A cada duas horas, o Codex prepara respostas de e-mail para eu revisar.
A maioria dos rascunhos é boa. Mesmo assim, eu ainda os modifico.
Posso adicionar uma decisão de uma conversa anterior ou de uma conversa presencial, suavizar o tom porque conheço o remetente, ou remover um compromisso que não estou pronto para assumir. O rascunho pode ser bem escrito e ainda assim parecer genérico. Essa sensação genérica é frequentemente chamada de "AI slop", mas em casos como este, o problema não é inteligência. É a falta de contexto.
Ninguém fez nada de errado. O Codex trabalhou com as informações que tinha, enquanto minhas edições forneceram contexto que ele não tinha.
O interessante é que essas edições também contêm contexto. Elas revelam o que importava na situação: o que mantive, o que mudei, o que rejeitei e o que não me senti confortável em enviar.
A maioria das automações não preserva esse contexto. A próxima execução começa a partir do mesmo quadro incompleto.
Acho útil pensar no contexto em duas categorias.
Primeiro, há o contexto necessário antes do trabalho começar: histórico, fatos, restrições, relacionamentos e decisões anteriores.
Segundo, há o contexto revelado após o trabalho: o que uma pessoa mantém, muda, rejeita, envia ou deixa pendente durante a revisão.
Isso nos dá dois loops. O loop interno traz o contexto certo para a tarefa e produz um rascunho. O loop externo aprende com a revisão e disponibiliza esse contexto na próxima vez que o trabalho for executado.
O Loop Interno Traz Contexto ao Trabalho
Para e-mail, o loop interno decide se uma mensagem precisa de resposta, encontra contexto relevante, elabora uma resposta, verifica suas afirmações e cria um rascunho para revisão.
O fluxo de trabalho pode ser fixado em um fluxo escrito em código ou construído com um construtor de fluxos: buscar mensagens, filtrar ruídos, classificar, redigir e verificar o resultado. Ou o Codex pode decidir quais etapas seguir a partir de um prompt simples como "Criar rascunhos todas as manhãs às 9h para e-mails que preciso responder", e ele inspecionará novas threads, recuperará histórico relevante, pesquisará o que está faltando, preparará respostas e destacará qualquer coisa pouco clara.
Qualquer abordagem pode funcionar. O importante é que a recuperação faz parte da escrita.
Uma resposta pode depender de um e-mail semelhante, de uma decisão de seis meses atrás, do status atual em um rastreador de projetos ou de um fato de uma fonte aprovada. O Codex pode reunir esse contexto ou pedir a um subagente que pesquise uma pergunta específica. O objetivo não é recuperar tudo, mas encontrar o menor conjunto de informações que torne a resposta precisa e específica.
Mantenho a ação reversível: criar o rascunho, nunca enviá-lo. Antes de editar, o loop interno salva a resposta proposta, suas fontes e as versões de seu prompt e orientação de escrita. Sem esse registro, a revisão é uma anedota. Com ele, a revisão se torna evidência.
O Loop Externo Recupera Contexto da Revisão
O loop externo começa depois que eu reviso o rascunho. Foi enviado sem alterações, editado e enviado, excluído ou deixado pendente?
Esses resultados significam coisas diferentes. Um envio sem alterações sugere que o rascunho funcionou. Um envio editado fornece um par de antes e depois. Um rascunho excluído é mais difícil de interpretar: talvez estivesse errado, ou talvez nenhuma resposta fosse necessária. Um rascunho pendente nos diz pouco.
Até o e-mail enviado registra apenas o que aceitei, não se a resposta funcionou. O resultado real pode aparecer na resposta ou no trabalho que se segue. Ainda assim, a revisão adiciona evidências que não estavam disponíveis quando o rascunho foi escrito.
A diferença entre o rascunho e a versão enviada é evidência. Não é automaticamente uma lição, e não deve se tornar automaticamente uma alteração no prompt.
Uma abertura mais curta pode mostrar uma preferência de escrita. Um fato adicionado pode revelar que o loop interno pesquisou no lugar errado. Um compromisso removido pode apontar para uma verificação que o fluxo de trabalho precisa. Um parágrafo reescrito pode refletir um julgamento que deve permanecer humano.
Um diff pode mostrar o que mudou. Entender o que isso significa é o verdadeiro trabalho do loop externo.
O Loop Externo Melhora o Loop Interno
O loop externo existe para melhorar a próxima execução do loop interno.
Ele revisa o que mudou entre o rascunho do Codex e a versão que enviei, e então pergunta: o que teria ajudado o Codex a chegar mais perto na primeira vez?
A resposta pode ser uma orientação de escrita melhor, outra fonte, uma nova etapa de pesquisa, uma verificação de compromissos não suportados ou um repasse mais cedo para mim. Nem toda edição se torna uma regra. O loop externo procura padrões, propõe a menor mudança útil, e eu decido o que manter.
Na prática, eu manteria essas lições aprovadas em um arquivo markdown simples. O loop externo propõe atualizações para esse arquivo; a automação interna o lê antes de redigir o próximo e-mail.
É assim que a revisão melhora o loop interno: o que eu corrijo hoje se torna contexto útil para a execução de amanhã.
Dois Loops, Dois Relógios
Os loops funcionam em velocidades diferentes. O loop interno ajuda rapidamente, talvez a cada duas horas. O loop externo espera por exemplos suficientes, executando no final do dia, após dez rascunhos revisados, ou semanalmente quando os exemplos são escassos.
Execute o loop externo com muita frequência e ele pode aprender com um caso incomum. Nunca o execute e correções úteis desaparecem com o próximo rascunho.
O mesmo padrão se aplica a apresentações, relatórios, briefings e triagem de issues. Em cada caso, o trabalho melhora quando o fluxo de trabalho pode usar ambos os tipos de contexto: o que era conhecido antes do primeiro rascunho e o que a revisão revelou depois.
Os modelos já são capazes. A oportunidade é construir fluxos de trabalho que não os façam redescobrir o mesmo contexto a cada execução.
O loop interno traz o contexto certo para o trabalho. O loop externo preserva o contexto revelado pelo trabalho.
