O pipeline de conteúdo com IA de um desenvolvedor: da ideia ao post agendado, sem tocar em cinco apps
A maioria dos sistemas de "automação de conteúdo" resolve uma única etapa: geram texto, ou agendam publicações, ou fazem pesquisa de tendências. Robin Sadeghpour construiu as quatro etapas como um único pipeline com Claude Code, publicou o repositório completo em código aberto (content-workflow no GitHub), e roda ele mesmo todas as manhãs para produzir conteúdo no LinkedIn, TikTok (inglês e alemão) e Instagram.
O interessante não é usar IA para escrever — isso todo mundo já faz. É que o sistema fecha o ciclo: detecta o que está funcionando, decide o que vale a pena virar conteúdo, gera e adapta por plataforma, e usa o desempenho real do que foi publicado para ajustar o que vai priorizar da próxima vez. Tudo com um humano aprovando antes de qualquer coisa ir para produção.
Os quatro comandos que montam o dia
O pipeline roda como quatro skills do Claude Code, em ordem, a maioria em um único lote pela manhã:
/pulse— roda sozinho às 6h (horário de Berlim) via um cron-daemon em Node. Faz scraping do YouTube, X/Twitter, TikTok e dos changelogs da Anthropic buscando temas de IA/tech em alta, atribui uma pontuação, remove duplicatas e, para os vídeos, baixa a transcrição. Tudo fica em um banco SQLite (data/content.db) e em um arquivo de revisão datado./review— uma passada manual em que Robin marca cada ideia como KEEP, SKIP ou STAR direto no terminal./generate-content— para cada ideia marcada como KEEP, gera um rascunho para TikTok EN, TikTok DE, Instagram e LinkedIn. Aplica o perfil de voz do Robin, roda uma etapa "humanizadora" para não soar como IA, e um agente crítico dá nota a cada rascunho antes de mostrá-lo./approve— revisão final: mostra o diff antes/depois do humanizador e a pontuação de voz por plataforma. É aí que se aprova, rejeita ou edita manualmente. Só o que é aprovado é agendado.
O detalhe que faz isso não ser "só mais um bot que publica sozinho"
Cada etapa fica registrada como um estado em uma tabela drafts, com transições explícitas: generated → critic_approved → user-approved → scheduled → published → tracked. Nenhum rascunho pula uma etapa — o código literalmente rejeita uma transição inválida (por exemplo, não dá para agendar algo que o crítico ainda não aprovou). É uma máquina de estados simples, mas é o que evita que "automatizado" acabe significando "publica qualquer coisa sem ninguém ver".
O circuito que se retroalimenta sozinho
Todos os dias às 20h (Berlim), um job de fim de dia chamado perf-check percorre os posts agendados ou publicados nas últimas 24 horas, busca suas métricas reais, e atualiza um arquivo de "pesos de desempenho" (data/performance-weights.json) que pondera por tema e por formato. A próxima rodada de /pulse usa esses pesos para decidir o que priorizar na descoberta. Robin não mexe em nada — o circuito se fecha sozinho, com dados reais do que converteu, não com um palpite.
Um dashboard local para não viver no terminal
Todo o pipeline também tem uma interface web local (node scripts/dashboard/server.js, em localhost:3456) com quatro vistas: Feed (uma ideia por vez, estilo swipe), Backlog (tabela filtrável de tudo que o /pulse coletou), Pipeline (o kanban acima) e um drawer de detalhe que mostra o preview nativo de cada slide antes de aprovar.
Como fica a parte de agendamento com o PosteAhora
O repositório usa uma API de agendamento de redes sociais via linha de comando para a última etapa: quando um rascunho é aprovado, o script monta o conteúdo, resolve o ID da conta de destino a partir de um arquivo de configuração, e dispara a criação do post agendado — devolvendo um ID que fica salvo junto ao rascunho para consultar as métricas depois. É exatamente a forma como um agente deveria conversar com uma API de agendamento: sem credenciais soltas no código, com uma conta de destino explícita, e com o ID de volta para fazer o acompanhamento.
Esse mesmo padrão se monta hoje com o PosteAhora sem escrever um cliente HTTP próprio:
list_accountspara resolver oaccountIdreal da conta de destino (TikTok, LinkedIn, Instagram, o que for) — igual à etapa de "resolver ID a partir da config" do pipeline.create_postouschedule_postcom oaccountId, ocaptionjá gerado e humanizado, emediaUrlsapontando para as imagens já enviadas — comstatus: "draft"enquanto o crítico ou o humano ainda não aprovou, e agendado depois que aprova.get_analyticspara o mesmo trabalho que operf-checkfaz: trazer o desempenho real do que foi publicado e usar isso para decidir o que priorizar da próxima vez.
A diferença em relação a montar isso do zero é que as três peças — contas, criação de posts, analytics — já estão expostas em um único MCP, então um agente (o mesmo que você já usa para pesquisa ou geração de conteúdo) pode falar direto com o PosteAhora em vez de manter seu próprio wrapper de CLI para cada plataforma.
O que vale a pena copiar mesmo sem replicar o sistema inteiro
Não precisa construir as quatro etapas para aproveitar algo disso. As ideias mais portáteis:
- Uma etapa de "humanização" separada da geração. Gerar e polir a voz são tarefas distintas; tratar isso como um único prompt gigante dá resultados piores do que encadear duas etapas com um objetivo claro cada uma.
- Uma máquina de estados explícita para os rascunhos, mesmo que simples. Evita que algo seja publicado por acidente antes da hora.
- Fechar o circuito com dados reais. Se seu sistema gera conteúdo mas nunca volta a olhar o que funcionou, ele está adivinhando para sempre.
Por que isso importa para equipes na América Latina
O pipeline do Robin está em inglês/alemão, mas a arquitetura é totalmente reaproveitável para uma marca ou agência operando em espanhol ou português: a mesma pesquisa de tendências, a mesma etapa de aprovação humana, o mesmo circuito de retroalimentação — apontado para as plataformas e o idioma que importam para sua audiência na América Latina. A única coisa que muda é com qual API você fala no final, e é aí que o PosteAhora substitui diretamente a peça de agendamento do pipeline sem que você precise reconstruir o resto.
Sua equipe já tem pesquisa ou geração de conteúdo com IA, mas agenda tudo manualmente no final? Conecte o PosteAhora e deixe o mesmo agente que gera o conteúdo agendá-lo também.
Sistema e repositório originais de Robin Sadeghpour — código completo em github.com/robinsadeghpour/content-workflow.
