| name | product-context |
| description | Ensina como descrever bem o produto em knowledge/product.md pro assistente entender o que está sendo vendido, pra quem, e como. Use quando o usuário precisar criar, atualizar ou validar a descrição do produto antes de gerar copy de ad ou estratégia. |
product-context
Toda decisão de ad parte de "o que é o produto, pra quem, e como funciona". Sem isso, copy fica genérica e targeting é tiro no escuro.
Quando esta habilidade é acionada
- Usuário acabou de baixar o projeto e ainda tem
knowledge/product.md no exemplo AcmeRH
- Lançamento de feature relevante (mudou o que o produto entrega)
- Pivô de produto ou trocar mercado
- Assistente detectou inconsistência (copy gerada não bate com
product.md)
O que o arquivo knowledge/product.md precisa ter
Cinco seções não-negociáveis:
- O que é (em uma frase): descrição que cabe num tweet
- O que faz (3 bullets): as três coisas mais valiosas que o produto entrega
- Quem usa: comprador (decisor), administrador, usuário consumidor, usuário final. Se for o mesmo, escreva isso.
- Como funciona (jornada de 30 segundos): do clique no site até o primeiro valor entregue
- Provas sociais usadas em ads: números reais (clientes, retenção, cases nominais)
Seções opcionais mas fortes:
- Stack técnica relevante (integrações nativas que viram keyword)
- O que NÃO somos (filtra lead errado)
- Site e materiais (LP principal, demo, materiais ricos)
Como ajudar o usuário a preencher
Caminho 1: Usuário cola pitch e a gente extrai
Pede:
Cola aqui o que você tem hoje: pitch, link da LP, deck de vendas, qualquer coisa. Eu extraio e organizo no formato do knowledge/product.md. Depois você revisa.
Use Read pra puxar o exemplo AcmeRH como referência de formato. Edit o arquivo mantendo as mesmas seções, trocando o conteúdo.
Caminho 2: Entrevista guiada
Se o usuário não tem nada pronto, faz 5 perguntas e preenche:
- Em uma frase, o que seu produto faz?
- Que três coisas seu cliente mais valoriza?
- Quem dentro da empresa decide comprar? Quem usa no dia a dia?
- Descreve a jornada do primeiro clique no site até a primeira vez que o cliente sente valor.
- Que números você usa em sua LP/pitch hoje (X clientes, Y% de algo)?
Com as respostas, monta o arquivo.
Caminho 3: Análise da LP existente
Se o usuário tem LP rodando:
Posso analisar tua LP. Me passa a URL.
Use WebFetch pra ler a LP e propor um draft do knowledge/product.md baseado no que está público.
Sinais de que knowledge/product.md está fraco
- Copy de ad sai genérica e parecida com concorrente
- Targeting não consegue ser específico (você não sabe se é 50 ou 500 funcionários)
- Não tem número/prova social (CTR sofre)
- "O que somos" mistura com "o que vendemos" (foco perdido)
Quando detectar isso, sugere atualização e indica o que falta.
O que NÃO fazer
- Não inventar feature ou número que o produto não tem
- Não usar superlativo vazio ("o melhor", "o mais inovador") na descrição
- Não copiar discurso do concorrente, mesmo que pareça mais bonito
- Não escrever em terceira pessoa institucional ("a empresa X oferece"). Use voz do produto pra ficar utilizável em copy
Exemplo: AcmeRH
Veja knowledge/product.md no exemplo padrão. AcmeRH é SaaS B2B brasileiro de pesquisa de clima organizacional. Note como cada seção responde uma pergunta diferente que o assistente vai usar:
- "O que é" vira tagline de search ad
- "O que faz" vira 3 headlines de responsive search ad
- "Quem usa" vira segmentação no LinkedIn (job titles)
- "Como funciona" vira página da LP que o ad linka
- "Provas sociais" viram subtitle/descrição
