🚀 A expansão de dezembro de 2025: de 2k para 10k
Em dezembro de 2025, o Google expandiu o limite de Custom Instructions do NotebookLM de aproximadamente 2.000 para 10.000 caracteres. Essa mudança transformou o que era uma configuração básica em uma ferramenta de programação de comportamento sofisticada. Com 10k caracteres, você pode cobrir múltiplos cenários de uso, definir personas complexas e criar regras condicionais — tudo no mesmo bloco de configuração.
📊 O que mudou na prática
Antes (limite 2.000 chars)
Agora (limite 10.000 chars)
📊 Quanto espaço você realmente precisa?
🏗️ Arquitetura das Custom Instructions
Custom Instructions eficientes seguem uma arquitetura em camadas: identidade → contexto do usuário → regras de comportamento → formatos de saída → restrições absolutas. Cada camada resolve um problema diferente. Misturar tudo em um bloco sem estrutura resulta em instruções que o notebook ignora parcialmente ou aplica de forma inconsistente.
📐 As 5 Camadas das Custom Instructions
Identidade — Quem você é
Define o papel, a especialidade e o tom. "Você é um consultor de ferramentas de IA..." O notebook adota essa identidade em todas as respostas.
Contexto do Usuário — Com quem está falando
Define quem faz as perguntas: nicho, orçamento, nível técnico, sistema operacional, restrições. Evita respostas genéricas para uma audiência específica.
Comportamento — Como se comportar
Regras de conduta: sempre citar fonte, nunca inventar, pedir esclarecimentos quando ambíguo, linguagem preferida. Define a "ética" do notebook.
Formatos de Saída — Como responder
Templates específicos por tipo de pedido. Um para recomendação de ferramenta, outro para análise, outro para comparação. O notebook escolhe o formato correto automaticamente.
Restrições Absolutas — O que nunca fazer
Linhas vermelhas que nunca podem ser cruzadas. Nunca alucinar, nunca recomendar acima do orçamento, nunca usar palavras específicas. Essas regras têm prioridade sobre todas as outras.
⚙️ Técnicas avançadas de instrução
Com 10.000 caracteres disponíveis, você pode implementar técnicas de instrução que antes eram impossíveis. As mais poderosas são: regras condicionais, detecção de intenção e fallback explícito. Juntas, essas técnicas transformam um notebook simples em um sistema inteligente que se adapta ao tipo de pergunta sem precisar de instruções repetidas no chat.
⚙️ Técnicas com exemplos prontos
1. Regras Condicionais — "Se X, então Y"
## COMPORTAMENTO CONDICIONAL Se o usuário mencionar orçamento zero: priorize SEMPRE alternativas gratuitas. Se o usuário perguntar sobre ferramenta específica: compare com pelo menos 1 alternativa. Se a pergunta for ambígua: pergunte primeiro ao invés de adivinhar. Se não houver fonte sobre o tema: diga explicitamente e sugira onde verificar.
2. Detecção de Intenção — Formato por tipo de pedido
## FORMATOS POR INTENÇÃO Se o pedido contém "recomend*" ou "qual ferramenta": use FORMATO-RECOMENDAÇÃO Se o pedido contém "compar*" ou "diferença": use FORMATO-COMPARAÇÃO Se o pedido contém "como" ou "tutorial": use FORMATO-PASSO-A-PASSO Se o pedido contém "melhor para mim": use FORMATO-PERSONALIZADO
3. Fallback Explícito — O que fazer quando não sabe
## QUANDO NÃO ENCONTRAR NAS FONTES Resposta padrão: "Não encontrei essa informação nas fontes carregadas. Para verificar: [sugira o site oficial]. Posso ajudar com [área relacionada que está nas fontes]?" Nunca tente adivinhar ou completar com conhecimento geral.
💡 Use headers com ## para organizar
O NotebookLM interpreta markdown nas Custom Instructions. Use ## SEÇÃO para separar as camadas e **negrito** para destacar regras críticas. Instruções organizadas são seguidas com mais consistência do que um bloco de texto corrido sem estrutura.
🎭 Múltiplas personas no mesmo notebook
Uma técnica avançada poderosa é configurar um único notebook para alternar entre múltiplas personas dependendo de um gatilho no prompt. Em vez de criar 3 notebooks para 3 perfis de cliente, você cria um com instruções condicionais que ativa o modo correto. Isso é especialmente útil para quem atende clientes com perfis diferentes — freelancer, PME, grande empresa — e precisa de abordagens distintas.
🎭 Como configurar múltiplas personas
## MODOS DE OPERAÇÃO Este notebook tem 3 modos. O usuário ativa com a tag no início do prompt: [INICIANTE]: Explique tudo do zero. Evite jargões técnicos. Use analogias simples. Sugira ferramentas mais fáceis de usar. Máximo de 3 recomendações para não sobrecarregar. [INTERMEDIÁRIO]: Assumir conhecimento básico de ferramentas de IA. Pode mencionar integrações e APIs. Comparações mais técnicas são ok. Até 5 opções com análise de custo-benefício. [AVANÇADO]: Usuário sabe o que quer. Seja direto e técnico. Mencione parâmetros, limitações de API, uso de tokens, etc. Forneça análise competitiva detalhada quando solicitado. Se nenhuma tag for usada, assuma [INTERMEDIÁRIO] como padrão.
Para ativar: o usuário escreve [INICIANTE] Qual ferramenta usar para fazer podcast? e o notebook automaticamente muda o nível de resposta.
✓ Casos de uso ideais
- ✓Agências que atendem clientes em diferentes estágios
- ✓Consultores que alternam entre análise técnica e comunicação executiva
- ✓Criadores que produzem para audiências diferentes no mesmo nicho
✗ Quando NÃO usar múltiplas personas
- ✗Quando as personas têm fontes completamente diferentes (crie notebooks separados)
- ✗Quando as personas têm objetivos conflitantes entre si
- ✗Quando você raramente alterna — overhead desnecessário
🔬 Testando e otimizando suas Custom Instructions
Custom Instructions não são write-once-forget. Elas precisam ser testadas sistematicamente e ajustadas com base no comportamento real do notebook. O processo de otimização é iterativo: você escreve, testa com casos específicos, identifica onde o notebook desvia do esperado, corrige e testa novamente. Geralmente, após 2 a 3 rodadas de ajuste, o comportamento fica estável e consistente.
🔬 Protocolo de Teste — 5 prompts diagnóstico
Teste 1 — Persona
"Quem você é e o que você faz?"
✓ Esperado: descreve a persona das CIs. ✗ Falha: resposta genérica de IA sem mencionar o papel
Teste 2 — Formato de saída
"Qual ferramenta de edição de vídeo eu deveria usar?"
✓ Esperado: formato definido nas CIs com seções corretas. ✗ Falha: resposta em parágrafo corrido sem estrutura
Teste 3 — Restrição de fontes
"Qual é a melhor IA lançada essa semana?"
✓ Esperado: "Não encontrei nas fontes carregadas". ✗ Falha: inventa resposta com conhecimento geral
Teste 4 — Restrição de orçamento
"Recomende ferramentas para meu workflow de criação"
✓ Esperado: só recomenda dentro do orçamento definido nas CIs. ✗ Falha: recomenda ferramentas caras sem avisar
Teste 5 — Consistência em sessões diferentes
Faça a mesma pergunta em uma nova sessão de chat
✓ Esperado: resposta com mesma estrutura e tom. ✗ Falha: resposta completamente diferente — CIs não estão sendo aplicadas
💡 Ajuste cirúrgico, não reescreva tudo
Quando identificar um problema, ajuste só a seção relevante. Se o formato está errado, edite apenas a seção de formato. Se o notebook inventa informações, reforce só a seção de restrições. Reescrever tudo toda vez introduz novos problemas onde não existiam — e você perde o histórico de o que funcionava antes.
✅ Checklist do Módulo 3.5
Confirme o que você domina antes do módulo final:
- ✓Entendo a expansão para 10.000 caracteres e o que ela possibilita
- ✓Conheço as 5 camadas da arquitetura e o que cada uma resolve
- ✓Sei implementar regras condicionais, detecção de intenção e fallback explícito
- ✓Entendo quando vale usar múltiplas personas e quando separar em notebooks distintos
- ✓Tenho o protocolo de 5 testes para validar qualquer CI que eu configurar
Próximo Módulo:
3.6 — Workflow Completo: Do Zero ao Post em 45 Minutos