01 Recommendation Guard
Filtrar primeiro as piores recomendações
Sem conhecer suas restrições, um LLM dá uma resposta segura e mediana. O problema é que essa resposta «segura» pode ser algo que você não pode comer — ou, com alergia a frutos do mar, uma sugestão de fato perigosa.
Você (sem repetir suas restrições de novo)
O que eu janto hoje?
LLM (sem Malro)
❌ Que tal um refogado de camarão? Rápido e gostoso! (você tem alergia a frutos do mar)
LLM (depois que o Malro lembrou sua alergia a frutos do mar e que você não come picante)
✅ Sem frutos do mar — que tal tofu refogado ou um ensopado suave de pasta de soja?
Antes de somar boas recomendações, é preciso primeiro remover as perigosas. O Malro lembra as restrições que você menciona uma vez — alergias, alimentos que evita, orçamento — e as repassa ao seu assistente conectado para que ele evite recomendações que as violem.
02 Cross-assistant
Memória que cruza entre assistentes
No almoço você pediu ideias de cardápio ao ChatGPT. À noite, usando o Claude, não lembra o que perguntou antes.
Você → Claude
Qual foi a última coisa que perguntei ao ChatGPT hoje?
Claude (após uma chamada MCP do Malro)
Hoje às 12h14 você perguntou ao ChatGPT: «Ei ChatGPT, o que almoço hoje?». O prato recomendado foi ensopado de kimchi.
As sessões do ChatGPT e do Claude normalmente não se conhecem. O Malro vira a memória compartilhada entre elas.
03 Private Assistant
Um assistente que conhece você
O aniversário da sua namorada está chegando. Você quer ideias de presente, mas reexplicar «minha namorada é a Jane, ela gosta de flores…» toda vez cansa.
Você
O aniversário da minha namorada está chegando — alguma ideia de presente?
LLM (após uma recuperação do Malro)
No ano passado você deu rosas para a Jane (que ama flores). Que tal tulipas este ano?
Você não digitou nada desse contexto. O Malro guarda seu grafo de relações e preferências e os traz à tona quando preciso.
04 Personalized Explanation
Explicações ancoradas no que você já sabe
Pergunte «como um LLM funciona?» e normalmente recebe uma resposta de livro — tokens, transformers, distribuições de probabilidade. Quanto mais você ouve, mais se confunde. E se o LLM já conhecesse seu contexto?
Você
Como um LLM funciona?
LLM (após lembrar que você trabalha com gastronomia)
Pense na cozinha de um restaurante. Se um cliente só diz «faça um almoço gostoso», você recorreria aos pedidos mais populares — carne e proteína. Mas «sou vegano, faça um almoço gostoso» produz algo totalmente diferente. Um LLM escolhe a resposta mais próxima das condições dadas, usando informação que já existe.
A mesma pergunta se ramifica diferente conforme seu contexto salvo — analogias de código para devs, de cozinha para quem trabalha com comida, de sala de aula para professores. A curva de aprendizado encurta muito.
05 Company-wide Em breve
Novos funcionários param de repetir as mesmas perguntas
«Onde solicito férias?» «Como instalo a VPN?» «Onde está o doc de OKR do último trimestre?» — as mesmas perguntas se repetem toda semana, e 30 minutos de um sênior somem a cada vez.
Novato → Claude
Como eu solicito férias?
LLM (após uma recuperação do Malro de toda a empresa)
No portal interno → RH → Solicitação de férias. Para 3 dias ou mais é preciso aprovação prévia do gestor. No ano passado alguém perguntou o mesmo — aqui está o [doc do guia de RH].
Perguntas recorrentes = conhecimento tácito não documentado. O Malro acumula respostas no nível da empresa, então uma única regra — «pergunte primeiro ao Malro» — elimina as interrupções.
06 Coupon Wallet Em breve
Os descontos chovem; o Malro organiza na hora de usar
KFC, Burger King… cada app despeja cupons de desconto, mas na hora de usar é difícil lembrar qual app abrir e até quando o cupom vale.
Você (joga os cupons conforme chegam)
Pensando num hambúrguer no almoço — tenho algum cupom que dá para usar agora?
LLM (depois de o Malro lembrar seus cupons salvos)
✅ Por validade: use primeiro o combo Whopper do Burger King com 30% (expira 20/6, em breve) e depois o desconto de 5.000 won da Lotteria (30/6). O cupom de frango do KFC não tem frutos do mar, então sem preocupação com alergia.
Jogue as informações de desconto em qualquer formato e só pergunte quando importar. O Malro junta onde, quanto e a validade, e escolhe «o que usar agora» pela ordem de vencimento.
07 Preference QR Em breve
O balcão de omakase conhece você antes de se sentar
O omakase é um menu definido pelo chef, então você precisa avisar alergias e ingredientes proibidos toda vez. Ficar calado é arriscado; listá-los um a um quebra o ritmo.
Você (mostrando o QR de entrada)
Vou de omakase — preenche o QR pra mim.
Malro (filtra só as preferências de comida e bebida num QR)
✅ Alergia a frutos do mar (excluir obrigatoriamente) · evita comida muito picante · não gosta de salgado · prefere porções pequenas — como um resumo que o chef lê ao escanear.
Chef
Sem alérgenos, tempero suave, um menu para uma pessoa — começo já, ajustado ao seu gosto.
Você não digita nada de novo. A Malro filtra apenas a parte de comida e bebida das suas preferências salvas e intermedia para o restaurante usar na hora. Itens de segurança (alergias) são a inclusão prioritária que nunca é omitida.
08 Photo → Recall Em breve
Uma foto adormecida na caixa de entrada vira a resposta
A oficina fotografa a nota de serviço e envia por e-mail. Normalmente ela some na caixa de entrada para sempre. Encaminhe para o Malro e a IA lê o texto dentro da imagem e o memoriza.
Você (seis meses depois)
Trocaram as palhetas do limpador na última revisão?
LLM (depois que o Malro recorda a foto da nota que transcreveu)
✅ Sua nota de 12 de março registra a troca das palhetas do limpador. Naquele dia você também trocou o óleo do motor.
Uma foto adormecida na caixa de entrada vira resposta no Malro. Basta enviar por e-mail um recibo, uma nota ou um lembrete como foto, e a informação que só se acumulava vira memória que você puxa quando precisa — não pesquise, apenas pergunte.
Mais cenários que poderíamos adicionar
- Lembranças de viagem («qual café eu amei quando fui a Quioto no ano passado?»)
- Contexto de trabalho / projeto («que arquitetura decidi na semana passada?»)
- Saúde / hábitos («quantos dias me exercitei neste mês?»)