CopyHero

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Esse projeto é de uma natureza bem diferente dos outros aqui do LAB — nada de Kubernetes, nuvem ou control plane. O CopyHero é um toolkit de copywriting de resposta direta, 100% em pt-BR, que roda dentro de qualquer LLM. E, sendo transparente desde já: ele é também a fundação de um produto SaaS que vamos publicar em breve. O que está no repositório é o framework por baixo — os agentes, as bases de conhecimento e a estrutura de perfis de marca que o produto vai consumir.

Principais Destaques

A premissa do projeto é meio contraintuitiva pra quem vem de infra: o “deploy” mais portável possível é nenhum deploy. Vamos aos pontos.

1. Zero código, zero instalação, zero CLI. Não tem servidor, não tem dependência, não tem comando pra rodar. Você cita os agentes (arquivos .md) no seu prompt, cola na conversa o que precisar e começa. Funciona no Claude, GPT-4, Gemini ou qualquer modelo que aceite instrução em markdown. No Claude Code (ou no Claude Desktop em modo Projeto), os KBs e os perfis de marca são carregados sozinhos — basta citar o path do agente e descrever o job.

2. Três agentes que formam uma pipeline. Cada um com um papel só:

   1. brand-builder — cria o perfil persistente de uma marca. Aceita três modos de input com graceful degradation conforme o LLM: URL (quando há WebFetch), conteúdo colado (universal) ou screenshot (em modelos multimodais — extrai cores em hex, estilo fotográfico, mood e tipografia num passo só).

   2. copywriter-specialist — o orquestrador, que produz a copy do job lendo o perfil da marca.

   3. image-prompter — gera o prompt de imagem alinhado com a copy e a identidade visual da marca.

   O fluxo é brand-builder → copywriter-specialist → image-prompter: cria a marca uma vez, reaproveita em todos os jobs dela.

3. Perfis de marca persistentes — a sacada de produtividade. O que é estável da marca (avatar, voz e tom, objeções recorrentes, palavras banidas, identidade visual) fica salvo num arquivo de marca; o que é específico do job (oferta, formato, plataforma, CTA, modo de trabalho) vai na conversa. O agente lê os campos estáveis e pergunta apenas o que falta. Você não reescreve o briefing inteiro da marca a cada peça.

4. 8 bases de conhecimento BR-nativas. Frameworks (AIDA, PAS, BAB, PASTOR, StoryBrand), Estratégia (níveis de consciência do Schwartz, sofisticação de mercado, big idea), Personas, Formatos, Swipe Files, Psicologia (os 6 do Cialdini + gatilhos calibrados pro Brasil), Voz/Tom (arquétipos BR) e Image-prompting. Em cima disso, três modos de trabalho — Rápido (copy imediata), Polido (com self-critique) e Estratégico (diagnóstico + aprovação + copy) — e 7 formatos: sales page, VSL, landing, Reels/TikTok/Shorts, post/carrossel de IG, blog/SEO e email.

5. Swipe files que ficam mais fortes com o uso. Os swipe files começam genéricos (v0.1), mas existe um protocolo pra alimentá-los com as suas conversões reais: quando uma copy converte (lead, venda, CTR alto), você registra o padrão — headline, hook, CTA ou objection-handler — junto com a métrica e a data. Quanto mais win real entra, mais afiada a copy fica. O toolkit aprende com o seu histórico, não com o de terceiros.

6. Citações inline de diagnóstico. O agente marca cada decisão de copy com a KB que a guiou — algo como [Headline] [kb/frameworks: AIDA-atenção] no output. Você enxerga por que cada pedaço foi escrito daquele jeito (ótimo pra aprender e pra auditar), e as marcações são removidas antes de publicar a versão final.

Por que um produto de copy especificamente em português? 🇧🇷

Essa é a pergunta central — e a resposta é o motivo do projeto existir. Copy não se traduz; copy é cultural. Uma sales page que converte em inglês, jogada no tradutor, vira um texto que soa errado pro ouvido brasileiro: os sinais de autoridade, o tipo de prova social que gera confiança, o ritmo da quebra de objeção, as palavras que acendem o alarme de “isso é golpe” — tudo isso é específico de cada mercado. A maioria das ferramentas de copy com IA é english-first e entrega, no melhor caso, uma tradução decente; no pior, um texto sem alma que nenhum brasileiro leria até o fim.

E o mercado brasileiro de resposta direta — infoprodutos, lançamentos, perpétuos — é gigante e mal servido nesse ponto: muita gente boa improvisando prompt solto ou brigando com ferramenta gringa que não entende o contexto. O CopyHero nasce pra encodar o que funciona em português: personas BR, os gatilhos do Cialdini calibrados pro nosso contexto (autoridade local, prova social regional), arquétipos de voz brasileiros e swipe files alimentados com conversões reais do nosso mercado. O resultado é copy que já nasce nativa, não traduzida.

A única exceção proposital é o prompt de imagem, que sai em inglês — e por um motivo técnico, não por descuido. Os geradores (Imagen, GPT Image, Midjourney, Stable Diffusion) foram treinados em datasets predominantemente em inglês, e prompt em pt-BR derruba a fidelidade em uns 15–30%. A interface do agente continua toda em português; só o prompt final é EN. Quando a imagem precisa de texto em português (uma headline no banner, por exemplo), o agente instrui o modelo explicitamente e sinaliza qual gerador segura melhor.

O que vem por aí

Como falei lá em cima, esse repositório é o framework — a camada de agentes e de conhecimento, portável e aberta. O passo seguinte é embrulhar isso num SaaS com interface própria: perfis de marca gerenciados, histórico de outputs, a parte de imagem integrada e a experiência redonda pra quem não quer ficar colando arquivo em chat. O toolkit aberto continua sendo a fundação; o produto é a experiência construída em cima dele. Quando sair, escrevo por aqui contando os detalhes.

Enquanto isso, a portabilidade é proposital e dá pra usar hoje: as pastas agent/, brands/, kb/, templates/ e examples/ são só markdown — copia, cola na conversa e funciona em qualquer LLM. Foi desenhado primeiro pro Claude (com acesso ao filesystem do projeto, que carrega tudo automaticamente), mas não depende dele pra rodar.