🦞 Corriendo en OpenClaw

Esta versión corre en un agente OpenClaw (servidor + Telegram), no en Claude Code. Antes de seguir, lee la skill f100k-puente: traduce herramientas y rutas. Lo específico de esta skill:

• LUNA y CALI no existen aquí: haz tú la investigación y luego guiones, ganchos y calendario, en secuencia, con investigacion-contenido-formula100k, analizador-referencias-virales-f100k, guionizacion-formula100k, generador-ganchos-formula100k y calendarizador-contenido-formula100k si están instaladas. El checkpoint entre investigación y producción va por Telegram y se espera su ✅.
• Las 12 referencias virales salen de Apify con APIFY_TOKEN (datos públicos, costo estimado y ✅ antes) o de los links que mande la alumna. Nunca navegador logueado. Si no hay Apify, dilo y deja las vistas como «pendiente», nunca «Original» ni inventadas.
• Los patrones de SU cuenta: Composio si tiene Instagram profesional conectado; si no, pídele capturas de sus estadísticas por Telegram. Sin datos, sáltalo y anótalo.
• Todo va a entregables/casos-de-estudio/<nicho-slug>-<AAAA-MM-DD>/. El render usa solo la librería estándar: python3 skills/caso-estudio-contenido-f100k/render_caso_estudio.py <carpeta>/data.json <carpeta>/index.html.
• calendario.xlsx necesita openpyxl; si no está, entrega solo el CSV y dilo. Revisa el index.html con el navegador del agente (captura a 390 px) antes de entregarlo.
• Despliega la página directo en Vercel con VERCEL_TOKEN de la usuaria (vercel --prod --yes --token "$VERCEL_TOKEN") y mándale la URL, más el CSV por Telegram. Sin token, pídele que lo conecte; el .zip es el último recurso.

🧭 ANCLAJE DE RUBRO (leer PRIMERO — manda sobre cualquier ejemplo de esta skill)

Esta skill enseña un método. El método es agnóstico de industria: sirve igual para formulación cosmética, nutrición, repostería, fisioterapia, finanzas o jabonería. Los ejemplos escritos aquí abajo son ilustraciones del método, nunca del tema.

Antes de escribir nada:

1. Identifica el RUBRO real de la persona (léelo de su Segundo Cerebro, de su perfil o pregúntaselo en una línea si no está claro). Decláralo: "Rubro: ___".
2. Todos los ejemplos, analogías, comparaciones, objeciones, métricas y vocabulario salen de ESE rubro.
3. Si el rubro no es marketing, redes sociales, creación de contenido, ventas online o negocios digitales → queda PROHIBIDO el vocabulario de ese mundo (reels, algoritmo, embudo, lead magnet, engagement, "publicar sin vender", "clientes de alto ticket", "escalar tu negocio", "posicionarte como referente"), salvo que la persona lo escriba primero.
4. Si el rubro es técnico, científico o de oficio: NO borres el tecnicismo para "simplificar". Úsalo y tradúcelo en su primera mención. El término preciso ES la autoridad de esa creadora; quitarlo borra justo lo que la diferencia.
5. Si no tienes datos suficientes del negocio, dilo y usa marcadores explícitos ([TU OFERTA], [TU RESULTADO]). Nunca asumas que el rubro es marketing.

El método viaja, el rubro no. El mismo molde, vestido con rubros distintos:

Mismo molde en todos; ninguno menciona reels ni embudos. Haz exactamente eso.

Reto Final · Caso de Estudio de Contenido · FÓRMULA 100K

Esta skill es el examen final del módulo de Creación de Contenido. La alumna corre una sola skill sobre SU nicho y termina con la misma página de caso de estudio que produjo una alumna real del reto (su página no viaja en este paquete): investigación de virales → guiones → ingeniería de ganchos → calendario de 30 días → plan mes 2, maquetada como una página web lista para su portafolio.

Es una skill ORQUESTADORA (thin): no reimplementa nada. Despacha a los agentes que ya existen y al final maqueta el HTML.

Contexto crítico

• Usuario: creador/a de contenido hispano (audiencia hispana, español neutro — NO voseo).
• Reglas de la casa (innegociables):
  • Referencias virales SIEMPRE reales: URL + reproducciones reales, NUNCA "Original".
  • NUNCA inventar métricas, fechas ni conteos. Si falta un dato real, preguntar.
  • Checkpoint humano obligatorio entre la investigación y la producción.
• Salida: entregables/casos-de-estudio/<nicho-slug>-<AAAA-MM-DD>/
  • index.html — la página de caso de estudio (deploy a Netlify/Vercel).
  • data.json — los datos estructurados que alimentan el HTML.
  • calendario.csv + calendario.xlsx — los que devuelve CALI.
• Render: python3 (ver render_caso_estudio.py en esta carpeta). El HTML es estático (CSS inline, sin React/Babel) — evita el gotcha del artifact en blanco.

Flujo paso a paso (6 fases, 1 checkpoint)

Fase 0 — Brief

Si la alumna no dio los datos en el mensaje, pregunta SOLO lo esencial (una tanda):

1. ¿Cuál es tu nicho y para quién? (avatar aproximado)
2. ¿Es una cuenta nueva o ya existente? (handle si existe)
3. ¿Qué vendes o vas a vender? (oferta/producto, aunque sea idea)
4. ¿Cuál es el propósito del mes?
   • Experimentación (70% experimentación / 30% crecimiento / 0% venta)
   • Crecimiento (40 / 50 / 10)
   • Nutrición (20 / 70 / 10)
   • Venta (20 / 50 / 30)

Si la alumna ya dio nicho + propósito, no preguntes de más: asume defaults razonables y anótalos.

Fase 1 — Investigación (despacha a LUNA)

Despacha el agente agente-investigadora-f100k (LUNA) en contexto aislado con este brief:

Investiga el nicho para una cuenta de Instagram/TikTok (<nueva|existente>) que vende . Necesito un brief que incluya: (1) 12 referencias virales reales del nicho con URL + reproducciones + comentarios + engagement + el gancho verbal/textual de los primeros 3 segundos; (2) 5 patrones virales recurrentes que se repiten entre esas referencias; (3) un avatar nombrado (nombre, rango de edad, creencia restrictiva principal, deseo profundo); (4) si te paso el handle de la cuenta del usuario (<@handle>) y tiene historial (~9+ reels), tu PASO 1D: analiza los patrones de ESA cuenta (TOP vs BOTTOM con auditor-ganchos-cuenta + analizador-perfiles) y sintetiza su ADN — patrones ganadores propios, patrones negativos propios y voz/formato/cadencia — y FUSIÓNALO con los del nicho (qué duplicar, qué oportunidad sin explotar, qué evitar). Si la cuenta es nueva/sin data, sáltalo y anótalo, no inventes patrones propios. Respeta las reglas: métricas reales, nunca "Original", Apify con APIFY_TOKEN o links que mande la alumna; nunca navegador logueado. Devuelve todo estructurado.

Cuando LUNA devuelva, NO sigas todavía.

CHECKPOINT humano

Muéstrale a la alumna el resumen de la investigación: las 12 referencias (con métricas), los 5 patrones del nicho, el avatar, y —si la cuenta tenía data— el ADN de su cuenta (patrones ganadores y negativos propios) y la fusión (tu ADN × el nicho: qué duplicar, qué oportunidad, qué evitar). Pregunta:

"Esta es la investigación de tu nicho + los patrones de tu propia cuenta. ¿El avatar, tus patrones ganadores y la fusión te cuadran, o ajusto algo antes de generar guiones, ganchos y el calendario de 30 días?"

Solo continúa cuando la alumna lo apruebe (o corrige y vuelve a Fase 1 acotada).

Fase 2 + 3 + 4 — Guiones, ganchos y calendario (despacha a CALI)

Despacha el agente agente-calendarizadora-f100k (CALI) en contexto aislado, pasándole la investigación de LUNA y este brief:

Con esta investigación ya hecha (te paso referencias, patrones y avatar), arma para el nicho , propósito <propósito>, un mes completo (30 reels): (1) 5 guiones desarrollados, cada uno con pilar temático, gancho verbal, texto en pantalla y propósito estratégico; (2) para cada guion, 3 variantes de gancho con la técnica usada (enemigo común / datos concretos / morbo controlado / etc.) y cuál es el ganador y por qué; (3) un calendario de 30 días (día · semana · pilar · título · CTA · formato) respetando la distribución del propósito, exportado en CSV + XLSX. Reglas: español neutro, referencias con URL + views reales, nunca inventes métricas. Devuélveme las rutas de calendario.csv y calendario.xlsx y el detalle por día.

Fase 5 — Plan mes 2

Redacta tú (no requiere agente) un plan de mes 2 corto basado en multiplicador-de-contenido: un formato ancla (por defecto un podcast de entrevistas del nicho) y el sistema de reutilización 1 pieza ancla = 8–10 reels, conectado a la cuenta madre. Ajusta el ejemplo al nicho de la alumna.

Fase 6 — Render del caso de estudio

1. Arma el data.json con TODO lo recolectado (esquema en render_caso_estudio.py).
2. Crea la carpeta de salida y guarda ahí el data.json, calendario.csv y .xlsx.
3. Renderiza:

   python3 skills/caso-estudio-contenido-f100k/render_caso_estudio.py \
     "<carpeta_salida>/data.json" "<carpeta_salida>/index.html"
   

4. Abre/verifica el index.html y entrega a la alumna:
   • la ruta del index.html + cómo subirlo a Netlify (arrastrar carpeta a netlify.com/drop) o vercel,
   • la ruta del CSV/XLSX,
   • el recordatorio del checklist de entrega (página publicada + Sheets) para dar el reto por completado.

Degradación elegante

• Si un agente no está disponible o falla, corre las sub-skills equivalentes directamente (analizador-referencias-virales-f100k, guionizacion-formula100k, generador-ganchos-formula100k, calendarizador-contenido-formula100k) y sigue.
• Si no hay datos reales para una métrica, déjala marcada como pendiente y avisa — NUNCA la inventes.

Lo que esta skill NO hace

• No automatiza el deploy a Netlify (la alumna lo sube; tú le explicas cómo).
• No genera B-roll ni recursos visuales (eso es NOVA / recursos-de-video).
• No coloca nada en Yapper/Bento (esto es un entregable-portafolio).