📂 Anatomia da pasta brand-context/voice/
O voice profile vive numa pasta dedicada: brand-context/voice/. 8 ficheiros gerados que juntos formam a tua identidade vocal completa. Privada por defeito (.gitignore), uma instância por repo/cliente.
💡 Conceito principal
Voice profile = o que a tua marca É a falar (estático, muda pouco). Diferente de agent context, que muda todas as semanas. A separação é deliberada — a voz da tua marca não pivota mensalmente; as tuas prioridades sim.
- •Todas as skills
marketing-*leem aqui antes de gerar output - •1 brand-context por repo/cliente — multi-cliente cria 1 por cada
- •Não comites em repos públicos (a voz é asset)
Árvore canónica de voice/
brand-context/voice/ ├── voice-profile.md # Personalidade + spectrum 0-10 ├── samples.md # 10-15 frases representativas (ground-truth) ├── register-a-formal.md # Quando A · regras · exemplos ├── register-b-divulgativo.md # Quando B · regras · exemplos ├── register-c-cercano.md # Quando C · regras · exemplos ├── audit-prompt.md # Prompt sistema para auditar voz ├── vocabulary.md # Palavras-assinatura e anti-vocab └── installation.md # Como instalar em Claude/ChatGPT/etc.
💡 Dica prática
Se tens dúvida se algo é brand context ou agent context, pergunta-te: "isto muda mais que 2 vezes por ano?". Se sim, agent context (dinâmico). Se não, brand context (estático). Voice profile = estático. Prioridade do mês = dinâmico.
📧 Registo A · formal / profissional
Registo A é o teu modo "C-level". Email premium, propostas comerciais, contratos, pitch a investidor, follow-up de uma reunião com diretor financeiro. Volume baixo (~5% do conteúdo), mas alto impacto por unidade.
💡 Conceito principal
A é o registo onde a tua credibilidade está mais exposta. Um typo, uma piada mal posta, um emoji a mais — e perdeste a oportunidade. Por isso o ficheiro register-a-formal.md é o mais conservador dos três: regras estritas, vocabulário restrito, exemplos canónicos para o agente nunca improvisar.
Regras típicas do Registo A
- →Comprimento de frase: 15-25 palavras (sem frases curtas estilo Twitter)
- →Vocabulário: preciso, sem jargão técnico não-definido, sem coloquialismos
- →Emojis: zero
- →Abreviaturas: zero (escrever "por exemplo", não "ex.")
- →Tratamento: você por defeito; tu só se relação já estabelecida
- →Cierre formal: "Cumprimentos", "Com os melhores cumprimentos", "Atentamente"
✓ Quando ativar A
- Email a C-level desconhecido
- Proposta comercial 1ª iteração
- Contrato, termos legais
- Pitch a investidor ou board
- Press release ou comunicado oficial
✗ Quando NÃO usar A
- Post LinkedIn (parece postiço)
- Newsletter (afasta o leitor)
- Resposta a WhatsApp (alienígena)
- Brainstorm interno (overhead)
- Cliente com relação próxima já estabelecida
📣 Registo B · divulgativo (95% do output público)
Registo B é o cavalo de batalha. LinkedIn posts, blog, YouTube descriptions, newsletter, talks, Twitter threads, podcast scripts. ~95% do conteúdo público sai daqui. É o registo que o agente assume por defeito quando não detecta sinais para A ou C.
💡 Conceito principal
B vive na tensão "profissional mas humano". Suficientemente sério para credibilizar, suficientemente próximo para alguém ler até ao fim. Se o teu B soa a A → ninguém termina o post. Se soa a C → diretores não te levam a sério. Calibrar B bem é a habilidade de marketing crítica.
Regras típicas do Registo B
- →Frases mistas: 10-20 palavras com algumas curtas para ritmo
- →Jargão próprio: OK (sinaliza expertise), mas explicado se não-óbvio
- →Emojis: 0-2 intencionais (não decorativos)
- →Números: apoia-te neles para credibilizar ("40% de churn", "3 meses")
- →Estrutura típica: hook → contexto → insight → detalhe → pergunta/CTA
- →Voz ativa > passiva (rejeitar "foi decidido que", preferir "decidimos")
📊 Plataformas que mapeiam para B
300-800 palavras
800-2000 palavras
400-700 palavras
5-9 tweets, 280 chars cada
100-300 palavras
Notas estruturadas
💡 Dica prática · sinaliza humanidade em B
Em B vale incluir 1-2 detalhes pessoais quando relevantes ("ontem numa call com cliente X", "aprendi isto da pior maneira em 2023"). Sinaliza humano. Mas não force — se for genuíno emerge; se for postiço cheira a IA de imediato.
💬 Registo C · próximo / conversacional
Registo C é onde escreves como falas a sério. WhatsApp, DMs, respostas a comentários, mensagens à equipa, stories captions. Volume ~20%, mas é onde se gera relação real — e onde a "voz IA" se nota mais por contraste.
💡 Conceito principal
C é o registo mais difícil de calibrar bem, e o mais óbvio quando está mal. Toda a gente sabe distinguir um WhatsApp humano de um WhatsApp gerado. Por isso o ficheiro register-c-cercano.md recolhe-se quase sempre via simulação (não via artefactos), porque os teus WhatsApps reais não estão em URLs públicos.
Regras típicas do Registo C
- →Frases curtas: 5-12 palavras, fragmentos OK
- →Tom coloquial: muletas pessoais permitidas ("pá", "olha", "tipo")
- →Contrações: permitidas ("tá", "tô", "pra")
- →Emojis: 1-3 OK (sem decorativos a abrir bullets)
- →Tratamento: tu sempre, nunca você
- →Pontuação: relaxada (pontos finais opcionais em mensagens curtas)
5 simulações canónicas para calibrar C
- "Um amigo escreve às 22h: 'pá acabei de ver o teu direto, fiquei em pulgas. diz-me o que faço para começar'. Responde-lhe."
- "Num grupo de WhatsApp de amigos sai 'a IA vai tirar todos os empregos'. Mete a tua opinião em 2-3 mensagens."
- "Manda nota de voz ao sócio a explicar rápido porque mudaste de opinião sobre um cliente."
- "Um amigo pergunta se vale a pena montar uma agência de IA agora. Responde o que pensas a sério."
- "Escreve a alguém que admiras por DM para irem tomar um café. Sem pareceres fanboy."
Responder estas 5 dá material autêntico suficiente para a skill marketing-brand-voice calibrar C.
⚠️ Anti-padrão · responder idealizado
O erro nº1 nas simulações de C: responder "como gostaria de soar" em vez de "como soas a sério um sábado às 23h". Resultado: voice profile que não bate com a tua escrita real, outputs C que parecem postiços. Responde como o farias mesmo, não como achas que ficaria bem num pitch.
📐 Spectrum 0-10 · 5 dimensões quantificadas
Cada registo é calibrado em 5 eixos numéricos 0-10. Permite às skills marketing-* validar outputs automaticamente — não basta "soa formal", tem de bater num número específico que tu calibraste.
| Dimensão | 0 | 10 |
|---|---|---|
| Formality | muito próximo | muito formal |
| Directness | rodeios e contexto | sem rodeios, à cara |
| Humor | sério total | muito humor / ironia |
| Authority | humilde, em dúvida | afirmativo, sem dúvidas |
| Warmth | distante, técnico | caloroso, próximo |
💡 Exemplo de calibração por registo
Operador "consultor B2B sénior" típico:
- Registo A · Formality 9 · Directness 6 · Humor 1 · Authority 8 · Warmth 4
- Registo B · Formality 5 · Directness 8 · Humor 4 · Authority 8 · Warmth 6
- Registo C · Formality 2 · Directness 9 · Humor 6 · Authority 6 · Warmth 8
Notar: Directness e Authority mantêm-se altos em todos (consistência pessoal). Formality e Humor é onde varia mais entre registos.
📊 Como o verifier usa o spectrum
Quando tool-output-verifier avalia um post LinkedIn (esperado: Registo B), pontua-o nas 5 dimensões. Se Authority sai 4 quando o teu B esperado é 8, marca como "fora do voice". Devolve sugestão: "texto demasiado hedging. Cortar 'talvez', 'penso que', 'pode ser'."
💡 Dica prática · honestidade brutal
Tentação: dar Humor 7 porque gostarias de ser engraçado. Realidade: se o teu humor real é 3, calibra 3. Voice profile que descreve quem queres ser produz outputs forçados. Voice profile que descreve quem és produz outputs autênticos. O agente calibra ao que existe, não ao que aspiras.
🤖 marketing-brand-voice v2 · dupla rota
Não rediges os 8 ficheiros à mão. A skill marketing-brand-voice v2 tem dupla via: artefactos reais (URLs scrapados via Firecrawl) ou 15 simulações (5 por registo). Captura voz autêntica mesmo se não tens presença online forte.
💡 Conceito principal · dupla via
Operadores ativos online dão URLs (LinkedIn, blog, YouTube) → Firecrawl scrapeia → análise extrai padrões. Operadores sem presença online respondem 15 simulações em texto → as respostas espontâneas captam voz tão bem ou melhor que material curado.
- •Via artefactos — para quem tem arquivo público
- •Via simulação — para quem escreve pouco online
- •Via híbrida — diferente por registo (LinkedIn sim → A com artefactos; WhatsApp não dá → C com simulação)
Processo end-to-end · ~15-20 min
Inputs disponíveis
Pergunta URLs web/LinkedIn/YouTube/X, documentos próprios, voice profile prévio se existe.
Deteção de via global
"És ativo nas redes / escreves muito online?" (a) sim (b) não (c) misto. Decide via por registo.
Scraping (se há URLs)
Invoca tool-firecrawl-scraper em modo markdown. Extrai conteúdo + assets para brand-context/assets/.
Captura por registo (15 simulações se aplicável)
Trabalha um registo de cada vez. Para cada: 5 simulações realistas. Espera resposta antes de avançar.
6 perguntas calibradoras
Tom dominante · vocabulário que foges · frases-assinatura · jargão próprio · anti-modelo · modelo a aspirar.
Análise combinada
Extrai personalidade (3-5 traits), spectrum 0-10, vocabulário, estrutura típica por registo.
Validação intermédia
ANTES de gerar ficheiros, devolve análise resumida e pede confirmação. "Faz sentido? Há algo a matizar?"
Geração · 8 ficheiros
voice-profile · samples · register-{a,b,c} · audit-prompt · vocabulary · installation. Tudo em brand-context/voice/.
📊 Firecrawl como auxiliar (opcional)
Firecrawl é uma API de scraping. Plano grátis = 500 créditos (suficiente para 1 brand voice completo). Sem chave, o sistema cai para via simulação automaticamente — não bloqueia.
Para ativar: regista em firecrawl.dev · copia a chave (formato fc-...) · cola em .env como FIRECRAWL_API_KEY=fc-....
💡 Dica prática · audit-prompt.md como sentinela
A v2 gera audit-prompt.md: um prompt que copias e colas em Claude/ChatGPT para auditar se um texto está na tua voz. Quando algum output te soa esquisito mas não sabes porquê, passa-o pelo audit-prompt — dá pontuação T/E/V/S (Tom/Estrutura/Vocabulário/Spectrum) e marca o que está mal.
✅ Resumo do Módulo
Próximo Módulo:
3.2 — ICP (cliente ideal): dor exata, linguagem que o cliente usa, buying triggers, anti-ICP, e como a skill marketing-icp constrói via análise de clientes bons vs maus.