Skill: Caption & Hashtag Engine

Purpose

Platform-spesifik caption ve hashtag stratejisi ile engagement ve kesfedilebilirligi artirmak.

Process

1. Caption yaz: Post icerigi ve hedef kitleye gore platform-uygun caption olustur
2. Ton ayarla: Brand voice'a uygun ton (sicak, profesyonel, davetkar)
3. CTA ekle: Her caption'a uygun CTA (link in bio, randevu al, DM at, kaydet)
4. Hashtag mix olustur: 5 niche (#istanbulkuafor) + 5 medium (#sacbakimi) + 5 broad (#beauty)
5. Dil varyantlari: Turkce ve Ingilizce varyant uret (i18n)
6. A/B test: 2 caption varyanti olustur (farkli hook, farkli CTA)

Tools

• glossgo-be social-ai.ts (AI caption uretimi)
• SerpAPI (trending hashtag arastirmasi)
• MEMORY.md (basarili hashtag ve caption patternleri)

Input

• Post brief (konu, format, hedef)
• knowledge/BRAND.md: ses tonu yonergeleri
• knowledge/AUDIENCE.md: hedef kitle dili ve tercihleri
• MEMORY.md: hashtag performans verileri

Output

• Caption metni (TR/EN)
• Hashtag seti (15-20 arasi)
• CTA varyantlari

Quality Bar

• Her caption CTA icermeli
• Hashtag sayisi 15-20 arasi (platform optimum)
• Emoji kullanimi uygun ama asiri degil (3-5 per caption)
• A/B test icin minimum 2 varyant
• Hashtag mix: niche + medium + broad dengeli
• Yasakli/spam hashtag kullanilmamali

Skill: Community Management

Purpose

Yorum ve DM yonetimi ile topluluk olusturma ve musteri edinme dongusu kurmak.

Process

1. Yorumlari tara ve siniflandir: Soru, ovgu, sikayet, spam kategorileri
2. Ovgu yanitla: Tesekkur + ek bilgi/CTA ile yanit ver
3. Soru yanitla: Bilgilendirici yanit + CTA (randevu al, DM at)
4. Sikayet yonlendir: reputation-manager'a eskalasyon
5. DM kategorize et: Randevu sorusu, fiyat sorusu, isbirligi teklifi, spam
6. Randevu yonlendir: Randevu sorularini customer-concierge'e aktar
7. Spam filtrele: Bot ve spam yorumlari gizle/sil

Tools

• Make.com webhooks (Instagram DM, Facebook Messenger)
• glossgo-be social-ai.ts (otomatik yanit uretimi)
• knowledge/BRAND.md (yanit tonu)

Input

• Instagram/Facebook/TikTok yorum ve DM bildirimleri
• knowledge/BRAND.md: yanit tonu ve stili
• MEMORY.md: sik sorulan sorular ve standart yanitlar

Output

• Yorum yanitlari (platform uzerinden)
• DM yanitlari (platform uzerinden)
• Eskalasyon kayitlari (journal/)

Quality Bar

• Yanit suresi <1 saat (mesai saatleri icinde)
• Her yanit brand voice'a uygun olmali
• Spam filtreleme %95+ dogruluk
• Sikayetler 15 dakika icinde eskalasyon
• Her soru yanitinda CTA olmali
• Kisisel ve sicak ton (template hissi vermemeli)

Skill: Content Calendar

Purpose

Haftalik/aylik icerik takvimi olusturarak tutarli ve stratejik post planlamasi saglamak.

Process

1. Haftalik tema belirle: Sezon, ozel gun, trend ve kampanya takvimini kontrol et
2. Platform bazli icerik mix belirle: 3 carousel, 2 reel, daily stories hedefi
3. Her post icin brief olustur: Konu, format, hedef kitle, CTA belirle
4. Zamanlama optimize et: MEMORY.md'deki en iyi yayinlama saatlerini kullan
5. Ozel gun ve sezon firsatlarini isle: Anneler gunu, yilbasi, yaz sezonu vb.
6. Populer hizmetleri one cikar: reputation-manager'dan en cok ovulen hizmetleri entegre et

Tools

• glossgo-be campaigns API (kampanya takvimi)
• Calendar data (ozel gunler, sezon)
• MEMORY.md (optimal saatler, basarili temalar)

Input

• knowledge/STRATEGY.md: pazarlama oncelikleri
• knowledge/AUDIENCE.md: hedef kitle tercihleri
• MEMORY.md: basarili icerik patternleri
• journal/: trend sinyalleri, kampanya bilgileri

Output

• outputs/YYYY-MM-DD_content_calendar.md: haftalik icerik takvimi

Quality Bar

• 2 hafta ilerisi planli olmali
• Her post bir hedefe (engagement, reach, conversion) bagli olmali
• Icerik mix dengeli olmali (carousel/reel/story/static)
• Ozel gunler ve sezon firsatlari dahil olmali
• Platform bazli varyantlar belirtilmeli

Skill: Delivery Pickup

Purpose

Journal'ı tarayıp ai-visual-studio'nun teslim ettiği post_draft'ları yakalar, scheduling queue'ya ekler, ve journal'a pickup sinyali yazarak loop'u kapatır.

Serves Goals

• İçerik hacmi (dispatch → pickup otomatik olduğunda günlük post oranı düşmez)
• Response time (post_draft ready olduğunda 5 dakika içinde queue'ya girer)
• Auditability (her post'un dispatch → generation → pickup → publish zinciri izlenebilir)

Inputs

• agents/journal/*_ai-visual-studio_*.md — ai-visual-studio'nun yazdığı delivery entry'leri
• outputs/scheduling_queue.md — mevcut queue (var ise)
• MEMORY.md — başarılı time-slot patternleri (ne zaman publish edilmeli)

Delivery Entry Format (parsed)

ai-visual-studio her delivery'de journal'a şu markdown-key-value formatında entry yazar:

# AI Visual Studio — Brief Delivered

**brief_id:** 2026-04-22_smm_spring-nails
**delivered_to:** social-media-manager
**variants_generated:** 3
**winner:** raw_2.jpg (QG 88)
**platforms_ready:** instagram_feed instagram_story
**cost_cents:** 0.15
**output_path:** agents/ai-visual-studio/outputs/2026-04-22_smm_spring-nails/
**post_draft:** agents/ai-visual-studio/outputs/2026-04-22_smm_spring-nails/post_draft.md
**status:** ready_for_review

Parsing rule: her satır **key:** value formatında. status: ready_for_review olanlar işlenir.

Process

1. Scan journal — agents/journal/ altında son 48 saat içinde yazılmış *_ai-visual-studio_*.md dosyalarını bul.
2. Filter — her dosyayı parse et, şu koşulları sağlayanları seç:
   • delivered_to: social-media-manager
   • status: ready_for_review
   • Entry dosyası henüz outputs/scheduling_queue.md içinde referans edilmemiş (brief_id unique key).
3. Validate — post_draft yolu var mı? qg_report.json score ≥ 85 mi? Eğer herhangi biri fail → skip + journal'a needs_attention entry yaz.
4. Enqueue — her yeni delivery için outputs/scheduling_queue.md tablosuna satır ekle:

   | brief_id | platforms | post_draft | qg_score | suggested_publish_at | status |
   

   status: queued
5. Close the loop — journal'a pickup entry yaz:

   # Social Media Manager — Delivery Picked Up
   **brief_id:** <id>
   **picked_up_from:** ai-visual-studio
   **scheduled_queue:** outputs/scheduling_queue.md
   **queue_position:** <N>
   **publish_window:** <iso start>..<iso end>
   **status:** queued_for_review
   

6. Notify founder (operator) — queue'da 3+ post varsa terminal'e özet bas: "3 posts queued, review outputs/scheduling_queue.md".

Outputs

• outputs/scheduling_queue.md — live rolling queue (tek dosya, convention'a açık exception; notu dosya header'ında)
• journal/YYYY-MM-DD_HHMM_social-media-manager_pickup_<brief_id>.md — her pickup için
• Exit code 0 (işler bulundu + işlendi) veya 1 (hata) — idempotency için 0 (hiçbir şey yoktu) da OK

Quality Bar

• Tam idempotent: aynı brief_id iki kez queue'ya alınmaz. Re-run safe.
• Schema doğrulama: post_draft var, qg_score ≥ 85, platforms_ready non-empty.
• Journal write atomic: queue entry başarısız olursa journal entry de yazılmaz (rollback yok ama partial state önlemi için queue önce).

Tools

• scripts/pickup_deliveries.sh (bash + jq + grep)
• Çalıştırma: manual (./scripts/pickup_deliveries.sh) veya heartbeat cycle'ında otomatik.

Integration

• Upstream: ai-visual-studio her brief tamamlandığında journal entry yazar
• Downstream: founder/operator scheduling_queue.md'yi review eder, publish karar verir, status: published olarak işaretler (ya da ileride publish.sh otomatize eder)
• Related: SOCIAL_ANALYTICS skill'i queue'daki published post'ların performansını okur.

Skill: Reels & Short Video Strategy

Purpose

Kisa video icerik stratejisi ve script yazimi ile viral potansiyeli maksimize etmek.

Process

1. Trend analizi: Trending audio, format ve challenge'lari tara
2. Konsept olustur: Salon hizmetlerine uygun reel konsepti sec
   • Transformation (once/sonra)
   • Tutorial (nasil yapilir)
   • Behind-the-scenes (salon hayati)
   • ASMR (rahatlatici hizmet sesleri)
   • Staff tanitim (kuafor/uzman tanitimi)
3. Script yaz: 15-60 saniye, hook ilk 3 saniyede
4. Shot list olustur: Kamera acilari, gecisler, zamanlama
5. Muzik/ses oner: Trending audio veya orijinal ses
6. Caption ve hashtag: CAPTION_HASHTAG_ENGINE ile entegre
7. Brief gonder: Salon sahibine/personele cekim brief'i

Tools

• glossgo-be social-ai.ts (script uretimi)
• Platform trend analizi (Instagram Reels, TikTok trending)
• MEMORY.md (viral icerik formulleri)

Input

• Content calendar'dan reel plani
• Trending audio/format verileri
• knowledge/BRAND.md: gorsel stil
• MEMORY.md: basarili reel formatlari

Output

• Reel script (15-60 saniye)
• Shot list ve cekim yonergeleri
• Muzik/ses onerisi
• Caption ve hashtag seti

Quality Bar

• Ilk 3 saniye hook ZORUNLU (merak, surpriz, gorsel etki)
• Maksimum 60 saniye uzunluk
• Trending format/audio kullanimi tercih edilmeli
• Dikey format (9:16) zorunlu
• Net CTA (son frame veya caption'da)
• Cekim brief'i acik ve uygulanabilir olmali

Skill: Social Analytics

Purpose

Sosyal medya performans analizi ve veri bazli optimizasyon onerileri sunmak.

Process

1. Metrikleri cek: Platform API'lardan follower, engagement, reach, saves, shares
2. Post bazli analiz: Her post'un performansini degerlendir
3. En iyi/en kotu tespit: Top 5 ve bottom 5 icerik ve nedenleri
4. Takipci demografisi: Yas, cinsiyet, konum, aktif saatler analizi
5. Rakip benchmark: Genel sektor ortalamasi ile karsilastirma
6. Trend raporu: Haftalik/aylik trend gorsellestirmesi
7. Optimizasyon onerileri: Veri bazli somut aksiyon onerileri

Tools

• Make.com analytics webhooks (platform verileri)
• PostHog (kullanici davranisi)
• Mixpanel (event tracking)
• Analytics Engine (ozel metrikler)

Input

• Platform API verileri (Instagram Insights, TikTok Analytics, Facebook Insights)
• MEMORY.md: onceki haftalarin performansi
• KPI hedefleri (AGENT.md'den)

Output

• outputs/YYYY-MM-DD_social_analytics.md: haftalik performans raporu

Quality Bar

• Tum metrikler veri bazli olmali (tahmin degil)
• Somut optimizasyon onerileri icermeli (ne yapilmali, neden)
• Trend gosterimi olmali (bu hafta vs gecen hafta)
• Platform bazli kirilim olmali
• Icerik tipi bazli performans karsilastirmasi
• KPI hedeflerine gore durum degerlendirmesi

Skill: Visual Brief Dispatch

Purpose

Content calendar'daki günlük post/story/reel ihtiyacını yapısal bir brief JSON'a dönüştürüp ai-visual-studio ajanının inbox'ına drop etmek. Bu skill, tarihsel "üretim + dağıtım tek elde" modelinin yerine geçer.

Serves Goals

• İçerik hacmi (5+ post / hafta / salon)
• Engagement (brand-locked, kalite geçidinden geçmiş görseller)
• Viral (Reels cover'ları dahil çoklu platform formatı)

Why dispatch (not inline generation)

• ai-visual-studio FLUX + QG + platform adapt + güvenlik lint pipeline'ına sahip. Her bir parçayı SMM içinde tutmak, SMM'i fluff ile şişirir ve QG'yi atlama riski oluşturur.
• Dispatch modeli, maliyet takibini (ai-visual-studio/data/budget.json) tek noktada tutar — tech-budget-finops oradan okur.
• Safety lint (yüz, before/after, text-in-image) dispatch alıcısında zorunlu — SMM inline üretirse bu katman atlanır.

Inputs

• outputs/YYYY-MM-DD_content_calendar.md — bugünün post slot'u (topic, copy_draft, CTA, platforms)
• knowledge/BRAND.md — marka must_include/must_avoid listesi
• MEMORY.md — "What Works" listesindeki konkret brand objeleri (ör. "purple velvet armchair")
• ai-visual-studio/MEMORY.md — başarılı prompt fragmentleri (cross-read)

Process

1. Content calendar satırını oku. Bugünün ilk unscheduled post'unu seç. Fields: topic, copy_draft, cta, cta_url, platforms[], publish_at.
2. Brief ID inşa et: YYYY-MM-DD_smm_<slug> (slug = topic'in kebab-case özeti, maks 3 kelime).
3. Brand transfer: MEMORY.md'den konkret brand objelerinden en az 1 tanesini must_include'a ekle. Abstract renk hint'i ("soft violet accent") yazma — ai-visual-studio MEMORY.md bu patterni "doesn't work" olarak işaretledi.
4. Brief JSON'u yaz:

   {
     "brief_id": "...",
     "requested_by": "social-media-manager",
     "purpose": "instagram_feed_post",
     "topic": "<calendar.topic>",
     "variants": 3,
     "platforms": ["instagram_feed", "instagram_story"],
     "style_hints": [...],
     "must_include": ["...", "<concrete brand object>"],
     "must_avoid": ["faces of real people", "text baked into image", "before/after comparison"],
     "copy_draft": "<calendar.copy_draft>",
     "cta": "<calendar.cta>",
     "cta_url": "<calendar.cta_url>",
     "deadline": "<calendar.publish_at>",
     "model_tier": "schnell",
     "budget_cents": 25,
     "overlay": { "brand_bar": false, "logo_corner": false, "copy": false }
   }
   

5. Dosyayı drop et: agents/ai-visual-studio/data/imports/briefs/<brief_id>.json.
6. Dispatch log: Journal'a yaz:

   # Social Media Manager — Brief Dispatched
   **brief_id:** <id>
   **delivered_to:** ai-visual-studio
   **calendar_slot:** <date>/<slot>
   **deadline:** <iso>
   **status:** awaiting_generation
   

7. Content calendar'ı işaretle: İlgili satıra dispatched: true, dispatched_at: <iso> ekle (in-place).

Outputs

• agents/ai-visual-studio/data/imports/briefs/<brief_id>.json
• journal/YYYY-MM-DD_HHMM_social-media-manager_dispatch_<brief_id>.md
• Updated outputs/YYYY-MM-DD_content_calendar.md (dispatched flag)

Quality Bar

• Her brief JSON şema doğrulamasını geçer (jq ile assert).
• must_avoid baseline 3 öğe her zaman dahil (faces, baked text, before/after).
• must_include listesinde en az 1 konkret brand objesi.
• deadline her zaman UTC+3 ISO ile set.
• budget_cents haftalık toplamı $2 üzerine çıkmaz (haftada 14 post × 25 cent = 350 cent = $3.50 üst sınır; normal dispatch 25 cent).

Tools

• scripts/dispatch_briefs.sh — reads data/content-calendar.json, finds rows where date == today (TRT), composes brief JSON per row, drops into ai-visual-studio/data/imports/briefs/, writes journal dispatch entry. Fully idempotent.
• jq for JSON shape validation + composition.

Calendar file: data/content-calendar.json (see header notes for edit rules). Manual run: ./scripts/dispatch_briefs.sh or ./scripts/dispatch_briefs.sh --date 2026-04-23 --dry-run Autopilot: the daily GitHub Actions workflow runs this script first, before FLUX generation, each day at 06:00 UTC.

Integration

• Previous step: CONTENT_CALENDAR (haftalık plan)
• Next step (external): ai-visual-studio pipeline çalışır
• Pickup step: DELIVERY_PICKUP skill bu brief'in karşılığını yakalayıp scheduling queue'ya alır.

Skill: Visual Content Creation (LEGACY — do not use)

DEPRECATED 2026-04-21. Inline image generation has moved to the ai-visual-studio agent. Social Media Manager no longer calls FLUX / image-ai.ts directly.

New flow: VISUAL_BRIEF_DISPATCH.md (write brief JSON → ai-visual-studio inbox) + DELIVERY_PICKUP.md (pickup delivered post_draft) + scripts/pickup_deliveries.sh.

This file stays for historical reference. Do not run its steps — they skip the safety gate (no real-face check, no before/after check, no baked-text check) and break cost tracking (spend is logged in ai-visual-studio/data/budget.json, not here).

Purpose (legacy)

AI destekli gorsel icerik uretimi ile salon markasina uygun, yuksek kaliteli gorseller olusturmak.

Process

1. Brief oku: Content calendar'dan bugunun post brief'ini al
2. Gorsel uret: Brand gorsel stiline uygun gorsel uret (image-ai.ts)
3. Kategori sec: Before/after, hizmet showcase, salon ambiance, staff tanitim, urun tanitim
4. Platform boyutlarina uyarla: 1080x1080 (feed), 1080x1920 (story/reel), 9:16 (TikTok)
5. Brand uygula: Brand renkleri, font ve logo yerlesimi
6. Onay sun: Salon sahibine gorsel onay icin gonder

Tools

• glossgo-be image-ai.ts (AI gorsel uretimi)
• glossgo-be social-ai.ts (icerik uretimi)
• knowledge/BRAND.md (gorsel stil rehberi)

Input

• Content calendar'dan gunluk post brief
• knowledge/BRAND.md: renk paleti, font, logo kullanimi
• MEMORY.md: en cok etkilesim alan gorsel stilleri

Output

• Gorsel dosyalari (platform bazli boyutlarda)
• Post draft'a gorsel eklenmis hali

Quality Bar

• Brand gorsel stiline %100 uyumlu
• Yuksek cozunurluk (min 1080px)
• Yaniltici before/after gorselleri YASAK
• Her gorsel telif hakki temiz olmali
• Text overlay okunabilir ve minimal olmali
• Platform boyut standartlarina uygun