No início da construção do meu harness pessoal — a estrutura de contexto, memória, ferramentas, permissões e validações que envolve o modelo —, eu fiz um pedido que, contado pela metade, parece mais estranho do que realmente foi:

Pedi ao ChatGPT que respondesse algumas perguntas como se fosse eu.

Só que não bastava imitar meu jeito de falar.

Para cada resposta, ele precisava mostrar de onde tinha tirado aquela conclusão.

Depois entreguei esse inventário provisório ao agente que estava construindo o sistema — um sistema capaz de escolher próximos passos e usar ferramentas dentro de um objetivo delimitado — e pedi que ele me entrevistasse. As perguntas precisavam descobrir como eu tomo decisões, que tipo de evidência me convence, quando mudo de tom, como escrevo, onde aceito autonomia e onde quero a decisão de volta.

Eu não estava tentando criar uma cópia de mim.

Estava tentando parar de me reapresentar para a máquina toda vez que começava uma conversa.

TL;DR

Dependendo das configurações da conta, o ChatGPT pode usar memórias salvas, conversas anteriores, instruções personalizadas, arquivos e aplicativos conectados para adaptar respostas. Isso não significa que ele “conheça você” como uma pessoa conhece outra, nem que toda inferência esteja certa. Eu aproveitei esse material como ponto de partida: pedi que o ChatGPT formulasse hipóteses sobre mim, exigindo evidências e incerteza; depois usei perguntas estratégicas para confirmar, corrigir ou rejeitar cada hipótese. Só o que foi confirmado virou contrato do meu harness. O histórico ofereceu matéria-prima. A direção continuou minha.

“Saber sobre você” não é conhecer você

O título deste artigo é propositalmente provocativo.

O ChatGPT pode ter recebido muita informação sobre você. Pode recuperar elementos relevantes desse material e produzir uma síntese surpreendentemente coerente. Ainda assim, não existe ali uma pessoa observando sua trajetória, formando afeto ou compreendendo sua experiência por dentro.

Existe um sistema processando contexto.

A documentação atual da memória do ChatGPT explica que, quando o recurso está habilitado, ele pode aproveitar contexto vindo de conversas, arquivos, memórias e aplicativos conectados. A própria documentação também avisa que o resumo de memória não necessariamente mostra tudo o que pode ser considerado e que lembranças podem ficar desatualizadas ou contraditórias.

Isso sustenta uma afirmação mais modesta que o título:

o ChatGPT pode ter material suficiente para formular hipóteses úteis sobre como você pensa e trabalha.

Hipótese não é identidade.

Personalização não é consciência.

Coerência narrativa não é prova.

Eu comecei pedindo uma imitação com recibo

Meu primeiro movimento não foi escrever um perfil sobre mim do zero.

Eu já havia passado horas conversando com o ChatGPT. Ali existiam decisões, correções, preferências de escrita, objeções, mudanças de rumo, exemplos e momentos em que eu dizia: “isso me representa” ou “isso não sou eu”.

Em vez de ignorar esse acervo, eu o transformei numa entrevista inicial.

O pedido era mais ou menos este:

Responda às perguntas abaixo como se fosse eu, usando apenas o que você
consegue sustentar a partir das nossas conversas.

Para cada resposta:
1. marque como confirmado, inferido ou desconhecido;
2. apresente as evidências que levaram à conclusão;
3. informe seu nível de confiança;
4. mostre contradições ou sinais de que a informação pode estar desatualizada;
5. não preencha lacunas para produzir uma resposta agradável ou coerente.

Se não houver evidência suficiente, diga que não sabe.

Isso muda bastante a qualidade do resultado.

“Felipe prefere respostas diretas” é um palpite plausível.

“Felipe corrigiu três vezes respostas que escondiam o estado atual e pediu explicitamente que o texto começasse por estado, risco e próximo passo” é uma hipótese auditável.

Ainda pode estar incompleta.

Mas agora eu sei onde discordar.

O arquivo de conversas virou matéria-prima, não constituição

Também é possível exportar o histórico e outros dados elegíveis da conta. A orientação oficial alerta que esse pacote pode conter informações sensíveis e precisa ser protegido.

Isso importa porque “jogar todo o meu histórico num agente” não é uma estratégia de memória.

É uma estratégia de vazamento com esperança.

O acervo bruto pode conter:

• decisões antigas que já foram substituídas;
• exemplos dados apenas para testar uma ideia;
• dados pessoais que não precisam entrar no sistema;
• informações de clientes ou terceiros;
• reações momentâneas tratadas como preferências permanentes;
• respostas da própria IA que nunca foram confirmadas por mim.

Por isso eu separo três camadas:

Camada	Para que serve	O que não pode fazer
Fonte bruta	Preservar a conversa e sua origem	Virar regra automaticamente
Hipótese sobre o autor	Organizar padrões que merecem confirmação	Fingir que inferência é fato
Contrato confirmado	Orientar decisões, escrita e operação	Congelar a pessoa para sempre

O histórico diz o que aconteceu.

A hipótese propõe o que aquilo pode significar.

Eu decido o que passa a governar o sistema.

Depois eu fiz o agente me entrevistar

O segundo passo foi mais valioso que a primeira síntese.

Em vez de perguntar “quem é Felipe?”, o agente passou a fazer perguntas que mudariam o comportamento do sistema.

Por exemplo:

• Quando uma fonte contradiz sua tese inicial, você prefere preservar a tese, suspender a conclusão ou reescrever o argumento?
• Que tipo de decisão o agente pode executar sozinho e qual precisa voltar para você?
• O que transforma uma sugestão numa decisão vigente?
• Quando humor aproxima o leitor e quando diminui a seriedade do tema?
• Que palavras deixam o texto tecnicamente correto, mas com cara de alguém que não é você?
• Você prefere uma resposta rápida com incerteza explícita ou esperar por uma verificação mais profunda?
• Quais informações podem virar memória durável e quais devem morrer com a conversa?
• O que é uma preferência reutilizável e o que depende do cliente, do risco ou do contexto atual?

Quando havia uma hipótese forte, a pergunta já podia trazer possibilidades:

Pelas conversas anteriores, parece que você prefere infraestrutura privada, componentes de código aberto e maior controle sobre os dados. Isso é uma regra geral, uma preferência sujeita ao contexto ou uma conclusão errada? Que exceções você aceita?

Essa forma de perguntar economiza tempo sem transformar o palpite do agente em decisão.

Eu continuo podendo responder:

“É a primeira opção.”

“É uma mistura da primeira com a segunda.”

“Não entendi a pergunta.”

“Isso não me representa.”

Foi exatamente assim que parte deste sistema ganhou definição.

O que vale mapear num harness pessoal

Não existe um questionário universal, porque cada harness precisa servir à pessoa e à operação reais.

Ainda assim, algumas dimensões costumam revelar muito:

Dimensão	Pergunta útil	Resultado operacional
Decisão	O que conta como evidência suficiente?	Critérios de aceite e escalada
Escrita	Quando o tom fica direto, didático, irônico ou sóbrio?	Guia de voz com exemplos e anti-exemplos
Incerteza	Como apresentar algo que ainda não foi comprovado?	Separação entre fato, hipótese e síntese
Autonomia	O que pode ser executado e o que só pode ser recomendado?	Permissões e pontos de aprovação
Risco	O que exige confirmação proporcional antes de agir?	Limites para ações externas ou difíceis de reverter
Fontes	Qual evidência sustenta cada tipo de afirmação?	Hierarquia de pesquisa e referência
Ferramentas	Que capacidades existem e quando cada uma deve ser usada?	Roteamento de execução
Continuidade	O que precisa sobreviver à conversa?	Memória, contratos e fonte de verdade
Privacidade	O que não deve ser guardado, repetido ou enviado a terceiros?	Minimização e controle de acesso
Negócio	Que problema eu resolvo e que promessa me recuso a fazer?	Posicionamento e comunicação coerentes

Foi assim que preferências aparentemente pequenas passaram a produzir efeito real.

“Não quero bajulação” virou exigência de contraponto e incerteza explícita.

“A direção é minha” virou limite de aprovação.

“Explique o termo técnico sem empobrecer o assunto” virou regra editorial.

“Avaliação antes de publicar” virou um processo; o Pull Request permaneceu apenas como a forma técnica de materializá-lo neste blog.

Uma frase confirmada deixa de ser decoração quando altera o modo como o sistema trabalha.

Instrução personalizada ajuda, mas não carrega a operação inteira

As instruções personalizadas do ChatGPT permitem declarar diretamente o que você gostaria que fosse considerado nas respostas.

Elas são úteis para preferências gerais.

Mas um harness operacional costuma precisar de mais:

• regras diferentes para projetos diferentes;
• arquivos com origem, owner e validade;
• procedimentos reutilizáveis;
• ferramentas e permissões;
• memória revisável;
• validações automáticas;
• agentes especializados;
• critérios claros para parar e pedir decisão.

Nesse ambiente, o AGENTS.md funciona como porta de entrada. O agente o lê para entender as regras iniciais, descobrir como navegar pelos arquivos, localizar ferramentas e fluxos de trabalho e saber quais verificações precisa concluir antes de agir.

Ele não contém tudo.

Ele ensina o sistema a encontrar o que importa.

É uma diferença importante: colocar todas as informações num único prompt aumenta o volume. Construir caminhos de navegação aumenta a capacidade de recuperar o contexto certo.

O risco mais sutil é receber uma versão agradável de si mesmo

Existe uma armadilha especialmente perigosa nesse processo.

Você pede que a IA descreva como você pensa.

Ela produz um perfil bonito, coerente e admirável.

E você gosta tanto da leitura que esquece de verificar se ela é verdadeira.

É a mesma agradabilidade excessiva que já discuti neste blog, agora aplicada à identidade do usuário.

Um sistema que sabe que eu valorizo autonomia pode exagerar isso até me transformar numa caricatura incapaz de colaborar.

Um sistema que percebe meu interesse por código aberto pode tratar uma preferência de arquitetura como dogma independente de custo, risco ou contexto.

Um sistema treinado para reproduzir meu tom pode repetir meus vícios de linguagem e chamar isso de autenticidade.

Por isso, a revisão precisa procurar também:

• evidência contrária;
• exceções;
• mudanças ao longo do tempo;
• diferenças entre discurso e decisão observada;
• atributos que soam lisonjeiros demais;
• inferências sensíveis que não deveriam ser persistidas.

O objetivo não é criar um espelho que concorda comigo.

É construir um sistema que compreende minhas premissas o suficiente para me ajudar — inclusive quando precisa apontar que estou contradizendo uma delas.

Nem tudo o que o ChatGPT lembra merece entrar no harness

A documentação da OpenAI deixa claro que informações sensíveis podem aparecer na memória quando são compartilhadas. Ela também oferece controles para revisar, corrigir, apagar ou desligar memória e usar conversas temporárias, com comportamentos que variam conforme a personalização escolhida.

Antes de reaproveitar qualquer histórico, eu aplicaria pelo menos estas regras:

1. Minimize. Leve apenas o que possui um consumidor e uma finalidade claros.
2. Classifique. Separe fato declarado, comportamento observado, inferência e lacuna.
3. Mostre a origem. Uma regra sem evidência é difícil de corrigir.
4. Peça confirmação. Nenhuma inferência relevante vira contrato sozinha.
5. Defina validade. Preferências mudam; algumas precisam de data ou revisão.
6. Proteja terceiros. Conversas podem conter dados que não pertencem apenas a você.
7. Crie direito ao esquecimento. O sistema precisa permitir remover o que não deve continuar sendo usado.

Memória útil não é memória infinita.

É memória governada.

Um roteiro prático para começar

Se eu fosse reconstruir esse processo hoje, faria assim:

1. Revisaria as configurações de memória, personalização e dados da conta.
2. Pediria ao ChatGPT um inventário provisório do que ele consegue sustentar sobre meu modo de decidir, escrever e trabalhar.
3. Exigiria evidência, confiança, contradições e um campo explícito para “não sei”.
4. Removeria dados sensíveis, circunstanciais ou sem utilidade operacional.
5. Entregaria as hipóteses a um agente entrevistador, que faria perguntas estratégicas em blocos pequenos e ofereceria respostas possíveis quando houvesse base para isso.
6. Confirmaria, corrigiria ou rejeitaria cada conclusão.
7. Transformaria apenas as conclusões aprovadas em contratos, exemplos, permissões, validações e memória com origem.
8. Testaria o sistema em situações reais, principalmente quando meus dados contradissessem minha preferência inicial.
9. Revisaria periodicamente o que ficou obsoleto.

O passo mais importante é o sexto.

Sem ele, você apenas trocou um perfil vazio por uma autobiografia probabilística.

O ChatGPT pode ser o entrevistador do sistema que virá depois

Hoje eu consigo falar algumas frases pelo microfone e iniciar uma operação inteira porque o sistema não começa do zero.

Ele conhece contratos que eu confirmei.

Sabe onde procurar informações.

Entende como apresentar incerteza.

Reconhece que eu quero a melhor resposta disponível, não a que mais massageia meu ego.

E, como esta mesma sequência de artigos mostrou, ainda pode perder uma prioridade importante. Por isso o trabalho nunca termina em “agora a IA me conhece”. Ele continua em validação, correção e melhoria do sistema.

Na i-9.ai, essa é uma das diferenças entre instalar uma ferramenta e construir uma operação assistida por IA. A ferramenta responde. A operação precisa incorporar contexto, regras, fontes, limites, caminhos de decisão e aprendizado verificável sem retirar a direção de quem responde pelo resultado.

Se você gostou desse modo de trabalhar, entre em contato. Podemos começar pelas decisões que sua equipe repete, pelas informações que vivem espalhadas e pelo contexto que não deveria precisar ser reensinado toda semana.

O ChatGPT talvez já saiba muita coisa sobre você.

Mas é você quem decide o que, depois de provado, merece governar seu sistema.

Para se aprofundar

• Memória no ChatGPT (em inglês): explica fontes de personalização, resumo de memória, correção, exclusão e limitações atuais.
• Instruções personalizadas (em inglês): descreve o espaço de orientação explícita aplicado às conversas.
• Exportação de dados do ChatGPT (em inglês): mostra como solicitar os dados elegíveis e alerta para a sensibilidade do arquivo exportado.
• Conversas temporárias (em inglês): detalha como memória, personalização, histórico e retenção se comportam nessa modalidade.
• A melhor resposta não é a que mais me agrada: o contrato de contraponto, evidência e decisão que orienta meus agentes.
• Sua empresa não precisa descobrir onde colocar IA: como reconhecer o gargalo e escolher a intervenção adequada antes de comprar uma ferramenta.
• A IA esqueceu justamente o que eu já tinha decidido: por que conversa e memória não substituem fonte de verdade.

Referências e limites de uso

• OpenAI, “Memory FAQ”: sustenta a descrição de como a memória do ChatGPT pode usar diferentes fontes quando habilitada e dos controles disponíveis. Não prova que uma conta específica tenha todos os recursos ativados nem que uma inferência sobre o usuário esteja correta.
• OpenAI, “ChatGPT Custom Instructions”: sustenta o uso de instruções explícitas para personalização. Não demonstra que instruções personalizadas substituam governança, ferramentas ou validação externa.
• OpenAI, “Exporting your ChatGPT history and data”: sustenta a disponibilidade e os cuidados básicos da exportação para contas elegíveis. Não garante que todo dado imaginado pelo usuário esteja presente no pacote.
• OpenAI, “Temporary Chat FAQ”: sustenta as opções atuais de conversa temporária e seus limites. O comportamento depende da escolha de personalização e das configurações da conta.

O método de entrevistar o ChatGPT, exigir evidências e converter somente conclusões confirmadas em contratos é um relato autoral de como construí meu harness. Não é estudo experimental nem garantia de que outro sistema reconstruirá fielmente a identidade, a escrita ou a tomada de decisão de uma pessoa.