Atualizado em abril/2026
TL;DR
- GPTs (OpenAI), Gems (Google) e Skills (Claude) são assistentes personalizados que guardam seu contexto, tom e regras de forma permanente. Você configura uma vez; a IA já sabe quem você é antes de começar a digitar.
- As três plataformas têm lógicas distintas: GPTs e Gems suportam upload de arquivos como base de conhecimento; Skills do Claude funcionam apenas com instrução de sistema, mas são portáteis para outras ferramentas como Cursor e VS Code.
- Existe uma segunda camada de personalização, diferente desta: Projects (OpenAI e Anthropic) e NotebookLM (Google) funcionam como repositórios persistentes de documentos e contexto, não como assistentes instaláveis.
- A instrução de sistema é o que separa um assistente útil de um genérico com nome diferente. Ela precisa cobrir papel, contexto, tom, restrições e comportamento esperado.
- Copilot Agents (Microsoft) existem, mas exigem plano corporativo qualificado do Microsoft 365 mais assinatura Azure com cobrança por uso. Não estão disponíveis nos planos individuais nem no plano gratuito.
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O problema que GPTs, Gems e Skills resolvem
Pense no que você digita antes de fazer o pedido de verdade. Quem você é. O nome da empresa. O mercado em que ela atua. O público que vai ler. O tom que a marca usa. O que pode e o que não pode aparecer. As palavras que soam erradas internamente. O formato que o gestor prefere. A política que o jurídico já revisou. Os concorrentes que não devem ser citados pelo nome.
Para alguns profissionais, esse bloco de contexto tem três frases. Para outros, são dúzias de parágrafos, um documento inteiro de briefing que precisa ser colado no chat antes de qualquer coisa. E que a IA vai esquecer completamente assim que a sessão fechar.
Esse ritual se repete não porque você usa mal a ferramenta. Ele se repete porque você usa a ferramenta em modo genérico, como se cada conversa fosse a primeira, e a IA começa sempre do zero porque você nunca configurou o assistente que deveria ter configurado há muito tempo.
As três plataformas oferecem uma alternativa: assistentes personalizados que guardam esse contexto de forma permanente. Você configura uma vez, e o assistente já sabe tudo o que precisa antes de você começar a digitar.
Na OpenAI, esses assistentes se chamam GPTs Customizados. No Google, Gems. Na Anthropic, Skills. São, conceitualmente, a mesma ideia: uma versão especializada da IA, configurada com o seu contexto específico. A diferença está na portabilidade, nos recursos disponíveis e em como a distribuição funciona.
As duas camadas de personalização
Antes de entrar nos detalhes de cada plataforma, vale separar dois tipos de recursos que servem para propósitos diferentes.
Assistentes personalizados (GPTs, Gems, Skills) são configurações instaláveis que definem o comportamento da IA: quem ela é, como responde, o que sabe sobre você. O assistente vai com você para qualquer conversa nova.
Repositórios persistentes (Projects da OpenAI e da Anthropic, NotebookLM do Google) funcionam de forma diferente. São espaços onde você acumula documentos, notas e histórico de conversas que ficam disponíveis ao longo do tempo dentro de um projeto específico. Não é um assistente que você instala: é um ambiente de trabalho com memória. O NotebookLM tem a proposta mais elaborada dessa categoria, suportando centenas de fontes em um único projeto, com integração ao Gemini e saídas que incluem resumos, mapas mentais, flashcards e até podcasts em áudio gerados automaticamente.
Este post trata principalmente da primeira camada, mas aborda a segunda ao final, para deixar claro quando usar cada uma.
GPT Customizado: o assistente da OpenAI
No ChatGPT, a criação de GPTs requer plano pago. O plano gratuito permite usar GPTs criados por outras pessoas na GPT Store, mas não criar os seus. A partir dos planos pagos, a criação está disponível sem restrição adicional.
Para criar, acesse o menu lateral do ChatGPT, clique em “Explorar GPTs” e depois em “Criar”. A interface oferece dois modos: um modo de conversa, em que você descreve o que quer e o próprio ChatGPT sugere a instrução, e um modo de configuração manual, em que você preenche os campos diretamente. Para quem quer controle real, o modo manual é o caminho mais confiável.
Os campos que determinam o comportamento são:
Nome e descrição. Seja descritivo: “Assistente de Comunicação Interna” comunica mais do que “Meu GPT”. A descrição é o que aparece para quem recebe o link.
Instruções. Este é o campo mais importante. É aqui que entra a instrução de sistema que define tudo: papel, tom, restrições, comportamento esperado. A seção “A instrução de sistema” mais adiante detalha o que colocar.
Iniciadores de conversa. Frases de exemplo que aparecem na tela inicial. As melhores opções são pedidos que o assistente está especialmente preparado para responder, não frases genéricas como “como posso ajudar”.
Base de conhecimento. Arquivos que o assistente vai consultar: políticas da empresa, guias de marca, manuais, planilhas de referência. O assistente pesquisa nesses documentos sem que você precise colar o conteúdo a cada vez.
Compartilhamento. Quatro níveis: só você (fase de testes), qualquer pessoa com o link (distribuição direta), público na GPT Store (qualquer usuário do ChatGPT encontra), e, nos planos Enterprise, publicação no diretório corporativo. Quando você atualiza as instruções ou os arquivos, todos com acesso recebem a versão nova automaticamente.
Três exemplos práticos
Para ver o conceito em funcionamento, três GPTs Customizados públicos criados para casos de uso distintos:
Prompt Engineer foi construído para resolver um problema específico de quem usa IA intensivamente: a qualidade da resposta da IA depende diretamente da qualidade do prompt, mas escrever um bom prompt a cada vez é trabalhoso. Esse GPT ajuda a construir e aprimorar prompts completos para tarefas diversas, com opção de gerar o prompt como template com indicações das partes a substituir. Para pedidos mais elaborados, quebra a tarefa em partes menores antes de gerar a versão final.
Solucionador de Problemas Complexos surgiu de uma necessidade didática. Ao ensinar técnicas de resolução de problemas em treinamentos, usar um prompt individual para cada técnica tornava o processo trabalhoso e consumia o limite de mensagens rapidamente. O assistente unifica esse processo: você apresenta o problema e ele conduz um brainstorm estruturado de abordagens e passos para resolvê-lo de forma mais simples.
Consultor de Carreira InterNey ESPM nasceu de um problema prático de curadoria. Com mais de 20 cursos no portfólio da grade ESPM, muita gente ficava em dúvida sobre qual fazia sentido para o seu momento. Em vez de responder individualmente cada pergunta, o GPT foi treinado com as informações completas de todos os cursos. Agora qualquer pessoa pode descrever onde está na carreira e o assistente indica qual curso se encaixa melhor, com a mesma coerência que uma consulta presencial entregaria.
Os três são exemplos do que separa um GPT útil de um chat genérico com nome diferente: escopo definido, instrução calibrada para um problema real e comportamento previsível.
Gem: o assistente do Google
No Gemini, os assistentes personalizados se chamam Gems, e a criação está disponível em todos os planos, incluindo o gratuito. Essa diferença em relação ao ChatGPT é relevante para quem quer experimentar antes de assinar.
Para criar um Gem, acesse o Gemini e encontre “Criar um Gem” no menu lateral. A interface pede nome, descrição e as instruções do assistente. Você também pode carregar arquivos como base de conhecimento, desde que estejam no Google Drive.
Aqui está a nuance mais importante antes de configurar: se o seu Gem usa arquivos do Drive como referência, quem receber o link para usar o Gem precisará ter acesso a esses arquivos no Drive. Um Gem sem arquivos se compartilha por link sem complicação. Um Gem com arquivos exige que você gerencie as permissões de compartilhamento no Drive antes de distribuir.
Para equipes dentro de uma mesma organização com Drive compartilhado, esse fluxo é transparente. Para distribuição externa, exige atenção.
A vantagem competitiva dos Gems está no ecossistema Google. Quando o assistente precisa consultar um Google Doc que é atualizado diariamente, um Gem tem acesso direto a esse arquivo vivo. Equipes que já operam dentro do Google Workspace encontram nos Gems uma integração natural com o ambiente onde o trabalho já acontece. No plano Enterprise do Workspace, o Gem pode ser publicado no diretório da organização e acessado por todos sem link individual. Atualizações chegam automaticamente para quem tem acesso.
Skill no Claude: o processo iterativo
As Skills do Claude seguem uma lógica diferente em dois aspectos que valem destaque.
Primeiro: Skills são compostas apenas pela instrução de sistema. Ao contrário do GPT Customizado e dos Gems, não é possível carregar arquivos como base de conhecimento. Para tarefas que dependem de documentação de referência, o caminho é usar Projects junto com a Skill.
Segundo: o processo de criação é iterativo por design, o que tende a produzir instruções mais refinadas porque o texto emerge de uma conversa real antes de ser formalizado.
O fluxo tem cinco etapas, e é o mais detalhado dos três porque é também o menos documentado em português:
Etapa 1: a conversa de treinamento. Antes de criar a Skill, faça o trabalho junto com o Claude. Peça o que você precisa, revise, ajuste o tom, dê feedback, peça versões diferentes. Essa conversa documenta, na prática, como você quer que o assistente se comporte. Não precisa estruturar nada: a conversa natural já é suficiente.
Etapa 2: a solicitação de conversão. Ao final da conversa, peça diretamente: “Transforme essa conversa em uma Skill para uso futuro.” O Claude analisa o histórico, extrai os padrões de comportamento, as correções que você fez e as preferências que ficaram implícitas, e gera o texto da instrução de sistema.
Etapa 3: a revisão do texto gerado. Leia o texto antes de instalar. É comum que a versão inicial tenha pequenos ajustes: uma instrução ambígua, um detalhe que ficou de fora, uma restrição que precisa ser mais explícita. Corrija antes de prosseguir.
Etapa 4: instalação e teste. Instale a Skill no Claude e faça um pedido real. Observe se o assistente se comporta como esperado. Se algo não estiver correto, peça ajustes na instrução.
Etapa 5: melhoria contínua. Conforme você usa a Skill, vai percebendo lacunas que não eram visíveis no início. Abra a Skill, descreva o que precisa mudar e peça uma versão atualizada. Skills melhoram com o uso.
Uma característica importante: Skills são ativadas com /nome em qualquer conversa do Claude. Você pode ter um assistente de comunicação interna, um de análise jurídica e um de revisão de propostas, cada um instalado como Skill separada, e acionar qualquer um deles a qualquer momento. É possível também combinar duas ou mais Skills numa mesma tarefa quando o trabalho envolve competências diferentes ao mesmo tempo.
Skills estão disponíveis em todos os planos do Claude, incluindo o gratuito. A Anthropic publicou o formato como padrão aberto, e ferramentas como Cursor, VS Code e GitHub Copilot já adotaram o mesmo formato. Uma Skill bem escrita pode ser usada além do Claude.
A instrução de sistema: o que ela precisa ter
A instrução de sistema é o que separa um assistente com comportamento previsível de um que responde de forma diferente a cada sessão. Não existe um formato obrigatório, mas toda instrução eficaz cobre cinco dimensões:
Papel. Quem é esse assistente? Seja específico. Não “assistente de comunicação”, mas “assistente de comunicação interna de uma empresa de manufatura com 800 funcionários, responsável por comunicados, e-mails corporativos e atualizações de RH”.
Contexto. O que o assistente sabe sobre o ambiente de trabalho? Empresa, público que recebe as comunicações, canais em que os textos serão publicados, particularidades do setor.
Tom e estilo. Formal ou informal? Linguagem técnica ou acessível? Parágrafos curtos ou mais elaborados? Com ou sem listas? Quanto mais específico, mais consistente o resultado.
Restrições. O que o assistente não deve fazer? Um assistente de comunicação corporativa pode, por exemplo, ter a instrução de nunca incluir jargões financeiros, nunca fazer promessas que precisem de aprovação jurídica, nunca usar linguagem que possa ser percebida como alarmista.
Comportamento esperado. Como o assistente deve reagir quando o pedido estiver incompleto? Deve perguntar as informações que faltam antes de começar, ou fazer uma estimativa e apresentar para revisão? Defina o padrão para situações ambíguas.
Um exemplo para tornar isso concreto. Instrução de sistema para um assistente de comunicação interna:
“Você é o assistente de comunicação interna da empresa. Seu papel é redigir comunicados, e-mails corporativos e atualizações institucionais para uma equipe de 800 pessoas, com perfis que vão do operacional ao executivo. Tom: formal mas acessível. Evite jargões, termos técnicos sem explicação e linguagem excessivamente corporativa. O texto deve soar humano, não burocrático. Restrições: nunca inclua números financeiros específicos sem que o usuário os forneça. Nunca faça promessas de prazo ou benefício sem que o usuário confirme que elas podem ser feitas. Nunca use linguagem que possa ser interpretada como alarmista ou que antecipe demissões, reestruturações ou mudanças não confirmadas. Quando o pedido estiver incompleto (falta de data, destinatário ou contexto), pergunte o que está faltando antes de redigir. Quando o pedido estiver completo, entregue o texto direto, sem introdução sobre o que você vai fazer. Formato padrão: parágrafos curtos, sem bullets, sem subtítulos. Assinatura a ser incluída apenas se o usuário indicar quem assina.”
Essa instrução cobre as cinco dimensões. Qualquer uma das três plataformas entrega resultados significativamente melhores com uma instrução nesse nível de detalhe do que com uma linha genérica como “seja um assistente de comunicação”.
Boas práticas para a base de conhecimento
Esta seção aplica-se ao GPT Customizado e aos Gems. Skills do Claude trabalham apenas com instrução de sistema.
Um arquivo por tema. Evite reunir conteúdos diferentes num mesmo documento. Um arquivo com políticas de RH e guia de marca ao mesmo tempo dificulta que a IA recupere a informação certa sem trazer a outra junto.
Formato TXT ou Markdown. Arquivos de texto simples ou formatados em Markdown são os mais fáceis de processar. PDFs são aceitos, mas a qualidade da leitura depende de como o PDF foi gerado. Documentos escaneados são os menos confiáveis.
Use títulos dentro do arquivo. Mesmo em TXT, separar o conteúdo com cabeçalhos claros (“# Política de férias”, “# Licenças médicas”) ajuda a IA a localizar a informação certa e reduz o risco de misturar seções na mesma resposta.
Tipos de arquivo que funcionam bem como referência: guias de tradução ou terminologia da empresa, políticas corporativas e regulamentos internos, catálogos de cursos ou produtos com descrições padronizadas, perguntas frequentes respondidas, histórico de posicionamentos da organização.
Cada plataforma define um limite de arquivos e de volume total, e esses limites são atualizados com frequência. Quando o número de arquivos necessários excede o limite, a estratégia mais eficaz é consolidar os documentos menos consultados num único arquivo estruturado com títulos de seção, mantendo como arquivos individuais apenas os mais usados.
Projects e NotebookLM: quando a personalização é um repositório
Projects da OpenAI e da Anthropic e NotebookLM do Google resolvem um problema diferente do que GPTs, Gems e Skills.
Um assistente personalizado define como a IA se comporta. Um repositório persistente define o que a IA sabe sobre um contexto específico. Nos Projects, você acumula documentos, histórico de conversas e instruções que ficam disponíveis ao longo do tempo dentro daquele projeto. O assistente dentro do Project tem memória do que foi discutido antes.
O NotebookLM tem a proposta mais elaborada dessa categoria. Você fornece um corpus fechado de documentos (PDFs, links, vídeos, áudios) e ele responde estritamente com base neles, o que reduz o risco de alucinação. Suporta centenas de fontes em um único projeto, volume bem acima dos Projects dos concorrentes. As saídas incluem resumos, mapas mentais, flashcards e podcasts em áudio gerados a partir dos seus documentos. Tem integração direta com o Gemini.
A regra prática: use GPTs, Gems ou Skills quando o que você quer configurar é o comportamento do assistente. Use Projects ou NotebookLM quando o que você quer configurar é o conhecimento de fundo de um projeto específico.
Copilot Agents: uma nota rápida
O Microsoft Copilot tem uma camada de agentes personalizados chamada Copilot Agents. A opção existe, mas está restrita a planos corporativos qualificados do Microsoft 365, e requer ainda uma assinatura do Azure com cobrança baseada no uso. Não está disponível nos planos individuais nem no acesso gratuito.
Para equipes que já operam dentro de um ambiente Microsoft 365 corporativo, vale verificar a disponibilidade no painel de administração. Para uso individual, os três caminhos práticos continuam sendo GPTs, Gems e Skills.
Tabela comparativa
| Recurso | Plataforma | Plano mínimo | Arquivos de referência | Distribuição | Atualização automática |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT Customizado | ChatGPT (OpenAI) | Pago | Sim | Link direto / GPT Store / Enterprise | Sim |
| Gem | Gemini (Google) | Gratuito | Sim (via Drive) | Link direto / Enterprise | Sim |
| Skill | Claude (Anthropic) | Gratuito | Não | Arquivo para instalar | Manual (redistribuição) |
| Project | OpenAI / Anthropic | Gratuito | Sim | Dentro da plataforma | Sim |
| NotebookLM | Gratuito | Sim (centenas de fontes) | Dentro da plataforma | Sim | |
| Copilot Agents | Microsoft 365 | Corporativo pago + Azure | Sim | Diretório corporativo | Sim |
Quando usar qual
GPT Customizado é a melhor escolha quando você quer distribuir o assistente para pessoas fora da sua organização com o menor atrito possível, ou quando precisa de uma base de conhecimento com arquivos que não estão no Google Drive.
Gem é a melhor escolha quando a sua equipe já vive dentro do Google Workspace e o assistente precisa consultar documentos que ficam no Drive. A criação no plano gratuito também é um diferencial para quem está começando.
Skill é a melhor escolha quando você quer um assistente que funciona em múltiplos contextos, inclusive fora do Claude. O fluxo iterativo de criação produz instruções mais calibradas do que preencher um formulário do zero, e a portabilidade para Cursor e VS Code é relevante para quem trabalha com código.
Projects / NotebookLM entram quando o foco é preservar e consultar conhecimento acumulado ao longo do tempo, não configurar um comportamento de assistente.
Perguntas frequentes
Preciso pagar para criar um GPT Customizado? Sim. O plano gratuito do ChatGPT permite usar GPTs criados por outras pessoas na GPT Store, mas não criar os seus. A criação exige plano pago. Gems do Gemini e Skills do Claude estão disponíveis em todos os planos, incluindo o gratuito.
Qual a diferença entre um GPT e um Project do ChatGPT? Um GPT define como o assistente se comporta: papel, tom, restrições. Um Project define o que o assistente sabe: documentos, histórico, contexto de um projeto específico. Você pode usar um GPT dentro de um Project para combinar comportamento configurado com conhecimento persistente.
Posso usar uma Skill do Claude em outras ferramentas? Sim. A Anthropic publicou o formato de Skill como padrão aberto. Ferramentas como Cursor, VS Code e GitHub Copilot já adotam o mesmo formato. Uma Skill bem escrita é portátil além do Claude.
Meus arquivos de base de conhecimento ficam expostos quando compartilho o GPT ou o Gem? Nos GPTs, o conteúdo dos arquivos não fica diretamente visível para o usuário. Usuários maliciosos podem tentar extrair partes do conteúdo com prompts específicos, então evite incluir dados confidenciais. Para Gems com arquivos do Drive, a visibilidade depende das permissões que você configurou no Drive.
Qual a diferença entre Skill e Custom Instructions do Claude? Custom Instructions são memória global que vale para todas as suas conversas. Skill é um arquivo de instrução que você instala e aciona com /nome quando precisar. Custom Instructions guardam preferências gerais; Skills guardam configurações específicas por caso de uso. Você pode ter várias Skills e ativar a certa para cada tarefa.
O que acontece quando atualizo as instruções de um GPT ou de um Gem? Quem tem acesso ao GPT ou ao Gem recebe automaticamente a versão atualizada na próxima conversa. Para Skills do Claude, a atualização exige redistribuição do arquivo revisado. Nos planos Team e Enterprise do Claude, o administrador faz essa distribuição centralmente.
Vale a pena criar um Copilot Agent? Depende do ambiente. Se a sua organização já usa Microsoft 365 corporativo com Azure, pode valer explorar. Para uso individual, a relação custo-benefício não fecha: exige plano corporativo qualificado e cobrança por uso no Azure. GPTs, Gems e Skills atendem a mesma necessidade com menos atrito.
Para continuar estudando
Se você quer aprofundar os conceitos deste post, escrevi o livro Engenharia de Prompts na Prática: do Zero ao Avançado com ChatGPT, Gemini e Claude, que é gratuito. O capítulo 11 detalha o processo de criação de GPTs Customizados, Gems e Skills com exemplos completos de instrução de sistema. O capítulo 2 traz o comparativo estratégico das três plataformas.
Edney “InterNey” Souza trabalha com tecnologia desde 1990, fundou sete startups, é professor na ESPM, Insper, USP (Medicina), PUCRS e IBGC, palestrante e conselheiro consultivo de empresas em temas de tecnologia e inovação. É autor do livro gratuito Engenharia de Prompts na Prática: do Zero ao Avançado com ChatGPT, Gemini e Claude.
