MCP HubMCP Hub
SKILL·DD3B8B

brand-voice

rampstackco
Обновлено 27 days ago
4 просмотров
953
132
953
Посмотреть на GitHub
Метаwordaitestingdesign

О программе

Навык `brand-voice` определяет и документирует полную систему голоса и тона бренда, включая атрибуты, словарь и контекстуальные изменения тона. Он активируется для создания гайдлайнов по голосу, проверки согласованности текстов или обучения команд/ИИ брендовой личности. Используйте его для создания самой системы голоса, в то время как навык `editorial-qa` предназначен для проверки конкретных черновиков на соответствие существующим правилам.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add rampstackco/claude-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/rampstackco/claude-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/rampstackco/claude-skills.git ~/.claude/skills/brand-voice

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Brand Voice

Define how a brand sounds in writing. Document it in a way that anyone (writer, designer, founder, AI assistant) can apply it consistently.

This skill produces a standalone voice document that can either live in the brand style guide or feed into it.


When to use

  • Defining brand voice for the first time
  • Auditing existing copy for voice consistency
  • Training a team, freelancer, or AI assistant on the brand voice
  • Refining a voice that exists but is inconsistent across applications
  • Adapting voice when a brand evolves (new audience, new positioning)

When NOT to use

  • Writing specific copy (use content-and-copy)
  • Brand visual identity work (use brand-identity)
  • Documenting a complete brand system (use brand-style-guide, which incorporates voice)
  • Initial brand exploration (use brand-ideation)

Required inputs

  • The brand and its positioning
  • The audience and what they need to hear
  • 5 to 10 examples of existing brand writing (if any)
  • 3 to 5 reference brands whose voice resonates with where this brand should go
  • Any voice attributes already specified in the brief

The framework: 4 layers

Voice has four layers, stacked. Each layer constrains the one below it.

Layer 1: Voice attributes

The constants. The personality traits that define how the brand sounds across every context.

Pick 3 to 5 attributes. Pair each with what it is NOT (the failure mode if overdone).

Common attribute pairings (NOT a menu - generate your own):

  • Confident, not arrogant
  • Direct, not blunt
  • Warm, not saccharine
  • Witty, not sarcastic
  • Smart, not academic
  • Honest, not harsh
  • Playful, not silly
  • Practical, not boring
  • Bold, not loud
  • Curious, not unfocused

The "not" half is what saves writers from overshooting. "Confident" alone produces swagger. "Confident, not arrogant" tells writers where the line is.

Layer 2: Tone shifts

Voice is constant. Tone adapts to context.

Map the major contexts the brand writes in. For each, document how voice expresses differently.

Common contexts:

ContextTone shift
OnboardingWarmer, more enthusiastic, slightly slower pace
Hero / marketingConfident, signature voice fully on
Product copy / UXDirect, helpful, brief
Error messagesCalm, matter-of-fact, no apology theater
Success statesBrief celebration, redirect to next action
Empty statesHelpful, slightly playful, suggest action
404 / not foundSelf-aware, light, points the way home
Account deletion / cancellationQuiet, respectful, no jokes
PricingDirect, transparent, confidence-inspiring
Legal / TOSPlain language version sits next to the legal version
Support / help centerPatient, thorough, no condescension
Crisis communicationCalm, factual, accountable
Product announcementsExcited but not breathless
Email subject linesSpecific, never click-bait

Voice stays consistent across all of these. Tone is what shifts.

Layer 3: Vocabulary and grammar

The granular dial settings.

Vocabulary preferences:

  • Words and phrases the brand uses
  • Words and phrases the brand avoids
  • Words the brand has redefined (if any) - e.g., a SaaS product calling its features "huddles" instead of "meetings"
  • Industry jargon: keep it (signals expertise) or strip it (signals approachability)
  • Sentence-opening preferences (some brands lean on imperatives, some on questions, some on statements)

Grammar and style:

  • Contractions (use them = casual, avoid them = formal)
  • Sentence length default (short = punchy, medium = considered, long = literary)
  • Punctuation marks favored or avoided (em dash is famously polarizing)
  • Pronouns ("we" / "you" / "I")
  • Capitalization style (title case, sentence case, all-lowercase deliberate)
  • Number formatting (spell out under ten, or always digits)
  • Oxford comma (use or skip)
  • Active vs passive voice (most brands prefer active)

Layer 4: Examples and patterns

Voice is taught through examples, not rules. Build a library.

For each major content type, show:

  • Bad example (off-voice)
  • Good example (on-voice)
  • Brief note on what changed

Cover the content types listed in the paired examples library of references/voice-document-template.md. The template owns that list, so there is one list to maintain rather than two that drift apart.

The floor is 15 paired examples. One pair per type in the template clears it. Past 25 the library gets harder to scan than to use, so treat 25 as the practical ceiling, not a hard cap. This is the most-used part of the voice doc in practice.


Workflow

  1. Pick the entry point. references/voice-frameworks.md has a "Choosing a framework" section that decides this. A brand starting from zero begins with archetypes there, then dimensions, then attributes, and rejoins this workflow at step 2. Everything below assumes copy exists to audit.
  2. Audit existing copy if it exists. Identify what is on-brand, what is off, what patterns recur.
  3. Layer 1: Voice attributes. Generate 5 to 8 candidates with "we are X, not Y" framing. Pick 3 to 5.
  4. Layer 2: Tone shifts. List 8 to 15 contexts the brand writes in. Note the tone shift for each.
  5. Layer 3: Vocabulary and grammar. Define preferences. Skip default rules unless they actually distinguish the brand.
  6. Layer 4: Examples. Build the paired-example library against the template's content-type list, to the floor stated in the Layer 4 section above.
  7. Stress-test. Pick a fresh writing brief and apply the voice doc. Score the result with the stress test in references/voice-frameworks.md: 1 to 5 against each attribute, and anything scoring below 3 on any attribute is off-voice. Below 3 means the doc is incomplete, not that the copy needs another pass.
  8. Document. Use the template in references/voice-document-template.md.
  9. Distribute. Voice docs only work if they get used. Make the doc easy to reference inline (link to it from CMS templates, brief templates, AI assistant prompts).

Failure patterns

  • Generic attributes ("friendly, professional, approachable"). Every brand says this. Means nothing. Pick attributes that genuinely distinguish.
  • No "we are NOT" pairings. Without the rejection, attributes drift toward extremes.
  • Voice doc with no examples. Rules without examples cannot be applied.
  • Examples that are obviously bad and obviously good. Real voice work shows nuanced shifts, not cartoonish before/after.
  • Skipping tone shifts. Treating voice as one-size-fits-all leads to a brand that sounds wrong in error states or legal contexts.
  • Documenting aspirational voice. If the brand does not actually sound this way today and has no plan to shift, the doc is fiction.
  • Voice without distribution. A perfect doc that no one references is worth nothing.

Output format

Default output is a markdown document at voice.md in the brand folder. Sections:

  1. Voice attributes (with we-are-not pairings)
  2. Tone shifts by context
  3. Vocabulary preferences
  4. Grammar and style rules
  5. Paired examples library (the most-used section)
  6. Anti-patterns (specific phrases or constructions to avoid)
  7. References (the brands and writers we are inspired by)

This doc can stand alone or feed into brand-style-guide.


Reference files

GitHub репозиторий

rampstackco/claude-skills
Путь: dist/codex/.agents/skills/brand-voice
0
agent-skillsai-agentsanthropicclaudeclaude-aiclaude-code
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill brand-voice?

brand-voice — это Claude Skill от rampstackco. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с brand-voice, без дополнительных запросов.

Как установить brand-voice?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте brand-voice в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится brand-voice?

brand-voice относится к категории Мета.

Можно ли использовать brand-voice бесплатно?

Да. brand-voice размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык