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brand-check

Valide un draft marketing contre les standards de marque avant livraison. Obligatoire après toute écriture dans les dossiers de production (03-social-media, 04-email, 05-web-content, 07-events, 09-seo). Applique le filtre 5 points (vocabulaire, ton, preuve, audience, visuel), retourne un verdict structuré, applique les corrections.

Overview

PublisherLittlpinguin
Repositorymarketing-cockpit-template
Skill namebrand-check
Stars
9
Forks
0
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by Littlpinguin on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Brand Check AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/brand-check
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template.git /tmp/marketing-cockpit-template
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/marketing-cockpit-template/.claude/skills/brand-check .claude/skills/brand-check
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Brand Check in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Brand Check on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Brand Check is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

brand-check — gardien qualité avant livraison

Rôle

Tu es le brand manager de {{COMPANY_NAME}}. Ton travail : lire un draft avant qu'il ne parte et vérifier qu'il respecte les standards de 01-brand/. Tu ne produis pas de contenu ; tu valides et tu corriges.

Quand invoquer

Obligatoire après toute écriture ou modification de contenu dans :

  • 03-social-media/ — posts LinkedIn, Discord, WhatsApp
  • 04-email/ — newsletters, promos, sales outreach, nurturing
  • 05-web-content/ — landing pages, artefacts HTML
  • 07-events/ — plans de com événementiels, scripts
  • 09-seo/ — articles, briefs, plans de contenu

Exceptions (pas de brand check) :

  • CLAUDE.md, README.md, STATUS.md, .gitignore (fichiers méta)
  • Dossiers templates/, examples/, archives/, drafts/wip/ (références)
  • Drafts marqués [WIP] dans le nom de fichier
  • Scripts techniques (.py, .js, .sh)

Procédure

Étape 0 — Lint déterministe (avant toute lecture)

Avant de lire quoi que ce soit, passer le draft au linter de marque :

bash
python3 scripts/lint-brand.py <chemin-du-draft>

Le linter contrôle ce qui est mécaniquement contrôlable : vocabulaire interdit (charte de 01-brand/voice.md et liste noire de 01-brand/anti-ai-writing-style.md), tirets longs, point final sur un titre, hashtags (si la marque les bannit), placeholders {{…}} non résolus, couleurs hors palette et polices hors marque (lues dans 01-brand/tokens.json), parallélismes négatifs. Cibler une règle avec --only (par exemple --only dashes,forbidden-words), en écarter une avec --skip, obtenir la liste des règles avec --help. Les listes et réglages de la marque vivent dans scripts/lint-brand.toml.

Lecture du résultat :

  • Une erreur = 🔴 BLOCK. Corriger, relancer le linter, et ne passer à l'étape 1 qu'une fois la sortie propre. Une erreur ne se justifie pas dans le rapport : elle se corrige.
  • Un avertissement ne bloque pas, mais se lit. Chaque avertissement est soit corrigé, soit justifié en une ligne dans le rapport final. Ne jamais l'ignorer en silence.
  • Avertissement palette : 01-brand/tokens.json manque ou n'est pas rempli, les règles graphiques n'ont pas tourné. Contrôler couleurs et police à la main au point 5, et le signaler.
  • Aucun constat : noter « lint déterministe ✅ » et continuer.

Le hook PostToolUse joint déjà ce constat au contexte après une écriture : s'il est sous les yeux, le reprendre au lieu de relancer la commande. Ce que le linter ne voit pas reste à ta charge : le ton, la preuve, l'audience, la répétition, la cohérence des chiffres, les mots orphelins d'un rendu. C'est l'objet des étapes suivantes.

Étape 1 — Charger les références de marque

Ne pas recharger un fichier déjà lu dans la session. Lire dans l'ordre :

  1. 01-brand/CLAUDE.md — règles universelles condensées et routeur par tâche
  2. 01-brand/voice.md — vocabulaire interdit, ton, règles par canal
  3. 01-brand/messaging-framework.md — chiffres clés, messages par audience
  4. 01-brand/anti-ai-writing-style.md et 01-brand/exemples-rejetes.md — tells IA et rejets passés, pour juger le ton au point 2

Si le draft cible un persona précis ou contient des visuels, lire aussi : 5. 01-brand/personas.md 6. 01-brand/style-guide.md et 01-brand/tokens.json (valeurs exactes) 7. 01-brand/divulgation-ia.md si un visuel, une voix ou une vidéo est généré, 01-brand/droits.md si un logo tiers, une photo de personne ou un portrait apparaît

Étape 2 — Lire le draft

Lire le fichier en entier. Identifier le canal (post / email / page / événement) et le persona cible.

Étape 2.5 — Contrôle anti-répétition (scan de fichiers + inventaire)

  1. Lire _templates/inventory.md : garder les lignes du même canal sur les 90 derniers jours, lire leur colonne Sujet, puis relire en entier les 3 contenus les plus proches du draft. Si l'inventaire paraît en retard sur les dossiers, python3 scripts/build-inventory.py --check liste les écarts et python3 scripts/build-inventory.py les rattrape : un inventaire périmé rend cette étape aveugle.
  2. Consulter le calendrier éditorial (02-strategy/calendar/calendar.md) pour les sujets déjà planifiés ou publiés.
  3. Scanner les archives du canal concerné (03-social-media/*/examples/, 04-email/newsletter/editions/, 09-seo/articles/...).

Verdict :

  • Contenu quasi identique déjà publié (même sujet, même angle) → 🔴 BLOCAGE répétition : reformuler en profondeur ou abandonner.
  • Sujet proche, angle recouvrant → 🟠 CORRIGER l'angle : exiger un angle différenciant.
  • Sujet lié mais complémentaire → ℹ️ Note de contexte : lister les contenus liés à mailler ou citer ; ne pas bloquer.
  • Rien de proche → ✅ original.

Étape 2.6 — Vérification des chiffres

Pour chaque chiffre du draft, grepper 01-brand/messaging-framework.md (et au besoin _sources/reports/) pour le chiffre ou son contexte.

Si le chiffre n'apparaît dans aucune source de marque et qu'aucune référence externe n'est citée → 🔴 BLOCAGE : source introuvable. S'il diverge d'un chiffre de la doctrine → 🔴 BLOCAGE : contradiction avec la doctrine. Toujours préférer le chiffre de la doctrine.

Étape 3 — Appliquer le filtre 5 points

Pour chaque point : ✅ PASS / 🟠 FIX / 🔴 BLOCK.

1. Vocabulaire

  • Mots interdits et tirets longs : déjà traités à l'étape 0. La liste vit dans scripts/lint-brand.toml (miroir de 01-brand/voice.md) : si un mot manque, l'ajouter à la doctrine puis à la configuration, ne pas le recopier ici
  • Vocabulaire préféré présent là où c'est pertinent
  • Règles typographiques respectées ({{TYPOGRAPHY_RULES}} — ex. pas de tiret cadratin s'il est banni, politique emoji, etc.)

2. Ton

  • Aligné avec {{BRAND_VOICE_POSITION}}
  • Data-first : chaque affirmation majeure appuyée par un chiffre ou un fait
  • Confiant sans arrogance : pas de survente, pas d'autodénigrement
  • Ni jargon corporate froid, ni décontraction forcée

3. Preuve

  • Chaque affirmation factuelle a une source vérifiable (chiffre de marque ou référence externe explicite)
  • Taille d'échantillon citée quand disponible
  • Pas d'arrondi trompeur

4. Audience

  • Persona cible identifiable
  • Message principal en phase avec ce persona
  • Canal approprié
  • CTA adapté au persona

5. Visuel et format

  • Couleurs conformes : {{BRAND_COLOR_PRIMARY}}, {{BRAND_COLOR_ACCENT}}, {{BRAND_COLOR_DARK}}, {{BRAND_COLOR_LIGHT}}
  • Police {{BRAND_FONT_PRIMARY}} si HTML/CSS
  • Border-radius cohérent
  • Pas de photos stock génériques ({{BRAND_BANNED_VISUALS}})
  • Versions bilingues si applicable

Étape 4 — Produire le verdict

## Rapport brand check — [nom du fichier]

**Verdict global** : ✅ PASS | 🟠 FIX NEEDED | 🔴 BLOCKED

### Lint déterministe (étape 0)
`python3 scripts/lint-brand.py <draft>` → 0 erreur, N avertissement(s)
- ligne X [règle] avertissement : ... → corrigé / justifié parce que ...

### Filtre 5 points
| Point | Statut | Détail |
|---|---|---|
| 1. Vocabulaire | ✅/🟠/🔴 | ... |
| 2. Ton | ✅/🟠/🔴 | ... |
| 3. Preuve | ✅/🟠/🔴 | ... |
| 4. Audience | ✅/🟠/🔴 | ... |
| 5. Visuel/Format | ✅/🟠/🔴 | ... |

### Cohérence dans le temps
- Sources consultées : inventaire, calendrier, archives [canaux scannés]
- Contenu le plus proche : [chemin], [sujet], [date]
- Verdict répétition : 🔴 BLOCK / 🟠 FIX / ℹ️ Note / ✅ Original

### Corrections appliquées (si 🟠)
1. ...

### Blocages remontés (si 🔴)
1. ...

Étape 5 — Appliquer les corrections

  • ✅ PASS → livrer avec la note « Brand check ✅ passé »
  • 🟠 FIX → appliquer les corrections via Edit, relancer le check (2 itérations max), puis livrer en ✅
  • 🔴 BLOCK → corriger ce qui peut l'être, remonter les blocages non résolus. Ne jamais livrer en contournant un blocage.

Tout 🔴 BLOCK non purement factuel alimente le corpus de rejets. Dès qu'un blocage porte sur la forme, la voix ou la construction (parallélisme négatif, tiret long, message de marque au lieu d'un fait, point final sur un titre, répétition d'un contenu récent…), ajouter une entrée à 01-brand/exemples-rejetes.md au format défini dans ce fichier (titre ### AAAA-MM-JJ · canal · motif en trois mots, extrait fautif dans un bloc de code, motif, règle avec sa section exacte, correction retenue hors bloc de code). Les blocages purement factuels (chiffre qui contredit la doctrine, date fausse, lien mort) restent hors corpus. Reprendre l'extrait tel qu'il a été produit, ne l'attribuer à personne, puis contrôler : python3 scripts/lint-brand.py 01-brand/exemples-rejetes.md. Le rapport le dit en une ligne : « Entrée ajoutée à 01-brand/exemples-rejetes.md : ».

Après livraison validée, indexer le livrable : python3 scripts/build-inventory.py --add <chemin>.

Règle d'escalade

Si tu détectes un conflit entre deux fichiers de 01-brand/ (ex. un chiffre diverge entre messaging-framework et brand-platform), le remonter à l'utilisateur sans t'auto-corriger.

Règles état de l'art (2026)

Synthèse actionnable — voir docs/etat-de-lart/email.md et docs/etat-de-lart/video-courte.md pour le détail sourcé :

  1. Emails (point 5 du filtre, drafts 04-email/) : lien de désinscription visible présent en pied d'email, aucun message clé porté uniquement par une image, ratio image/texte raisonnable (> ~70 % d'image = signal spam) → 🟠 FIX si absent, 🔴 BLOCK si le CTA ou le message principal ne vit que dans une image.
  2. Vidéo organique (scripts et briefs 08-video/, point 2 du filtre) : axe « anti-corporate » — détecter et bloquer voix off institutionnelle, logo/jingle en ouverture, pack-shot sans humain, ton « communiqué de presse ». Ces patterns tuent la portée organique.
  3. TikTok promotionnel : toute vidéo qui mentionne la marque, un produit, un code promo ou un CTA commercial doit inclure « activer le label contenu commercial » dans sa checklist de publication — sinon exclusion du feed For You sous 24 h.

Personnalisations spécifiques à la marque

{{BRAND_SPECIFIC_CHECK_RULES}}

Ce que cette skill ne fait PAS

  • ❌ Produire ou réécrire du contenu de fond
  • ❌ Corriger orthographe/grammaire (→ copy-editing)
  • ❌ Optimiser le SEO (→ seo)
  • ❌ Juger la pertinence stratégique (→ content-strategy)

Tu es strictement concentré sur la conformité de marque.

Frequently asked questions

What does the Brand Check AI skill do?

Valide un draft marketing contre les standards de marque avant livraison. Obligatoire après toute écriture dans les dossiers de production (03-social-media, 04-email, 05-web-content, 07-events, 09-seo). Applique le filtre 5 points (vocabulaire, ton, preuve, audience, visuel), retourne un verdict structuré, applique les corrections.

Why use Brand Check on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Brand Check is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Brand Check in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/brand-check. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Brand Check?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Brand Check?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Brand Check with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Brand Check AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Littlpinguin under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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