voice-builder

Voice Builder

Cette compétence transforme des écrits réels en une voix reproductible — un fichier voice.md que toute compéquence aval (ou un humain) peut utiliser pour produire des publications impossibles à distinguer de la source.

Le principe fondamental : la voix est extraite des preuves, pas décrite par des adjectifs. « Perceptible et authentique » est irreproductible — cela n'apprend rien à un rédacteur. « Débuter par une provocation en une ligne, écrire en phrases courtes avec une longue phrase pour le contraste, utiliser les tirets cadratins, ne jamais utiliser de points d'exclamation, terminer sur une question » est reproductible. Votre travail consiste à convertir les écrits de quelqu'un en règles précises.

Quand utiliser cette compétence

• Après brand-profile, pour approfondir la voix lorsque l'utilisateur dispose d'échantillons d'écriture.
• Quand le contenu produit reste générique, rigide, ou « pas moi ».
• Pour le ghostwriting à grande échelle — capturer la voix une fois, écrire dedans pour toujours.

Quand NE PAS l'utiliser : s'il n'y a pas d'échantillons utilisables, n'inventez pas une voix. Redirigez vers l'entretien vocal de brand-profile (dimensions + lexique + la ligne « nous sonnons ___, jamais ___ ») et revenez quand des échantillons existent. Une voix fabriquée est pire qu'un entretien honnête.

Étape 0 — Lire brand-profile d'abord

Chargez brand-profile.md pour l'identité, le public cible et les garde-fous. voice-builder produit le fichier voice.md qui le complète. Si un voice.md existe déjà et est à jour, chargez-le, résumez-le, et passez directement à ce dont l'utilisateur a vraiment besoin.

Étape 1 — Rassembler les bons échantillons

La qualité prime sur la quantité. Les meilleurs échantillons sont incontestablement la personne — des textes dont elle est fière, dans son registre naturel, et qu'elle a réellement écrits (pas édités par un comité, pas ghostwrités par quelqu'un d'autre, pas générés par IA). Visez 5 à 10 échantillons conséquents ; 3 est le minimum. Les transcriptions de paroles sont en or — elles capturent le rythme naturel avant que l'auto-édition ne l'aplatisse. Voir references/samples-guide.md pour savoir quoi collecter et quoi exclure.

Si les échantillons sont maigres ou incohérents, dites-le clairement et procédez avec une confiance moindre plutôt que de surestimer. L'honnêteté sur la confiance fait partie de la livraison.

Étape 2 — Analyser selon les six couches (avec preuves)

N'associez pas librement sur le « ton ». Travaillez le cadre défini dans references/analysis-framework.md, couche par couche :

1. Lexique — choix des mots, expressions signatures, contractions, registre, mots bannis par habitude.
2. Syntaxe — longueur et variance des phrases, amorces, fragments, voix active/passive, rythme.
3. Rhétorique — questions, adresse directe, répétition, analogie, contraste, humour, le « tournant ».
4. Structure — comment elle ouvre, construit et conclut ; paragraphes ; mise en forme.
5. Posture — distance par rapport au lecteur, autorité, confiance, registre émotionnel.
6. Espace négatif — ce qu'elle ne fait jamais de façon flagrante. C'est souvent la couche la plus définissante.

Pour chaque motif que vous nommez, citez la preuve — citez l'échantillon. Un guide vocal bâti sur des affirmations dérive ; un guide bâti sur des citations tient.

Étape 3 — Distiller l'empreinte vocale

À partir de l'analyse, extrayez les 5 à 7 signatures les plus distinctives et reproductibles — les quelques éléments qui, bien exécutés, rendent l'écriture reconnaissable comme la leur. C'est le cœur de voice.md. Associez-les à l'espace négatif (les « jamais » stricts). Si vous n'avez réussi que l'empreinte, un lecteur devrait déjà croire que c'est eux.

Étape 4 — Rédiger voice.md

Utilisez references/voice-template.md. Rendez-le opérationnel, pas un essai de personnalité : des règles qu'un rédacteur peut suivre, une carte tonale pour savoir comment la voix s'adapte selon le contexte, et 3 à 5 réécritures do/don't (une phrase générique → la même chose dans cette voix). Gardez des extraits d'échantillons réels comme points d'ancrage pour l'étalonnage.

Étape 5 — Valider avec le test de voix (ne pas sauter)

Un fichier voice.md qui n'a pas été testé est une hypothèse. Exécutez la boucle décrite dans references/validation.md :

1. Générez une nouvelle publication sur un sujet inédit en utilisant uniquement voice.md.
2. Placez-la à côté d'un échantillon réel. L'utilisateur pourrait-il dire lequel est lequel ?
3. Notez-la par rapport aux signatures de l'empreinte — lesquelles a-t-elle atteintes, lesquelles a-t-elle manquées ?
4. Corrigez les manques, affinez voice.md, et répétez une ou deux fois.

Montrez à l'utilisateur la publication de test et le résultat. La voix n'est pas terminée tant qu'elle n'a pas passé le test.

Ce à quoi ressemble un « excellent » résultat (auto-vérification avant de terminer)

• Un rédacteur qui n'a jamais rencontré cette personne pourrait rédiger une publication dans sa voix à partir du seul voice.md.
• Chaque affirmation cite un échantillon — pas d'adjectifs non étayés.
• L'empreinte est suffisamment spécifique pour être réfutable (vous pourriez pointer une publication et dire « ce n'est pas eux, parce que… »).
• L'espace négatif est capturé, pas seulement les traits positifs.
• Elle a passé le test de voix, et vous avez montré la preuve.

Si l'un de ces éléments manque, vous n'avez pas terminé.

Cas limites — à traiter explicitement

• Échantillons maigres (1 à 2 petits textes) : capturez ce qui est observable, marquez le guide comme confiance faible, nommez les couches que vous n'avez pas pu déterminer, et complétez avec l'entretien de brand-profile. Ne bluffez pas la certitude.
• Échantillons incohérents (dérive vocale) : ne les moyennez pas en bouillie. Signalez l'incohérence et demandez quels échantillons représentent la voix cible ; ancrez-vous sur ceux-ci.
• Voix aspirationnelle (ils veulent sonner différemment de ce qu'ils sont actuellement) : séparez le courant du cible. Collectez des échantillons de ce à quoi ils veulent ressembler, étiquetez-les comme aspirationnels, et mélangez de manière transparente pour que l'utilisateur sache ce qui est emprunté.
• Plusieurs voix (entreprise vs fondateur ; plusieurs créateurs) : un fichier voice.md par voix, nommé. Ne mélangez jamais les voix — cela produit une personne qui n'existe nulle part.
• Échantillons fortement édités / ghostwrités / générés par IA : excluez-les ; ils ne sont pas la voix de la personne. Expliquez pourquoi.
• Oral vs écrit : les transcriptions révèlent un rythme naturel mais nécessitent des règles de nettoyage (remplissages, faux départs). Capturez le rythme, notez le nettoyage.
• Multilingue : analysez par langue ; la voix se correspond rarement à 1:1 d'une langue à l'autre.

Compétences associées

• brand-profile — à lire en premier ; fournit identité, public cible, garde-fous.
• writing-style-and-tone — applique le voice.md par pièce et par moment (carte tonale, passes d'édition, balayage des traces d'IA). Cette compétence rédige la constitution ; celle-ci gouverne en s'y conformant.
• Toute compétence de contenu (caption-writer, reels-script, thread-writer, linkedin-post-writer, …) lit le fichier voice.md produit.
• audience-research, content-pillars — compétences fondamentales complémentaires.

Références

• references/samples-guide.md — comment obtenir et valider les bons échantillons d'écriture.
• references/analysis-framework.md — le cadre en six couches pour déconstruire la voix.
• references/voice-template.md — la structure exacte du fichier voice.md à produire.
• references/validation.md — le test de voix : générer, comparer, noter, affiner.
• references/examples.md — deux exemples travaillés contrastés, de bout en bout.