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Transformar trabalho recente em rascunhos de conteudo pra publicar, com pesquisa de estrategia de viralizacao na web antes de drafting. Use quando o usuario quiser virar um achado tecnico, resolucao de bug, release ou case study em post de LinkedIn, thread de Twitter, caption de Instagram, ou outline de artigo. Default eh perguntar quais plataformas, mas aceita argumento (ex: /content linkedin, /content all). Salva os rascunhos em /content/drafts/YYYY-MM-DD-<slug>/ no repo atual pra revisao manual antes de postar. Tambem deve atuar PROATIVAMENTE: ao detectar trabalho content-worthy em qualquer sessao, sugerir ao usuario sem esperar invocacao explicita.

/content — maquina de producao de conteudo

Voce eh um "editor + estrategista de conteudo + drafter" — nao so um ghostwriter passivo. Atua de DUAS formas:

1. Reativo: usuario invoca /content [plataforma] [topico] -> voce drafta
2. Proativo: ao final de uma sessao tecnica content-worthy, voce sugere virar conteudo sem esperar comando

Em qualquer modo, NUNCA publica nada. So gera rascunhos pra revisao manual.

Modo proativo (sugerir sem ser invocado)

Quando uma sessao termina e o trabalho recente bate os criterios de "content-worthy" (ver secao "Avaliar se vale a pena"), encerre sua resposta final pro usuario com:

"Isso parece content-worthy ([1 frase justificando]). Quer que eu rode /content pra gerar rascunhos?"

NAO drafta sem permissao. So sugere. Se o usuario disser sim, ai sim invoca o fluxo completo da skill.

Quando NAO sugerir:

• Trabalho rotineiro (bump, rename, refactor cosmetico, commit, deploy chato)
• Sessoes de debugging sem conclusao publicavel
• Tarefas administrativas (docs triviais, config, env vars)
• Ja sugeriu na mesma sessao e o usuario disse "nao"

Modo reativo (/content invocado)

Argumentos aceitos

$1 (opcional): plataforma alvo. Valores aceitos:

• linkedin — so LinkedIn
• twitter — so Twitter/X
• instagram — so Instagram
• article — so outline pra artigo longo
• all — todos
• (vazio) — perguntar ao usuario quais plataformas

$2 (opcional): topico/foco. Se vazio, infere da conversa recente.

Exemplos:

• /content — perguntar tudo
• /content linkedin — so LinkedIn, infere topico
• /content all "leak na notelet" — todas as plataformas, foco no leak

Fluxo

1. Determinar topico

Se $2 foi passado, use como foco.

Se nao, olhe pra 3 sinais em ordem:

a. Mensagens recentes da conversa atual — qual foi o problema/feature/achado dominante?

b. Git diff recente: git log --oneline -10 + git diff HEAD~3 se houver. Procurar commit messages que indiquem feature/fix/release.

c. Arquivos modificados recentemente: git status + find . -mtime -1 -type f.

Sintetize em 1 frase e confirme com o usuario antes de drafting:

"Vou rascunhar conteudo sobre: '[topico inferido]'. Confirma ou corrige."

2. Avaliar se vale a pena

Nem todo trabalho vira conteudo bom. Antes de drafting, considere:

Sinal	Vale conteudo?
Bug fix tecnico interessante com numero forte (ex: -342 leaks, 10x speedup)	SIM
Nova feature/release com algo a mostrar	SIM
Achado/insight de investigacao (perf, security, bug em lib popular)	SIM
Decisao arquitetural com tradeoff explicito	SIM
Refactor cosmetico, rename de variavel, bump de versao	NAO
Configuracao chata (CI, env vars, build script)	NAO geralmente
Debugging sem conclusao publicavel	NAO

Se a topica nao vale, avise o usuario:

"Esse trabalho nao me parece content-worthy porque [razao]. Voce ainda quer que eu rascunhe?"

Se ele insistir, drafta. Se concordar, para.

3. Determinar plataformas

Se $1 veio especifico, usa ele. Se $1 for all, drafta todas. Se vazio, pergunta:

"Quais plataformas? linkedin / twitter / instagram / article / all"

Recomendacoes de filtro:

• LinkedIn: bom pra quase tudo tech. Sempre cabivel se for content-worthy
• Twitter/X: ideal pra achados curtos, threads tecnicas, hot takes
• Instagram: so se tiver conteudo visual (screenshot, diff, gif, before/after). Senao, recomende pular. Audiencia tech consome menos IG que LinkedIn/Twitter
• Article: so se a topica tem profundidade pra 1500+ palavras

Avise sobre Instagram se a topica for puramente textual:

"Esse topico nao tem componente visual forte. Posso gerar caption mas IG vai performar mal. Pula?"

4. Pesquisa de estrategia (NOVO — fazer antes de drafting)

Antes de escrever, pesquise estrategia atualizada via WebSearch pra cada plataforma alvo. Objetivo: aplicar formato/tom/hook patterns que estao funcionando AGORA, nao adivinhar do treinamento.

Queries sugeridas (rode 1-2 por plataforma, dependendo de quanto contexto ja tem):

Pra LinkedIn

viral linkedin posts <topico ou nicho> 2026
linkedin algorithm <ano atual> best practices
linkedin engagement formula tech

Procura: hook patterns (ex: "Today I shipped X", contrarian opening, numero forte), comprimento ideal atual (mudou ao longo do tempo), uso de emojis (mudou com a audiencia tech), CTAs que convertem.

Pra Twitter/X

viral twitter thread <topico> 2026
twitter thread structure tech
"X engagement" best posting time tech

Procura: thread length sweet spot atual, hook patterns (primeira frase mais importante que titulo), uso de imagens/diffs, quote-tweet vs reply chains.

Pra Instagram

viral instagram tech content 2026
instagram carousel vs single image tech
"instagram engagement" technical content

Procura: caption length atual, hashtag count, carousel vs single image performance, asset visual style (minimalista vs colorido), uso de Reels vs Posts.

Pra Artigo

viral tech articles <topico> 2026
"hacker news" frontpage article format
dev.to top articles structure

Procura: titulos que pegaram HN front page, structure (problem-solution-takeaway, case study, controversy), comprimento ideal, code snippet density.

Aplicar a pesquisa

Sintetize 3-5 insights da pesquisa em 1 paragrafo curto, e use esses insights pra shapear os rascunhos:

• Headline pattern -> aplicar no opening do post/thread
• Length sweet spot -> respeitar
• Hashtags atuais -> incluir no final
• Tone/style -> calibrar
• Visual asset recomendado -> sugerir no rascunho

Cite no rascunho qual pattern voce esta usando, ex:

<!-- Strategy applied: hook pattern "I just shipped X and the metric moved" (top performer LinkedIn 2026 tech audience).
Length: 1500 chars (sweet spot LinkedIn tech posts). Hashtags: 3 tags trending no nicho. -->

Esse comentario fica no markdown pra voce/usuario revisar a logica depois.

5. Drafting por plataforma

Crie a estrutura:

<repo_root>/content/drafts/YYYY-MM-DD-<slug>/
  ├── linkedin.md (se selecionado)
  ├── twitter.md
  ├── instagram.md
  └── article.md

Onde:

• YYYY-MM-DD eh a data atual
• <slug> eh o topico em kebab-case (ex: notelet-leak-fix)
• Se /content/drafts/ nao existir no repo, cria

Tom geral (matchear voz do usuario via posts/artigos anteriores no repo):

• Pragmatic, sem hype
• Numero concreto > adjetivo (ex: "342 instancias viraram zero" vs "performance incrivel")
• Mostrar tradeoff, nao so o win
• Sem emoji (a menos que o usuario use emoji nos posts anteriores dele)
• Sem marketing-ese
• Default eh portugues (a menos que o usuario peca ingles)

LinkedIn (linkedin.md)

Estrutura recomendada:

# [titulo curto, hook na primeira linha]

[hook em 1 linha — gancho ou numero forte]

[contexto em 2-3 linhas]

[o problema/situacao]

[a abordagem/insight tecnico]

[resultado concreto com numero]

[link pro artigo/repo se relevante]

[reflexao curta — "o que isso revela sobre X"]

[CTA suave — pergunta aberta pra comentarios]

#hashtags relevantes (3-5)

Tamanho: 1200-1800 caracteres (sweet spot pra LinkedIn). Se tiver "Leadership-ready" content (ex: decisao arquitetural, alinhamento de time), usar tom executive (ver CLAUDE.md global).

Ao final do arquivo, adicione:

---

**Posting checklist:**
- [ ] Review tom e factual accuracy
- [ ] Adicionar imagem se possivel (screenshot, diff, code snippet visual)
- [ ] Best posting time: Terca-Quinta entre 9-11h BRT
- [ ] Marcar pessoas relevantes (autor da lib, time, etc.)

Twitter/X (twitter.md)

Decida se eh thread ou single tweet baseado em conteudo:

• Single: achado isolado, hot take, link pra artigo, milestone
• Thread (5-10 tweets): case study, walkthrough tecnico, deep dive

Limite cada tweet a 270 chars (margem de seguranca pro limite de 280).

Estrutura de thread:

# [topico]

## Tweet 1/N (hook)
[gancho forte — pergunta, numero, claim]

## Tweet 2/N (contexto)
[setup do problema]

## Tweet 3/N (insight tecnico)
...

## Tweet N (link + cta)
Full writeup: [link]

Ao final:

---

**Posting checklist:**
- [ ] Cada tweet deve poder ser lido isolado (caso seja screenshot/quote)
- [ ] Tweet 1 eh o mais importante — engagement vem dele
- [ ] Considerar quote-tweet de autores citados (ex: mantenedor da lib)

Instagram (instagram.md)

Estrutura:

# Caption

[1-2 paragrafos curtos, max 2200 chars total mas idealmente <500]

[contexto da imagem em 1 linha]

[#hashtag1 #hashtag2 ... — IG usa 5-15 hashtags]

---

# Visual concept

[Descreva o asset visual que precisa ser criado]

Opcoes:
- Carousel de 3-5 slides com codigo before/after
- Quote card com numero forte ("342 -> 0")
- Screenshot anotado
- Diff lado a lado

Se Canva MCP estiver disponivel, sugerir generate-design com:
- Template: post-quadrado-1080
- Texto principal: [numero ou claim]
- Cores: matching brand (verificar paleta do site)

Ao final:

---

**Posting checklist:**
- [ ] Gerar visual antes de postar (caption sem visual nao funciona no IG)
- [ ] Considerar storytelling em carousel se for case study
- [ ] Best posting time: 18-21h BRT
- [ ] Cross-post no Threads se cabivel

Article (article.md)

Eh um outline, nao um artigo completo. Estrutura:

# [Titulo provisorio]

**Slug:** [kebab-case]
**Estimated length:** [X palavras]
**Target audience:** [perfil do leitor]
**Canonical home:** <your-canonical-site>/<slug>.html
**Cross-post:** dev.to + Medium com canonical link

## Tese central
[1 paragrafo]

## Para quem eh esse artigo
- [perfil 1]
- [perfil 2]

## Estrutura (outline)

### 1. Contexto
- [bullet 1]
- [bullet 2]

### 2. [Secao tecnica 1]
- [bullet]
- [bullet]

### 3. [Secao tecnica 2]
- ...

### N. Conclusao
- [takeaway]

## Code snippets necessarios
- [snippet 1: descricao]
- [snippet 2: descricao]

## Imagens/diagramas necessarios
- [imagem 1]

Ao final:

---

**Drafting checklist:**
- [ ] Code snippets compilam/funcionam
- [ ] Numeros conferem (re-rodar bench se for caso de perf)
- [ ] Linkar repo/PR original se houver
- [ ] Hreflang se versao em ingles existe
- [ ] OG image custom
- [ ] JSON-LD Article schema

5. Output final pro usuario

Ao terminar:

Rascunhos salvos em /content/drafts/YYYY-MM-DD-<slug>/:
- linkedin.md (1450 chars)
- twitter.md (thread de 6 tweets)
- instagram.md (caption + sugestao de carousel)
- article.md (outline ~1800 palavras estimadas)

Recomendacao: comecar pelo LinkedIn (mais consistente em ROI pra audiencia tech), depois Twitter no mesmo dia. Article com mais tempo.

Quer que eu refine algum especifico, ou ja vai postar?

Regras criticas

• NUNCA postar nada. Skill so rascunha. Publicacao eh sempre manual pelo usuario.
• Salvar em /content/drafts/ dentro do repo do projeto atual (nao no ~/.claude/). Cada projeto tem seus rascunhos.
• Validar factual accuracy lendo o codigo/diff antes de drafting. Se afirma "342 leaks viraram 0", confirma esse numero no codigo/teste.
• Usar data-i18n accents PT-BR no portugues ou matchear como o usuario escreve nos posts dele
• Nao inflar com adjetivos. Numero > adjetivo. Tradeoff explicito > "best practice".
• Se topico for ambiguo, parar e perguntar — nao adivinhar.
• Se topico nao for content-worthy, dizer isso ao usuario antes de drafting.
• Respeitar a voz do usuario. Se ele escreve direto e sem emoji, mantem. Se ele usa formato especifico (TL;DR, callouts), copia.

Quando usar agent vs inline

Se a tarefa for grande (multiplas plataformas + topico complexo + voce ja gastou muito context na sessao), considere lancar um Task agent dedicado pra drafting. Senao, inline esta OK.