Réu: -
Nascimento: -
Filiação: -
ANPP Viável? -
Refinamento e Ajuste Fino do Texto (Agente Gemini)
Quiz de Ajuste e Aprendizado (Feedback Loop)
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Fontes e Referências Pesquisadas:
No sistema brasileiro de precedentes, é comum encontrar expressões como repercussão geral, recurso repetitivo, tese, precedente qualificado e súmula. Embora estejam relacionadas à uniformização da jurisprudência, elas não possuem o mesmo significado nem a mesma função prática.
1. Repercussão Geral vs. Recurso Repetitivo
A repercussão geral é julgada pelo STF e trata de matéria constitucional.
O recurso repetitivo é julgado, em regra, pelo STJ e trata de matéria federal infraconstitucional.
Ambos geram teses de observância obrigatória pelos demais órgãos do Poder Judiciário.
2. Tese, Precedente Qualificado e Súmula
A tese é o enunciado fixado ao julgar um precedente qualificado. A súmula resume jurisprudência consolidada ao longo do tempo. A súmula vinculante (exclusiva do STF) tem força obrigatória direta; as súmulas comuns do STF e STJ devem ser observadas pelos juízes e tribunais.
3. Aplicação Prática em Votos
Siga esta sequência: (1) identifique a controvérsia; (2) pesquise se há precedente qualificado aplicável; (3) verifique a situação atual do tema (afetado, julgado, modulado, cancelado); (4) compare com o caso concreto e, se houver diferença relevante, realize o distinguishing com fundamentação expressa.
Acompanhe o volume de entrada (leitura de PDFs/Prompts) e saída (texto gerado) de tokens pelos agentes da IA no processamento dos seus votos.
Votos Gerados
Total de Tokens (In + Out)
Input Tokens (Leitura)
Output Tokens (Geração)
Custo Estimado
Consumo por Classe Processual
| Classe Processual | Qtd Votos | Tokens Consumidos | Média por Voto | Custo (R$) |
|---|---|---|---|---|
| Carregando dados... | ||||
Consumo por Modelo de IA (LLM)
| Modelo de IA | Input Tokens (Leitura) | Output Tokens (Escrita) | Total Tokens | Custo (R$) |
|---|---|---|---|---|
| Carregando dados... | ||||
O que são Chaves de API?
A Chave de API (Application Programming Interface) é uma "senha" exclusiva que conecta o nosso sistema Gabinete Digital diretamente aos motores de inteligência artificial (LLMs - Large Language Models) hospedados pelas empresas de tecnologia.
Ao utilizar a sua própria chave, você arca com o custo operacional do processamento (que é medido em Tokens).
O que são Tokens?
- Input Tokens (Tokens de Entrada): São as palavras contidas nos PDFs que o sistema lê (denúncia, sentença, depoimentos) somadas às instruções de contexto do prompt. É a fase de leitura.
- Output Tokens (Tokens de Saída): São as palavras que a inteligência artificial redige para formar o voto final. É a fase de geração.
As empresas cobram uma fração de centavo a cada 1.000 tokens processados. O custo total do mês depende do seu volume de trabalho e pode ser pago por cartão de crédito na plataforma escolhida.
Recomendado para altos volumes de PDFs processuais por possuir o maior limite de leitura.
Gerar chave no Google AI Studio ↗Recomendado por ter custos agressivamente menores para geração de sentenças longas.
Gerar chave na DeepSeek Platform ↗Modelo de referência do mercado. Alto custo para processos complexos, porém excelente capacidade de revisão (gpt-4o).
Gerar chave na OpenAI ↗Manual de Uso
Geração de Votos
Esta ferramenta automatiza a leitura e a redação preliminar de votos judiciais, aplicando de forma estrita o seu padrão de redação e o sentido da decisão escolhido na interface.
- Seleção de Peças: Faça o upload separadamente apenas das peças principais (ex: Denúncia, Sentença, Alegações Finais). Não faça o upload do arquivo do processo inteiro, pois o excesso de andamentos processuais irrelevantes confunde a IA e consome tokens desnecessariamente.
- Segredo de Justiça & Dados Sensíveis: Para a análise de processos que tramitem em segredo de justiça ou que contenham dados altamente sensíveis, sugere-se realizar a anonimização dos textos dos arquivos PDF antes de efetuar o upload.
- Diretriz do Voto: Escolha entre as opções padrão ou marque Personalizado para orientar a IA detalhadamente sobre o mérito ou dosimetria.
- Pipeline Concorrente: Agentes especializados atuam para ler as peças individualmente, analisar teses, extrair marcos prescricionais e redigir a minuta final.
- Aprendizado Constante (Few-Shot): Ao corrigir o sistema usando o ícone de feedback nos votos gerados, a Inteligência Artificial memoriza suas correções e adapta a redação para não cometer os mesmos erros nos próximos votos da mesma classe processual.
Gestão de Templates
Os templates representam a estrutura de identidade e formalismo do gabinete, contendo a organização física do cabeçalho, relatório e dispositivo do voto.
- Padronização de Estruturas: Crie e edite as estruturas base de cabeçalho, relatório e dispositivo para cada classe processual.
- Fidelidade Textual Estrita: O redator (Writer) utiliza a temperatura 0 para manter estritamente a redação e vocabulário cadastrados no seu template.
- Filtros Inteligentes de Classes: O workspace filtra e exibe no dropdown apenas os templates correspondentes à classe processual selecionada na interface.
Assistente de Pesquisa
O Assistente de Pesquisa realiza pesquisas jurídicas híbridas na jurisprudência do gabinete e na Web (via Google Grounding) para trazer subsídios técnicos.
- Compreensão de Teses: Use o chat para tirar dúvidas sobre teses complexas. O assistente vasculha a Web e a base de jurisprudência para trazer explicações claras e subsídios para o seu voto.
- Dossiê Científico: O sistema gera um documento consolidado com leis, súmulas e precedentes, ajudando o magistrado a decidir o melhor caminho (ex: negar provimento ou acolher preliminar).
- Acoplamento Dinâmico: Após sanar sua dúvida, clique no botão "Usar Pesquisa na Geração do Voto" para transferir todo esse conhecimento para a redação da sua minuta.
Multi-Agentes & Auto-Correção
O sistema opera por meio de um pipeline composto por múltiplos agentes autônomos e concorrentes para garantir eficiência e precisão:
- Leitura Paralela (Gatekeeper): Os PDFs carregados são divididos e processados simultaneamente para identificar injeções de prompt e extrair textos limpos.
- Especialistas por Tese (Sub-Agentes Redatores): O sistema divide as teses mapeadas do recurso (preliminares, mérito) e ativa redatores independentes em paralelo.
- Auditoria Jurídica & Linter Físico: A minuta é submetida simultaneamente a um Auditor (revisão fática e sentido) e um Linter (regras de estilo, travessões, jargões).
- Loop de Auto-Correção Direcionado: Se o Auditor reprovar uma tese, apenas o sub-agente da tese reprovada roda novamente. O pipeline reaproveita os rascunhos das teses já validadas e aprovadas.