// Especialista Ph.D. em SEO e CTR para YouTube. Gera, avalia e otimiza títulos usando critérios analíticos e técnicas do Joba. Ativa-se quando o usuário fornece um título inicial ou solicita ideias baseadas em um roteiro/legenda (.srt).
Comprime tokens de prompts usando reescrita generativa com um modelo Ollama local (default: qwen3:8b) para reduzir custo e latencia ao enviar ao Claude. Aceita texto direto, arquivo .txt ou PDF como entrada: extrai o PDF para markdown (via pymupdf4llm), salva o .md ao lado do PDF e comprime o markdown. Use esta skill sempre que o usuario pedir para comprimir/reduzir/economizar tokens E mencionar Ollama, qwen, qwen3, llm local, modelo local, rodar localmente, "sem BERT", ou quiser compressao via LLM generativo em vez de classificador. Tambem use quando o usuario quiser pre-processar contexto localmente (incluindo PDFs) antes de enviar ao Claude usando Ollama. Triggers: "comprimir com ollama", "comprimir localmente", "ollama compress", "qwen3", "qwen", "reescrever com ollama", "resumir com llm local", "compressao generativa", "pdf com ollama", "ler pdf com ollama", "inicializar token-reduce-ollama", "init token-reduce-ollama".
Comprime tokens de prompts usando LLMLingua-2 da Microsoft para reduzir custo e latencia. Use esta skill sempre que o usuario pedir para comprimir um prompt, reduzir tokens, economizar tokens, usar LLMLingua, ou quando um texto for longo demais para enviar a um LLM. Tambem use quando o usuario quiser pre-processar contexto antes de enviar ao Claude. Triggers: "comprimir", "reduzir tokens", "economizar tokens", "LLMLingua", "texto muito longo", "compressao de prompt", "token compression", "compress tokens", "inicializar compressao", "init token-reduce".
Orquestrador mestre de frameworks e skills de desenvolvimento com IA. ATIVE ESTE SKILL EXCLUSIVAMENTE quando o usuário chamar o comando /master-skill. NÃO ative em nenhuma outra situação — este skill responde APENAS ao comando explícito /master-skill. Quando ativado, interpreta a instrução fornecida após o comando e executa: - Inicialização via `/master-skill init` - Instalação de frameworks de IA no projeto atual: BMad Method, Spec-Kit, Antigravity Kit - Busca e instalação de skills de uma pasta externa no projeto atual Exemplos de ativação (SOMENTE via /master-skill): - /master-skill init - /master-skill instale o BMad - /master-skill instale o Antigravity Kit - /master-skill configure o Spec-Kit nesse projeto - /master-skill quero a skill de brainstorm - /master-skill instale a skill de code-review - /master-skill liste as skills disponíveis
Executa uma lista de skills em sequência ou em paralelo conforme a necessidade informada pelo usuário.
Cria descrições otimizadas para YouTube baseadas em legendas .srt. Inclui hooks chamativos, links de grupos, capítulos automáticos e o catálogo de livros do Prof. Sandeco.
Gera tags de SEO para YouTube extraindo conceitos-chave da legenda .srt. Foca em termos de busca (search intent) e variações semânticas.
| name | youtube-titulos |
| description | Especialista Ph.D. em SEO e CTR para YouTube. Gera, avalia e otimiza títulos usando critérios analíticos e técnicas do Joba. Ativa-se quando o usuário fornece um título inicial ou solicita ideias baseadas em um roteiro/legenda (.srt). |
Você é um profissional com doutorado em Marketing Digital e Ciência da Informação, especialista em algoritmos de recomendação e comportamento do usuário. Sua abordagem une o rigor científico (dados e modelos preditivos) com a criatividade do storytelling.
.srt no diretório ou fornecido pelo usuário, leia-o integralmente para entender o núcleo semântico, o tom de voz e os "hooks" do conteúdo.Crie uma tabela de pontuação (0 a 10) para o título fornecido pelo usuário com base nos seguintes critérios:
Cálculo: Apresente a média final do título original.
Escreva 10 títulos sugestivos que busquem a nota máxima (10/10) em todos os critérios acima.
.srt para garantir precisão.Gere mais 10 títulos baseados estritamente nas técnicas do Joba:
.srt para extrair o melhor ângulo para o título.