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Casos de uso

O Gobus MCP foi desenhado para cobrir um conjunto de cenários reais de quem trabalha com comunicação governamental, pesquisa e acompanhamento de pautas. Cada caso de uso combina uma ou mais tools e, em quatro deles, há um prompt composto pronto que orquestra o fluxo de ponta a ponta.

UC Título Público Tools envolvidas Prompt de ativação
UC-01 Briefing Diário da Agência Assessora de comunicação search_news, get_agency_analytics "O que o Ministério da Saúde publicou ontem?"
UC-02 Comparativo Inter-Agências Pesquisador/jornalista search_news, get_agency_analytics "Como Fazenda e Planejamento comunicaram a Reforma Tributária em 2024?"
UC-03 Trajetória de Entidade Assessora / pesquisador resolve_entity, get_entity_profile, get_entity_network "Mostre toda a cobertura do Programa Mais Médicos desde sua criação."
UC-04 Radar de Tendências Assessora estratégica detect_trends, search_news "Quais temas estão acelerando esta semana?"
UC-05 Geração de Release Redator de assessoria search_news, get_article "Crie um rascunho de release sobre emprego formal usando artigos do Ministério do Trabalho."
UC-06 Rede Institucional Jornalista investigativo resolve_entity, get_entity_network, search_news "Quais pessoas e projetos aparecem com o Ministério das Comunicações?"
UC-07 Análise de Sentimento Pesquisador acadêmico get_agency_analytics "Como evoluiu o sentimento sobre saúde pública durante a pandemia?"
UC-08 Coordenação Cross-Agency Equipe SECOM detect_trends, search_news "Quais temas foram cobertos por 3+ agências em paralelo sem coordenação no último mês?"
UC-09 Benchmark de Legibilidade Gestor de conteúdo get_agency_analytics, search_news "Quais órgãos publicam conteúdo mais acessível?"
UC-10 Boletim Semanal Cidadão comum detect_trends, search_news "O que o governo publicou de mais importante essa semana?"

Prompts compostos

Quatro dos casos de uso acima têm prompts compostos prontos — fluxos que encadeiam várias tools automaticamente, de modo que uma única mensagem do usuário dispara todo o roteiro de análise:

Os demais casos de uso não têm prompt dedicado: o LLM os atende combinando tools sob demanda, a partir da pergunta do usuário e do contexto fornecido pelos resources.