Tenha o seu Blogueirinho:
conteúdo com IA, com trava e aprovação humana

Um agente de conteúdo jurídico: pesquisa, escreve, faz capa e vídeo e publica, com trava de segurança e aprovação humana antes de qualquer post.

1. Pesquisa
2. Escreve
3. Capa e vídeo
4. Trava
5. «Pode publicar»

• Regra 1: cada app no que faz melhor. Não precisa assinar tudo no primeiro dia.
• Regra 2: texto que cita número precisa de fonte e data. Sem fonte, não entra.
• Regra 3: a IA prepara. A publicação só sai com o seu «pode publicar».

O modelo completa texto. Se falta a fonte, ele escreve o que parece certo: chute com boa gramática. Com base fechada (RAG), a resposta vem com fonte e data.

«Cada número traz a fonte e a data da consulta. Sem fonte, não entra.»

3 a 5 fontes próprias no NotebookLM já formam a «voz da marca».

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name: cortes-minimo-token
description: Faz cortes verticais 9:16 de um vídeo longo
  gastando o mínimo de tokens. A IA só lê texto.
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## Regra de ouro
A IA nunca recebe o vídeo nem o áudio. Recebe só o texto.
## Não fazer
- Não deixar o agente iterar o render sozinho em loop
- Não publicar sem aprovação humana

Documentação: Agent Skills (documentação oficial)↗.

O Model Context Protocol (MCP)↗ é o padrão aberto que liga a IA aos seus aplicativos: ela lê e também faz (salva no Drive, marca na agenda, consulta o sistema).

Com o Windsor.ai↗, a IA lê as métricas oficiais do Instagram em vez de opinar. Regra do escritório: mostrar só visualizações, com fonte e data.

• QC de capa e de legenda.
• Trava anti-duplicidade: o mesmo vídeo não vai duas vezes ao ar.
• Agente bom é o que para quando falta permissão ou qualidade, e avisa.

cron, Agendador do Windows ou n8n↗: você define o horário e a tarefa roda. A publicação só sai com «pode publicar».

# exemplo de agenda (cron): seg a sex, 7h05
5 7 * * 1-5 python rotina.py

Buscar sem IA: filtre por regra primeiro e só então chame a IA. Zero token até a hora de redigir.

1. Contas: Claude↗, Grok↗, Gemini↗, NotebookLM↗ e a chave grátis no Google AI Studio↗.
2. Voz da marca no NotebookLM: 3 a 5 fontes suas e 10 regras curtas, cada uma com a fonte.
3. Primeira skill: cole as 10 regras no modelo de SKILL.md e teste uma legenda.
4. Instale o kit: Python↗, ffmpeg↗ e faster-whisper.
5. Transcreva no seu notebook com o faster-whisper↗: custo zero de token.
6. Escolha os cortes com pouco token: modelo barato, só texto, devolvendo JSON.
7. Renderize o corte 9:16 com legenda karaokê e áudio normalizado.
8. Revisão e trava: gancho, legenda sem erro, nada de dado de cliente.
9. Publicar e automatizar: Graph API com trava; agendamento por cron ou n8n.

• Gancho nos 3 primeiros segundos.
• Sem promessa de resultado no texto nem na capa (Provimento nº 205/2021 do CFOAB↗).
• Legenda sem erro, conferida palavra por palavra.
• Nada de dado de cliente.
• A legenda não parece conversa com a IA.
• Aprovação humana: assistiu inteiro e disse «pode publicar».

1. Transcrever (faster-whisper, local).
2. Escolher (IA barata, só texto).
3. Legendar (script).
4. Render (ffmpeg, 9:16).
5. QC (checklist).
6. Publicar (Graph API).

Vídeo e áudio custam muitos tokens; texto custa pouco. Uma hora de fala vira cerca de 20 mil tokens de texto. Scripts prontos não «pensam» de novo a cada volta.

Este e-book resume o material público em douglasvilar.com.br. Para a versão completa, abra a apresentação e os arquivos originais:

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