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builtnotboosted/review-loop

O controle de qualidade que todo conteúdo precisa passar antes de ser arquivado, agendado ou publicado. Executa uma autocorreção, depois uma revisão independente feita por um subagente que vê apenas o trabalho finalizado e os critérios (nunca o raciocínio do criador), e então corrige e reavalia até obter uma aprovação limpa. Cobre o que fazer quando uma peça não consegue passar sem supervisão (reter, sinalizar, enviar o restante). Use quando alguém disser "revise isto", "verifique antes de publicar", "faça QA do pacote", "isto está pronto para postar?", "quero uma segunda opinião nisto", "revise as legendas" ou quando qualquer outra skill Built Not Boosted entregar trabalho para verificação.

O que é review-loop?

O Review Loop é uma skill projetada para garantir que todo conteúdo produzido — seja texto, imagens, vídeos ou legendas — atenda aos mais altos padrões de qualidade antes de ser agendado, arquivado ou publicado. Diferente de uma simples revisão, ela implementa um processo rigoroso em três estágios: autocorreção, revisão independente por um subagente que vê apenas o trabalho finalizado e os critérios (sem contexto criativo), e correção com reavaliação contínua até que tudo seja aprovado sem ressalvas. A skill é especialmente útil para equipes de marketing, criação de conteúdo e agências que precisam manter consistência de marca, evitar erros de conformidade e garantir que cada peça esteja impecável antes de ir ao ar. Ela se integra a plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex, utilizando subagentes para realizar revisões imparciais. Seu funcionamento é baseado em critérios definidos por outras skills (como escrita, geração de imagens, edição de vídeo) e no perfil da marca, executando o loop de verificação sobre eles. O maior benefício é a detecção precoce de problemas que poderiam passar despercebidos, como semelhança incorreta de pessoas reais, vozes genéricas, informações não verificadas ou elementos obrigatórios ausentes. Quando uma peça não consegue passar mesmo após três rodadas completas, a skill orienta a reter o trabalho e sinalizar claramente o problema, evitando que conteúdo de qualidade inferior seja publicado para cumprir prazos.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/builtnotboosted/built-not-boosted-skills/tree/HEAD/plugins/built-not-boosted/skills/review-loop

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Documentação

Review loop (Loop de Revisão)

Esta skill é responsável pelo processo de verificação do trabalho antes de ser enviado: autocorreção, uma revisão independente, correção e reavaliação, e o portão de aprovação limpa. Ela não possui os critérios. Eles estão nas skills que produzem o trabalho (writing para texto, image-generation para imagens, video-scripting para roteiros, video-editing para vídeo finalizado, scheduling para mecânicas de postagem) e no perfil da marca. Esta skill executa o loop sobre eles.

A única regra: nada é arquivado, agendado ou publicado até que seja uma aprovação limpa. A velocidade nunca reduz o padrão. Peças reativas, apressadas e "só uma rapidinha" passam pelo mesmo loop.

Antes de começar

  1. Leia marketing/brand/brand-profile.md, especialmente Voz, Limites, Conformidade, Semelhança e Plataformas. Essas são as regras rígidas que todo revisor verifica.
  2. Leia brand/voice-learnings.md para entender o que "soa como ele(a)" significa na prática.
  3. Colete os critérios para cada tipo de artefato na peça: a seção "Verificações antes de enviar" de cada skill que o produziu.
  4. Reúna os artefatos da pasta da peça content/<yyyy-mm-dd>-<slug>/: captions.md, PACKAGE.md, roteiros, arquivos de imagem, arquivos de vídeo.

Sem espaço de trabalho? Revise com base nas verificações da skill produtora e nas boas práticas gerais, e diga no resultado que as verificações específicas da marca não puderam ser executadas.

Estágio 1: Autocrítica

Antes de qualquer outra pessoa ver, revise seu próprio trabalho como um editor exigente, designer e leitor de conformidade fariam. Corrija conforme avança.

  • Texto: execute a lista de verificação da writing linha por linha.
  • Imagens: abra cada arquivo de imagem em seu tamanho final e verifique-o contra as verificações de image-generation: ortografia de cada palavra incorporada, sem palavras duplicadas, proporção correta sem nada cortado, legível em tamanho de miniatura. Para carrosséis, cada slide. Para peças animadas, o arquivo de vídeo final.
  • Semelhança: para qualquer imagem de uma pessoa real, abra-a ao lado de uma foto de referência real de brand/reference-images/ (uma colorida, para cabelo e tom de pele) e compare característica por característica com a seção de Semelhança do perfil. Nunca compare com outra imagem gerada. Se não tiver certeza de que é genuinamente ela, falha.
  • Verdade: cada história, figura, citação e avaliação remete a algo real: o próprio relato do usuário, uma fonte em sources.md ou a loja de análises aprovadas.
  • Voz: leia cada linha em voz alta, incluindo títulos de imagens. Soa como essa pessoa ou como marketing genérico? Uma linha tecnicamente correta, mas sem alma, é uma falha.
  • Completude: cada plataforma no plano tem sua versão; cada still tem texto alternativo; os primeiros comentários estão lá; o formato está marcado.

Uma reescrita ou nova geração é um novo artefato. Ele recebe a mesma autocrítica antes de contar.

Estágio 2: Revisão independente

Crie um subagente como revisor independente. A independência é o ponto principal: o criador sabe o que quis dizer, então lê o que quis dizer. Um leitor novo vê apenas o que está realmente lá.

Forneça ao revisor:

  • Os artefatos finalizados (texto completo, caminhos de arquivo para imagens e vídeo).
  • Os critérios: as seções de verificações relevantes, mais as seções de Voz, Limites, Conformidade e Semelhança do perfil da marca, e o nível de isenção de responsabilidade que cada peça deve conter.
  • Caminhos das fotos de referência, se alguma imagem mostrar uma pessoa real.

Não forneça seu raciocínio, seus rascunhos, a história de fundo do briefing ou por que você fez cada escolha. Esse contexto é exatamente o que impede um revisor de ver os problemas.

Peça para encontrar, não corrigir, e relatar cada falha com uma gravidade, o arquivo e seção, o texto exato ofensivo citado e uma correção sugerida. Use o modelo em references/reviewer-prompt.md; abra-o toda vez que criar um revisor.

Gravidades:

  • Bloqueador: deve ser corrigido antes de enviar. Falhas de conformidade e verdade, semelhança incorreta, regra de link quebrada, violação de limite da plataforma, elemento obrigatório ausente.
  • Deveria corrigir: corrija a menos que haja um bom motivo. Gancho fraco, linha fora da voz, chamada para ação fraca, primeiro comentário ausente.
  • Bom ter: decisão pessoal.

Diga ao revisor para ser adversarial em duas coisas em particular. Semelhança: abra cada imagem com um rosto e compare com a foto de referência real; "uma pessoa plausível daquela idade" não é o padrão, e incerteza significa falha. Por quê: revisões já aprovaram rostos genéricos substitutos antes, porque um revisor que não abre o arquivo não consegue detectar. Verdade: qualquer figura, história ou citação sem uma fonte rastreável é um bloqueador, por mais plausível que pareça.

Se seu ambiente não puder criar subagentes (alguns clientes de chat), diga isso, então faça a coisa mais honesta possível: uma passagem a frio separada lendo apenas os artefatos e critérios, como se os visse pela primeira vez, ou peça ao usuário para colar o prompt do revisor em um novo chat. Anote no resultado que a revisão não foi independente.

Estágio 3: Corrigir e reavaliar

  1. Corrija todo bloqueador e deveria-corrigir. Decida sobre cada bom-ter e anote a decisão.
  2. Reexecute as verificações afetadas. Reavalie qualquer imagem gerada novamente em seu novo arquivo, não no antigo.
  3. Reavalie toda a peça, porque correções podem quebrar outras coisas (uma legenda mais curta pode perder a isenção de responsabilidade; uma nova imagem pode cortar um título).
  4. Se as correções mudaram algo substancial, execute o Estágio 2 novamente com um novo revisor.

Apenas uma aprovação genuinamente limpa é enviada. Se três rodadas completas não produziram uma, pare de fazer o loop: o problema geralmente está no briefing ou na abordagem, não no polimento. Retenha a peça e sinalize com o que continua falhando.

Registrando o resultado

Escreva um pequeno REVIEW.md na pasta da peça: data, o que foi revisado, as descobertas do revisor por gravidade, o que foi corrigido, quaisquer bons-ter recusados e por quê, e o veredito (aprovação limpa, enviado com lacunas sinalizadas ou retido). É isso que o usuário lê quando quer saber por que algo foi retido, e o que voice-loop e platform-data podem aprender depois.

Quando não pode passar sem supervisão

Em uma execução agendada ou sem supervisão, não há ninguém para perguntar. Nunca envie algo de qualidade inferior para cumprir um horário, e nunca invente um fato ou falsifique uma imagem para forçar uma aprovação.

  • Uma imagem que não fica boa após novas gerações genuínas: não arquive nada quebrado, mantenha o prompt, envie o restante do pacote e sinalize a lacuna.
  • Uma imagem de uma pessoa real que não atinge uma semelhança genuína: um rosto errado é pior do que nenhuma imagem. Em ordem: gere novamente ancorado em uma foto de referência real com as características de semelhança detalhadas; reconstrua a peça sem um rosto (uma cena mais o título); somente se nenhum funcionar, retenha a peça. Nunca envie um rosto substituto.
  • Um problema de conformidade ou verdade que não pode ser resolvido a partir do perfil e fontes: retenha a peça e sinalize claramente.
  • Algo que as skills e o perfil não resolvem: faça a escolha conservadora e anote, ou pare e sinalize. Não adivinhe.

Coloque cada retenção e sinalização em REVIEW.md e no resumo da execução para o usuário, para que nada seja descartado silenciosamente.

Adaptando

  • Conteúdo leve (uma resposta, um quadro de história) pode pular o Estágio 2 se o usuário escolher, mas nunca pule para nada que contenha texto de conformidade, rosto de pessoa real, figura ou link de afiliado.
  • Equipes: o revisor independente pode ser uma pessoa. Entregue a ela o mesmo prompt e critérios.
  • Novos critérios: adicione-os às verificações da skill produtora ou ao perfil da marca, não aqui. Esta skill executa quaisquer verificações que existirem.

Saiba mais

https://builtnotboosted.com/skills/review-loop

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

builtnotboosted/image-generation

Produces finished social images with any image model (Google Gemini image, "Nano Banana", as the worked example) - feed statics, carousel slides, short-form video covers, YouTube and article thumbnails, local listing cards and animated statics. Bakes the headline into the scene instead of pasting text on top, keeps text inside the profile-grid safe zone, locks the likeness of real people to their reference photos, hits exact platform sizes, writes alt text and re-judges every re-roll on the filed file. Use when someone says "make an image for this post", "create a thumbnail", "make a cover from my video", "design a carousel", "animate this static", "the image model won't do 4:5", "my headline is getting cut off in the grid", or when a content pack needs its visuals.

builtnotboosted/scheduling

Gets finished posts into a social media scheduler (or posted by hand) safely. Queue-only with explicit timezone offsets, live dedup against scheduled and already-published posts, media readiness checks, correct post types (shorts, reels, carousels, first comments, manual-posting reminders), alt text, a link gate that sends copy back for a rewrite rather than stripping it, and confirmation before anything goes live. Writes and keeps a scheduling manifest for each pack. Works with any scheduler; Publer is the worked example. Use when someone says "schedule this", "queue these posts", "put this in Publer", "book in this week's content", "post this on Tuesday at 7", "move that post", "what's already scheduled", or hands over a finished content pack to go out.

builtnotboosted/video-editing

Edits filmed talking-head footage into release-ready vertical shorts (1080x1920) and 16:9 YouTube long-forms with ffmpeg and Whisper. Keeps exactly one clean read of every script line (no stumbles, restarts or double reads), never leaves a flat single shot (punch-ins, reframes, B-roll, motion graphics), captions from the finished audio, normalises loudness to -14 LUFS, makes a real-frame cover and runs a QA gate that re-transcribes the render and refuses delivery until it passes. Syncs extra cameras by sound and writes YouTube chapters. Use when someone says "edit my video", "cut this clip", "remove my retakes", "edit out the fluffs", "add captions to my video", "make a short from this footage", "sync my two cameras", "make a thumbnail from my video", or hands over raw footage and a script.

builtnotboosted/video-scripting

Writes video scripts that sound like the person who will say them, for shorts (Reels, TikTok, YouTube Shorts) and long-form YouTube. Warm hook rather than a shout, who-am-I and follow early, a retention shape that delays the answer, a soft earned close, length that follows the story, real-problem substance, reactive scripts for news and data releases. Output is teleprompter-ready (think-breaks, shot reminders) with short edit notes for the video-editing skill. Use when someone says "write me a script", "script a reel about", "I need a short on", "plan a YouTube video", "turn this post into a video", "react to today's news on video", "what should I say on camera", or before a filming session.

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