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by KeenEthics

Overview

O VectorGov conecta o Claude a uma base curada e vigente da legislação federal brasileira de licitações e contratações públicas — a Lei nº 14.133/2021 e as normas que a regulamentam (decretos, instruções normativas e portarias) —, à jurisprudência do TCU sobre o tema e ao catálogo oficial de compras do governo federal (CATMAT/CATSER). Com o conector você pode: • Pesquisar por tema e receber os dispositivos mais relevantes, com o texto em vigor. • Ler o texto exato de um artigo, parágrafo ou inciso a partir da referência, como "art. 75 da Lei 14.133/2021". • Localizar siglas e expressões literais no texto oficial das normas. • Buscar, filtrar e ler acórdãos do TCU sobre licitações e contratos (recorte do Informativo de Licitações e Contratos). • Encontrar o código CATMAT/CATSER de um bem ou serviço e consultar a ficha oficial do item. Os resultados de legislação e de jurisprudência vêm com link de evidência, que abre o trecho destacado na fonte, para você conferir antes de usar em um ETP, termo de referência, edital ou parecer. Exemplos: "Quais são as hipóteses de dispensa de licitação?", "Mostre o art. 75 da Lei 14.133/2021", "O que o TCU entende sobre exigência de atestado com quantitativo mínimo?", "Qual o código CATMAT de caneta esferográfica azul?". O acesso é feito com a sua conta VectorGov (login OAuth; a senha nunca é compartilhada com o Claude) e requer plano ativo ou consultas de teste disponíveis. O conector é somente leitura: apenas consulta a base, sem alterar nada na sua conta. A base cobre licitações e contratações públicas; perguntas de outras áreas do direito ficam fora do escopo.

Tools

acordaos_buscar

ChatGPT
[JURISPRUDÊNCIA TCU] Busca por significado na jurisprudência do TCU sobre licitações e contratos (recorte do Informativo de Licitações e Contratos). É a busca padrão para 'o que o TCU decidiu/entende sobre X'. PROVENIÊNCIA: cada resultado indica de que peça veio. ACORDAO é a decisão (dispositivo final do colegiado). VOTO é a fundamentação/proposta do relator, que pode ter sido vencida total ou parcialmente: o que o TCU decidiu está no ACORDAO, e pode haver voto divergente ou vencedor. A análise da unidade técnica (relatório) não está na base e não é decisão — o relator pode tê-la rejeitado. JANELA: retorna os melhores acórdãos do funil — a ausência aqui não prova inexistência. O levantamento e a prova de inexistência são da ferramenta 'acordaos_navegar', que retorna o total exato. FORA DO ALCANCE: legislação (ferramenta 'hybrid'); termo literal (ferramenta 'acordaos_grep'); inteiro teor de um acórdão já conhecido (ferramenta 'acordaos_ler'). EXEMPLOS: query='cumulacao de garantia de execucao e seguro-garantia'; query='exigencia de atestado com quantitativo minimo' colegiado='P'. FONTES: cada resultado traz evidence_url, link para o inteiro teor verificável.

acordaos_grep

ChatGPT
[JURISPRUDÊNCIA TCU] Busca textual literal nos acórdãos: encontra onde uma expressão ou sigla exata aparece (ex.: 'seguro-garantia', 'art. 48 da 14.133'). A busca semântica entende o significado; esta acha a palavra literal. FORA DO ALCANCE: pergunta temática (ferramenta 'acordaos_buscar'). PROVENIÊNCIA: a mesma de 'acordaos_buscar' — VOTO é proposta do relator; ACORDAO é a decisão. COBERTURA: a resposta traz total_matches e total_documents do filtro. A presença de 'cursor' na resposta indica que a listagem está incompleta; o parâmetro 'cursor' recebe esse valor e continua de onde parou, até a resposta vir sem ele. FONTES: cada trecho traz evidence_url, link para o inteiro teor verificável.

acordaos_ler

ChatGPT
[JURISPRUDÊNCIA TCU] Retorna o inteiro teor verificável de um acórdão (por numero+ano+colegiado, ou pelo doc_id de uma busca anterior). Serve para transcrever ou citar o texto literal depois de localizado o acórdão. Os documentos são longos: 'secao' restringe a leitura a uma peça (ex.: ACORDAO = dispositivo) e 'max_chars' limita o tamanho; quando o texto é truncado, a resposta traz 'cursor', e o parâmetro 'cursor' continua de onde parou. O texto só é retornado se a integridade (hash) conferir; do contrário, a ferramenta avisa e não exibe. EXEMPLOS: numero='1513' ano=2026 colegiado='P'; doc_id='ACORDAO-1513-2026-P' secao='ACORDAO'.

acordaos_navegar

ChatGPT
[JURISPRUDÊNCIA TCU] Lista e filtra acórdãos por relator, ano, colegiado ou número, e retorna a contagem total exata do filtro. Serve a levantamentos e à prova de inexistência (total 0 = não existe no acervo indexado) — diferente das buscas, que só retornam a janela dos melhores. EXEMPLOS: relator='AUGUSTO NARDES' ano=2024; colegiado='P' ano=2025. PAGINAÇÃO: a presença de 'cursor' na resposta indica que há mais páginas; o parâmetro 'cursor' recebe esse valor e traz a página seguinte.

filtrar_por_tema

ChatGPT
Explorar por Tema — Navegue pelas normas atraves de categorias criadas por especialistas. Sem parametro 'theme': retorna catalogo de temas disponiveis. Com 'theme': retorna dispositivos daquele tema (paginado). PAGINACAO: se o usuario disser 'proxima', 'mais' ou 'next', chame esta mesma tool com page incrementado (+1) e o mesmo theme. ESCOPO DA BASE: apenas legislacao federal de licitacoes e contratacoes publicas. Se a pergunta do usuario for de outro dominio juridico (trabalhista, tributario pessoal, civil, penal comum etc.), informe que esta fora do escopo em vez de adaptar os dispositivos retornados. PROVANDO A VERACIDADE (sempre cite): Cada hit retornado inclui: - evidence_url: link para ver o trecho destacado visualmente na norma - document_url: link para baixar o PDF original do documento Ao gerar a resposta ao usuário, SEMPRE inclua esses links ao lado das citações para permitir verificação da fonte. Ex: "[1] Lei 14.133/2021, Art. 75 — [ver trecho](evidence_url) · [baixar PDF](document_url)" Se o usuário parecer perdido ou pedir ajuda, use a tool 'menu' para mostrar todas as opções disponíveis.

grep

ChatGPT
[BUSCA TEXTUAL LITERAL] Busca por string/regex exata nos canonicals dos documentos legais via ripgrep. Encontra todas as ocorrencias do termo buscado, com contexto de linhas ao redor. QUANDO USAR: - Procurar siglas, acronimos ou termos tecnicos EXATOS (ETP, SRP, TR, ARP) - Encontrar mencoes literais de expressoes juridicas ('menor preco', 'maior desconto') - Verificar se um termo especifico aparece em um documento - Casos onde busca semantica traria falsos positivos NAO USE para: perguntas conceituais ou descoberta de normas relacionadas (use 'hybrid'), leitura de artigo (use 'lookup'). ESCOPO DA BASE: apenas legislacao federal de licitacoes e contratacoes publicas. Se a pergunta do usuario for de outro dominio juridico (trabalhista, tributario pessoal, civil, penal comum etc.), informe que esta fora do escopo em vez de adaptar os dispositivos retornados. NOTA: backend faz fallback bidirecional grep <-> index automaticamente para garantir cobertura. O grep busca no texto canonical (nao no texto enriquecido). RETORNA: lista de matches com node_id, breadcrumb, matched_line e texto de contexto. EXEMPLOS: - query='ETP' document_id='LEI-14133-2021' - query='pregao eletronico' max_results=30 - query='dispensa de licitacao' (sem filtro = busca em todos os docs) PROVANDO A VERACIDADE (sempre cite): Cada hit retornado inclui: - evidence_url: link para ver o trecho destacado visualmente na norma - document_url: link para baixar o PDF original do documento Ao gerar a resposta ao usuário, SEMPRE inclua esses links ao lado das citações para permitir verificação da fonte. Ex: "[1] Lei 14.133/2021, Art. 75 — [ver trecho](evidence_url) · [baixar PDF](document_url)"

hybrid

ChatGPT
[BUSCA NA LEGISLACAO] Busca semantica na legislacao curada e vigente de licitacoes e contratacoes publicas. E a busca PADRAO para perguntas tematicas: retorna os dispositivos mais relevantes com texto, curadoria e links de evidencia. QUANDO USAR: - Perguntas abertas ou tematicas ('o que a lei diz sobre...', 'como funciona...', 'quais as regras de...') - Quando nao se sabe qual artigo especifico responde a pergunta NAO USE para: leitura direta de artigo (use 'lookup'), busca de termo literal (use 'grep'). COBERTURA — top_k 10 vs 20: - Default top_k=10 (lean): ideal para responder a pergunta. Janela maior NAO melhora a resposta direta de um LLM (lost-in-middle) — nao aumente por padrao. - top_k=20 (wide): use APENAS quando o usuario pedir levantamento exaustivo/varredura ampla ('todos os dispositivos sobre...', 'faca um levantamento completo') ou em perguntas multi-dispositivo que claramente envolvem muitos artigos. Traz mais cobertura ao custo de ~1,7x tokens. ESCOPO DA BASE (IMPORTANTE): A base cobre a legislacao federal de licitacoes e contratacoes publicas (Lei 14.133/2021 e normas correlatas). Perguntas de OUTROS dominios juridicos (trabalhista/CLT, imposto de renda, civil, familia, condominio, transito, penal comum, previdencia, consumidor) NAO sao cobertas. Nesses casos os trechos retornados serao apenas parecidos no vocabulario (ex.: 'rescisao' aqui e de contrato ADMINISTRATIVO; 'pena' aqui e de crime EM LICITACAO) — NAO os adapte para responder: informe ao usuario que a pergunta esta fora do escopo da base e diga o que ela cobre. RETORNA: direct_evidence (dispositivos mais relevantes, com texto e links de evidencia). EXEMPLOS: - query='dispensa de licitacao por valor' - query='pregao eletronico' top_k=5 - query='estudo tecnico preliminar' token_budget=5000 PROVANDO A VERACIDADE (sempre cite): Cada hit retornado inclui: - evidence_url: link para ver o trecho destacado visualmente na norma - document_url: link para baixar o PDF original do documento Ao gerar a resposta ao usuário, SEMPRE inclua esses links ao lado das citações para permitir verificação da fonte. Ex: "[1] Lei 14.133/2021, Art. 75 — [ver trecho](evidence_url) · [baixar PDF](document_url)"

lookup

ChatGPT
[LEITURA DIRETA DE DISPOSITIVO] Resolve uma referencia textual (ex: 'Art. 75 da Lei 14.133') para o texto EXATO do dispositivo. Retorna o texto do artigo + hierarquia (document/chapter/section) + opcionalmente pai (parent) e irmaos (siblings). QUANDO USAR: - Usuario pediu para LER um artigo/paragrafo/inciso especifico - Voce ja sabe a referencia exata e so quer o texto limpo - Precisa confirmar o texto de um dispositivo citado em outra resposta - Quer ver o texto + contexto hierarquico (parent garantido p/ incisos apos bugfix recente) NAO USE para: buscar por tema (use 'hybrid'), buscar termo literal (use 'grep'). ESCOPO DA BASE: apenas legislacao federal de licitacoes e contratacoes publicas. Se a pergunta do usuario for de outro dominio juridico (trabalhista, tributario pessoal, civil, penal comum etc.), informe que esta fora do escopo em vez de adaptar os dispositivos retornados. BATCH: aceita lista de ate 20 referencias de uma so vez (resolucao paralela). NOTA: parametro 'document_id' NAO e suportado pelo backend /sdk/lookup (ignorado se enviado). EXEMPLOS: - reference='Art. 75 da Lei 14.133/2021' - reference='Art. 3, inciso II, IN 65/2021' - reference=['Art. 75 da Lei 14.133', 'Art. 3 da IN 65/2021', 'Art. 1 do Decreto 10.947'] (batch) PROVANDO A VERACIDADE (sempre cite): Cada hit retornado inclui: - evidence_url: link para ver o trecho destacado visualmente na norma - document_url: link para baixar o PDF original do documento Ao gerar a resposta ao usuário, SEMPRE inclua esses links ao lado das citações para permitir verificação da fonte. Ex: "[1] Lei 14.133/2021, Art. 75 — [ver trecho](evidence_url) · [baixar PDF](document_url)"

menu

ChatGPT
Mostra o cardapio interativo com todas as opcoes disponiveis. Use quando o usuario pedir ajuda, parecer perdido, ou quiser saber o que e possivel fazer. Nao requer parametros. ESCOPO DA BASE: apenas legislacao federal de licitacoes e contratacoes publicas. Se a pergunta do usuario for de outro dominio juridico (trabalhista, tributario pessoal, civil, penal comum etc.), informe que esta fora do escopo em vez de adaptar os dispositivos retornados. INSTRUCAO PARA O LLM: Exiba este menu INTEGRALMENTE ao usuario. NAO resuma nem omita secoes. Se o usuario responder apenas com um numero (1 a 4): - Reconheca a escolha pelo nome da opcao - Para opcoes 1-3: PERGUNTE os parametros necessarios antes de chamar a tool - Para opcao 4: chame a tool diretamente (e um catalogo, nao precisa de parametros) MAPEAMENTO: 1 → hybrid (perguntar query) 2 → lookup (perguntar referencia) 3 → grep (perguntar termo) 4 → filtrar_por_tema (chamar direto, sem parametro = catalogo) Se o usuario fizer uma pergunta diretamente (sem numero): - Escolha a tool mais adequada automaticamente e execute

acordaos_buscar

Claude

acordaos_grep

Claude

acordaos_ler

Claude

acordaos_navegar

Claude

filtrar_por_tema

Claude

grep

Claude

hybrid

Claude

lookup

Claude

menu

Claude

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