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treino-wiki

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Gera perguntas objetivas inéditas a partir das notas da wiki de estudos e conduz o treino no chat (ou em quiz HTML). Use para "me testa em [disciplina]", treino intensivo, revisão relâmpago, quiz da wiki, ou questões novas sobre o que já foi estudado. Questões de PDF de simulado são da simulado-quiz; arguição de banca, da prova-oral; flashcards, da anki.

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SKILL.md

Treino Wiki — Revisão Relâmpago

Gera perguntas objetivas inéditas a partir das notas de wiki/disciplinas/*.md da pasta de estudos (a pasta que contém wiki/). Nunca abra PDFs — a fonte é a wiki (e converted_markdown/ apenas se a nota citar um trecho que precise de conferência).

Configuração (uma pergunta só)

Pergunte em uma única mensagem: disciplina(s) ou "mix geral", quantidade (padrão: 10) e modo — chat (padrão, pergunta a pergunta aqui) ou HTML (gera quiz interativo).

Geração das perguntas — o que importa

  1. Leia a(s) nota(s) da disciplina em wiki/disciplinas/ e a seção da disciplina em wiki/revisao/erros.md.
  2. Formato certo/errado por padrão (respostas em segundos), difícil, estilo VadeFocus: afirmações plausíveis com um defeito preciso.
  3. Mire nos padrões de erro documentados em erros.md ("Padrões recorrentes"). Distribua: ~40% no padrão dominante do usuário (ex.: requisito acrescido — enunciados que somam um pressuposto a mais; pares simétricos com atributos trocados), ~30% jurisprudência de véspera da nota (Infos/Temas/Súmulas com citação exata), ~30% lei seca cobrada da disciplina.
  4. Toda pergunta precisa ter fundamento citável (artigo, súmula, tema, Info) vindo da nota. Se a nota não dá o fundamento, não invente — troque a pergunta. Nunca gere questão de fato não verificável na wiki.

Modo chat (padrão)

  • Uma pergunta por vez, numerada, e espere a resposta (C/E) antes de seguir.
  • Correção imediata e curta: ✅/❌ + fundamento em 1–3 linhas + macete se existir na nota.
  • Placar parcial a cada 5 perguntas; placar final com taxa de acerto e diagnóstico (qual padrão de pegadinha derrubou o usuário).
  • Erros viram registro: ao final, grave cada erro em wiki/revisao/erros.md na seção da disciplina, formato do arquivo, fonte Treino Wiki DD/MM. Se um padrão novo se repetir, acrescente-o em "Padrões recorrentes".

Modo HTML

  1. Monte o banco em quiz-data/treino-wiki-<tema>.json no mesmo esquema dos bancos C/E existentes (confira quiz-data/revisao-final-ce.json como referência de esquema): {simulado, id, questoes: [{numero, materia, tema, enunciado, alternativas: {"C": "Certo", "E": "Errado"}, gabarito, ponto_chave}]}. O ponto_chave é obrigatório e explica o defeito da afirmação com o fundamento citável.
  2. Gere o HTML com o gerador do simulado-quiz:
    python "$env:USERPROFILE\.claude\skills\simulado-quiz\scripts\generate_quiz.py" `
      --data "<pasta de estudos>\quiz-data\treino-wiki-<tema>.json" `
      --out  "<pasta de estudos>\quiz-data\Quiz - Treino Wiki - <tema>.html" `
      --title "Treino Wiki - <tema>"
  3. Vale a regra do simulado-quiz: HTML autocontido, salvo em quiz-data/ (sincroniza entre as máquinas). Erros exportados pelo quiz seguem o fluxo normal de registro em erros.md.
  4. Banco de múltipla escolha (A–E) passa pelo validador antes de virar HTML: py -3 quiz-data\_valida_quiz.py <arquivo>.json. Ele reprova os dois vícios que questão gerada por IA carrega sozinha — gabarito concentrado em A/B e gabarito sempre na alternativa mais longa. Ao escrever, mantenha as cinco alternativas na mesma faixa de comprimento: a fundamentação vai no comentario, não no texto da alternativa certa. Não se aplica ao formato certo/errado.

Estilo

Ritmo rápido, sem preâmbulos entre perguntas. Interface em português. O objetivo é volume com precisão cirúrgica no fundamento — 10 perguntas em 10 minutos, não uma aula.

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Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.