Como colocar o tom de voz da marca dentro de uma skill do Claude

Colocar o tom de voz em skill do Claude é trocar adjetivo por evidência. A skill é uma pasta com um arquivo SKILL.md: frontmatter YAML (só name e description são obrigatórios) e o corpo em Markdown. No corpo entram exemplos de texto aprovado, a lista do que a marca nunca escreve e regras de estrutura. A documentação pede específico em vez de genérico, seção de exemplos concretos e corpo abaixo de 500 linhas, com o excedente em arquivos irmãos lidos sob demanda. E o passo zero: rodar as tarefas sem a skill e anotar as falhas antes de escrever qualquer regra
Existe um tipo de texto que passa em qualquer revisão e mesmo assim não serve: está correto, está claro, e não tem NADA da sua marca dentro
Isso quase sempre nasce do jeito mais confortável de descrever voz: "tom leve e profissional"
Só que isso não é instrução, é rótulo… e rótulo cada um preenche do seu jeito
Uma skill é uma pasta com um arquivo SKILL.md dentro, e esse arquivo tem duas partes: o frontmatter YAML entre os marcadores --- e o corpo em Markdown com as instruções
O que muda tudo é o que você escreve nesse corpo: exemplo de texto aprovado, lista do que a marca não usa e regra de estrutura, em vez de três adjetivos bonitos
Bora ver na prática? 🙂
O que você precisa ter antes de escrever a skill
A parte chata vem primeiro, e ela é a que decide o resultado
Junta esse material antes de abrir o editor:
- Textos já aprovados: posts, e-mails, páginas, legendas, qualquer coisa que a marca publicou e você assinaria de novo
- Textos rejeitados: aqueles que voltaram da revisão, porque contraexemplo ensina tanto quanto exemplo
- A lista de palavras e expressões banidas: os clichês que a sua marca não usa nem sob tortura
Se você tem só o primeiro item, a skill vai saber imitar, mas não vai saber recusar
O passo zero que quase todo mundo pula:
A documentação de boas práticas recomenda começar pela avaliação, não pela instrução
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Ou seja: você roda o Claude nas tarefas representativas SEM a skill, documenta as falhas específicas que apareceram e cria avaliações com cenários que testam exatamente essas lacunas
Só depois disso você escreve instruções mínimas, apenas o suficiente pra fechar as lacunas
É como corrigir prova: você ensina o que a pessoa errou, não o conteúdo inteiro de novo
Voz pessoal ou voz de projeto?
No Claude Code isso é uma decisão de pasta
| Escopo | Onde mora | Quando faz sentido |
|---|---|---|
| Pessoal | ~/.claude/skills/<nome>/SKILL.md |
sua voz de autor, vale em qualquer projeto que você abrir |
| Projeto | .claude/skills/<nome>/SKILL.md |
voz de uma marca ou cliente, versionada junto do repositório |
Se mais de uma pessoa escreve pela marca, a de projeto ganha fácil: entra no repo e todo mundo herda a mesma voz sem combinar nada por mensagem
Passo a passo: montando a skill de voz de marca
1. Criar a pasta e o SKILL.md
Cada skill vive na SUA pasta, com o arquivo dentro:
.claude/
skills/
voz-da-marca/
SKILL.md
Pra versão pessoal, mesma estrutura dentro de ~/.claude/skills/
O erro comum deste passo: salvar um voz-da-marca.md solto na pasta skills/, sem a subpasta própria… o formato é pasta contendo SKILL.md, e é isso que permite pendurar arquivos de apoio depois
2. Escrever o frontmatter (é ele que faz a descoberta)
O SKILL.md exige apenas dois campos: name e description
---
name: voz-da-marca
description: Escreve e revisa textos na voz da marca, aplicando os exemplos aprovados, a lista de termos proibidos e as regras de estrutura. Use quando o pedido for redigir, reescrever ou revisar post de blog, e-mail, página ou legenda da marca.
---
As regras do name: máximo de 64 caracteres, só letras minúsculas, números e hifens, sem tags XML, e as palavras anthropic e claude são reservadas
As regras da description: máximo de 1024 caracteres, não pode ficar vazia e não pode ter tag XML
E aqui mora a parte que quase ninguém leva a sério: a description é o mecanismo de descoberta da skill
Ela é injetada no system prompt, então precisa dizer o que a skill faz E quando usá-la
A documentação recomenda escrever sempre em terceira pessoa, porque ponto de vista inconsistente atrapalha justamente essa descoberta
O erro comum deste passo: escrever description: skill de tom de voz e ir embora feliz… isso diz o que ela é, não quando ela deve entrar em campo, e aí ela nunca é chamada sozinha
3. Colocar os exemplos de texto aprovado no corpo
Uma seção com exemplos concretos de uso é prática recomendada pela documentação, e no caso de voz ela é o coração do arquivo
O formato que funciona é o par: aprovado de um lado, rejeitado do outro, com uma linha dizendo por que
## Exemplos de voz aprovada
Aprovado:
"A cobrança falhou. Seu acesso continua ativo até sexta, e a gente tenta de novo automaticamente"
Rejeitado:
"Identificamos uma inconsistência no processamento do seu pagamento e nossa equipe está empenhada em solucioná-la"
Por que: a marca diz o que aconteceu e o que o leitor precisa fazer, nessa ordem, sem eufemismo corporativo
O erro comum deste passo: colar cinco textos aprovados e nenhum rejeitado… sem contraexemplo, o modelo aprende um alvo, mas não aprende a fronteira
4. Escrever a lista de proibições
Aqui é lista fechada, sem poesia:
## O que a marca nunca escreve
- "solução completa", "solução robusta", "empoderar"
- "neste artigo vamos falar sobre" como abertura
- exclamação em texto de suporte
- emoji em página de preço
Repara que proibição é verificável: ou a palavra está no texto, ou não está
Adjetivo não tem essa propriedade, e é por isso que ele falha
O erro comum deste passo: transformar a lista em recomendação ("evite termos genéricos")… evite é opinião, a lista de termos é regra
5. Definir as regras de estrutura
Voz não é só vocabulário, é ritmo e formato
## Regras de estrutura
- Parágrafo de no máximo 3 linhas
- Uma ideia por parágrafo
- Abertura: cena concreta ou pergunta do leitor, nunca definição de dicionário
- Lista só quando os itens são paralelos entre si
- Todo H2 responde uma pergunta e funciona sozinho
A documentação de boas práticas orienta ser específico em vez de genérico e só adicionar o contexto que o Claude ainda não tem
O exemplo que ela dá é ótimo: remover a explicação do que significa win rate, porque o modelo já sabe
Traduzindo pra cá: não gaste linha explicando o que é um parágrafo curto, gaste linha dizendo o limite que a SUA marca usa
O erro comum deste passo: encher o arquivo de aula de redação… você está escrevendo o que falta, não um manual
6. Segurar o tamanho e mandar o resto pros arquivos irmãos
A recomendação é manter o corpo do SKILL.md abaixo de 500 linhas
Passou disso, divide em arquivos separados usando os padrões de progressive disclosure
E o que é progressive disclosure? É carregamento em camadas, se liga:
- Na inicialização, o agente pré-carrega apenas
nameedescriptionde cada skill instalada no system prompt - O
SKILL.mdcompleto só é lido quando a skill se torna relevante - Arquivos adicionais só são lidos conforme a necessidade
Esse padrão está documentado com a skill de PDF: o SKILL.md aponta pra arquivos extras (reference.md e forms.md) mantidos na mesma pasta, e o Claude lê forms.md só quando vai preencher um formulário
Na skill de voz a divisão sai sozinha:
voz-da-marca/
SKILL.md (regras + os exemplos essenciais)
examples.md (a biblioteca grande de aprovado x rejeitado)
reference.md (glossário, nomes de produto, jeito certo de escrever cada um)
O erro comum deste passo: despejar 40 exemplos dentro do SKILL.md porque "quanto mais contexto melhor"… o arquivo inteiro é lido quando a skill ativa, e o que é consulta ocasional vive melhor no arquivo irmão
7. Invocar e testar
No Claude Code dá pra chamar a skill na mão digitando / seguido do nome dela:
/voz-da-marca reescreve o e-mail de cobrança falhada que está em drafts/cobranca.md
Digitar / sozinho lista os comandos disponíveis
E tem um detalhe que muda o jeito de escrever a skill: se ela usa $ARGUMENTS, o texto digitado depois do comando entra ali; se ela não tem $ARGUMENTS, o Claude Code anexa ARGUMENTS: <o que você digitou> ao final do conteúdo da skill
Dá pra empilhar também: o Claude Code expande a primeira skill mais até cinco empilhadas depois dela, o que é útil quando você quer voz da marca + a skill que formata o post
No frontmatter ainda existem campos opcionais de comportamento, como disable-model-invocation (pra skill que só entra quando você chama na mão) e allowed-tools
O erro comum deste passo: testar com um pedido fácil… teste com o texto que costuma sair genérico, que é exatamente a falha que você documentou lá no passo zero
Por que "tom leve e profissional" produz texto genérico
O sintoma:
A skill está lá, a pasta está certa, ela ativa, e o texto continua com cara de qualquer marca
Você lê e pensa: tá bom, mas isso poderia ser de qualquer empresa do mesmo setor
A causa:
Adjetivo vago não é instrução executável, é rótulo
E rótulo vazio é preenchido com a média: a média do que existe escrito por aí sobre "leve" e sobre "profissional"
O resultado é literalmente a média da internet, e a média da internet é genérica por definição, né?
Por isso a documentação de boas práticas insiste em ser específico em vez de genérico e em só adicionar o contexto que o modelo ainda não tem
"Profissional" o Claude já sabe. O que ele não sabe é que a sua marca começa e-mail de suporte pelo fato, nunca pelo pedido de desculpas
A solução:
Troca cada adjetivo por evidência:
| Em vez de | Escreva |
|---|---|
| tom leve | par de exemplos aprovado x rejeitado da mesma mensagem |
| tom profissional | lista fechada das palavras que a marca não usa |
| textos objetivos | parágrafo de no máximo 3 linhas, uma ideia por parágrafo |
| linguagem próxima | abertura sempre em 2ª pessoa, sem definição de dicionário |
E corta o resto: explicação do que o Claude já sabe só ocupa espaço no arquivo que vai ser lido inteiro toda vez que a skill ativar
Como prevenir:
Escreve a avaliação ANTES da instrução
Pega as tarefas representativas (um e-mail de suporte, uma abertura de post, uma legenda curta), roda sem a skill, anota a falha específica de cada uma
Depois escreve o mínimo suficiente pra fechar aquelas lacunas, e só
Skill de voz engorda pela saída que ainda falha, não pela sua vontade de documentar tudo de uma vez
O que eu aprendi usando skills em todos os projetos
Vou ser honesto: o vídeo que eu gravei não é sobre voz de marca, é sobre as skills que eu uso em todo projeto com Claude Code
Mas o princípio que eu defendo lá é exatamente o mesmo, e é por isso que eu trouxe pra cá
Eu prefiro criar skill sob medida em vez de baixar uma pronta, porque eu quero que as regras estejam alinhadas com o que EU estou fazendo naquele projeto
Não é implicância com coleções de skills de terceiros, é que critério genérico entrega resultado genérico, e voz de marca é o caso mais extremo disso
Quando eu crio a skill personalizada, eu escrevo no prompt a lista de critérios que eu quero ver cobertos, tirados do que já vi dar problema na minha vivência, em vez de deixar o modelo escolher o que checar
E eu exijo na descrição da skill que a verificação seja mecânica: comando real, contagem de problemas e resultado em formato fixo (nota total, breakdown por categoria e lista de problemas), em vez de um parecer solto
Isso vale igualzinho pra voz: "o texto ficou na voz da marca?" é parecer solto
"quantos termos da lista de proibições apareceram e em quais linhas?" é verificação
No vídeo eu escolho criar a skill como skill de projeto, valendo só naquela pasta, e é o que eu faria de novo com voz de cliente
Tem outra coisa que eu falo lá e que se aplica direto aqui: com a skill de design, eu descrevo no prompt a sensação que eu quero passar (visual clean, moderno, que passe confiança, usuário no controle sem se sentir sobrecarregado) em vez de pedir só "melhore o layout"
O resultado desse tipo de skill varia MUITO conforme o prompt, e boa parte das reclamações de resultado ruim que eu vejo vem de prompt fraco, não da ferramenta
Na comparação antes e depois, o projeto saía com interface genérica, sem alma, e depois veio tipografia, consistência e um acabamento bem mais autoral
Texto sem voz de marca é a mesma doença: correto, entregue, sem alma
No vídeo abaixo eu mostro esse processo de criar skill sob medida e o antes e depois no projeto, e dá pra ver bem o tamanho da diferença entre critério seu e critério genérico:
Onde essa skill de voz vale mais a pena
Nem todo texto sofre igual sem voz definida
Esses aqui sofrem MUITO:
- Blog e newsletter: voz longa, onde o leitor passa minutos com você. É onde texto sem personalidade fica mais visível
- Redes sociais: voz curta, onde só sobra o jeito de dizer. Aqui a lista de proibições faz mais trabalho que os exemplos
- Respostas de suporte: é onde a marca é mais testada, porque o cliente já está irritado. Regra de estrutura (o fato primeiro, depois o que ele precisa fazer) vale ouro
- Documentação de produto: nome de recurso escrito de três jeitos diferentes é o clássico. Um
reference.mdirmão resolve isso melhor que qualquer briefing em PDF - Time com várias pessoas escrevendo: aqui é o caso mais forte de todos
No caso do time, a skill de projeto entra no repositório e todo mundo passa a herdar a mesma voz sem precisar decorar nada
Quem entrou ontem escreve com a mesma régua de quem está lá há três anos, e a discussão sobre voz vira pull request no SKILL.md em vez de comentário solto na revisão
Se você quer ver como esse formato se distribui, a Anthropic mantém um repositório público de Agent Skills em anthropics/skills, com skills de exemplo autocontidas em pastas próprias com SKILL.md, incluindo casos de brand guidelines e comunicações internas
Dá pra ler a estrutura desses exemplos e roubar o formato descaradamente 😀
Agora, se a ideia é ampliar pra além da voz, tem outras ideias de skills pra automatizar o que você repete todo dia no Claude Code
Conclusão
Voz de marca vira executável quando deixa de ser adjetivo e vira três coisas concretas: exemplo, proibição e regra de estrutura
"Tom leve e profissional" o modelo preenche com a média
Um par de aprovado x rejeitado, uma lista fechada de palavras banidas e um limite de parágrafo ele consegue seguir e você consegue conferir
O próximo passo é pequeno, dá pra fazer hoje: cria a pasta, escreve um SKILL.md mínimo com name e description (em terceira pessoa, dizendo o que faz e quando usar), joga dentro dois pares de exemplo e a lista do que a marca não escreve
Depois roda as mesmas tarefas com e sem a skill, compara as duas saídas e engorda o arquivo de exemplos SÓ onde ainda saiu genérico
É assim que o arquivo cresce pelo motivo certo
Espero que ajude, e até o próximo post! 🙂
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre criar a skill de voz em ~/.claude/skills e em .claude/skills do projeto?
A pessoal fica em ~/.claude/skills/<nome>/SKILL.md e vale em qualquer projeto que você abrir, é a sua voz de autor. A de projeto fica em .claude/skills/<nome>/SKILL.md dentro do repositório e faz mais sentido quando é a voz de uma marca ou cliente, porque entra versionada e todo mundo que escreve pela marca herda a mesma regra.
Quantos caracteres o campo description do SKILL.md aceita no máximo?
O limite é 1024 caracteres, e o campo não pode ficar vazio nem conter tag XML. Como é ele o mecanismo de descoberta da skill, a recomendação é escrever em terceira pessoa e dizer o que a skill faz e quando usá-la, não só o que ela é.
Só colocar textos aprovados já basta ou preciso de exemplos rejeitados também?
Só o aprovado ensina o modelo a imitar, mas não ensina a recusar. O formato recomendado é o par: um exemplo aprovado, um rejeitado e uma linha dizendo por que, porque o contraexemplo mostra a fronteira que o texto aprovado sozinho não mostra.
Dá pra usar a skill de voz junto com outra skill na mesma mensagem?
Dá: no Claude Code você pode empilhar skills no começo da mensagem, e ele expande a primeira skill mais até cinco empilhadas depois dela. É o que resolve o caso de querer a voz da marca junto com a skill que formata o post.
Dá pra chamar a skill de tom de voz manualmente em vez de esperar o Claude descobrir ela sozinho?
Dá sim: no Claude Code basta digitar / seguido do nome da skill pra invocar ela direto. Se você digitar só /, aparece a lista de comandos disponíveis, incluindo as skills instaladas.
O corpo do SKILL.md tem limite de tamanho?
A documentação recomenda manter o corpo abaixo de 500 linhas. Passando disso, o caminho é dividir o conteúdo em arquivos de apoio na mesma pasta, como reference.md ou examples.md, seguindo o padrão de progressive disclosure.
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