concorde@painel ~ % painel --usar

Como usar

Você não chama ferramentas — você conversa. O Claude decide quando consultar o painel. Há dois modos: focus group (exploração qualitativa, ouvir objeções) e pesquisa direcional (medição com fan-out isolado por persona). Estes padrões tiram o máximo dos dois.

primeira vez? rode isto

Prompt calibrado para a melhor primeira impressão: troque só o trecho entre [colchetes] pelo seu conceito e cole no Claude.

> Monte um focus group com o painel sintético concorde:
  1. Chame visao_geral para conhecer o painel.
  2. Sorteie 5 personas Classe C e D/E com dívida ativa, usando seed 7.
  3. Busque as fichas completas das 5.
  4. Apresente a elas este conceito: [descreva seu produto em 1 frase].
  5. Cada persona responde em 1ª pessoa — use o nome e a cidade que aparecem
  na História dela — em 4 a 6 linhas, citando entre parênteses pelo menos
  um dado do próprio Grounding (% e fonte). As 5 respostas devem divergir:
  idade, região e situação de dívida mudam a reação.
  6. Feche com: padrões, divergências, as 3 objeções mais fortes e o próximo
  passo de pesquisa que você recomendaria.
  Respeite os tipos de percentual (propensão ≠ composição).

O que você vai ver: 5 pessoas com nome, cidade e vida própria — o aposentado de 69 anos reage diferente do vendedor de 32 de Recife — cada reação amarrada a uma estatística real com fonte, e uma síntese com as objeções que você levaria meses para ouvir em campo. O seed 7 torna a amostra reprodutível: rode de novo amanhã e compare.

a triagem: o que perguntar antes de gastar

Antes de rodar, passe suas perguntas pela fronteira de confiança. A classificação acontece no seu próprio Claude — a pergunta não é enviada ao servidor: o painel só devolve a rubrica, e o Claude separa o que a persona sintética pode responder (direcional) do que exige gente de verdade (estado vivido). O que sobra vira o roteiro da sua pesquisa de campo.

> Antes de eu rodar um focus group, avalie estas perguntas pela fronteira
  de confiança do painel e me diga quais confiar e quais levar para
  pesquisa com humanos:
  1. O que mais pesa na escolha de um banco digital?
  2. Quão satisfeito você está com seu banco hoje?
  3. Você já foi vítima de golpe no Pix?
  4. Qual destas duas mensagens de campanha faz mais sentido?

Resultado esperado: 1 e 4 saem como "inferível" (pode perguntar às personas), 2 e 3 saem como "só-humano" (leve para pesquisa real). Aí você roda o focus group só com o que é seguro, e já sai com o roteiro do que validar em campo.

modo 1 — focus group (explorar e ouvir)

Sorteie um recorte e dê voz às personas: entrevista, teste de mensagem, checagem de dado. Qualitativo, para ouvir objeções e afiar hipóteses antes de medir.

recorte + entrevista

> Quantas personas têm dívida ativa e investem ao mesmo tempo? Sorteie 3
  delas (seed 21) e conduza uma entrevista em profundidade sobre essa
  contradição — cada resposta em 1ª pessoa, ancorada no grounding.

teste de mensagem/copy

> Sorteie 6 personas que usam banco digital (seed 33). Mostre a elas estas
  duas headlines de campanha: [A] e [B]. Cada persona escolhe uma, explica
  o porquê com a própria voz, e no final você declara o placar e o motivo
  dominante de cada lado.

checagem de dado

> O que o painel tem de fatos sobre Pix e golpes? Separe o que é
  prevalência populacional do que é propensão de segmento, com as fontes,
  e diga quais segmentos são mais afetados.

vozes reais como tempero

> Traga verbatim reais sobre tarifas e cobrança indevida e compare com o
  que as personas do meu recorte diriam. Marque o que é voz real e o que
  é persona sintética.

modo 2 — pesquisa direcional (medir sem convergência)

Quando você quer um número (distribuição de preferência, prioridade, ranking de atributos), use preparar_pesquisa. Ela sorteia as personas e o Claude dispara uma tarefa isolada por persona — cada uma responde sem ver as outras, o que evita a convergência artificial que aparece quando várias personas falam no mesmo contexto. A agregação é contada localmente. É assim que os backtests da home foram feitos.

Funciona melhor num host com subagentes (Claude Code e afins). No Claude Desktop roda, mas sem isolamento real — vale como indicativo.

> Use preparar_pesquisa com o painel: formato "pontuar",
  opcoes ["Sem tarifa","App bom","Atendimento humano","Segurança"],
  filtro Classe A e B que investem, n 20.
  Dispare uma tarefa isolada por persona (cada uma dá nota 0-10 por opção),
  depois me traga a média e o desvio de cada opção, ranqueado, com verbatims
  — e o seed usado, pra eu reproduzir.

Formatos: escolha (opção única → distribuição), pontuar (nota 0-10 por atributo → média+desvio por opção, preserva a preferência secundária e resiste a colapso), escala e aberta. O seed é aleatório por padrão e devolvido no resultado: salve-o para repetir a mesma amostra. Privacidade: a pergunta e as respostas ficam no seu Claude — só o filtro de segmento chega ao servidor.

boas práticas

• Trabalhe com amostras (6–12 personas), não com o painel inteiro — é assim que pesquisa qualitativa funciona, e é o que as cotas incentivam.
• Use seed ao sortear se quiser reproduzir a mesma amostra depois: "sorteie 8 personas com seed 42".
• Peça as fontes: todo fato do grounding tem origem rastreável.
• Cuidado com composição vs. propensão — "95% dos compradores de X são classe A/B" não significa que 95% da classe A/B compra X. O painel marca cada fato com o tipo certo; peça ao Claude para respeitar isso.
• Use para discovery: filtrar hipóteses, mapear objeções, afiar perguntas. A decisão final pede pesquisa primária com pessoas reais ou teste A/B de verdade — o painel não substitui nenhum dos dois.

ferramentas disponíveis (para os curiosos)

Ainda não instalou? → conecte o painel em 2 minutos

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