Carrossel IntusCripto

Gatilho

Diego envia o ponto de partida via Telegram

Gatilho — Input de Diego

Tema, link ou ideia de carrossel

Agente responsável

🧑Diego / ASPIRA

LLM

n/a — humano

Tools

message

Custo$0.000 tokens~5s

📥 Recebe

💬Mensagem do Diego no Telegram

→

📤 Produz

📦{tema, url?, cta?}

Diego envia o tema ou link

Via Telegram no tópico de conteúdo. Pode ser: tema direto ("Bitcoin ETF aprovado"), link de tweet, link de artigo, ou combinação.

ASPIRA parseia o input

Extrai tema principal, URL de referência (se houver) e CTA desejado. Confirma com Diego se houver ambiguidade.

💡Se Diego enviar apenas um link, ASPIRA busca o conteúdo via web_fetch antes de passar ao COPYWRITER. Sem URL, usa só o tema para a pesquisa.

COPYWRITER — 6 Passos Obrigatórios

Geração do roteiro completo do carrossel na voz de Diego

COPYWRITER — Roteiro Completo

Skill carrossel-intus · 6 passos sequenciais obrigatórios

Agente responsável

✍️COPYWRITER

LLM

Claude Haiku 4.5

Skills

carrossel-intus

Tools

writeread

Custo~$0.003~10k tokens Haiku~60s

📥 Recebe

💬tema + url? + contexto ASPIRA

→

📤 Produz

📝slides_copy.json (9-12 slides)

🖼️5 capas JSON Nano Banana

💬3 variações de legenda

Propor 3 Ângulos

COPYWRITER apresenta 3 ângulos editoriais diferentes para o tema. Diego escolhe 1 ou mescla. Não prosseguir sem confirmação.

Confirmar CTA

Define o Call to Action do slide 9. Opções: salvar, comentar, seguir, link na bio. Diego confirma antes de gerar o roteiro.

Gerar Carrossel Completo (9–12 slides)

Gera o roteiro completo com alternância obrigatória denso/leve. Slide 1 = capa com gancho. Slides 2-8 = conteúdo. Slide 9 = CTA. Slide 10 = branding.

🧩 SYSTEM PROMPT — COPYWRITER Fase 1

Model: claude-haiku-4-5 · max_tokens: 8192

Você é COPYWRITER do sistema ASPIRA, escrevendo na voz de Diego Spanevello (IntusCripto). TEMA: {{ TEMA }} URL_REF: {{ URL_OPCIONAL }} ÂNGULO ESCOLHIDO: {{ ANGULO }} CTA: {{ CTA }} EXECUTAR os 6 passos da skill carrossel-intus em ordem: 1. [já feito — ângulo confirmado] 2. [já feito — CTA confirmado] 3. Gerar roteiro 9-12 slides com alternância DENSO/LEVE 4. Gerar 5 variações de capa com JSON completo Nano Banana Pro 5. Gerar 2 imagens conceituais (slides curtos) com JSON 6. Gerar 3 variações de legenda com hashtags FORMATO slides: JSON com campos: numero, tipo, titulo, subtitulo, corpo, destaque, tom ALTERNÂNCIA obrigatória: slides 2,4,6,8 = denso (dados) | slides 3,5,7 = leve (conceito) VOZ: Diego Spanevello — didático, direto, sem anglicismos IDIOMA: Português brasileiro. Traduza termos técnicos.

5 Variações de Capa com JSON Nano Banana Pro

Gera 5 opções de capa com JSON exato para a API Imagen 3 via Nano Banana Pro. Inclui prompt visual, dimensões 4:5, estilo gráfico IntusCripto.

2 Imagens Conceituais (Slides Curtos)

Para slides "leves" que pedem imagem em vez de texto denso. JSON com prompt visual para Imagen 3. Proporção livre — gerar na proporção natural do conteúdo (3:2 landscape para prints/notícias, 1:1 para conceituais). O engine calcula a altura do container automaticamente via sharp.

3 Variações de Legenda

Legenda curta (3 linhas), média (5-7 linhas) e longa (com CTA expandido). Todas com hashtags otimizados para cripto PT-BR.

⚠️Risco: COPYWRITER não deve pular confirmações dos passos 1 e 2. Se Diego não confirmar ângulo/CTA, parar e aguardar.

Validação de Dados

ASPIRA verifica todos os dados financeiros antes de prosseguir

Validação via DeFiLlama & CoinGecko

Nenhum dado financeiro sem fonte verificada

Agente responsável

🫡ASPIRA

LLM

Claude Sonnet 4.6

APIs externas

DeFiLlamaCoinGecko

Tools

web_fetch

Custo~$0.001~3k tokens Sonnet~20s

📥 Recebe

📝slides_copy.json com dados

→

📤 Produz

✅slides validados + fonte + timestamp

Extrair dados numéricos dos slides

Identifica todos os APYs, preços, TVLs, porcentagens e datas mencionados nos slides.

Consultar APIs em tempo real

DeFiLlama para TVL e APY de protocolos DeFi. CoinGecko para preços de tokens. Dados são buscados no momento da execução.

Comparar e anotar fonte

Adiciona fonte + timestamp a cada dado. Remove ou corrige dados incorretos. Se dado não encontrado → remove do slide.

⚠️Risco: DeFiLlama/CoinGecko fora do ar. Fallback: web_fetch direto no site do protocolo.

Geração de Imagens

Imagen 3 via Nano Banana Pro — capas e imagens conceituais

Geração via Imagen 3 (Google)

5 capas + 2 imagens conceituais = 7 PNGs

Agente responsável

🎨ASPIRA

LLM

Gemini Flash 3

Skills

nano-banana-pro

APIs externas

Imagen 3 API

Custo~$0.147 imagens × ~$0.02~90s

📥 Recebe

📋5 JSONs de capa + 2 JSONs conceituais

→

📤 Produz

🖼️7 PNGs 1080px prontos

Enviar JSONs para Nano Banana Pro

Cada JSON de imagem é enviado via skill nano-banana-pro para a API Imagen 3. JSON deve ser exato — sem desvios do schema.

Aguardar e salvar PNGs

API retorna PNG em base64. ASPIRA salva localmente em /tmp/carrossel-{data}/ com nomenclatura padrão: capa-01.png, img-01.png etc.

Validar e embedar nos slides

ASPIRA confere cada PNG gerado. Associa as imagens às posições corretas nos slides_copy.json para o render.

⚠️Risco: Imagen 3 API com erro ou quota. Fallback: Freepik API ou manter slide sem imagem.

Render dos Slides

render-carousel.js gera os 10 PNGs finais

Engine de Render — carousel.js

Node.js + Canvas → 10 PNGs 1080×1350px

Agente responsável

⚙️ASPIRA

LLM

n/a — script

Tools

exec

Script

render-carousel.js

Custo$0.000 tokens~30s

📥 Recebe

📝slides_copy.json validado

🖼️7 PNGs de imagem

→

📤 Produz

🖼️10 slides PNG 1080×1350px

exec render-carousel.js

ASPIRA executa o script Node.js que lê o input.json e as imagens geradas, aplica o template visual IntusCripto e renderiza cada slide como PNG via Puppeteer.

Layout flex — texto + imagem sem gap morto

Para slides texto_curto_imagem com imagem: o engine usa flex column (texto no topo, imagem abaixo, gap fixo 24px). A imagem ocupa todo o espaço restante via flex:1 + object-fit:cover. Zero gap morto entre texto e imagem. Imagens quadradas ou portrait são cobertas pelo cover sem distorção lateral. REGRA: gerar imagens contextuais sempre em landscape 3:2 para melhor resultado visual.

Headlines em negrito obrigatório

Todos os slides texto_curto_imagem e texto_cheio devem ter a primeira linha (headline/título) em negrito via **texto** no campo text do JSON. O engine renderiza Inter Bold automaticamente.

Validar output

Verifica que todos os arquivos PNG foram gerados (success: true no JSON de resultado). Reporta erro se algum slide falhar. Verificar visualmente slides com imagem contextual: imagem deve estar inteira, sem margem visível.

Entrega Final

ASPIRA entrega tudo no Telegram e Drive

Entrega — Telegram + Drive

Tópico #11413 (Content Instagram) + Drive Aspira

Agente responsável

🫡ASPIRA

Tools

messagewrite

Custo~$0.001~1k tokens~10s

Enviar slides no Telegram (ordem obrigatória)

Capa + slides 01–10 enviados um a um no tópico #11413. Depois, 3 legendas em mensagens SEPARADAS (não junto com os slides). As legendas são OBRIGATÓRIAS em toda entrega — nunca pular, nunca embutir junto com o texto dos slides.

3 legendas em mensagens separadas

LEGENDA 1 (Storytelling) + LEGENDA 2 (Provocação/Dado) + LEGENDA 3 (Educativa/Direta). Cada uma em mensagem própria no Telegram para Diego copiar e colar diretamente. 150-300 palavras cada, terminando com o CTA do último slide.

Salvar no Drive Aspira

Arquivos salvos em Drive Aspira/carrosseis/YYYY-MM-DD-{tema}/ para histórico e reaproveitamento.

Log de execução

ASPIRA registra execução em memory/logs/carrossel-{data}.log: tema, custo total, agentes usados, duração.

✅Resultado esperado: Diego recebe 10 slides PNG prontos + 3 legendas + hashtags diretamente no Telegram. Aprovação manual antes de publicar no Instagram.

⚙️

Matriz de Especificações Técnicas

Agente · LLM · Skills · Tools · Input · Output · Custo · Tempo por fase

#	Fase	Agente	LLM / Modelo	Skills	Tools / APIs	Input	Output	Custo	Tempo
0	Gatilho	🧑 Diego	n/a	—	message	Mensagem Telegram	{tema, url?, cta?}	$0.00	~5s
1	Copywriting	✍️ COPYWRITER	Claude Haiku 4.5	carrossel-intus	writeread	tema + contexto	slides_copy.json + capas + legendas	~$0.003~10k tokens	~60s
2	Validação	🫡 ASPIRA	Claude Sonnet 4.6	—	web_fetchDeFiLlamaCoinGecko	slides com dados	slides validados + fonte	~$0.001~3k tokens	~20s
3	Imagens	🎨 ASPIRA	Gemini Flash 3	nano-banana-pro	Imagen 3 API	7 JSONs de imagem	7 PNG 1080px	~$0.147 × ~$0.02	~90s
4	Render	⚙️ ASPIRA	n/a	—	execcarousel.js	slides_copy.json + PNGs	10 PNG 1080×1350	$0.00	~30s
5	Entrega	🫡 ASPIRA	Claude Sonnet 4.6	—	messagewrite	todos outputs	Telegram #11413 + Drive	~$0.001~1k tokens	~10s
TOTAL ESTIMADO								~$0.15~14k tokens	~3.5 min

🔒

Credenciais & Dependências

1Password — vault "Aspira"

Item: Google AI → campo: imagen_key (para Nano Banana Pro)
Item: CoinGecko → campo: api_key (pro tier)

Skills instaladas

carrossel-intusnano-banana-pro

Scripts necessários

scripts/carousel-workflow/render-carousel.js — Node.js + Canvas

Canal de output

Telegram: grupo -1003880005285, tópico #11413 (Content Instagram)
Google Drive: Aspira/carrosseis/

Layout	text_layout	Característica	Quando usar
Bottom Left	`bottom_left`	Inferior esquerdo, dinâmico	Hook longo 5+ linhas / revelação / texto denso
Centralizado	`centered`	Centro da metade inferior	Hook curto / pergunta / reflexão (≤2 linhas)
Bottom Center	`bottom_center`	Inferior centralizado, fonte grande	Declaração / manifesto (3-4 linhas)
Crescente	`crescente`	Linhas pequeno→grande, clímax na última	Dado chocante com revelação final (3-4 linhas)

✍️

Fase 1 — COPYWRITER (Roteiro Completo)

Agente: COPYWRITER · LLM: Claude Haiku 4.5 · max_tokens: 8192

COPYWRITER

🧩 SYSTEM PROMPT — COPYWRITER

systemcarrossel-intus

Você é COPYWRITER do sistema ASPIRA, escrevendo na voz de Diego Spanevello (IntusCripto). Diego Spanevello é educador de cripto e DeFi com 5+ anos de experiência. Tom: didático, direto, sem rodeios, sem anglicismos desnecessários. DADOS DA EXECUÇÃO: - Tema: {{ TEMA }} - URL de referência: {{ URL_OPCIONAL }} - Ângulo escolhido: {{ ANGULO }} - CTA confirmado: {{ CTA }} EXECUTAR AGORA os passos 3, 4, 5 e 6 da skill carrossel-intus: ── PASSO 3: ROTEIRO COMPLETO ── Gerar 9-12 slides. Estrutura obrigatória: - Slide 1: CAPA — gancho emocional forte + promessa clara - Slides 2-8: CONTEÚDO — alternância DENSO/LEVE · DENSO (slides 2, 4, 6, 8): dados, números, exemplos concretos · LEVE (slides 3, 5, 7): conceito simplificado, analogia, visual - Slide 9: CTA — {{ CTA }} - Slide 10: BRANDING — @IntusCripto + chamada comunidade ── PASSO 4: 5 VARIAÇÕES DE CAPA ── Para cada variação, retornar JSON completo Nano Banana Pro: { "prompt": "...", "aspect_ratio": "4:5", "style": "...", "negative_prompt": "...", "seed": null } ── PASSO 5: 2 IMAGENS CONCEITUAIS ── Para slides leves que pedem imagem. Proporção: 3:2 landscape para prints/notícias, 1:1 para conceituais. Engine calcula altura do container via sharp automaticamente. ── PASSO 6: 3 VARIAÇÕES DE LEGENDA ── - Curta: 3 linhas + 5 hashtags - Média: 5-7 linhas + 8 hashtags + CTA - Longa: expansão completa + 10 hashtags + CTA expandido IDIOMA: Português brasileiro. Traduza termos técnicos entre parênteses. FORMATO: Retornar cada passo separado com cabeçalho claro.

🔍

Fase 2 — Validação de Dados Financeiros

Agente: ASPIRA · LLM: Claude Sonnet 4.6 · max_tokens: 2048

ASPIRA

🧩 SYSTEM PROMPT — Validação

systemDeFiLlama

Você é ASPIRA validando dados financeiros de um carrossel IntusCripto. SLIDES PARA VALIDAR: {{ SLIDES_COPY_JSON }} TAREFA: 1. Extrair todos os dados numéricos (APY, TVL, preços, %, datas) 2. Para cada dado: buscar via web_fetch nas APIs: - APY/TVL de protocolos: https://api.llama.fi/protocol/{protocolo} - Preços de tokens: https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids={token}&vs_currencies=usd 3. Se dado correto: adicionar fonte + timestamp ao JSON 4. Se dado incorreto: corrigir e marcar como [CORRIGIDO] 5. Se dado não encontrado: remover do slide e marcar como [REMOVIDO] RETORNAR: slides_copy.json atualizado com campo "validacao" em cada dado numérico: { "valor": "...", "fonte": "DeFiLlama | CoinGecko | ...", "timestamp": "ISO-8601", "status": "validado | corrigido | removido" }

🧭

Visão Geral

O que é, por que existe, escopo

O que é

Pipeline automatizado que transforma tema, link ou ideia em carrossel Instagram completo — 9 a 12 slides PNG prontos para publicar, com legendas e hashtags. Integra COPYWRITER (copy) + ASPIRA (validação + imagens + render + entrega).

Por que existe

Antes do workflow, criar um carrossel levava 3-4h de trabalho manual: pesquisa, roteiro, design, export. O objetivo é reduzir para menos de 5 min de interação humana de Diego, com qualidade de conteúdo consistente e dados sempre verificados.

Escopo

Em escopo: geração de roteiro, validação de dados, imagens, render e entrega no Telegram. Fora de escopo: publicação automática no Instagram (requer aprovação manual de Diego).

🎯

Objetivos & Métricas

<5 min

Interação humana

Da ideia à entrega pronta

100%

Dados verificados

Zero dado sem fonte validada

~$0.15

Custo por run

Dominado por Imagen 3

10 PNG

Slides finais

1080×1350px prontos

Velocidade: Reduzir tempo de produção de carrossel de 3-4h para menos de 5 min de interação humana.
Consistência: Manter padrão visual e de voz IntusCripto em 100% dos carrosseis.
Confiabilidade de dados: Nunca publicar dado financeiro sem validação automática via API.

⚡

Funcionalidades

Must Have

Must6 passos COPYWRITER — Roteiro completo na voz de Diego com alternância denso/leve.
MustValidação de dados — DeFiLlama + CoinGecko para cada dado numérico.
MustImagens Imagen 3 — 5 capas + 2 imagens conceituais via Nano Banana Pro.
MustRender 1080×1350 — 10 PNGs prontos para Instagram feed.

Nice to Have

NicePreview A/B das capas — Diego escolhe capa favorita antes do render final.
NiceAgendamento — Definir data/hora de publicação direto no fluxo.

v2 / Roadmap

v2Publicação automática no Instagram — via API Meta Ads após aprovação.
v2Reels a partir do carrossel — converter slides em vídeo curto.

⚠️

Riscos & Mitigações

Risco: Imagen 3 API quota ou erro
✅ Mitigação: Fallback para Freepik API. Slides sem imagem com fundo sólido como último recurso.
Risco: DeFiLlama/CoinGecko fora do ar
✅ Mitigação: web_fetch direto no site do protocolo. Dado marcado como "não validado" se ambos falharem.
Risco: render-carousel.js com erro
✅ Mitigação: Entregar slides como imagens individuais sem o render final, com nota para Diego.

🔧

Correções v2.1 — Discrepâncias Resolvidas

Sincronização SKILL.md ↔ docs secundários — 06/04/2026

✅ SKILL.md é a fonte de verdade. Os 4 documentos secundários (RENDER-SPEC, DESIGN-PATTERNS, SLIDE-CATALOG, SPAWN-TEMPLATE) foram revisados e as divergências abaixo identificadas e corrigidas.

#	Problema	Arquivo corrigido	Impacto
1	Tipo `capa` não documentado	RENDER-SPEC.md	Alto
2	Nomes legados (`branco_curto_imagem`, `branco_longo`) — substituir por `texto_curto_imagem`, `texto_cheio`	DESIGN-PATTERNS.md	Médio
3	Regra "sem badge / sem traço" na capa ausente dos docs secundários	RENDER-SPEC + DESIGN-PATTERNS	Alto
4	Campo `text_layout` da capa não documentado	RENDER-SPEC.md	Médio
5	SPAWN-TEMPLATE sem templates de render/Drive (Passos 7 e 8)	SPAWN-TEMPLATE.md	Baixo
6	Templates "🔮 Futuro" no SLIDE-CATALOG geram expectativa de capacidade inexistente	SLIDE-CATALOG.md	Baixo
7	Regra de alternância denso/leve não propagada para docs secundários	DESIGN-PATTERNS + SLIDE-CATALOG	Médio

📜

Histórico de Versões

v2.0 — 06/04/2026 — Rebuild completo no design enterprise v2. Cards de agente, matriz técnica, prompts reais.
v1.0 — Fev/2026 — Versão inicial com skill carrossel-intus integrada.

Status

Operacional

Versão

v2.1

Agentes

3 ativos

Última revisão

06/04/2026 BRT

Próxima revisão

Mai/2026

🔧

Discrepâncias Corrigidas — v2.1

Sincronização entre SKILL.md (fonte de verdade) e documentos secundários · 06/04/2026

📌 SKILL.md é a única fonte de verdade.
Os documentos secundários (RENDER-SPEC, DESIGN-PATTERNS, SLIDE-CATALOG, SPAWN-TEMPLATE) são referências de apoio e devem sempre refletir o que está em SKILL.md. Esta revisão identificou e documenta as 7 divergências encontradas em 06/04/2026.

Tipo capa não documentado

RENDER-SPEC.md — Impacto: Alto

❌

Problema

RENDER-SPEC.md documentava apenas 3 tipos: texto_curto_imagem, texto_cheio, cta_preto. O tipo capa (usado em todo carrossel como primeiro slide) estava ausente, incluindo seus campos text_layout e regras visuais.

✅

Correção

Tipo capa documentado neste HTML (tab Specs → seção "Tipo de Slide: capa") com campos obrigatórios, matriz de decisão text_layout e regras sem badge/traço.

Nomes legados de tipos de slide

DESIGN-PATTERNS.md — Impacto: Médio

❌

Problema

DESIGN-PATTERNS.md usava nomes legados: branco_curto_imagem e branco_longo para os tipos de slide. SKILL.md e o engine usam texto_curto_imagem e texto_cheio. Dois vocabulários para a mesma coisa.

✅

Correção

Nomenclatura unificada neste documento. Sempre usar: texto_curto_imagem · texto_cheio · cta_preto · capa. Nomes legados descontinuados.

Regra "sem badge / sem traço" ausente

RENDER-SPEC + DESIGN-PATTERNS — Impacto: Alto

❌

Problema

RENDER-SPEC e DESIGN-PATTERNS não mencionavam que a capa NÃO tem badge e NÃO tem accent line (traço amarelo). Um agente lendo só esses docs presumiria badge na capa.

✅

Correção

Regra documentada explicitamente: ❌ Badge é EXCLUSIVO dos slides 01–10 (nunca na capa). ❌ Accent line removida permanentemente desde 2026-03-21.

Campo text_layout não documentado

RENDER-SPEC.md — Impacto: Médio

❌

Problema

O campo text_layout da capa (opções: bottom_left, centered, bottom_center, crescente) estava documentado apenas no SKILL.md. Sem ele, o input.json da capa fica incompleto.

✅

Correção

Matriz de decisão text_layout documentada neste HTML (tab Specs e tab Correções). Regra: SE linhas ≥5 → bottom_left. SE ≤2 pergunta → centered. SE 3-4 declaração → bottom_center. SE 3-4 clímax no fim → crescente.

SPAWN-TEMPLATE incompleto

SPAWN-TEMPLATE.md — Impacto: Baixo

❌

Problema

SPAWN-TEMPLATE.md tem templates apenas para Passo 1 (ângulos) e Passo 2 (carrossel). Não tem templates de spawn para render (Passo 7) nem upload Drive (Passo 8).

⚠️

Status

Identificado. A ser corrigido em SPAWN-TEMPLATE.md numa próxima revisão. Por ora, usar os scripts diretamente: render-carousel.js e deploy-workflows-portal.sh.

Templates "Futuro" criam expectativa falsa

SLIDE-CATALOG.md — Impacto: Baixo

❌

Problema

SLIDE-CATALOG.md documenta 8 templates marcados como "🔮 Futuro" (T05–T12) com JSONs e campos detalhados. Nenhum está implementado no engine. Um agente pode tentar usá-los e falhar.

⚠️

Status

Identificado. Templates futuros devem ser claramente separados dos implementados. Regra: usar APENAS capa · texto_curto_imagem · texto_cheio · cta_preto.

Regra alternância denso/leve não propagada

DESIGN-PATTERNS + SLIDE-CATALOG — Impacto: Médio

❌

Problema

A regra de alternância obrigatória entre slides densos (dados) e leves (conceito/visual) estava somente no SKILL.md. DESIGN-PATTERNS e SLIDE-CATALOG não a mencionavam.

✅

Correção

Regra documentada neste HTML. Padrão: DENSO (slides 2,4,6,8) = dados/números. LEVE (slides 3,5,7) = conceito/analogia/visual. Nunca dois slides cerne seguidos sem um leve entre eles.

Revisão

06/04/2026 BRT

Discrepâncias

7 encontradas

Corrigidas aqui

5 ✅

Pendentes nos .md

2 ⚠️

Fonte de Verdade

SKILL.md

Pipeline de Execução

Entrada → Saída

Regras Críticas

Gatilho

COPYWRITER — 6 Passos Obrigatórios

Validação de Dados

Geração de Imagens

Render dos Slides

Entrega Final

Matriz de Especificações Técnicas

Credenciais & Dependências

Tipo de Slide: capa

Discrepâncias Corrigidas — v2.1