Page: 'Product Weekly — May 4, 2026'\n\nAttendees: Sara (PM), Marcus (eng lead), Priya (design), Tom (marketing)\n\nUpdates:\n- Sara: Onboarding redesign shipped Tuesday. Activation rate +18% on first cohort.\n- Marcus: API rate-limit bug from last week is fixed in main. Hotfix going out tonight.\n- Priya: Mobile nav prototype ready for review. 
  Need feedback by Friday so we can hand off to eng.\n- Tom: Q2 launch campaign needs hero copy. Stuck on positioning — should we lead with 'fast' or 'reliable'?\n\nDecisions:\n- Pricing experiment: A/B test the $19/$29/$49 ladder vs current $15/$25/$45 starting May 11. Sara to wire up GrowthBook flag.\n- Mobile rollout: gated behind feature flag, 5% rollout    
  next Monday, full rollout May 18 if metrics hold.\n\nAction items:\n- Sara: ship pricing flag by EOW.\n- Marcus: write postmortem for the rate-limit bug — due Wed May 7.\n- Priya: schedule mobile prototype review for Thursday.\n- Tom: draft 3 positioning options, share by Friday for team vote.\n\nOpen:\n- Do we hire a second backend engineer this quarter or  wait for Q3? CFO wants headcount frozen, but we're at 80% capacity. Tabled to next week.\n- Should the pricing experiment include an annual discount tier? Sara to ask David.

Summary  
This chapter covers how to use a page‐reader tool with a tailored system prompt to automatically fetch a document’s content and transform unstructured notes into structured outputs like summaries, action items, and open questions.

General domain of usage  
Meeting note automation and post-meeting write-ups.

IA útil no trabalho não se trata de pesquisar na internet – trata-se de trabalhar com **seus próprios materiais**. Suas anotações de reunião, suas especificações, seu briefing. É isso que uma ferramenta como `notion_page` possibilita.



## A Mudança

Uma ferramenta de busca traz informações do mundo. Uma ferramenta de leitura de páginas traz **seu contexto**:

| Ferramenta | Pergunta que responde |
|---|---|
| `web_search` | O que é verdade **lá fora**? |
| `notion_page` | O que **nós** decidimos na última terça-feira? |



## O Que Este Laboratório Faz

Claude lê uma página de anotações de reunião e transforma em algo utilizável: um **resumo (TLDR)**, uma lista de **itens de ação** com responsáveis e as **questões em aberto** que ainda precisam de decisão. Esse é o tipo de relatório pós-reunião pelo qual um chefe de gabinete cobraria – Claude produz em segundos, mas somente se o prompt do sistema indicar exatamente o formato a ser entregue.



## Por que "Me dê um resumo" não é suficiente

Pegue uma página de anotações de reunião e peça para qualquer IA um **"resumo".** Você receberá um parágrafo – talvez útil, talvez não. Agora peça por **"TLDR em 3 tópicos, depois itens de ação com responsável e prazo, depois perguntas em aberto"** e você terá algo em que pode **agir**.

**Quando uma ferramenta fornece conteúdo bruto ao Claude, o prompt do sistema é o que transforma conteúdo em ação.**



## Tarefa
Envie este prompt:

><b>Leia minhas anotações do Product Weekly de 4 de maio e me dê um TLDR, itens de ação com responsáveis e prazos, e as perguntas em aberto.

Depois, aprofunde com follow-ups – as anotações já estão carregadas, então o Claude não precisa buscar novamente:

><b>Mostre apenas o que a Sara é responsável esta semana.

><b>Quais decisões estão bloqueadas por alguém fora da equipe?

><b>Quais itens de ação não têm prazo?



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