Conversando com o Dots, da OpenAI, reconheci algo que já fazia parte da minha rotina: falar com um assistente, manter contexto entre conversas e deixar trabalho encaminhado.

Eu já vinha construindo isso no meu próprio ambiente. E, para o meu trabalho, conversar diretamente com ele continua funcionando melhor.

Parece uma afirmação meio abusada diante de um produto novo da OpenAI. Mas o motivo é bem concreto: eu investi tempo em explicar como trabalho, registrar minhas decisões e transformar critérios em instruções que o assistente consegue usar. A conversa começa com uma parte importante desse trabalho já feita.

É justamente por achar a proposta do Dots interessante que quero falar disso.

O que o Dots propõe

A proposta é conversar com um assistente que mantém continuidade e pode voltar com trabalho encaminhado. Para isso, ele usa contexto persistente e fontes conectadas com permissão.

Suas notas persistentes registram preferências, decisões e trabalho; não são uma transcrição completa. Ele também pode retomar tarefas por horário ou por eventos compatíveis com a integração, cujo acompanhamento você tenha solicitado.

O guia inicial descreve pesquisa sem novo pedido e tarefas agendadas. Always-on inclui trabalho entre conversas; não estabelece uma frequência universal de checagem.

O Dots pode criar tarefas locais e retomar uma tarefa local identificada no Codex, o ambiente da OpenAI para executar tarefas de programação com agentes, sistemas que escolhem passos e usam ferramentas. O computador precisa estar conectado, online e com o aplicativo ChatGPT para computador aberto. O acesso local é opcional e permite usar arquivos e procedimentos reutilizáveis (skills).

Isso muda onde eu coloco a comparação.

Por que a conversa com meu harness rende mais

Eu já conversava por voz com meu ambiente de agentes. Levava uma ideia, um incômodo ou um trabalho a fazer, e os contratos ajudavam a orientar o que vinha depois.

Chamo essa estrutura de harness: o ambiente que reúne contexto, ferramentas, memória e regras para transformar a capacidade do modelo em trabalho.

O modelo de inteligência artificial (IA) interpreta o pedido; o harness organiza as condições para ele trabalhar.

Quando digo “contrato”, estou falando de instruções escritas sobre responsabilidades, limites e critérios de qualidade. Quando digo “skill”, estou falando de um procedimento reutilizável que orienta uma tarefa e sua verificação. Uma nota registra contexto ou uma decisão; uma skill explica como trabalhar com isso.

O Dots também oferece regras personalizadas (Custom Rules) para orientar ações, respeitando as aprovações obrigatórias do produto. Isso já cobre parte do que chamo de contrato. No meu uso, a diferença está na abrangência e na maturidade do método que construí.

No meu uso atual, a conversa direta com esse harness é mais efetiva do que a conversa com o Dots. Ali, os critérios que construí estão organizados para serem usados no trabalho. Consigo falar de forma natural porque não preciso recitar o método inteiro a cada pedido.

É a diferença que explorei ao falar de pedidos à IA (prompts) em “Se você precisa lembrar o prompt certo, seu harness ainda não aprendeu o trabalho”. Se eu tenho de lembrar sozinho cada verificação, cada limite e cada procedimento, continuo carregando uma parte grande da operação na cabeça.

Essa é uma comparação da minha experiência. Não medi todos os recursos do Dots. O que construí tem uma vantagem de maturidade para o meu contexto: acumula decisões minhas sobre como a operação deve acontecer.

Disponibilizar um arquivo ao assistente é uma etapa. Fazer o critério daquele arquivo aparecer na conversa e orientar a execução exige integração, teste e correção.

O que ele anota sobre mim e o que eu decido escrever

Um assistente que acompanha conversas precisa selecionar o que guardar. Essa seleção pode ajudar bastante: evita repetir contexto e permite retomar assuntos.

Mas uma inferência do sistema sobre mim pode estar errada. E uma preferência percebida numa conversa não tem, automaticamente, a autoridade de uma decisão que confirmei.

No meu harness, eu consigo discutir uma interpretação, corrigir uma nota e definir o que deve virar contrato. Como expliquei em “Meu harness aprende, mas não reescreve o passado”, quero que o aprendizado preserve origem e possibilidade de revisão.

A página de perguntas frequentes sobre privacidade do Dots informa que hoje a interface não permite visualizar, corrigir ou apagar memórias individuais geradas pelo dot. Isso importa quando uma interpretação pessoal passa a orientar ações.

Eu quero poder examinar o que sustenta uma decisão e alterar o procedimento que falhou. Também quero um contrato que mande o agente mostrar evidência contrária quando minha ideia não se sustenta. Me conhecer melhor inclui saber quando precisa me contrariar.

A ferramenta melhora. Meu método precisa acompanhar

Com o tempo, o Dots pode ficar mais efetivo para mim. Minha comparação descreve o fluxo que uso hoje.

Também entendo o valor de alguém começar com um produto pronto. Construir e manter um harness dá trabalho; nem toda pessoa precisa montar uma estrutura extensa para resolver uma necessidade simples.

O que a minha experiência sugere é que vale investir no método que essas ferramentas vão usar. Quando eu aperfeiçoo uma skill, esclareço uma responsabilidade ou registro uma decisão revisável, consigo reaproveitar esse trabalho além daquela conversa.

Se o Dots já parece útil para você, imagine o que pode mudar quando o assistente encontra critérios explícitos sobre o seu trabalho. O primeiro passo pode ser pequeno: escolher uma tarefa recorrente, escrever como reconhecer uma boa entrega, dizer o que exige sua autorização e conferir se o agente segue essas regras.

Se falhar, você tem algo concreto para corrigir.

Tenho vontade de ensinar isso

Estou considerando uma mentoria para ajudar pessoas a construir o próprio harness, partindo do trabalho que elas precisam realizar.

É o que às vezes chamamos de um “segundo cérebro”: uma estrutura para externalizar contexto e aumentar capacidade de execução. A metáfora tem limite. A direção continua sendo da pessoa, e o sistema precisa de revisão.

Eu gostaria de ensinar a organizar notas, contratos e skills de forma que a conversa consiga conduzir a um resultado verificável. Também a perceber quando uma ferramenta pronta basta e quando faz sentido construir algo próprio.

Se você tem interesse real em aprender, me escreva contando qual trabalho gostaria de melhorar. Estou considerando esse caminho, e conhecer os problemas de quem quer aprender faz parte dessa decisão.

O Dots pode ser uma boa porta de entrada. A experiência que quero compartilhar é como continuar construindo a partir dela, colocando o seu critério no trabalho que a IA executa.

Para se aprofundar

• O modelo é só o motor. O harness de IA é o carro inteiro: a referência principal do blog para entender as peças dessa estrutura.
• O ChatGPT já sabe muito sobre você. Antes de confiar, mande ele provar: como examinar interpretações pessoais antes de usá-las como regras.

Referências e limites de uso

• OpenAI, “Introducing dots”: proposta do produto; não compara seu desempenho com meu harness.
• OpenAI, “Tasks and memory”: contexto persistente e retomada de tarefas; não estabelece frequência universal de checagem.
• OpenAI, “Getting started with your dot”: configuração e tarefas recorrentes; não comprova o uso dos meus contratos.
• OpenAI, “Connect computers and apps”: acesso local e coordenação com Codex; dependem das permissões concedidas.
• OpenAI, Codex: apresentação do ambiente de agentes de programação.
• OpenAI, perguntas frequentes sobre privacidade e segurança do Dots: controles atuais de dados e memórias; podem mudar com o produto.
• OpenAI, segurança e privacidade no Dots: regras personalizadas e aprovações; não compara o produto com meu método.
• Forte Labs, “Building a Second Brain”: organização do conhecimento; uso metafórico, sem afirmar que sigo o método.

A comparação de efetividade neste texto é meu relato de uso, sem medição controlada. As fontes descrevem o Dots; o critério para organizar meu trabalho e a ideia de mentoria são meus.