🎯 Especificidade vence amplitude
"Quais 3 padrões de hook usados em vídeos >1M views?" vence "Como fazer bons hooks?". Constraints na pergunta melhoram retrieval.
✓ Pergunta de qualidade
"Liste 3 estratégias de retenção citadas em vídeos com >100k views, com exemplo de cada."
✗ Pergunta vaga
"Como melhorar meu canal?"
🔁 Cross-notebook
NotebookLM isola por notebook. Hermes faz a ponte: "Compara o que diz no YouTube Strategy com o E-commerce notebook." Ele consulta os dois, sintetiza.
🪜 Chain of thought
"Passo 1: lista as 5 estratégias. Passo 2: pra cada, traz exemplo. Passo 3: recomenda 2." Pergunta estruturada → resposta estruturada. Reduz alucinação.
💡 Template reutilizável
Para: [objetivo] Passo 1: [enumere] Passo 2: [analise cada] Passo 3: [recomende top 2 com justificativa]
🚫 Quando NotebookLM erra
Alucinação acontece com perguntas fora das fontes ou que pedem opinião. Sintoma: resposta sem citação inline.
⚠️ Guardrail
"Responda só com base nas fontes. Se não tiver evidência, diga 'não encontrei nas fontes'."
🌍 Idioma de saída
language set pt_BR global, ou --language por comando. Fontes em inglês, output em português — entrega perfeita pra cliente nacional.
⚡ Atalhos via skill
Skill custom que reconhece "/insight YouTube" e expande pra query estruturada com chain of thought. Você digita 2 palavras, Hermes manda 200. Repetição vira atalho.