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voix-marque

Construisez un profil de style d'écriture basé sur des sources réelles (posts, essais, notes de lancement, documentation ou site), puis réutilisez ce profil dans vos contenus, prospection et workflows sociaux. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite une cohérence vocale sans recourir aux clichés d'IA générique.

Qu'est-ce que voix-marque ?

Ce skill, nommé 'Brand Voice', permet de créer un profil vocal durable à partir de matériel source authentique, puis de le réutiliser systématiquement sans avoir à redériver le style à chaque fois ni à se rabattre sur une copie IA générique. Il est utile pour les développeurs et les créateurs de contenu qui veulent maintenir une voix cohérente sur des canaux comme X, LinkedIn, les e-mails, les lancements, les threads ou les mises à jour produit. Le skill fonctionne en priorisant les sources réelles (posts X récents, articles, e-mails sortants, documentation produit) et en extrayant des caractéristiques comme le rythme, la longueur des phrases, l'utilisation de parenthèses, la fréquence des questions, la compression vs l'explication, et les normes de capitalisation. Le résultat est un bloc `VOICE PROFILE` réutilisable, conforme à un schéma défini dans les références, qui peut être consommé par les skills en aval comme `content-engine`, `crosspost` ou `lead-intelligence`. Il impose également des interdictions strictes (ex: pas de hooks de curiosité factices, pas de 'no fluff', pas de cadence type leader d'opinion LinkedIn) et des règles de persistance pour éviter de créer des fichiers sensibles sans consentement explicite.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/brand-voice

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Documentation

Voix de marque

Construisez un profil vocal durable à partir de matériel source réel, puis utilisez ce profil partout au lieu de redériver le style depuis zéro ou de vous rabattre sur une copie IA générique.

Quand activer

  • l'utilisateur souhaite du contenu ou de la prospection dans une voix spécifique
  • rédaction pour X, LinkedIn, e-mail, posts de lancement, threads ou mises à jour produit
  • adaptation du ton d'un auteur connu sur plusieurs canaux
  • le canal de contenu existant a besoin d'un système de style réutilisable au lieu d'une imitation ponctuelle

Priorité des sources

Utilisez le jeu de sources réelles le plus fort disponible, dans cet ordre :

  1. posts et threads originaux récents sur X
  2. articles, essais, notes, notes de lancement ou newsletters
  3. e-mails sortants ou DM réels qui ont fonctionné
  4. documentation produit, changelogs, framing du README et contenu du site

N'utilisez pas d'exemples génériques de plateforme comme matériel source.

Workflow de collecte

  1. Rassemblez 5 à 20 échantillons représentatifs lorsque disponibles.
  2. Préférez le matériel récent au matériel ancien, sauf si l'utilisateur indique que les écrits plus anciens sont plus canoniques.
  3. Séparez la « voix de lancement public » de la « voix de travail privé » si le jeu de sources se divise clairement.
  4. Si l'accès à X en direct est disponible, utilisez x-api pour récupérer les posts originaux récents avant la rédaction.
  5. Si le contenu du site compte, incluez la page d'accueil actuelle de l'ECC et le framing du dépôt/plugin.

Ce qu'il faut extraire

  • rythme et longueur des phrases
  • compression vs explication
  • normes de capitalisation
  • utilisation des parenthèses
  • fréquence et but des questions
  • avec quelle netteté les affirmations sont faites
  • à quelle fréquence les chiffres, mécanismes ou preuves apparaissent
  • comment fonctionnent les transitions
  • ce que l'auteur ne fait jamais

Contrat de sortie

Produisez un bloc VOICE PROFILE réutilisable que les skills en aval peuvent consommer directement. Utilisez le schéma dans references/voice-profile-schema.md.

Gardez le profil structuré et suffisamment court pour être réutilisé dans le contexte de la session. Le but n'est pas la critique littéraire. Le but est la réutilisation opérationnelle.

Valeurs par défaut Affaan / ECC

Si l'utilisateur souhaite la voix Affaan / ECC et que les sources en direct sont minces, commencez ici, sauf si du matériel source plus récent le remplace :

  • direct, compressé, concret
  • les spécificités, mécanismes, preuves et chiffres l'emportent sur les adjectifs
  • les parenthèses servent à la qualification, au rétrécissement ou à la sur-clarification
  • la capitalisation est conventionnelle sauf s'il y a une vraie raison de la briser
  • les questions sont rares et ne doivent pas être utilisées comme appât
  • le ton peut être acéré, direct, sceptique ou sec
  • les transitions doivent sembler méritées, pas lissées

Interdictions strictes

Supprimez et réécrivez tout ceci :

  • accroches de curiosité factices
  • « pas X, juste Y »
  • « sans fioritures »
  • minuscules forcées
  • cadence de leader d'opinion LinkedIn
  • questions appâts
  • « Ravi de partager »
  • remplissage générique de parcours de fondateur
  • parenthèses ringardes

Règles de persistance

  • Réutilisez le dernier VOICE PROFILE confirmé dans les tâches connexes de la même session.
  • Si l'utilisateur demande un artefact durable, enregistrez le profil dans l'espace de travail ou la surface mémoire demandée.
  • Ne créez pas de fichiers suivis par le dépôt qui stockent des empreintes vocales personnelles, sauf si l'utilisateur le demande explicitement.

Utilisation en aval

Utilisez ce skill avant ou à l'intérieur de :

  • content-engine
  • crosspost
  • lead-intelligence
  • rédaction d'articles ou de lancements
  • prospection froide ou chaude sur X, LinkedIn et par e-mail

Si un autre skill a déjà une section partielle de capture vocale, ce skill est la source de vérité canonique.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

Skills associés