Pare de conversar com o Claude. Use este plano de 1%

Autoria: One Person Empire · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Stop Chatting With Claude. (Use This 1% Blueprint Instead) · Canal: One Person Empire · 15:09 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Automação de tarefas e workflows, Claude, Engenharia de prompts e contexto

Resumo

O vídeo apresenta o Forge, um sistema de cinco etapas para obter resultados melhores do Claude sem depender de prompts mágicos. As etapas são fornecer contexto, definir o resultado desejado, deixar o Claude entrevistar você, gerar e avaliar opções e, por fim, salvar o processo que funcionou. A ideia central é que modelos mais capazes ampliam a diferença entre quem usa um sistema e quem faz pedidos vagos. O apresentador recomenda começar com uma tarefa recorrente e transformá-la em um workflow reutilizável.

Pontos-chave

Resultados melhores dependem de um sistema e de um briefing claro, não de um prompt mágico.
Use projetos para fornecer contexto sobre você, seu público e exemplos de trabalhos que representam o padrão desejado.
Descreva o resultado esperado, incluindo para quem é, o que a pessoa deve fazer ou sentir e como medir o sucesso.
Peça ao Claude que faça perguntas antes de começar o trabalho, uma de cada vez.
Solicite versões realmente diferentes e avalie cada uma com base nos critérios de sucesso definidos.
Peça ao Claude para apontar informações vagas ou contraditórias no briefing.
Transforme processos que deram certo em instruções reutilizáveis ou em uma skill.
Um modelo mais capaz pode elevar o potencial dos resultados, mas é preciso fornecer contexto e critérios para aproveitá-lo.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Por que um sistema supera um prompt mágico	O apresentador introduz a diferença entre pedidos vagos e um processo estruturado e apresenta o Forge.
03:07	F: forneça contexto	A primeira etapa é configurar um projeto com informações sobre você, seu público e exemplos de trabalhos representativos.
05:46	O: defina o resultado, não apenas a tarefa	O briefing deve explicar para quem é o trabalho, o que precisa acontecer e como reconhecer o sucesso.
07:20	R: use a entrevista reversa	Em vez de tentar prever todas as informações necessárias, peça ao Claude que faça perguntas antes de começar.
09:26	G: gere opções e avalie-as	O método propõe criar versões diferentes, compará-las com os critérios de sucesso e aprimorar a vencedora.
11:00	E: salve o que funcionou	O processo bem-sucedido pode ser convertido em instruções reutilizáveis para evitar recomeçar do zero.
13:07	Recapitulação e aplicação do Forge	O apresentador recapitula as cinco etapas e recomenda experimentar o método com uma tarefa semanal.

Citações

A diferença é que a segunda pessoa não está fazendo prompting. Ela está executando um sistema. — 00:32

Exemplos vencem adjetivos todas as vezes. — 04:41

Em vez de tentar escrever o prompt perfeito, deixe o Claude entrevistar você primeiro. — 07:20

Você não está se explicando de novo. Está simplesmente executando seu sistema. — 12:03

Conceitos e entidades

Forge (conceito): Sistema de cinco etapas apresentado no vídeo para organizar o uso do Claude: contexto, resultado, entrevista reversa, geração e avaliação, e reutilização.
Claude (ferramenta): Assistente de IA usado no vídeo para demonstrar o sistema Forge.
Claude Opus 5.5 (modelo): Modelo citado pelo apresentador como exemplo de um modelo mais capaz que pode beneficiar usuários com processos bem estruturados.
Anthropic (empresa): Empresa mencionada no vídeo como responsável pelo lançamento do Claude Opus 5.5.
reverse interview (conceito): Técnica em que o Claude faz perguntas para esclarecer o briefing antes de iniciar a tarefa.
Extended Thinking (conceito): Recurso recomendado para dar mais tempo ao Claude para analisar e avaliar versões durante a etapa de crítica.
skill (conceito): Formato mencionado para salvar um processo bem-sucedido como instruções reutilizáveis.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Aqui está uma coisa que me incomodou por meses. Duas pessoas abrem exatamente a mesma IA. Mesmo modelo, mesmo preço, mesmo cursor piscando. Uma delas recebe um parágrafo que parece uma publicação do LinkedIn escrita por um refém. A outra recebe um produto pronto, pesquisado, estruturado, com a voz dela, pronto para publicar. E conseguiu isso mais ou menos no tempo que a primeira pessoa levou para digitar “Melhore” pela quarta vez. Mesma ferramenta, resultados completamente diferentes. E não é porque a segunda

00:32 pessoa conhece algum prompt mágico secreto. Prometo que não existe prompt mágico. Eu procurei. Comprei dois daqueles PDFs com 10 mil prompts. Um deles tinha 9 mil prompts e mil páginas em branco. A diferença é que a segunda pessoa nem está escrevendo prompts. Ela está usando um sistema. E, com a Anthropic lançando Claude Opus 5.5 este mês, a distância entre essas duas pessoas ficou muito maior. Porque

01:03 quanto mais inteligente o modelo fica, mais ele recompensa quem sabe como realmente usá-lo. E mais ele desperdiça discretamente com quem não sabe. Então, hoje, vou mostrar o sistema para você. Chamo de Forge. Cinco etapas. Você pode usar todas elas hoje à noite, no plano gratuito ou no pago. E, ao final deste vídeo, você nunca mais vai digitar “Escreva uma publicação de blog sobre X”. Bom, talvez digite, mas vai se sentir mal por isso. Um pouco de contexto rápido, para estarmos na mesma página. Em 22 de setembro, a Anthropic

01:36 lançou Claude Opus 5.5. É o primeiro modelo da nova família 5.5. E há duas coisas sobre ele que importam para você. Número um: segundo a Anthropic, ele tem desempenho no nível do Claude Fable 5.1, o modelo de ponta da empresa, na maioria dos trabalhos. Fable foi criado para tarefas pesadas: programação séria, trabalho intelectual sério. Número dois: custa cerca de 40% menos para rodar do que

02:06 Opus 5 em tarefas típicas. Então, vou traduzir isso para uma linguagem normal. Você tem desempenho de primeira por um preço menor. É como se sua academia anunciasse que está reduzindo as mensalidades e, de alguma forma, as esteiras também passassem a funcionar. Agora, aqui está a parte que ninguém diz em voz alta. Um modelo mais capaz não dá automaticamente resultados melhores. Ele eleva o limite do que é possível. Se você vai chegar a esse limite depende inteiramente do que você

02:36 oferece para ele trabalhar. Pense nisso como uma contratação. Se você contrata um gênio e, no primeiro dia, diz “Faça coisas de marketing”, vai receber coisas genéricas de marketing. Muito bem escritas, mas genéricas. O gênio não falhou. Você é que não deu instruções suficientes. É isso que 99% das pessoas estão fazendo com Claude agora. Contrataram um gênio e entregaram um post-it. Forge é como você escreve as instruções. Vamos

03:07 lá. F é contexto fornecido. Aqui está a verdade desconfortável. A maioria das pessoas começa cada conversa do zero. Nova conversa, página em branco. “Oi, Claude, tenho uma pequena empresa.” Toda vez. É como ir ao mesmo médico por cinco anos e, a cada consulta, ela perguntar: “E você é quem?” O 1% faz o contrário. Fornece contexto uma vez e, daí em diante, cada conversa já começa sabendo quem são.

03:39 A maneira mais fácil de fazer isso é usando projetos. Você cria um projeto e coloca três coisas dentro dele. Uma: [música] quem você é. Sua empresa, sua função, o que vende, o que não faz. Duas: para quem é, seu público. E quero dizer descrevê-lo de verdade, não “donos de pequenas empresas”, mas algo como “fundadores solo, em geral de 28 a 45 anos, sobrecarregados, que têm aversão a jargões, já experimentaram três aplicativos de produtividade e abandonaram todos”.

04:11 Três, e esta é a parte que ninguém faz: como é um bom resultado. Envie dois ou três exemplos do seu melhor trabalho anterior: seu melhor e-mail, seu melhor roteiro e sua melhor proposta para um cliente. >> [música] >> Porque é o seguinte: você pode passar uma hora descrevendo seu estilo de escrita com adjetivos — direto, mas acolhedor; profissional, mas sem ser rígido — e Claude vai concordar educadamente e entregar algo que parece escrito por um banco. Ou você pode simplesmente

04:41 mostrar três coisas que você realmente escreveu, e ele entende na hora. Exemplos valem mais do que adjetivos, sempre. [música] Uma história rápida: quando configurei isso pela primeira vez, enviei meus melhores roteiros como exemplos e depois os reli. E percebi que dois deles, digamos, não eram dos meus melhores. Então Claude começou a imitar a energia de uma garota que claramente gravou à uma da manhã. Lição aprendida: selecione bem seus exemplos.

05:12 Claude vai copiar seus piores hábitos com o mesmo entusiasmo que copia os melhores. E, se a memória estiver ativada, Claude também pode manter suas preferências entre conversas. Coisas como “Odeio respostas cheias de marcadores” ou “Sempre me dê primeiro a versão curta” ficam registradas sem você precisar repetir. Vale a pena gastar dois minutos configurando isso. Sinceramente, são dois dos minutos mais bem investidos que você terá neste ano. O é resultado, não tarefa. A maioria dos prompts

05:46 descreve uma tarefa. Escreva um e-mail, resuma este relatório, dê ideias para um vídeo. O problema é que a tarefa não tem uma linha de chegada. Claude não faz ideia de como é um trabalho concluído, então chuta, e o chute é a versão mais segura e mediana daquilo. O 1% descreve o resultado. O que acontece depois que isso existe? Veja a diferença. Versão como tarefa: escreva um e-mail para minha lista

06:17 sobre meu novo curso. Versão como resultado: preciso de um e-mail que faça as pessoas que estão na minha lista há mais de seis meses e nunca compraram nada clicarem na página do curso. Elas já viram muitos lançamentos de outras pessoas e estão céticas. Sucesso significa que elas sintam que estou falando especificamente com elas [música] e que o e-mail não pareça nem um pouco um lançamento. Menos de 200 palavras, sem pontos de exclamação. Estou falando sério sobre os pontos de exclamação. O mesmo pedido, mas agora Claude sabe quem está

06:49 lendo, o que essas pessoas estão sentindo, o que conta como sucesso e quais são as restrições. O segundo e-mail vai ser muito melhor, e não porque Claude ficou mais inteligente entre os dois prompts, mas porque você deu a ele um objetivo. Aqui está a versão simples que você pode usar. Antes de apertar Enter, responda a três perguntas. Para quem é isso? O que essa pessoa deve fazer ou sentir depois? Como vou saber se deu certo? Se você não consegue responder a essas perguntas com sinceridade, Claude também não

07:20 consegue. E isso não é um problema de IA. O problema já existia. A IA apenas o tornou visível. R é entrevista reversa. E, se você guardar uma única coisa deste vídeo inteiro, que seja esta. Em vez de tentar escrever o prompt perfeito, deixe Claude entrevistar você primeiro. É assim que funciona. Quero mencionar seu objetivo. Antes de fazer qualquer coisa, faça as perguntas cujas respostas você precisa para fazer isso

07:53 muito bem. Faça [música] uma pergunta por vez e não comece o trabalho em si até eu dizer “vai”. É isso. [música] Esse é o truque. E eu sei que parece simples demais, mas pense no que está acontecendo de verdade. Você não sabe prever o que Claude precisa saber. Ninguém sabe. Você não sabe o que não sabe. Mas Claude é muito bom em identificar as lacunas nas instruções. Então, você inverte a direção. Para de tentar adivinhar e deixa que ele extraia as informações

08:24 de você. E as perguntas que ele faz muitas vezes são melhores do que as respostas que você pensa em dar. Na primeira vez que experimentei isso, ele me perguntou: “Qual é a única coisa em que seu público acredita que está impedindo essas pessoas de comprar?” Fiquei sentado por um minuto inteiro, porque percebi que nunca tinha pensado nisso de verdade em três anos. É como contratar um consultor que não cobra nada, tem paciência infinita e não suspira quando você dá uma resposta ruim, o que, sinceramente, é mais do que posso

08:55 dizer de alguns consultores. Dica profissional: para qualquer coisa importante, acrescente esta frase no final: “Se alguma coisa que eu disser for vaga ou contraditória, aponte.” Porque às vezes o problema não é que você deixou informações de fora; é que disse duas coisas opostas e ele não percebeu. G é gerar e depois escolher o melhor. É assim que a maioria das pessoas trabalha com IA. Faz um pedido, recebe uma resposta e então

09:26 aceita ou começa a espiral do “Não, faça mais parecido com, sabe, aquilo”. O 1% nunca pede uma coisa só. Pede opções e depois manda Claude avaliá-las. Etapa um: [música] dê-me três versões realmente diferentes disso; não a mesma ideia reescrita três vezes, mas três abordagens diferentes. Essa última frase importa. Se você não disser isso, vai receber o mesmo e-mail com três roupas ligeiramente diferentes. Etapa dois,

09:57 e é aqui que a coisa fica divertida. Agora, avalie cada versão com base nos critérios de sucesso que eu defini para você. Seja rigoroso. Diga qual vence e o que ainda está fraco nela. Isso funciona por causa do que definimos na etapa O. Ah, lembra dos critérios de sucesso? Agora Claude tem algo concreto para usar como referência. Ele não está avaliando por impressão, e sim pela sua definição de pronto. Etapa três: pegue a vencedora, corrija os pontos fracos que você acabou de apontar e me dê

10:29 a versão final. Três etapas, talvez mais dois minutos, e a diferença de qualidade é, sinceramente, meio constrangedora, porque isso significa que, durante anos, aceitei primeiros rascunhos de uma máquina que escreve um segundo rascunho na hora, de graça, e nunca reclamou disso. A preguiça me fez trabalhar menos do que a máquina. E, especificamente com Opus 5.5, essa etapa compensa ainda mais. Um modelo mais capaz também é um crítico melhor. Ele é

11:00 melhor em identificar o que está fraco, o que significa que o ciclo de avaliação e correção leva você mais longe a cada rodada do que antes. Se quiser ir um passo além, ative extended thinking para a etapa de avaliação. Deixe o modelo realmente raciocinar sobre a crítica, em vez de se apressar para responder. É a diferença entre um professor que dá uma olhada rápida na sua redação e outro que realmente a lê. E, por último, E é exportar o que deu certo. Esta é a etapa que transforma o 1% em

11:32 0,1%. O ponto é o seguinte sobre tudo o que acabamos de fazer. É ótimo, mas, se você tiver que começar do zero toda vez, vai parar de fazer isso até quinta-feira. Eu sei que vai, porque foi o que aconteceu comigo. Então, sempre que um workflow realmente funciona, quando você recebe um resultado de que gosta, faz mais uma pergunta ao Claude. Isso funcionou muito bem. Transforme tudo o que acabamos de fazer — o contexto, as perguntas que você fez, os critérios, a avaliação —

12:03 em instruções reutilizáveis que eu possa usar da próxima vez. E agora você tem um template. Você cola isso nas instruções do seu projeto ou salva como uma skill, se estiver usando skills. E, da próxima vez, todo o processo Forge acontece de uma vez. Você não precisa se explicar de novo. Só executa o seu sistema. Essa é a parte que realmente muda a sua semana, porque, sempre que faz isso, você não está apenas obtendo um bom resultado. Está construindo

12:35 uma biblioteca de workflows que fazem exatamente o que você precisa, com a sua voz e dentro do seu padrão. Depois de um mês, você tem 10 deles. Depois de 3 meses, basicamente tem uma pequena equipe. Uma pequena equipe que não precisa de café, não precisa de Slack e nunca respondeu a todos da empresa inteira. Essa é a ideia por trás deste canal, aliás: uma pessoa trabalhando como uma empresa. Não porque você trabalha mais, mas porque aquilo que você descobre uma vez continua trabalhando por você depois que você

13:07 fecha o laptop. Certo, vamos executar tudo de uma vez, rapidinho, para você ver o fluxo completo. F: estou dentro do meu projeto. Ele já conhece meu negócio, meu público e tem meus três melhores e-mails como exemplos. O: descrevo o resultado, não a tarefa. Para quem é, o que as pessoas devem fazer e como é algo pronto. R: digo para primeiro me entrevistar. Ele faz quatro perguntas. Uma delas eu

13:37 realmente não tinha pensado. De novo, estou começando a achar que esse é o objetivo. G: três versões avaliadas segundo meus critérios; a vencedora é corrigida. E: salvo todo o processo como um template reutilizável, então, da próxima vez, isso leva uns 90 segundos. [música] Então: Forge. Dê contexto, descreva o resultado, não a tarefa, faça uma entrevista reversa, gere e depois avalie, exporte o que deu certo. Eis o que eu quero que você realmente leve

14:07 daqui. O modelo vai continuar melhorando. Opus 5.5 é melhor do que o que veio antes, e o que vier depois será melhor do que ele. Mas um modelo melhor não diminui a diferença entre quem usa IA bem e quem não usa. Ele aumenta essa diferença, porque o limite continua subindo, e só as pessoas com um sistema estão avançando em direção a ele. Você não precisa ter conhecimentos técnicos para ficar do lado certo dessa diferença. Só precisa parar de

14:38 tratar Claude como uma barra de pesquisa e começar a tratá-lo como o funcionário novo mais inteligente que você já teve. Se quiser experimentar, escolha uma coisa que você faz toda semana. Só uma, e passe pelo processo Forge hoje à noite. Depois volte e me conte nos comentários o que a entrevista reversa perguntou a você. Eu leio os comentários e tenho curiosidade genuína sobre que perguntas estão surgindo para as pessoas. >> [música] >> E, se quiser dar o próximo passo, inscreva-se, porque, no próximo vídeo, talvez eu mostre como pegar esses workflows salvos

15:09 e encadeá-los, para que uma única solicitação inicie um processo inteiro. Vejo você lá. >> Uhum.

Transcrição original

[00:00] Here’s something that bugged me for months. Two people open the exact same AI. Same model, same price, same blinking cursor. One of them gets a paragraph that sounds like a LinkedIn post written by a hostage. The other one gets a finished product, researched, structured, in their voice, ready to ship. And they got it in about the time it took the first person to type, “Make it better.” for the fourth time. Same tool, completely different results. And it’s not because the second

[00:32] person knows some secret magic prompt. I promise you there is no magic prompt. I’ve looked. I’ve bought two of those 10,000 prompts PDFs. One of them was 9,000 prompts and 1,000 blank pages. The difference is that the second person isn’t prompting at all. They’re running a system. And with Anthropic dropping Claude Opus 5.5 this month, the gap between those two people just got a lot wider. Because

[01:03] the smarter the model gets, the more it rewards people who know how to actually use it. And the more it quietly wastes on people who don’t. So, today, I’m giving you the system. I call it Forge. Five steps. Every single one of them you can use tonight on the free plan or paid. And by the end of this video, you’ll never type, “Write me a blog post about X.” again. Well, you might, but you’ll feel bad about it. Quick context, so we’re on the same page. On September 22nd, Anthropic

[01:36] released Claude Opus 5.5. It’s the first model in their new 5.5 family. And there are two things about it that matter for you. Number one, Anthropic says it performs at the level of Claude Fable 5.1, their top-tier model, on most work. Fable is the one that was built for the heavy stuff, serious coding, serious knowledge work. Number two, it costs about 40% less to run than

[02:06] Opus 5 on typical workloads. So, let me translate that into normal human language. You’re getting top-shelf performance at a lower price. That is like your gym announcing they’re cutting membership fees and also somehow the treadmills now work. Now, here’s the part nobody’s saying out loud. A more capable model does not automatically give you better results. It gives you a higher ceiling. Whether you reach that ceiling depends entirely on what you

[02:36] give it to work with. Think of it like hiring. If you hire a genius and on day one you say, “Do marketing stuff.” you’re going to get generic marketing stuff. Very well-written generic marketing stuff, but generic. The genius didn’t fail. The briefed it. That’s what 99% of people are doing with Claude right now. They hired a genius and handed them a sticky note. Forge is how you write the brief. Let’s

[03:07] go. F is feeded context. Here’s the uncomfortable truth. Most people start every single chat from scratch. New chat, blank slate. Hi Claude, I run a small business. Every single time. That’s like going to the same doctor for 5 years and every appointment she goes, “And you are?” The 1% do the opposite. They load context once and then every conversation starts already knowing who they are.

[03:39] The easiest way to do that is projects. You create a project and inside it you put three things. One, [music] who you are. Your business, your role, what you sell, what you don’t do. Two, who it’s for, your audience. And I mean really describe them, not small business owners, more like solo founders, mostly 28 to 45, overwhelmed, allergic to jargon, already tried three productivity apps and quit all of them.

[04:11] Three, and this is the one nobody does, what good looks like. Upload two or three examples of your best past work, your best email, your best script, and your best client proposal. >> [music] >> Because here’s the thing, you can spend an hour describing your writing style in adjectives, punchy but warm, professional but not stiff, and Claude will nod politely and give you something that sounds like a bank. Or you can just

[04:41] show it three things you actually wrote, and it gets it instantly. Examples beat adjectives every time. [music] Quick story, when I first set this up, I uploaded my best scripts as examples, and then I read them again. And I realized two of them were, let’s say, not my best. So Claude started matching the energy of a girl who clearly filmed at 1:00 a.m. So lesson learned, curate your examples.

[05:12] Claude will copy your worst habits with the same enthusiasm as the best ones. And if you have memory turned on, Claude can also carry preferences across conversations. So things like, I hate bullet point heavy answers, or always give me the short version first, stick without you repeating yourself. Worth two minutes to set up. Genuinely one of the highest return two minutes you’ll spend this year. O is outcome, not task. Most prompts

[05:46] describe a task. Write an email, summarize this report, give me ideas for a video. The problem is that the task has no finish line. Claude has no idea what done looks like, so it guesses, and its guess is the safest, most average version of the thing. The 1% describe the outcome instead. What happens after this thing exists? Watch the difference. Task version, write an email to my list

[06:17] about my new course. Outcome version, I need an email that gets people who’ve been on my list for over 6 months and have never bought anything to click through to the course page. They’ve seen a lot of launches from other people and they’re skeptical. Success means they feel like I’m talking to them specifically [music] and the email doesn’t feel like a launch at all. Under 200 words, no exclamation marks. I’m serious about the exclamation marks. Same request, but now Claude knows who’s

[06:49] reading, what they’re feeling, what counts as a win, and what the constraints are. The second email is going to be dramatically better, and not because Claude got smarter between the two prompts, because you gave it a target. Here’s the simple version you can steal. Before you hit enter, answer three questions. Who is this for? What should they do or feel after? How will I know it’s worked? If you can’t answer those honestly, Claude can’t

[07:20] either. And that’s not an AI problem. That was already a problem. The AI just made it visible. R is reverse interview. And if you only take one thing from this entire video, take this one. Instead of trying to write the perfect prompt, you let Claude interview you first. It looks like this. I want to mention your goal. Before you do anything, ask me the questions you’d need answered to do this

[07:53] really well. Ask [music] them one at a time, and do not start the actual work until I say go. That’s it. [music] That’s the hack. And I know it sounds too simple, but think about what’s actually happening. You’re not good at predicting what Claude needs to know. Nobody is. You don’t know what you don’t know. But Claude is extremely good at spotting the gaps in a brief. So, you flip the direction. You stop guessing and let it pull the information

[08:24] out of you. And the questions it asks are often better than the ones you think to answer. The first time I tried this, it asked me, “What’s the one thing your audience believes that’s stopping them from buying?” And I sat there for a full minute because I realized I had never actually thought about that for 3 years. It’s like hiring a consultant who charges nothing, has infinite patience, and doesn’t sigh when you give a bad answer, which honestly is more than I

[08:55] can say for some consultants. Pro tip, for anything important, add this line at the end. “If anything I said is vague or contradicts itself, point it out.” Because sometimes the problem isn’t that you left information out, it’s that you told it two opposite things and it didn’t notice. G is generate then great. Here’s how most people work with AI. Ask for one thing, get one thing, and then

[09:26] either accept it or start the “No, make it more like, you know, spiral.” The 1% never ask for one thing. They ask for options, and then they make Claude judge them. Step one, [music] give me three genuinely different versions of this, not the same idea reworded three times, three different angles. That last line matters. If you don’t say it, you’ll get the same email in three slightly different outfits. Step two,

[09:57] and this is where it gets fun. Now grade each version against the success criteria I gave you. Be harsh. Tell me which one wins and what’s still weak about it. This works because of what we set up in step Oh, remember the success criteria? Now Claude has something real to measure against. It’s not grading on vibes, it’s grading on your definition of done. Step three, take the winner, fix the weaknesses you just named, and give me

[10:29] the final version. Three steps, maybe two extra minutes, and the difference in quality is honestly kind of embarrassing, because it means for years I was accepting first drafts from a machine that will write a second draft instantly and for free and never once complained about it. I have been outworked by my own laziness. And with Opus 5.5 specifically, this step pays off even more. A more capable model is also a better critic. It’s

[11:00] better at spotting what’s weak, which means the grade and fix loop gets you further per round than it used to. If you want to go one step further, turn on extended thinking for the grading step. Let it actually reason through the critique instead of rushing into an answer. It’s the difference between a teacher skimming your essay and one who actually reads it. And E, the last one is export the win. This is the step that turns the 1% into

[11:32] the 0.1%. Here’s the thing about everything we just did. It’s great, but if you have to do it from scratch every time, you’ll stop doing it by Thursday. I know you will because I did. So, whenever a workflow actually works, when you get an output you love, you ask Claude one more question. That worked really well. Turn everything we just did, the context, the questions you asked, the criteria, the grading

[12:03] into reusable instructions I can use next time. And now, you have a template. You paste that into your project instructions, or you save it as a skill if you’re using those. And next time, the whole forge process runs in one go. You’re not re-explaining yourself. You’re just running your system. That is the part that actually changes your week because every time you do this, you’re not just getting one good output. You’re building

[12:35] a library of workflows that do exactly what you need in your voice to your standard. After a month, you have 10 of them. After 3 months, you basically have a small team. A small team that doesn’t need coffee, doesn’t need Slack, and has never once replied all to the whole company. That’s the whole idea behind this channel, by the way. One person running like a company. Not because you work harder, but because the stuff you figure out once keeps working for you after you

[13:07] close the laptop. All right, let’s run the whole thing once fast so you can see it as one flow. F, I’m inside my project. It already knows my business, my audience, and it’s got my three best emails as examples. Oh, I describe the outcome, not the task. Who it’s for, what they should do, what done looks like. R, I tell it to interview me first. It asks four questions. One of them I

[13:37] genuinely hadn’t thought about. Again, I’m starting to think that’s the point. G, three versions graded against my criteria, winner fixed. E, and I save the whole process as a reusable template, so next time this takes about 90 seconds. [music] So, forge. Feed it context, outcome not task, reverse interview, generate then grade, export the win. Here’s what I want you to actually walk

[14:07] away with. The model is going to keep getting better. Opus 5.5 is better than what came before it, and whatever comes next will be better than this. But a better model doesn’t close the gap between people who use AI well and people who don’t. It widens it, because the ceiling keeps rising, and only the people with a system are climbing toward it. You don’t need to be technical to be on the right side of that gap. You just need to stop

[14:38] treating Claude like a research bar and start treating it like the smartest new hire you’ve ever had. If you want to try it, pick one thing you do every week. Just one, and run it through forge tonight. Then come back and tell me in the comments what the reverse interview asked you. I read them, and I’m genuinely curious what questions it’s pulling out of people. >> [music] >> And if you want the next step, subscribe, because in the next video, I might show you how to take those saved

[15:09] workflows and chain them together, so one request kicks off a whole process. I’ll see you there. >> Mhm.