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Como o Claude realmente julga sua ideia de startup (um dump da cadeia de raciocínio)

Uma cadeia de raciocínio de auditoria é a sequência de prompts, chamadas de ferramentas e vereditos intermediários que um LLM percorre antes de produzir o score final — visível para qualquer um que instrumente seu servidor MCP e inspecione o trace.

inite2 min de leitura

O Claude julga uma ideia de startup extraindo campos estruturados do seu prompt, rodando três lentes paralelas de pesquisa (mercado, concorrência, problem-solution), depois um pipeline sequencial (equipe, tração, modelo de negócio, GTM, financeiro, missão), surfacing contradições entre lentes e finalmente computando um score ponderado stage-aware em 6 dimensões. Um `GO` exige score ≥ 80, zero red flags, confiança média ≥ 0.6 e nenhuma contradição maior.

Fatos-chave

  • Pesos da Metodologia v2 mudam por estágio: idea-stage coloca 35% em Problem-Solution; Series A+ coloca 30% em Tração.
  • Auditoria média dispara 8-12 chamadas de ferramenta MCP; auditorias complexas com contradições entre lentes disparam 18-22.
  • Confiança < 0.6 cappa o score máximo em 65 independente das pontuações de lente.
  • Uma única contradição maior (severidade ≥ 0.7) automaticamente downgrade um `GO` para `REFINE`.

Abra o dashboard, clique em qualquer auditoria, e você lê o trace de raciocínio de cima a baixo. Veja como fica para o exemplo "audite essa ideia: um app de notas com IA para advogados".

Passo 1 — extract

O Claude chama extract_idea. Retorna {stage: "mvp", sector: "legal_tech", problem: "reconstrução de horas faturáveis é manual e sujeita a erros", solution: "voz + captura de tela → entrada automática de tempo"}. Confiança em cada campo é logada. Ambiguidade ≥ 0.5 para o pipeline e pede esclarecimento — assumir em silêncio é como LLMs genéricos alucinam.

Passo 2 — três lentes paralelas

Três skills rodam concorrentemente, cada uma chamando suas próprias ferramentas MCP:

  • audit-market → chama web_search para "tamanho mercado legal-tech 2026", dataforseo_trends para "software horas faturáveis", retorna limites de TAM com comparáveis nomeados.
  • audit-competition → chama web_search para "IA horas faturáveis advogado", lookup_entity para os players nomeados (Clio, MyCase, Smokeball), retorna 5 segmentos + lacunas de mercado.
  • audit-problem-solution-fit → chama web_search em threads do Reddit em r/Lawyertalk, retorna 5 manchetes de problema com contagem de frequência + 5 variantes de solução.

Passo 3 — pipeline sequencial

Cada skill subsequente consome saídas das lentes paralelas:

  1. audit-team pesa credibilidade do fundador contra o setor legal-tech.
  2. audit-traction classifica idea-stage vs estabelecido contando sinais de métrica.
  3. audit-business-model gera 3 variantes (modelo do usuário verbatim + 2 alternativas). Você escolhe uma.
  4. audit-gtm-scale mapeia evolução em 4 estágios (MVP launch → Y1 piloto → Y2 escala → Y3 crescimento).
  5. audit-finance constrói projeções de 4 anos com múltiplos stage-aware.
  6. audit-mission cria slide de Missão investidor-ready (manchete 80-150 chars, 4 bullets de suporte).

Passo 4 — check de consenso

Toda saída de lente recebe diff por contradições. Exemplo real de uma execução recente:

Lente A (mercado): "TAM ≈ $4B, CAGR 18%." Lente B (concorrência): "Saturada por Clio + 4 incumbents grandes com 80% market share."

Severidade 0.65. Logada via ferramenta MCP consensus_check. Alimenta dealbreakers.

Passo 5 — dealbreakers v2

Pass final: score ponderado stage-aware, agregação ponderada por confiança, veredito risco-assimétrico. A matemática é:

score = sum(lens_score[i] * stage_weight[i] * confidence[i]) / sum(weight * confidence)
verdict =
  GO     se score ≥ 80 E sem red flags E avg confidence ≥ 0.6 E sem contradição maior
  REFINE se 60 ≤ score < 80 OU (score ≥ 80 com condição cap-triggering)
  KILL   caso contrário

As condições cap-triggering são intencionais — score 92 com uma contradição severidade-0.8 não é GO. O sistema erra para falsos negativos para o fundador ouvir má notícia antes do investidor.

Por que isso bate vereditos one-shot de LLM

Um LLM genérico responde "essa ideia é boa?" produzindo uma resposta plausível porque combina padrões. O veredito metodologia v2 é reproduzível — mesmo prompt, mesmas fontes, mesmos pesos, mesmo score. Isso o torna útil como ferramenta, não só conversa.

Rode o seu:

curl -fsSL https://inite.studio/install.sh | sh

FAQ

Perguntas frequentes

  1. O que 'stage-aware' realmente significa?

    Os pesos das 6 lentes redistribuem com base em se a ideia está em idea / mvp / seed / series_a_plus. Idea-stage exige evidência rigorosa de Problem-Solution; Series A+ exige tração. A mesma auditoria com estágios diferentes produz vereditos diferentes.

  2. Como o Claude detecta contradições entre lentes?

    Após cada lente rodar, a ferramenta MCP consensus_check faz diff de pares de claim entre lentes (mercado vs concorrência, tração vs financeiro) e flagga pares com sinais opostos para a mesma entidade. Cada contradição entra com score de severidade 0-1 e alimenta o pass de dealbreakers.

  3. Posso ver o trace bruto?

    Sim, parcialmente. O dashboard surfaceia toda chamada de ferramenta, todo veredito intermediário e toda contradição — o corpo do prompt em si fica na sua máquina. O servidor MCP só vê inputs estruturados, não a conversa.

  4. Isso é melhor que perguntar ao ChatGPT 'minha ideia é boa'?

    Concretamente sim — vereditos de LLM genérico não têm fundamentação (nenhum SERP, nenhum Trends, nenhum Reddit), nenhuma metodologia (saída one-shot, sem check de contradição) e nenhuma awareness de estágio. O veredito da metodologia v2 é reproduzível: mesmo prompt, mesmas fontes, mesmos pesos = mesmo score.

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