Abrasileirando

Skill para escrever, reescrever e diagnosticar prosa autoral em português brasileiro. O foco está em fidelidade factual, voz situada, sintaxe nativa e cadência compatível com o gênero.

Funciona com OpenAI Codex, Claude Code e Hermes Agent. O runtime segue o padrão aberto de skills e fica separado dos testes e da documentação do repositório.

Como funciona

A skill possui três ramificações:

1. criação de texto autoral a partir de um briefing
2. reescrita fiel de um texto existente
3. diagnóstico de marcas recorrentes de IA, seguido de uma versão revista

O processo monta um checksum semântico antes da escrita. Fatos, nomes, números, citações, negações, causalidade e grau de certeza precisam sobreviver à reescrita. O texto passa depois por uma revisão de forma.

A orientação foi dividida por necessidade:

• references/escrever.md contém princípios positivos e é carregado em todas as tarefas.
• references/revisar.md contém o catálogo de sinais e só entra em reescrita ou diagnóstico.
• scripts/check_text.py faz verificações mecânicas em um rascunho, inclusive o bloqueio de travessão em prosa comum.

Essa divisão reduz a carga de contexto e evita apresentar ao modelo um catálogo de cacoetes durante a criação.

Instalação

git clone https://github.com/ogallotti/abrasileirando ~/.abrasileirando-repo
bash ~/.abrasileirando-repo/scripts/instalar.sh

O instalador aponta ~/.agents/skills/abrasileirando para runtime/abrasileirando. Se detectar Claude Code, cria também o link em ~/.claude/skills/abrasileirando. Se detectar Hermes Agent, registra ~/.agents/skills em skills.external_dirs.

Uma cópia independente em ~/.codex/skills/abrasileirando pode competir com a instalação canônica. O instalador interrompe a operação quando encontra essa configuração e pede uma migração explícita. Quando o caminho está livre, ele cria um link para a instalação canônica.

Requisito: Python 3 no PATH.

Uso

• Codex: $abrasileirando [pedido ou texto]
• Claude Code e Hermes: /abrasileirando [pedido ou texto]
• Linguagem natural: peça para criar um texto autoral, humanizar, abrasileirar ou diagnosticar marcas de IA.

A descrição da skill restringe a invocação a pedidos em que voz ou estilo sejam objetivos explícitos. Uma conversa em português, por si só, não aciona a skill.

Preferências pessoais

Preferências explícitas podem viver em ~/.abrasileirando/meu-jeito.md como uma camada pequena:

# Meu Jeito

## Tom de voz
Direto, caloroso e sem linguagem corporativa.

## Preferir
- “a gente” em textos informais

## Evitar
- perguntas retóricas

## Exceções
- manter termos jurídicos definidos pelo cliente

O arquivo guarda apenas escolhas pessoais. A base universal continua no runtime e permanece como fonte única. Arquivos antigos que contenham uma seção ## Base continuam legíveis: a skill usa somente a parte pessoal anterior a essa seção.

O agente só deve criar ou alterar esse arquivo mediante pedido explícito do usuário.

Verificação mecânica

O verificador aceita um arquivo ou texto pela entrada padrão:

python3 ~/.agents/skills/abrasileirando/scripts/check_text.py texto.md --strict

Erros representam bloqueios objetivos. Avisos são sinais contextuais e precisam de julgamento editorial. O verificador melhora a revisão, mas não determina autoria humana ou artificial.

Estrutura

runtime/abrasileirando/
  SKILL.md
  agents/openai.yaml
  references/escrever.md
  references/revisar.md
  scripts/check_text.py
evals/                       # casos manuais por invariantes
scripts/instalar.sh
tests/
README.md
CHANGELOG.md
LICENSE

Princípios de projeto

• Processo previsível, com critérios de conclusão verificáveis.
• Instruções positivas para criação e sinais negativos isolados na revisão.
• Fonte única para cada regra e para cada contrato de saída.
• Intervenção mínima em trechos que já funcionam.
• Sinais de IA tratados como pistas editoriais, nunca como prova de autoria.
• Avaliações manuais por invariantes, com atenção especial à preservação factual.
• Testes automatizados para estrutura, instalação e sinais mecânicos.

Referências de projeto

• Writing Great Skills, para previsibilidade, hierarquia da informação, critérios de conclusão e poda.
• Do LLMs write like humans?, sobre densidade nominal, orações participiais e variação de gênero.
• A linguistic comparison between human and AI-generated content, estudo com textos em português que encontrou maior formalidade, estrutura regular e positividade em saídas de LLMs.
• Delving into LLM-assisted writing, sobre vocabulário estilístico super-representado em milhões de resumos científicos.
• Wikipedia: Signs of AI writing, usado como repertório observacional, com a ressalva de que sinais isolados não comprovam autoria.

Licença

MIT. Veja LICENSE.