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escrita-de-artigos

Escreva artigos, guias, posts de blog, tutoriais, edições de newsletter e outros conteúdos longos com uma voz distinta derivada de exemplos fornecidos ou diretrizes de marca. Use quando o usuário deseja conteúdo escrito refinado com mais de um parágrafo, especialmente quando consistência de voz, estrutura e credibilidade são importantes.

O que é escrita-de-artigos?

A habilidade 'Escrita de Artigos' é projetada para criar conteúdo longo com uma voz autêntica e ponto de vista claro, evitando o tom genérico típico de modelos de linguagem. Ela é útil para redatores, criadores de conteúdo e marcas que precisam de artigos, guias técnicos, ensaios ou newsletters com consistência de voz e estrutura sólida. A habilidade suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e funciona seguindo um processo rigoroso: desde a clarificação do público até a construção de um outline duro, onde cada seção começa com uma prova, exemplo ou conflito. Regras principais incluem liderar com exemplos concretos, usar evidências em vez de adjetivos vagos e evitar padrões banidos como 'game-changer' ou 'no cenário atual'. A voz pode ser ajustada via execução do comando `brand-voice` para obter um perfil de voz específico, e a verificação de qualidade garante que afirmações factuais sejam respaldadas por fontes fornecidas, transições genéricas sejam eliminadas e o formato seja adequado ao meio pretendido.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/article-writing

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Documentação

Escrita de Artigos

Escreva conteúdo longo que soa como uma pessoa real com um ponto de vista, não um LLM se suavizando até virar uma pasta.

Quando Ativar

  • redigir posts de blog, ensaios, posts de lançamento, guias, tutoriais ou edições de newsletter
  • transformar anotações, transcrições ou pesquisas em artigos refinados
  • igualar a voz de um fundador, operador ou marca existente a partir de exemplos
  • apertar estrutura, ritmo e evidências em conteúdo longo já escrito

Regras Principais

  1. Lide com a coisa concreta: artefato, exemplo, resultado, anedota, número, captura de tela ou código.
  2. Explique após o exemplo, não antes.
  3. Mantenha frases enxutas, a menos que a voz de origem seja intencionalmente expansiva.
  4. Use provas em vez de adjetivos.
  5. Nunca invente fatos, credibilidade ou evidências de clientes.

Tratamento de Voz

Se o usuário deseja uma voz específica, execute brand-voice primeiro e reutilize seu PERFIL DE VOZ. Não duplique uma segunda passagem de análise de estilo aqui, a menos que o usuário peça explicitamente.

Se nenhuma referência de voz for fornecida, use como padrão uma voz de operador afiado: concreta, sem sentimentalismo, útil.

Padrões Banidos

Apague e reescreva qualquer um destes:

  • "No cenário atual em rápida evolução"
  • "game-changer", "de ponta", "revolucionário"
  • "aqui está por que isso importa" como uma ponte isolada
  • arcos de vulnerabilidade falsos
  • uma pergunta de fechamento adicionada apenas para turbinar engajamento
  • preenchimento de biografia que não avança o argumento
  • aquecimento genérico de IA que atrasa o ponto principal

Processo de Escrita

  1. Esclareça o público e o propósito.
  2. Construa um outline duro com um trabalho por seção.
  3. Comece seções com prova, artefato, conflito ou exemplo.
  4. Expanda apenas onde a próxima frase merece espaço.
  5. Corte qualquer coisa que soe como modelo, superexplicada ou auto-congratulatória.

Orientação de Estrutura

Guias Técnicos

  • abra com o que o leitor obtém
  • use código, comandos, capturas de tela ou resultados concretos nas principais seções
  • termine com conclusões acionáveis, não um resumo suave

Ensaios / Opinião

  • comece com tensão, contradição ou uma observação específica
  • mantenha um fio de argumento por seção
  • faça opiniões responderem à evidência

Newsletters

  • mantenha a primeira tela fazendo trabalho real
  • não coloque preenchimento de diário no início
  • use rótulos de seção apenas quando melhorarem a escaneabilidade

Verificação de Qualidade

Antes de entregar:

  • afirmações factuais são respaldadas pelas fontes fornecidas
  • transições genéricas de IA foram removidas
  • a voz corresponde aos exemplos fornecidos ou ao PERFIL DE VOZ acordado
  • cada seção adiciona algo novo
  • a formatação corresponde ao meio pretendido

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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