial para isso mesmo. E são precisos apenas 2 passos:
Copia este prompt e cola no ChatGPT
I'm moving to another service and need to export my data. List every memory you have stored about me, as well as any context you've learned about me from past conversations. Output everything in a single code block so I can easily copy it. Format each entry as: [date saved, if available] - memory content. Make sure to cover all of the following — preserve my words verbatim where possible: Instructions I've given you about how to respond (tone, format, style, 'always do X', 'never do Y'). Personal details: name, location, job, family, interests. Projects, goals, and recurring topics. Tools, languages, and frameworks I use. Preferences and corrections I've made to your behavior. Any other stored context not covered above. Do not summarize, group, or omit any entries. After the code block, confirm whether that is the complete set or if any remain.Copia o resultado para o Claude, na secção de Memórias nas definições
E é isto. Recomendo que faças para o chats gerais e casos uses projetos, repitas para cada um deles. E podes depois fazer o mesmo dentro dos projetos do Claude.
Por isso, se estavas a pensar fazer a troca, aqui tens uma ótima forma de manteres tudo o que já tinhas no ChatGPT. Espero que te ajude!
ÚLTIMAS DE IA
A Anthropic lançou uma nova funcionalidade no Claude que permite ao modelo controlar o teu computador. Mas o mais interessante não é só isso. É como isto se liga ao Dispatch.
O Dispatch permite-te atribuir tarefas ao Claude a partir do telemóvel ou desktop, e deixar o trabalho acontecer em segundo plano.
Porque importa:
Delegação real (não só prompts): em vez de estares ali a “conversar”, dizes o que queres e segues com o teu dia.
Rotinas automáticas: coisas como relatórios, emails ou métricas podem correr sozinhas com frequência definida.
Mais próximo de um “assistente pessoal”: está muito mais perto de um real assistente de IA.
Opinião: o que eu esperava (há muito) da Anthropic aconteceu. O Openclaw com “segurança”. Digo “segurança” porque estás a dar acesso ao teu computador por uma fonte externa. Mas não tens vulnerabilidades de maior. E não tens um setup muito técnico.
E se muitos estavam a fazer a transição do ChatGPT para o Claude, acredito que mais ainda o façam. E eu posso vir a ser um deles (não fosse o ChatGPT grátis com cashback xD).
A Luma AI apresentou o Uni-1, um modelo que junta duas coisas que até agora estavam separadas: entender e gerar conteúdo visual.
Na prática, em vez de teres um ChatGPT (texto) e um Nano-banana (imagem), tens um só sistema que faz tudo ao mesmo tempo. E mais importante: que “pensa” antes de gerar.
Porque importa:
Melhor qualidade nas imagens: o modelo planeia antes de gerar, o que reduz resultados aleatórios ou incoerentes.
Raciocínio visual mais forte: consegue lidar com coisas como espaço, tempo e lógica dentro da mesma tarefa.
Base para agentes mais completos: isto é o tipo de arquitetura que pode suportar agentes que realmente percebem o que estão a fazer.
Opinião: sem experimentar ainda, não te consigo dizer exatamente se é tão bom como dizem. Mas, vendo o que o Roberto Nickson (rpn) mostrou no seu post, acredito que seja algo mesmo incrível!
Mas antes de veres o vídeo, quero que percebas a diferença. A maioria dos modelos de imagem usa o sistema de diffusion. Imagina que queres uma imagem de um cão a correr na praia ao pôr do sol.
O modelo começa com “ruído” e vai ajustando até a imagem parecer correta. Não está realmente a pensar. Está a aproximar-se do resultado com base em padrões. Agora imagina que pedes: “um Golden Retriever molhado a sair do mar, com gotas de água no ar e luz de fim de dia”. Aqui já não é só “gerar um cão”. Há detalhes, contexto, composição.
É isso que o Uni-1 tenta fazer melhor.
Em vez de gerar por tentativa-erro, percebe o pedido, organiza os elementos e depois cria a imagem com base nisso. Ainda é cedo. Mas esta mudança de abordagem pode ser mais importante do que parece. Agora, vai ver o vídeo e diz me o que achaste!
FERRAMENTAS QUE USO
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HeyGen — Avatares e dublagem de vídeos em vários idiomas, em minutos.
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Se usas IA de forma consistente, o teu maior ativo não é o modelo.
É o contexto que foste acumulando ao longo do tempo.
E pela primeira vez, parece que já dá para levar isso contigo.
Se estás a pensar testar o Claude, experimenta este processo antes de mudares tudo.
Pode poupar-te horas… e aquela frustração de voltar ao zero.
Até à próxima edição! E lembra-te, quando se trata de inteligência artificial, "AI é Fácil!”💡
Um abraço,
Tiago