/entender-problema

Um cliente reporta um problema em cinco mensagens, dois áudios e um print. Esta skill lê tudo isso e devolve um documento único que quem for corrigir consegue ler sem voltar na conversa.

Posição no fluxo: WhatsApp → /entender-problema → PROBLEMA → triagem/issue → correção

Ferramentas

• MCP uazapi: list_chats, get_messages, get_media
• Read tool para as imagens (o modelo lê print nativamente)
• Áudio não precisa de ferramenta extra: get_messages já devolve transcrito

Entrada

Workflow

1. Resolver o chat

Nome parcial? list_chats(busca="<nome>") e confirme qual é antes de seguir. Se a tool devolver vários candidatos, pergunte ao usuário em vez de escolher o primeiro.

2. Coletar a conversa

get_messages(chat="<chat>", since="24h", instance="<instância>")

Áudios já vêm como texto e imagens já vêm baixadas, com o caminho na linha da mensagem.

Ajuste a janela conforme o que voltar:

• menos de 3 mensagens relevantes → amplie para 48h, depois 3d
• muita conversa e contexto conhecido → search_messages(termo=..., chat=...) para achar onde o assunto começa, e então uma janela fechada em volta disso
• nada no período e o relato é antigo → sync_history(chat=...), espere ~1 min, repita

3. Separar o que importa

4. Ler as evidências

• Imagens: Read no caminho que veio no transcript. Transcreva a mensagem de erro que aparece no print — é o dado mais útil do documento.
• Áudios: já transcritos. Se algum voltou como [falha na transcrição: ...], use transcribe_file no caminho do arquivo.
• Vídeos: o MCP baixa mas não descreve. Use a ferramenta de análise de vídeo que você tiver, ou registre [vídeo não analisado: <caminho>] — nunca invente o conteúdo.
• Alguma mídia expirou no WhatsApp? Registre [mídia expirada] e siga.

5. Estimar severidade

O tom do áudio conta: transcrição não mostra irritação, mas a escolha de palavras mostra.

6. Escrever o documento

# PROBLEMA

## Metadados
- **Chat**: {nome} ({grupo ou número})
- **Instância**: {número que recebeu}
- **Período**: {início} a {fim}
- **Mensagens**: {total} ({relevantes} relevantes, {n} com mídia)
- **Severidade estimada**: {P0-P3} — {justificativa em uma linha}

## Resumo
{3 a 5 frases cobrindo texto, áudios e prints. Auto-contido: quem ler entende o
problema sem abrir a conversa.}

## Timeline
| Hora | Quem | Tipo | Conteúdo |
|---|---|---|---|
| HH:MM | nome | texto | resumo |
| HH:MM | nome | áudio | resumo [ver A1] |
| HH:MM | nome | imagem | resumo [ver I1] |

## Quem reportou
| Pessoa | Mensagens | Papel |
|---|---|---|
| nome | N | reportou / confirmou / complementou |

## Indicadores de severidade
- **Palavras usadas**: termos exatos dos relatores
- **Quantas pessoas**: relatos independentes
- **O que está bloqueado**: impacto para o usuário ou para o negócio

## Anexos

### Áudios
**[A1]** {quem}, {HH:MM} — `{caminho do arquivo}`
> {transcrição completa, não resumida}

### Imagens
**[I1]** {quem}, {HH:MM} — `{caminho do arquivo}`
> {descrição; se for print de erro, a mensagem de erro transcrita literalmente}

## Relato para triagem
{1 ou 2 parágrafos condensados: o que quebrou, quem reportou, evidências com referência
aos anexos, severidade. Suficiente para abrir uma issue sem ler o resto.}

Casos de borda

Regras

1. Saída sempre em pt-BR.
2. Nunca fabricar: tudo vem de mensagem ou mídia real. Sem evidência, a linha não existe.
3. Transcrição de áudio vai completa no anexo, resumida só na timeline.
4. Esta skill apenas lê. Responder ao cliente é decisão do usuário, com send_text e sua confirmação.
5. Cada afirmação do resumo tem origem rastreável na timeline.
6. Ao citar número, prazo ou valor que veio de áudio, sinalize que veio de transcrição.