Sistema autogestionado de contenido con IA arquitectura de investigación, segundo cerebro y vídeo

/GOAL: Configurar sistema de creación de contenido autogestionado

CONTEXTO:
- Nicho: [NICHO_PRINCIPAL]
- Audiencia: [AUDIENCIA_OBJETIVO]
- Tono: [TONO_MARCA]
- Frecuencia: [POSTS_POR_DIA]
- Plataformas: [PLATAFORMAS_PRIORITARIAS]

REQUISITOS:
1. Research continuo de tendencias en [NICHO]
2. Creación de 30+ piezas de contenido por idea
3. Video production automatizado con:
   - Secuenciación de escenas
   - Hojas de personaje completas
   - Iluminación y cámaras especificadas
4. Publicación multi-plataforma optimizada
5. Analytics y auto-optimización

RESTRICCIONES:
- Sin intervención humana post-configuración
- Mantener coherencia de marca 100%
- Calidad mínima: top 1% del nicho

FORMATO DE SALIDA:
- Dashboard Notion actualizado cada 24h
- Alertas solo si KPI cae >30%
- Reporte semanal automático

/GOAL: Ejecutar research continuo y almacenar insights en Notion

LOOP STRUCTURE:

BUILD (Fase 1):
- Conectar a APIs configuradas
- Extraer datos de últimas 24h
- Filtrar por keywords del nicho

REVIEW (Fase 2):
SELF-CHECKLIST:
- Datos extraídos correctamente
- Sin duplicados
- Formato estandarizado
- Relevancia >70% (score IA)

FIX (Fase 3):
- Si relevancia <70% -> ajustar filtros
- Si duplicados >10% -> mejorar deduplicación
- Si error API -> retry con backoff exponencial

REPEAT:
- Ejecutar cada 4h
- Acumular en Idea Vault
- Detectar patrones emergentes

OUTPUT:
- Notion DB actualizada
- Alerta si trend score >85%
- Reporte diario 8AM

Score = (Engagement × 0.25) + (Velocity × 0.20) + (Relevance × 0.30) + (Competition × 0.15) + (Freshness × 0.10)

class KnowledgeBase:
    def __init__(self):
        self.vector_db = Pinecone()  # o Weaviate/Chroma
        self.notion_integration = NotionClient()
        self.embedder = OpenAIEmbeddings()

    def store_knowledge(self, content_piece):
        text_content = extract_text(content_piece)
        embedding = self.embedder.embed_query(text_content)
        metadata = {
            "content_id": content_piece.id,
            "type": content_piece.type,
            "topic": content_piece.topic,
            "platform": content_piece.platform,
            "performance": content_piece.performance,
            "timestamp": datetime.now()
        }
        self.vector_db.upsert(
            id=content_piece.id,
            vector=embedding,
            metadata=metadata
        )
        self.notion_integration.create_page(
            database_id=CONTENT_ASSETS_DB,
            properties={
                "Title": content_piece.title,
                "Type": content_piece.type
            }
        )

    def retrieve_similar(self, query, top_k=5):
        query_embedding = self.embedder.embed_query(query)
        results = self.vector_db.similarity_search(
            query_embedding,
            k=top_k,
            filter={"performance": {"$gte": 0.7}}
        )
        return results

    def generate_with_context(self, task):
        context = self.retrieve_similar(task)
        prompt = f"""
        TASK: {task}
        CONTEXT FROM KNOWLEDGE BASE:
        {format_context(context)}
        BRAND GUIDELINES:
        {get_brand_guidelines()}
        Generate content following these guidelines.
        """
        response = claude.generate(prompt)
        return response

/GOAL: Transformar 1 idea central en 30+ piezas de contenido optimizadas por plataforma

CONTEXTO:
- Idea central: [DESCRIPCIÓN_DE_LA_IDEA]
- Topic cluster: [TEMA_PRINCIPAL]
- Audiencia objetivo: [AUDIENCIA]
- Brand voice: [TONO_Y_ESTILO]

INSTRUCCIONES:

FASE 1 - DESCOMPOSICIÓN:
1. Identificar 5-7 ángulos diferentes de la idea
2. Extraer 10-15 puntos clave, datos o hooks
3. Mapear formatos por plataforma

FASE 2 - ADAPTACIÓN POR PLATAFORMA:

INSTAGRAM (8 piezas):
- 3 Carousels educativos (8-10 slides c/u)
- 3 Reels (15-30s, hooks fuertes)
- 2 Posts estáticos (quote cards o infografías)

TIKTOK (5 piezas):
- 3 Videos trend-based (adaptar a trending sounds)
- 2 Educational quick tips (7-15s)

YOUTUBE (4 piezas):
- 1 Video largo (10-20min, deep dive)
- 3 Shorts (extraídos del video largo)

TWITTER (6 piezas):
- 2 Threads (8-12 tweets c/u)
- 4 Tweets individuales (hooks + value)

LINKEDIN (4 piezas):
- 1 Article largo (professional angle)
- 3 Posts (insights profesionales)

EMAIL (3 piezas):
- 1 Newsletter completa
- 2 Email sequences (nurture)

FASE 3 - OPTIMIZACIÓN:
Para cada pieza:
- Hook específico de plataforma
- CTA optimizado
- Hashtags o keywords relevantes
- Formato técnico correcto

- Brand voice consistente

OUTPUT REQUERIDO:
- Documento Notion con todas las piezas
- Calendario de publicación sugerido
- Assets necesarios listados
- Scripts completos para videos
- Copy completo para posts

RESTRICCIONES:
- Mantener coherencia de mensaje
- Adaptar tono por plataforma
- Maximizar reutilización de assets
- Priorizar calidad sobre cantidad

/GOAL: Agente de ideación en loop autónomo

BUILD:
- Consultar Research Vault (ideas score >= 70)
- Analizar Topic Clusters existentes
- Identificar content gaps
- Generar 10 ideas centrales nuevas

REVIEW:
SELF-CHECKLIST:
- Ideas alineadas con brand voice
- Score de originalidad > 60%
- Potencial viral estimado > 70%
- Factibilidad de producción: HIGH
- Diversidad de formatos garantizada

FIX:
- Si originalidad < 60% -> reformular ángulo
- Si factibilidad LOW -> simplificar o descartar
- Si duplicado detectado -> pivotar tema

REPEAT:
- Ejecutar cada 12h
- Acumular en Content Pipeline
- Priorizar por score combinado

OUTPUT:
- 10 ideas nuevas/día
- 50+ piezas de contenido planificadas
- Calendarización automática

/GOAL: Generar 20 hooks de alto rendimiento para [TEMA]

CONTEXTO:
- Tema: [DESCRIPCIÓN_DEL_TEMA]
- Audiencia: [AUDIENCIA_OBJETIVO]
- Pain points: [PROBLEMAS_PRINCIPALES]
- Desired outcome: [RESULTADO_DESEADO]

INSTRUCCIONES:

Generar 20 hooks distribuidos así:

5x PROBLEM HOOKS:
- Identificar error común
- Crear urgencia
- Usar lenguaje directo
Ejemplo: "You're doing AI wrong"

5x PROMISE HOOKS:
- Resultado específico
- Timeframe claro
- Métrica cuantificable
Ejemplo: "Save 10h/week with this workflow"

5x CURIOSITY HOOKS:
- Dato sorprendente
- Brecha de conocimiento
- Patrón interrupt
Ejemplo: "99% of creators ignore this"

3x CONTRARIAN HOOKS:
- Desafiar creencia popular
- Tomar posición fuerte
- Generar debate
Ejemplo: "Stop optimizing for views"

2x STORY HOOKS:
- Experiencia personal
- Lección aprendida
- Vulnerabilidad + resultado
Ejemplo: "I wasted 6 months on prompts"

CRITERIOS DE CALIDAD:
- Máximo 12 palabras
- Language pattern interrupt
- Emotional trigger presente
- Specificity over vagueness
- Platform-native language

OUTPUT:
Lista numerada con:
1. Hook text
2. Tipo
3. Predicted engagement score (0-100)
4. Best platform match
5. Suggested visual o asset