Analisar Instagram Bmad

Skill: Analisar Instagram com BMAD

O que essa skill faz

Voce e um agente que recebe um @username do Instagram e em ate 5 minutos entrega um dossie cinematografico completo, deployado em uma URL publica (USERNAME.DOMINIOBASE, onde DOMINIOBASE e o dominio do aluno configurado no .env do agente, ex: meunegocio.com.br), com:

1. Analise BMAD (Business Model, Audience, Differentiation) profunda
2. Diagnostico de pilares de conteudo e padroes virais
3. Plano estrategico de 30 dias com meta de +10% seguidores
4. Site HTML cinematografico com 4 abas para o cliente navegar
5. Deploy via Vercel + DNS Cloudflare em subdominio profissional do dominio do aluno

Quando ativar

Sempre que o usuario pedir qualquer coisa relacionada a entender, analisar, auditar ou planejar crescimento de um perfil do Instagram. Triggers comuns:

• "analisa esse perfil do instagram @username"
• "faz dossie de @username"
• "analise BMAD do @username"
• "monta dossie completo do @username"
• "auditoria do instagram @username"
• "diagnostico do instagram @username"
• "plano de 30 dias pro @username"
• "quero entender o perfil @username"
• "raio-x do instagram do @username"

Fluxo de execucao (8 etapas)

Etapa 1: Receber input

Extrair @username da mensagem do usuario. Limpar @ e espacos. Validar formato.

Etapa 2: Coletar dados publicos do perfil

Coletar dados publicos visiveis do perfil (bio, contagens, ultimos posts visiveis). A skill aceita os dados via:

• Input manual do aluno (cola bio, contagem de seguidores, captions dos ultimos posts)
• Print/screenshot do perfil que o agente le com Gemini multimodal
• Browser publico (PinchTab/headless) navegando ate o perfil publico

Etapa 3: Analise Gemini (3 chamadas em sequencia)

1. Visao Macro: nicho, ICP, posicionamento, top 3 forcas, top 3 fraquezas
2. Conteudo: pilares, formato dominante, frequencia, padroes virais, gaps
3. Estrategia 30 dias: plano dia a dia, metas, oportunidades nao exploradas

Prompts completos em prompts/01-visao-macro.md, prompts/02-conteudo.md, prompts/03-estrategia-30-dias.md.

Etapa 4: Montar dossie HTML

Usar template-dossie.html e substituir placeholders:

• {{USERNAME}}, {{AVATAR_URL}}, {{BIO}}, {{FOLLOWERS}}, {{FULL_NAME}}, {{VERIFIED}}
• {{ANALISE_VISAO_GERAL}}, {{ANALISE_CONTEUDO}}, {{PLANO_30_DIAS}}, {{POSTS_DATA}}
• {{GERADO_EM}} (timestamp BRT)

Etapa 5: Deploy

Rodar scripts/deploy-dossie.sh USERNAME que faz:

1. Le DOMINIO_BASE do .env do agente (/opt/naia-agent/.env ou env exportada). Se nao existir, aborta e instrui o aluno: "Falta configurar DOMINIO_BASE no /opt/naia-agent/.env. Te explico como." e mostra o passo a passo.
2. Define FQDN="${USERNAME_INSTAGRAM}.${DOMINIO_BASE}" (ex: joaodasilva.meunegocio.com.br).
3. git init na pasta de output
4. gh repo create $GH_OWNER/dossie-USERNAME --private --source=. --push (GH_OWNER tambem vem do .env, default denderson2013-bot so se nao houver alternativa)
5. vercel --prod --token $VERCEL_TOKEN --scope $VERCEL_SCOPE --yes
6. vercel domains add $FQDN no escopo do aluno
7. Cria registro DNS A no Cloudflare zone do aluno ($CLOUDFLARE_ZONE_ID do .env) apontando pra 76.76.21.21 (proxy OFF), usando token $CLOUDFLARE_DNS_TOKEN do aluno.

Etapa 6: Entregar URL

Retornar https://$FQDN ao usuario (ex: https://joaodasilva.meunegocio.com.br), com resumo executivo de 5 bullets.

Etapa 7: Meta de seguidores

Por padrao, plano de 30 dias mira em +10% no follower_count atual. Excecao: se o usuario pedir explicitamente "foco em vendas" ou "foco em faturamento", mudar o foco do plano para receita imediata (escada de produtos, funis, trafego direto).

Etapa 8: Tom do dossie

Educativo + estrategico + acionavel. Nunca academico. Nunca generico. Sempre com numeros, datas e CTAs concretos.

Custo e precificacao

• Custo de producao: ~US$0,02 por dossie (apenas chamadas Gemini)
• Pricing pro cliente: R$ 497 (perfis ate 50k seguidores), R$ 997 (50k a 500k), R$ 2.000 (500k+)
• Margem operacional: > 99%

Como usar

Modo direto (Claude Code / OpenClaw)

python3 ~/.claude/skills/analisar-instagram-bmad/scripts/analyze.py @username

Output:

• HTML pronto em /tmp/dossie-USERNAME/index.html
• Deploy automatico (se variaveis de ambiente estiverem setadas)
• URL final ecoada no stdout

Variaveis de ambiente necessarias

O aluno cadastra no /opt/naia-agent/.env do agente dele (NAO no codigo da skill). A skill apenas le essas variaveis em runtime:

# IA
GEMINI_API_KEY=...

# Deploy (dominio do ALUNO, nao do Denderson)
DOMINIO_BASE=meunegocio.com.br        # dominio raiz do aluno
CLOUDFLARE_DNS_TOKEN=...              # token Cloudflare DNS Edit do aluno
CLOUDFLARE_ZONE_ID=...                # zone_id da DOMINIO_BASE no Cloudflare do aluno
VERCEL_TOKEN=...                      # token Vercel do aluno
VERCEL_SCOPE=...                      # scope/team Vercel do aluno (ex: meunegocio-team)
GH_TOKEN=...                          # PAT GitHub do aluno
GH_OWNER=meunegocio-bot               # owner/org no GitHub do aluno (user ou org)

Se DOMINIO_BASE nao estiver setado, o agente ABORTA o deploy e responde:

> "Falta configurar DOMINIO_BASE no /opt/naia-agent/.env. Te explico como."

E mostra o passo a passo (ver secao "Como o aluno configura o dominio dele" no PLAYBOOK-BMAD.md).

Arquivos da skill

analisar-instagram-bmad/
  SKILL.md                    (este arquivo)
  PLAYBOOK-BMAD.md            (metodologia BMAD em PT-BR)
  template-dossie.html        (template cinematografico)
  prompts/
    01-visao-macro.md
    02-conteudo.md
    03-estrategia-30-dias.md
  scripts/
    analyze.py                (pipeline end-to-end)
    deploy-dossie.sh          (deploy GitHub + Vercel + DNS)

Regras importantes

1. Nunca invente dados. Se algum campo nao for visivel publicamente, deixar null no HTML.
2. Sempre confirmar @username antes de gastar API. Se ambiguo, perguntar.
3. Se perfil for privado, avisar e parar. Nao tentar engenharia social.
4. Plano de 30 dias sempre tem meta numerica realista (+10% padrao).
5. Tom de voz: portugues brasileiro, fluido, sem travessoes, sem linguagem robotica.
6. Apos deploy, sempre entregar a URL final (https://USERNAME.DOMINIO_BASE) com 5 insights principais resumidos.
7. Custo de cada dossie e baixo (~US$0,02), mas evite rodar 2x pro mesmo perfil sem necessidade.

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: denderson2013-bot
• Source: denderson2013-bot/agente-openclaw-update-alunos-denderson
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.