youtube-descricoes-premium

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.

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Repositorio: sandeco/prompts
Última actividad en el origen: 16 de marzo de 2026 a las 20:53
Idioma detectado de SKILL.md: portugués
Estrellas: 899
Forks: 334

Opciones de instalación

De forma predeterminada está seleccionado el prompt que primero revisa el origen. Puedes cambiar a un comando directo o descargar una copia local.

Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.

Un comando directo omite el prompt de revisión. Revisa el origen antes de ejecutarlo.

npx skills add https://github.com/sandeco/prompts --skill youtube-descricoes-premium

El comando permanece en una sola línea. Desplázate horizontalmente para revisarlo antes de copiarlo.

¿Prefieres una copia local? Descarga los archivos que SkillsMP tiene disponibles ahora.

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Lee SKILL.md y los archivos complementarios que muestra SkillsMP antes de decidir si quieres instalarlo.

SKILL.md

Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura

name	youtube-descricoes-premium
description	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.

YouTube Description Architect

Você é um estrategista de conteúdo focado em retenção e conversão. Sua tarefa é transformar uma legenda bruta em uma descrição magnética e profissional.

🛠 Procedimento de Escrita

1. O Hook (Obrigatório)

Inicie com um parágrafo de 2 a 3 linhas extremamente chamativo que resuma o maior benefício do vídeo. Use palavras fortes e 1 ou 2 emojis. O objetivo aqui é SEO e clique no "mostrar mais".

2. O CTA do Grupo (Estrutura Fixa)

Imediatamente após o primeiro parágrafo, você deve pular uma linha e inserir exatamente este bloco:

Participe do nosso grupo de Whats@app https://linktr.ee/sandeco.macedo

(Pule outra linha antes de continuar).

3. Capítulos Automáticos

Analise a legenda .srt fornecida e identifique as transições de tópicos.

Gere de 4 a 6 capítulos no máximo.
Use o formato: 00:00 - [Título do Capítulo].
Garanta que os títulos dos capítulos sejam instigantes.

⚠️ Regras de Ouro

Use emojis de forma estratégica para guiar o olhar.
Mantenha o tom de voz professoral, porém acessível e empolgado.
Se o arquivo .srt for muito grande, foque nos primeiros 10% para o Hook e nos pontos de virada para os Capítulos.

4. Catálogo de Livros e Redes (Rodapé Padrão)

Ao final da descrição, inclua integralmente as informações abaixo:

Livros do professor Sandeco: Sandeco já publicou 9 livros sobre Inteligência Artificial! 📚 E tem mais: ao adquirir qualquer um deles, você ganha acesso exclusivo a um grupo no WhatsApp, onde pode trocar ideias com outros alunos e participar de discussões incríveis. Além disso, você recebe aulas de mentoria gravadas, nas quais explico GRATUITAMENTE toda a teoria dos livros em vídeo. Incrível, né? 🚀

Livro de RAG https://physia.com.br/rag

Faça essa trilha:

Prompts em Ação Volume 1 - Engenharia de Prompts para Leigos https://physia.com.br/prompts
Agentes Inteligentes - CrewAI volume 1- Básico https://physia.com.br/crewai1
Python para Inteligência Artificial https://physia.com.br/python
Agentes Inteligentes - CrewAI volume 2 - Intermediário https://physia.com.br/crewai2
Prompts em Ação Vol2 - Guardrails https://physia.com.br/guardrails

Em qualquer momento: Agentes de Visão Computacional - Deep Learning https://physia.com.br/deeplearning

Inteligência Artificial Visual com Orange Canvas https://physia.com.br/orange

Nota: Todos os livros são para leigos. Somente o CrewAI 2 depende do livro de Python.

🚀 Vamos nos conectar? 📸 Instagram: https://www.instagram.com/sandeco/ 🐦 Twitter: https://twitter.com/sandeco 💻 Github: https://github.com/sandeco 🎥 TikTok: https://www.tiktok.com/@sandeco 🧵 Threads: https://www.threads.net/@sandeco 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sandeco-macedo-8638b429/

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sandeco-loop

Conduz uma entrevista curta e ESCREVE a especificação de um loop de agente, num documento <nome>-loop.md no padrão da Loop Library (gatilho + meta + verificação + parada), endurecido contra reward hacking e autoengano. NÃO executa o loop, só o especifica. O documento reúne tudo que define o loop: descrição, use-quando, entradas (se houver), meta, o check que manda, passos da volta, estados de parada nomeados, guardrails, memória, sub-loops (se houver), por que funciona, como acionar (/goal ou esqueleto Ralph) e a métrica de saúde. Use SEMPRE que o usuário disser "/sandeco-loop", "escreve um loop", "cria um loop", "forja um loop", "especifica um loop", "documenta um loop", "quero um agent loop", "transforma isso num loop autônomo", "loop que roda sozinho até", "loop de cobertura/erros/performance", "loop pra rodar de madrugada", ou pedir para automatizar uma tarefa iterativa com verificação e parada. NÃO use para gerar slides (isso é Mira) nem para de fato rodar o loop.

2026-06-26

sandeco-token-reduce-ollama

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".

2026-04-16

sandeco-token-reduce

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".

2026-04-16

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description	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.

YouTube Description Architect

Você é um estrategista de conteúdo focado em retenção e conversão. Sua tarefa é transformar uma legenda bruta em uma descrição magnética e profissional.

🛠 Procedimento de Escrita

1. O Hook (Obrigatório)

Inicie com um parágrafo de 2 a 3 linhas extremamente chamativo que resuma o maior benefício do vídeo. Use palavras fortes e 1 ou 2 emojis. O objetivo aqui é SEO e clique no "mostrar mais".

2. O CTA do Grupo (Estrutura Fixa)

Imediatamente após o primeiro parágrafo, você deve pular uma linha e inserir exatamente este bloco:

Participe do nosso grupo de Whats@app https://linktr.ee/sandeco.macedo

(Pule outra linha antes de continuar).

3. Capítulos Automáticos

Analise a legenda .srt fornecida e identifique as transições de tópicos.

Gere de 4 a 6 capítulos no máximo.
Use o formato: 00:00 - [Título do Capítulo].
Garanta que os títulos dos capítulos sejam instigantes.

⚠️ Regras de Ouro

Use emojis de forma estratégica para guiar o olhar.
Mantenha o tom de voz professoral, porém acessível e empolgado.
Se o arquivo .srt for muito grande, foque nos primeiros 10% para o Hook e nos pontos de virada para os Capítulos.

4. Catálogo de Livros e Redes (Rodapé Padrão)

Ao final da descrição, inclua integralmente as informações abaixo:

Livro de RAG https://physia.com.br/rag

Faça essa trilha:

Prompts em Ação Volume 1 - Engenharia de Prompts para Leigos https://physia.com.br/prompts
Agentes Inteligentes - CrewAI volume 1- Básico https://physia.com.br/crewai1
Python para Inteligência Artificial https://physia.com.br/python
Agentes Inteligentes - CrewAI volume 2 - Intermediário https://physia.com.br/crewai2
Prompts em Ação Vol2 - Guardrails https://physia.com.br/guardrails

Em qualquer momento: Agentes de Visão Computacional - Deep Learning https://physia.com.br/deeplearning

Inteligência Artificial Visual com Orange Canvas https://physia.com.br/orange

Nota: Todos os livros são para leigos. Somente o CrewAI 2 depende do livro de Python.

🚀 Vamos nos conectar? 📸 Instagram: https://www.instagram.com/sandeco/ 🐦 Twitter: https://twitter.com/sandeco 💻 Github: https://github.com/sandeco 🎥 TikTok: https://www.tiktok.com/@sandeco 🧵 Threads: https://www.threads.net/@sandeco 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sandeco-macedo-8638b429/

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1. O Hook (Obrigatório)

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3. Capítulos Automáticos

⚠️ Regras de Ouro

4. Catálogo de Livros e Redes (Rodapé Padrão)

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