⭐ Nota da Experiência

A maioria das skills é criada uma vez e nunca mais revisada. Elas funcionam "bem o suficiente" e ficam lá, estáticas, enquanto o uso evolui e os outputs deixam de ser os melhores possíveis. Um feedback loop muda essa dinâmica: transforma cada uso da skill em uma oportunidade de aprendizado. A informação gerada por cada sessão alimenta a próxima melhoria da skill — não de forma manual e esporádica, mas como parte do próprio fluxo de uso.

A pergunta de avaliação precisa ser simples, rápida e não invasiva. A escala 1-10 é universalmente compreendida e gera dados comparáveis entre sessões diferentes. Uma pergunta longa ou com muitas opções cria fricção que reduz a probabilidade de o usuário responder. A versão mais eficaz é direta: "De 1 a 10, qual nota você dá para este output?" — sem explicações adicionais, sem escala descritiva, sem anchors.

A nota sozinha é útil mas incompleta. Um 7 pode significar coisas completamente diferentes — talvez o conteúdo estava correto mas o tom estava errado, ou a estrutura estava boa mas faltou especificidade. A segunda pergunta ("por que não foi 10?") é o que transforma a avaliação em diagnóstico. Ela força o usuário a articular o gap de forma explícita, gerando a informação exata que precisa ser ajustada na skill.

Dados sem protocolo de ação são ruído. Quando recebe uma nota baixa, a maioria das pessoas faz uma das duas coisas: ignora ou refaz o output manualmente sem alterar a skill. Ambas são respostas erradas. A nota precisa acionar um protocolo específico que determina exatamente o que fazer a seguir — e esse protocolo precisa estar definido antes de qualquer sessão acontecer.

A seção de rating vai ao final do arquivo da skill, após todas as instruções de output. Precisa ser uma seção separada com cabeçalho próprio para que o modelo entenda que esta é uma fase distinta da execução. A posição final garante que a avaliação acontece depois do output completo, não durante ou antes. O texto das duas perguntas deve ser exato e não ambíguo — o modelo executa literalmente o que está escrito.

O exemplo completo abaixo mostra uma skill de análise de copy com a seção de rating integrada. Observe como a seção de avaliação é claramente separada da seção de geração, e como o texto das perguntas é direto e executável. Este template pode ser copiado e adaptado para qualquer skill que produza output avaliável — que é praticamente toda skill de geração de conteúdo.