Dicas e Melhores Práticas

Este artigo resume a experiência de utilizadores veteranos do MBAgent, ajudando-o a atualizar de "saber usar" para "usar com fluidez".

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1. Escrita de Prompts

1. Prompts Estruturados

Escreva requisitos complexos estruturados para que o AI compreenda mais precisamente:

[Objetivo]
Organize as encomendas de hoje de 10 lojas em Excel.

[Entrada]
- IDs de ambiente Mbbrowser: 223223, 223224, ..., 223232
- Intervalo de tempo: Hoje 00:00 - Agora

[Requisitos de Saída]
- Caminho do ficheiro: reports/orders-20260924.xlsx
- Colunas: ID da loja, número de encomenda, valor, cliente, estado
- Ordenação: Por valor descendente
- Encomendas > 1000 destacadas a vermelho

[Tratamento de Exceções]
- Ambiente não inicia: registar em errors.log, continuar próximo
- Página de encomendas sem dados: marcar como "Sem encomendas hoje"

2. Fornecer Contexto

Diga ao AI o contexto de negócio necessário:

Opero 10 lojas Amazon, principalmente para o mercado europeu/americano.
Os meus IDs de cliente são sempre strings de 32 caracteres.
Os estados de encomenda têm 5 tipos: pagamento pendente, envio pendente, enviado, concluído, cancelado.
Por favor organize os dados de encomendas seguindo estas regras de negócio.

3. Dar Exemplos

Os prompts mais eficazes frequentemente contêm exemplos:

Por favor reescreva este parágrafo de forma mais profissional:

Original: Vendemos muito em setembro e ganhámos bastante dinheiro.

Exemplo de reescrita:
Original: Hoje há especialmente muitas encomendas e não conseguimos processá-las.
Reescrita: As encomendas de hoje aumentaram significativamente; recomendamos aumentar o pessoal de processamento.

Original (a reescrever): Vendemos muito em setembro e ganhámos bastante dinheiro.

4. Contra-exemplos

❌ Demasiado vago:

• "Ajude-me com isso"
• "Escreva algo bom"
• "O que acha"

❌ Demasiado complexo:

• "Por favor escreva-me um script Python usando a biblioteca requests para chamar a ApiServer do Mbbrowser, abrir 10 ambientes Mbbrowser, processar em paralelo, fazer scraping assíncrono..."

✅ Características de bons prompts:

• Objetivo claro
• Contém parâmetros chave
• Requisitos de saída específicos
• Explica tratamento de exceções

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2. Dicas para Poupar Tokens

1. Escolher o Modelo Certo

Cena	Modelo Recomendado	Poupança
Q&A diário	deepseek-v4-flash / gpt-5.4	85%
Resumo de doc	gpt-5.4 / deepseek-v4-pro	90%
Geração de código	claude-sonnet-5	55%
Raciocínio complexo	claude-opus-5.5	0% (não pode poupar)

2. Fechar Funcionalidades Desnecessárias

Em "Definições → Preferências", feche:

• ❌ Mostrar processo de pensamento (poupar 30-50% Tokens)
• ❌ Auto-memorizar cada mensagem (poupar 10%)
• ❌ Mostrar estatísticas de Token e custo (não poupa dinheiro, mas reduz interferência)

3. Usar o Comando /compact

Para sessões longas, use /compact para comprimir o histórico:

/compact

O MBAgent comprime a conversa do histórico num resumo, poupando 50-70% Tokens enquanto preserva a informação chave.

4. Abrir Novas Sessões a Tempo

Se o tópico mudar, abrir uma nova sessão é mais eficiente em Tokens do que continuar:

[Sessão A] Organizar encomendas de hoje
[Sessão B] Escrever e-mail em inglês ← Nova sessão, AI não vai "lembrar" dados de encomendas da sessão A

5. Eliminar Anexos Não Relacionados

Se carregou um anexo mas já não precisa dele, elimine essa mensagem de anexo na sessão para evitar que o AI o "veja" novamente na próxima sessão.

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3. Comparação Multi-Modelo

Quando Usar Comparação Multi-Modelo?

• ✅ Decisões críticas (contrato, legal, médico)
• ✅ Escrita criativa (modelos diferentes têm estilos diferentes)
• ✅ Propósitos de aprendizagem (ver como modelos diferentes lidam com o mesmo problema)

Método de Operação

1. Digite a mensagem na caixa de entrada
2. Mantenha Ctrl premido e clique em múltiplos botões de modelo
3. Múltiplos modelos dão respostas lado a lado
4. Compare efeitos

Valores Empíricos

Tipo de Tarefa	Modelo com Melhor Desempenho
Escrita em chinês	claude-sonnet-4 / qwen3-max
E-mail em inglês	claude-sonnet-4 / gpt-5
Geração de código	claude-sonnet-4 / deepseek-v3
Raciocínio complexo	claude-opus-4 / o1
Multimodal (imagem)	gpt-5 / gemini-2.5-pro
Análise de doc longo	claude-sonnet-4 (contexto 200K)
Problemas matemáticos	o1 / claude-opus-4 extended thinking

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4. Dicas para Operações Mbbrowser

1. Concorrência Multi-Conta

Deixe o MBAgent operar múltiplas contas Mbbrowser em simultâneo:

Por favor abra em simultâneo os ambientes para estas 10 lojas:
- Loja A
- Loja B
- Loja C
- ...
Recolher dados de encomendas em paralelo, concorrência 5.

Melhores práticas:

• Concorrência = 5-10 (não exceder 10)
• Reservar tempo independente por ambiente (evitar acionar anti-scraping)
• Definir timeout razoável (5 min por ambiente)

2. Retry em Caso de Falha

Os ambientes Mbbrowser podem falhar devido a rede, IP, cookies:

Se um determinado ambiente falhar ao iniciar:
- Tentar 3 vezes (30s entre cada)
- Se as tentativas ainda falharem, registar erro em errors.log
- Saltar esse ambiente, continuar para o próximo

3. Guardar Captura de Ecrã

Deixe o MBAgent guardar capturas de ecrã de páginas chave:

Ao recolher dados de encomendas, capture o ecrã da página de encomendas de cada loja, guarde em screenshots/{ID da loja}-{timestamp}.png.

4. Alertas de Exceção

Notificar imediatamente ao encontrar anomalias importantes:

Se descobrir as seguintes situações, por favor envie imediatamente email para alerts@company.com:
- Anomalias no valor de encomenda (> 50000 ou < 1)
- Ambiente não inicia
- Conta congelada

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5. Dicas para Processamento de Ficheiros

1. Processamento de Ficheiros Grandes em Blocos

Se o ficheiro é demasiado grande (> 1 MB), deixe o AI processar em blocos:

Este ficheiro CSV tem 100.000 linhas. Por favor processe em lotes:
- 5000 linhas por lote
- Guardar resultado intermédio após cada lote
- Finalmente mesclar todos os resultados

2. Atualização Incremental

Use atualização incremental ao processar ficheiros grandes:

Apenas processe as novas encomendas para 2026-09-24 desta vez, não reprocesse as históricas.

3. Fazer Backup de Ficheiros Importantes

Antes do AI modificar ficheiros, deixe-o fazer backup primeiro:

Antes de modificar ~/reports.xlsx, por favor faça backup para backups/reports-{timestamp}.xlsx.

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6. Dicas de Uso da Base de Conhecimento

1. Diferença Entre KMS e Banco de Memória AI

Dimensão	Banco de Memória AI	Base de Conhecimento KMS
Conteúdo adequado	Preferências, regras	Documentos, referências
Tamanho	Nível KB	Nível MB-GB
Método de recuperação	Auto-injetado no prompt	Recuperação por chamada de ferramenta

2. Recuperação Automática do KMS

Depois de criar o KMS, o AI irá automaticamente recuperar conteúdo relevante nas conversas. Não precisa de dizer explicitamente "vai ver o KMS".

3. Atualização Incremental do KMS

O KMS suporta atualização incremental:

/kms ingest ./new-docs/

Apenas adiciona novos ficheiros, não reconstrói o índice.

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7. Workflows de Melhoria de Eficiência

1. Rotina da Manhã

08:50 - MBAgent executa automaticamente "Relatório de vendas de hoje"
09:00 - Abre o MBAgent, relatório diário já está gerado
09:05 - Navega pelo relatório diário, encontra 2 lojas com anomalias de vendas
09:10 - Deixa o AI investigar a anomalia
09:30 - Recebe relatório de investigação de anomalia
09:35 - Envia email de tratamento

2. Operações em Lote Multi-Conta

09:00 - AI inicia 10 lojas Amazon
09:05 - AI verifica inventário de cada loja
09:10 - AI adiciona produtos de baixo inventário à lista de reabastecimento
09:15 - Organiza lista de reabastecimento
09:20 - Revisa a lista
09:30 - Encomenda reabastecimento com um clique

3. Resposta Automática a Consultas de Clientes

10:00 - Cliente deixa mensagem no website
10:01 - MBAgent recebe notificação (via webhook)
10:02 - MBAgent recupera info de produto relevante do KMS
10:03 - MBAgent gera rascunho de resposta
10:05 - Revisa e envia com um clique

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8. Evitar Erros Comuns

❌ Não Fazer Isto

1. Sem Backup Antes do AI Operar Contas Importantes

Contra-exemplo:

Ajude-me a limpar emails antigos na minha caixa de entrada, elimine os importantes, mantenha os não importantes.

Exemplo positivo:

Ajude-me a limpar emails antigos na minha caixa de entrada, mas primeiro faça backup de todos os emails para backup/emails-{date}.eml,
depois elimine apenas emails anteriores a 2024.

2. Deixar o AI Fazer Muitos Passos de Uma Vez

Contra-exemplo:

Ajude-me a completar tudo o seguinte:
1. Organizar dados para 100 lojas
2. Gerar 10 relatórios
3. Enviar email para 50 clientes
4. Atualizar base de dados
5. Fazer backup de todos os ficheiros
6. ...

Exemplo positivo: Divida em múltiplas sessões ou múltiplas tarefas; cada tarefa foca-se num objetivo.

3. Sem Especificação de Formato de Saída

Contra-exemplo:

Ajude-me a organizar os dados de encomendas.

Exemplo positivo:

Ajude-me a organizar os dados de encomendas:
- Formato de saída: CSV
- Campos: ID de encomenda, cliente, valor, estado, hora
- Caminho do ficheiro: reports/orders-{date}.csv
- Codificação: UTF-8 com BOM (fácil de abrir no Excel)

4. Não Testar Antes do AI Operar Sites Não Familiares

Contra-exemplo:

Ajude-me a fazer scraping de dados do site XXX todos os dias.

Exemplo positivo:

Primeiro ajude-me a fazer scraping manual de dados do site XXX uma vez, confirme que conseguimos obtê-los.
Depois mude para auto-scraping todos os dias.

5. Implementar Código Escrito pelo AI Sem Testar

Contra-exemplo:

Escreva um script Python que corre todos os dias.

Exemplo positivo:

Escreva um script Python, execute-o uma vez num ambiente de teste primeiro,
confirme que a saída está correta antes de implementar em produção.

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9. Dicas de Depuração

1. Quando a Tarefa Falha

1. Verificar log de erro: No detalhe da tarefa, veja qual passo especificamente falhou
2. Executar o passo falhado sozinho: Divida a tarefa em múltiplos e execute sozinho
3. Simplificar entrada: Teste com a entrada mais simples primeiro
4. Mudar modelo: Às vezes é um problema do modelo
5. Contactar suporte ao cliente Mbbrowser: Pode ser um problema do Mbbrowser

2. Quando a Resposta do AI Está Errada

1. Apontar o erro: "Isto não está certo; deveria ser X"
2. Fornecer exemplo correto: Dê ao AI um exemplo correto diretamente
3. Correção multi-ronda: Deixe o AI corrigir passo a passo
4. Perguntar de novo: Reformule e comece de novo

3. Quando o Consumo de Tokens É Anormal

1. Verificar estatísticas de Token: Abaixo de cada ronda de resposta
2. Verificar anexos grandes: Anexos carregados consomem Tokens
3. Comprimir histórico: Use o comando /compact
4. Abrir nova sessão: Evite que o histórico fique demasiado longo

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10. Colaboração de Equipa

1. KMS Partilhado

Crie um KMS partilhado para a equipa:

/kms create --scope=team --name=company-handbook
/kms mount company-handbook

Todos os membros da equipa podem aceder.

2. Modelos de Tarefa Partilhados

Exporte a tarefa → envie para o colega → o colega importa.

Consulte Tarefas do Menu Iniciar.

3. API Key Partilhada

⚠️ Partilhar API Keys pessoais não é recomendado. Sugestões:

• A equipa compra pacote oficial Mbbrowser em conjunto
• Cada pessoa usa sub-conta independente
• Partilhar conhecimento via Mbbrowser RAG

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11. Aprendizagem a Longo Prazo

Percurso de Aprendizagem Recomendado

1. Semana 1: Uso básico (chat, carregar anexos)
2. Semana 2: Integração Mbbrowser
3. Semana 3: Painel de tarefas e tarefas agendadas
4. Semana 4: Base de conhecimento e banco de memória
5. Semana 5: Workflows personalizados
6. Em curso: Seguir changelog oficial do Mbbrowser

Leituras Recomendadas

• Changelog oficial do MBAgent
• Tutorial de uso do Mbbrowser
• Uso de ferramentas de programação Cursor / Antigravity AI

Junte-se à Comunidade

• Grupo oficial WeChat do Mbbrowser
• Fórum de utilizadores Mbbrowser
• GitHub Issue (repositório oficial Mbbrowser)

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Próximo: FAQ → Verifique aqui primeiro quando encontrar problemas.