Como um agente de IA gerou mais de 500 mil visualizações no TikTok em uma semana
Durante anos, Oliver Henry fez o que a maioria dos fundadores de apps pequenos faz: desenhar imagens à mão, escrever cada legenda, publicar todos os dias no TikTok para divulgar seus dois aplicativos para iOS, o Snugly (redesenho de ambientes com IA) e o Liply (pré-visualização de preenchimento labial). Funcionava, mais ou menos. Alguns vídeos passavam de um milhão de visualizações. Mas automatizar o processo levou meses de tentativas, incluindo construir seu próprio SaaS interno para tentar resolver isso.
O que finalmente funcionou não foi uma ferramenta nova de edição de vídeo, nem um calendário de conteúdo melhor. Foi delegar o trabalho inteiro a um agente de IA que ele chama de Larry — um processo que ele mesmo documentou, com Larry coescrevendo partes do texto, em uma thread que viralizou (7,2 milhões de visualizações) contando exatamente como fez. Vale a pena contar essa história em detalhes porque o sistema que ele montou — e principalmente os erros cometidos antes de dar certo — é replicável por qualquer equipe que gerencia redes sociais para uma marca, agência ou app próprio, inclusive com as ferramentas que você já tem no PosteAhora.
Quem é o Larry e o que ele realmente faz
Larry é, literalmente, o computador antigo de jogos de Oliver, com uma GPU NVIDIA juntando poeira embaixo da mesa. Quando ele instalou um agente de IA autônomo nessa máquina (usando o Claude, da Anthropic, como modelo), ela virou algo bem diferente de um chatbot: um agente com identidade persistente, memória entre sessões, acesso de leitura/escrita a arquivos, e a capacidade de gerar imagens via API e agendar publicações.
Em cinco dias, Larry ultrapassou 500 mil visualizações acumuladas no TikTok. Uma única publicação chegou a 234 mil. Quatro superaram 100 mil. Oliver diz que não desenhou uma única imagem nem escreveu uma única legenda — sua parte do trabalho se resumiu a escolher uma música em alta e publicar, cerca de 60 segundos por post. O resto — gerar seis imagens por carrossel, redigir textos, agendar o envio — era o Larry quem fazia.
Larry roda sobre skills instaláveis publicadas no Clawhub, nem tudo está hardcoded na mão: Larry, a skill que documenta passo a passo esse mesmo fluxo de carrosséis para o TikTok, e RevenueCat (feita pelo CEO da RevenueCat, @jeiting), que dá ao Larry acesso direto às métricas de assinaturas para cruzar visualizações do TikTok com conversão real, não só vanity metrics.
O formato que explodiu: carrosséis, não vídeos
A descoberta central da thread não é técnica, é de formato. O TikTok está empurrando forte os carrosséis de fotos (slideshows): segundo dados divulgados pelo próprio TikTok, eles geram 2,9x mais comentários, 1,9x mais curtidas e 2,6x mais compartilhamentos do que o vídeo tradicional. Cada carrossel que o Larry monta segue uma receita fixa: exatamente 6 slides, texto sobreposto com o gancho no primeiro slide, no máximo 5 hashtags, e uma legenda que menciona o app de forma natural dentro de uma minihistória.
A parte mais difícil não foi a tecnologia, foi a consistência visual: mostrar o mesmo cômodo nos 6 slides, mudando só o estilo de decoração. A solução do Larry foi "travar a arquitetura" — escrever uma descrição extremamente detalhada do cômodo (dimensões, janelas, portas, ângulo de câmera) e reutilizá-la ao pé da letra em cada prompt, mudando só o estilo (cor das paredes, móveis, iluminação). Quando as descrições eram vagas, os cômodos "mudavam" entre os slides e o carrossel parecia falso.
Os ganchos que não funcionaram (e o que funcionou)
As primeiras tentativas de Oliver e Larry focavam no app: "Por que meu apartamento parece que tem um financiamento estudantil?" (905 visualizações), "Veja seu quarto em mais de 12 estilos antes de decidir" (879 visualizações). Nenhum decolou.
O que mudou tudo foi parar de falar do produto e começar a contar uma história com outra pessoa no centro: "Minha senhoria não deixava eu mudar nada, então mostrei a ela o que a IA acha que poderia ficar" — 234 mil visualizações. A fórmula identificada: [outra pessoa] + [conflito ou dúvida] → mostrei a IA → ela mudou de ideia. Qualquer gancho que segue essa estrutura passa de 50 mil visualizações no mínimo; o resto raramente passa de 10 mil. É uma lição de storytelling, não de tecnologia, e é a parte mais aplicável de toda a thread para qualquer nicho.
Como era publicado: rascunho primeiro, música depois
Esse é o detalhe técnico que vale a pena explicar bem, porque é exatamente o mesmo fluxo que dá para reproduzir hoje com o PosteAhora. Larry gerava as imagens, escrevia a legenda, e subia o carrossel como rascunho através de uma API de agendamento de redes sociais — nunca publicava direto. O motivo: a música é decisiva para o alcance no TikTok, os sons em alta mudam o tempo todo, e nenhuma API permite escolher um áudio em alta de forma programática. Então o agente fazia 95% do trabalho (gerar, redigir, agendar como rascunho), e o humano fechava os últimos 5%: entrar no TikTok, escolher um som em alta, colar a legenda e publicar.
Como esse mesmo fluxo funciona com o PosteAhora
Todo o mecanismo que Oliver descreve — conta conectada, publicação criada pelo agente como rascunho, revisão humana antes de ir ao ar — é exatamente o que a API/MCP do PosteAhora expõe hoje:
- O agente primeiro lista as contas conectadas para pegar o
accountIdda conta do TikTok que vai usar (nunca publica "às cegas": o PosteAhora exige umaccountIdexplícito por plataforma). - Faz upload de cada imagem do carrossel para o armazenamento do PosteAhora e recebe uma URL pública para usar em
mediaUrls. - Cria o post especificando
mediaType: "image"(assim o PosteAhora direciona corretamente para o endpoint de carrossel do TikTok em vez do de vídeo), a legenda, as hashtags e — o ponto-chave —status: "draft", exatamente como fazia o Larry.
- Pode passar ajustes específicos do TikTok via
platformOptions.tiktok(por exemplo, visibilidade da publicação) antes de um humano revisar. - O rascunho fica esperando no TikTok. Uma pessoa entra, escolhe o som em alta — a mesma limitação de plataforma que a thread menciona, nenhuma ferramenta terceira consegue contornar isso — e publica.
A diferença em relação ao setup manual descrito na thread original não está na lógica (é a mesma), e sim no fato de que não é preciso montar infraestrutura própria para conectar o agente à API social: as contas se conectam uma única vez pelo PosteAhora, e qualquer agente com acesso ao MCP do PosteAhora consegue listar contas, subir mídia e criar o rascunho em três chamadas, sem escrever um cliente HTTP na mão.
O que deu errado antes de funcionar
Vale mencionar os tropeços porque são eles que realmente ensinam algo: imagens geradas na orientação horizontal quando o TikTok precisa de vertical (causava tarjas pretas no vídeo), texto sobreposto pequeno demais ou escondido atrás da barra de status do celular, e — o mais caro — geração de imagens com um modelo local que nunca chegou a parecer "real" comparado a um modelo de geração via API, apesar da economia de custo. A lição que se repete na thread inteira: cada falha virou uma regra escrita, não um ajuste mental esquecido no dia seguinte.
Por que isso importa para quem gerencia redes sociais na América Latina
A thread do Oliver é sobre dois apps de nicho em inglês, mas o sistema é independente de idioma e de produto: qualquer marca, agência ou criador que agenda conteúdo para a América Latina pode aplicar a mesma estrutura — um agente que pesquisa o que funciona, gera o material visual, monta o rascunho, e deixa a decisão final (som, publicação) nas mãos de uma pessoa. A parte que muda é a ferramenta de agendamento: em vez de montar a infraestrutura de conexão na mão, um agente com acesso ao PosteAhora já tem o canal do TikTok (plus Instagram, YouTube, LinkedIn e os demais) conectado e pronto para receber esse rascunho.
Se sua equipe já está testando agentes de IA para gerar conteúdo, o gargalo real geralmente não é a geração de imagens — é conectar esse agente a um lugar onde publicar de forma segura, revisável e sem escrever integrações personalizadas para cada rede social. É aí que entra o PosteAhora.
Quer que seu agente monte o próximo carrossel e deixe ele esperando como rascunho? Conecte suas contas no PosteAhora e teste o fluxo com o seu próprio agente hoje.
História original contada por Oliver Henry (@oliverhenry no X), que documentou publicamente seu sistema com o agente de IA "Larry" para divulgar seus apps Snugly e Liply.
