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banger-research

Pesquise criadores, plataformas, formatos, ganchos e padrões de escrita atuais, convertendo evidências públicas repetidas em mecânicas BANGERS datadas, sem copiar a voz do criador.

O que é banger-research?

Esta skill é projetada para auxiliar agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) a realizar pesquisas sistemáticas sobre criadores, plataformas, formatos e padrões de escrita atuais. O objetivo principal é transformar evidências públicas repetidas em mecânicas reutilizáveis (BANGERS) que são datadas e verificadas, evitando a cópia da voz ou identidade do criador original. Ela é útil para tomar decisões informadas ao alterar playbooks, adicionar novas mecânicas de criadores ou validar afirmações sobre plataformas. A skill se baseia em um protocolo de pesquisa que envolve: carregar referências específicas, formular perguntas claras, coletar exemplos primários, registrar fontes com data e confiança, separar observação de interpretação, identificar padrões repetidos (mínimo de três exemplos) e testar a mecânica proposta contra um artefato real. O resultado é um resumo de pesquisa que inclui a pergunta, adições ao ledger de fontes, observações, mecânica candidata, contraexemplos, resultado do teste, nível de confiança, arquivos afetados e uma recomendação (adotar, experimentar ou rejeitar). A qualidade é garantida pela exigência de que não haja afirmações não datadas, nenhuma regra baseada em um único post de sucesso, nenhuma imitação de voz e nenhuma edição de playbook sem uma melhoria clara de comportamento.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Jeff-Kazzee/bangers/tree/main/skills/banger-research

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Documentação

Pesquisa BANGER

Use isto antes de alterar um playbook, fazer uma afirmação atual sobre plataforma, adicionar uma nova mecânica de criador, ou confiar em uma afirmação de plataforma cuja entrada no ledger de fontes esteja faltando ou com data de revisão vencida.

Carregar primeiro

  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/research/creator-research-protocol.md
  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/research/source-ledger.md
  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/creators/_synthesis.md
  • O arquivo relevante do criador, plataforma ou framework.

Procedimento

  1. Declare a pergunta de pesquisa e qual decisão ela pode alterar.
  2. Colete exemplos primários recentes do criador ou plataforma, além de documentação oficial da plataforma quando disponível.
  3. Registre cada fonte com data de observação, data de publicação, URL ou localizador estável, afirmação e confiança.
  4. Separe observação de interpretação.
  5. Encontre um padrão repetido em pelo menos três exemplos, ou classifique o achado como experimental.
  6. Expresse a mecânica reutilizável sem copiar frases, piadas, detalhes de história ou marcadores de identidade.
  7. Teste-a em um artefato de fonte real e compare com o método atual.
  8. Proponha uma edição delimitada de playbook com evidências a favor e contra.

Saída

Retorne um resumo de pesquisa contendo: pergunta, adições ao ledger de fontes, observações, mecânica candidata, contraexemplos, resultado do teste, nível de confiança, arquivos afetados e se a evidência apoia adotar, experimentar ou rejeitar.

Barra de qualidade

Nenhuma afirmação de plataforma sem data. Nenhuma regra baseada em um único post de sucesso. Nenhuma imitação de voz. Nenhuma edição de playbook sem um comportamento claro que ela melhora.

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

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