Pesquisa, narrativa, imagens, vídeo e copy por plataforma — produzidos por agentes de IA coordenados, com você aprovando cada etapa.
# clone + setup interativo (Docker) git clone -b feature/docker-setup \ git@github.com:inematds/timesmkt3.git cd timesmkt3 ./setup full # build + .env + doctor ./setup new minha-marca ./setup start
timesmkt3 é um sistema de automação de conteúdo para marketing digital. Treze agentes de IA pesquisam tendências, criam narrativa, geram peças e adaptam a copy para cada rede — tudo orquestrado por um bot do Telegram. A UI IMKT3 (`:5177`) é só leitura: inspeciona campanhas e config sem tocar no pipeline.
Você conversa com o bot e dispara campanhas. As aprovações de cada estágio acontecem pelo próprio chat — nada roda sem o seu OK.
Brief e narrativa, imagens, vídeo, adaptação por plataforma e distribuição. Cada estágio tem um portão de aprovação humana.
Cada marca vive em `prj/<slug>/knowledge/` com identidade e produto em Markdown. O demo INEMA já vem como template.
O pipeline avança estágio a estágio. A cada virada de estágio o bot pede aprovação no Telegram antes de seguir.
Research Agent (Tavily) + Diretor Criativo + Copywriter geram `creative_brief.json` e `narrative.json`.
Ad Creative Designer monta imagens (HTML→PNG via Playwright); vídeo quick (slideshow) ou pro (cinematográfico).
Agentes por rede (Instagram, YouTube, TikTok, Facebook, Threads, LinkedIn) e distribuição. Stages 4/5 desligados por default.
O caminho recomendado é Docker — containeriza bot, worker, UI e Redis numa stack só. Você também precisa de algumas chaves de API.
Instale uma vez no servidor ou na sua máquina. A stack inteira sobe via docker compose.
# instala docker curl -fsSL https://get.docker.com | sh
Anthropic (LLM), Tavily (pesquisa) e um bot do Telegram com o seu chat ID liberado.
# no .env ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... TAVILY_API_KEY=tvly-... TELEGRAM_BOT_TOKEN=123:AAH... TELEGRAM_ALLOWED_CHAT_IDS=123456789
Pelo menos uma chave de TTS (ElevenLabs ou Fish Audio). Imagem tem fallback gratuito.
# no .env ELEVENLABS_API_KEY=sk_... IMAGE_PROVIDER=brand
Todos os comandos saem do script `./setup`. Para ver a lista completa, rode `./setup help`.
Use a branch de setup do Docker e entre na pasta.
git clone -b feature/docker-setup git@github.com:inematds/timesmkt3.git cd timesmkt3
O `full` builda a imagem, abre o wizard do `.env` e valida o ambiente. Quando pausar, preencha as chaves obrigatórias.
./setup full # build + .env wizard + doctor
Copia o demo INEMA como base. Depois edite os Markdowns de identidade e campanha.
./setup new minha-marca nano prj/minha-marca/knowledge/brand_identity.md nano prj/minha-marca/knowledge/product_campaign.md
Inicia bot, worker, UI e Redis. A UI fica em `http://<host>:5177` e o bot conecta no Telegram.
./setup start ./setup logs # acompanha os logs (bot, worker, ui, redis)
O `doctor` checa o ambiente sem mudar nada e pinga as APIs. O `smoke` roda uma campanha demo end-to-end (gasta créditos de API).
./setup doctor # read-only, confere chaves ./setup smoke # 1 campanha demo completa
Casos típicos de uso do pipeline de 13 agentes.
Do brief à copy adaptada para Instagram, YouTube, TikTok, Facebook, Threads e LinkedIn — cada rede com formato, hook e legenda próprios.
Video Quick monta um slideshow de 10–20s com as imagens do Designer; Video Pro entrega 30–70s cinematográfico com narração e plano de cena.
O Research Agent (Tavily) levanta tendências, concorrentes e audiência para embasar o ângulo estratégico da campanha.
Cada marca em `prj/<slug>/` com sua base de conhecimento. Crie quantos projetos quiser a partir do demo INEMA.
Direções a partir do estado atual do repositório (bot + orchestrator + workers + UI read-only).