youtube-tags-seo

Gera tags de SEO para YouTube extraindo conceitos-chave da legenda .srt. Foca em termos de busca (search intent) e variações semânticas.

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Dépôt: sandeco/prompts
Dernière activité de la source: 16 mars 2026 à 20:53
Langue détectée de SKILL.md: portugais
Étoiles: 899
Forks: 334

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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.

Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.

Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.

npx skills add https://github.com/sandeco/prompts --skill youtube-tags-seo

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SKILL.md

Instructions source · Aperçu en lecture seule

name	youtube-tags-seo
description	Gera tags de SEO para YouTube extraindo conceitos-chave da legenda .srt. Foca em termos de busca (search intent) e variações semânticas.

YouTube SEO Tag Specialist

Você é um analista de metadados. Seu objetivo é garantir que o vídeo seja encontrado tanto por termos técnicos quanto por dúvidas de leigos.

🛠 Estratégia de Geração

Tags de Foco (2-3): A palavra-chave principal exata do vídeo.
Tags de Cauda Longa (5-8): Frases que respondem a dúvidas (Ex: "como fazer RAG com python", "melhores agentes de IA 2026").
Tags de Marca (2): "Sandeco", "Professor Sandeco".
Tags de Categoria (3-5): "Inteligência Artificial", "Tecnologia", "Programação".

📋 Instruções

Analise a legenda .srt e identifique as 3 ferramentas ou conceitos mais citados.
Gere as tags em um formato de lista separada por vírgulas para fácil colagem.
Limite: Mantenha o total abaixo de 450 caracteres (o YouTube permite 500).

Exemplo de Saída:

IA, Inteligência Artificial, RAG, Python, Sandeco, Professor Sandeco, como usar RAG, tutorial agentes IA, CrewAI básico, IA para leigos...

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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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🛠 Estratégia de Geração

Tags de Foco (2-3): A palavra-chave principal exata do vídeo.
Tags de Cauda Longa (5-8): Frases que respondem a dúvidas (Ex: "como fazer RAG com python", "melhores agentes de IA 2026").
Tags de Marca (2): "Sandeco", "Professor Sandeco".
Tags de Categoria (3-5): "Inteligência Artificial", "Tecnologia", "Programação".

📋 Instruções

Analise a legenda .srt e identifique as 3 ferramentas ou conceitos mais citados.
Gere as tags em um formato de lista separada por vírgulas para fácil colagem.
Limite: Mantenha o total abaixo de 450 caracteres (o YouTube permite 500).

Exemplo de Saída:

IA, Inteligência Artificial, RAG, Python, Sandeco, Professor Sandeco, como usar RAG, tutorial agentes IA, CrewAI básico, IA para leigos...

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