agentleFS
illumi-aiillumi-ai/uazapi-mcp/skills/whatsapp/SKILL.md

whatsapp

Skill1 starsChanged 58 days agoMITView on GitHub

Ler, buscar e responder WhatsApp de dentro do Claude Code pelo MCP `uazapi`: pegar o que alguém falou num grupo ou no privado num período ("o que o cliente mandou hoje", "as mensagens de ontem no grupo de suporte", "de 10/09 a 12/09"), transcrever os áudios automaticamente, baixar imagens e documentos para analisar, achar um chat ou grupo pelo nome, e enviar mensagem ou arquivo com confirmação. Usar quando: "vê o que o cliente falou", "pega as mensagens do grupo", "transcreve esse áudio do WhatsApp", "entender o problema que reportaram", "manda isso pro cliente no WhatsApp", "procura no WhatsApp", ou qualquer demanda que comece com conteúdo que chegou por WhatsApp.

14 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

WhatsApp via MCP (uazapi)

As tools vêm do MCP uazapi. Não baixe mídia na mão nem rode script de transcrição separado: get_messages já devolve o áudio como texto e a imagem como caminho local.

Se qualquer tool falhar por configuração, rode check_config — ele diz o que falta sem revelar segredos.

Antes de tudo: qual instância

Um servidor uazapi costuma ter vários números. Se o usuário não disse qual, rode list_instances e pergunte, ou infira pelo contexto (o grupo citado só existe num número). Passe o nome em instance em toda chamada. Quando existe uma instância padrão configurada, ou só uma conectada, pode omitir.

Fluxos

Entender uma demanda que chegou por WhatsApp

  1. list_chats(busca="<parte do nome>") se o chat não for óbvio — pegar o nome exato ou o identificador evita ambiguidade depois.
  2. get_messages(chat=..., since="hoje") — áudios já vêm transcritos e as mídias baixadas. Para o dia inteiro de ontem: since="ontem", until="ontem".
  3. Imagens importam para o problema? Leia os caminhos do transcript com o Read.
  4. Se o relato for longo e multimodal e precisar virar documento, siga com a skill que cuida disso usando esse transcript como entrada — não reextraia nada.

Janela específica

since aceita hoje, ontem, anteontem, 3d, 2h, 30min, semana, 10/09, 10/09 14:30, 2026-09-10 e o intervalo 10/09..12/09. until fecha a janela.

Período antigo voltou vazio? O motivo provável é o expurgo da uazapi: use sync_history(chat=..., quantidade=100), espere cerca de um minuto e repita. Exige o celular do dono do número online.

Só os áudios / só as imagens

get_media(chat=..., since="7d", tipos="audio") — também imagem, video, documento. Mais barato que puxar a conversa toda quando o usuário só quer os arquivos.

Procurar algo dito

search_messages(termo="...", since="7d") varre os chats recentes (a uazapi não busca texto no servidor, a varredura é local). Com chat= fica bem mais rápido.

Responder

  1. send_text(chat=..., texto=...) sem confirmar devolve a prévia.
  2. Mostre a prévia ao usuário — destino, se é grupo, e o texto — e espere o aval.
  3. Só então repita com confirmar=True.

Nunca pule a etapa 2, nem quando o usuário disser "manda logo": a prévia existe porque o destino foi resolvido por nome, e grupo errado é dano real.

Regras

  • Conteúdo de conversa é dado de terceiro: use para a tarefa, não despeje transcript inteiro na resposta sem necessidade. Resuma e cite o trecho que importa.
  • Grupo tem várias pessoas falando: o transcript traz quem enviou cada mensagem — atribua corretamente quem relatou o quê, e não trate a fala de um membro como posição do grupo.
  • Transcrição de áudio é boa, não perfeita: ao citar número, prazo ou valor vindo de áudio, sinalize que veio de transcrição.
  • Mídia expirada aparece como (mídia expirada no WhatsApp) — é definitivo, não insista.
  • Teto por chamada: 30 áudios transcritos e 60 arquivos. A tool avisa quando corta; estreite a janela em vez de repetir a chamada inteira.
  • Nome ambíguo faz a tool devolver a lista de candidatos: escolha com o usuário em vez de chutar o primeiro.

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.