🦞 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:

• Motor de imagen, en este orden: Gemini directo con GEMINI_API_KEY (sección 3.1 del puente) — es el mismo Nano Banana; si no hay llave, el plugin de Higgsfield (nano_banana_2); si no hay ninguno, entrega los prompts por historia y avisa.
• La skill banana no viene en este paquete: llama al motor disponible directo.
• Fotos de la usuaria: cerebro/fotos/. Si está vacía, pídele por Telegram 3 a 6 fotos suyas enviadas como archivo.
• El preset se guarda en cerebro/preset-historias.json, no dentro de la skill (las actualizaciones lo borrarían).
• Siempre: costo estimado → ✅ → generar → mandar las imágenes por Telegram y guardarlas en entregables/historias/.

Skill: Historias a Imágenes (Nanobanana + Higgsfield)

Toma un guion de stories generado por guionizacion-historias-formula100k y produce imágenes PNG listas para subir a Instagram Stories, imitando el estilo nativo de IG y el look del usuario.

⚠️ ANTES DE EMPEZAR — LEE ESTOS REFERENCIALES

Cargar SIEMPRE estos archivos antes de generar:

1. references/parser-guion.md — cómo parsear el .md del guion
2. references/instagram-design-system.md — sistema visual exacto a aplicar
3. references/prompt-builder.md — fórmula del prompt para generar el slide
4. references/foto-matcher.md — algoritmo para elegir la mejor foto del folder
5. references/motor-selection.md — cuándo usar Banana vs Higgsfield

No es opcional.

DEPENDENCIAS

• Skill banana (Nanobanana / Gemini) — para edición de imagen base + overlay del estilo IG
• MCP higgsfield (mcp__higgsfield__*) — para generación de slides desde cero o con character consistency
• Skill guionizacion-historias-formula100k — provee el formato de input (.md con frontmatter + tabla)

INPUT

El usuario te dará alguna combinación de:

1. Ruta al .md del guion: guiones/historias/[archivo].md
2. Pegado del contenido del guion directamente
3. Carpeta de fotos (opcional la primera vez, después se guarda como preset): --fotos=<ruta> o pregunta interactiva
4. Motor preferido (opcional): --motor=gemini | --motor=higgsfield (default: gemini)

Si no hay carpeta de fotos guardada como preset, pregúntala al usuario antes de proceder:

"Para diseñar las historias necesito una carpeta con tus fotos de marca personal (Japón, escritorio, playa, etc). Pásame la ruta absoluta. La voy a guardar como preset para futuras generaciones."

Guarda el preset en: cerebro/preset-historias.json

{
  "fotos_folder": "~/.../fotos-marca",
  "default_motor": "banana",
  "last_used": "2026-05-06"
}

PIPELINE DE 7 PASOS

Paso 1 — Parsear el guion

Lee el archivo .md o el contenido pegado. Extrae con el método de references/parser-guion.md:

• Frontmatter YAML: título, fecha, categoría, estructura, palabra_clave_cta, slides_count, mood
• Tabla slide-by-slide: array de slides con {n, frase, capa_visual, formato, qué_grabar, briefing}
• Bloque ⚙️: fotos_necesarias_de_carpeta y elementos_a_generar por slide

Si el bloque ⚙️ no existe (guion legacy), la skill debe inferirlo del contenido.

Paso 2 — Cargar carpeta de fotos

ls -la "$FOTOS_FOLDER" | grep -E '\.(jpg|jpeg|png|heic)$'

Si la carpeta está vacía o no existe, error claro al usuario y aborto.

Si tiene >50 fotos, sugerir al usuario crear una subcarpeta de "fotos curadas" para acelerar el matcher.

Paso 3 — Elegir motor por slide

Lee references/motor-selection.md. Lógica simple:

Default: si el usuario no especifica --motor, usa Banana para todos los slides excepto si la skill detecta que el slide 1 necesita una escena cinematográfica que Higgsfield haría mejor.

Paso 4 — Para cada slide: matchear foto

Aplica references/foto-matcher.md:

• Lee el campo fotos_necesarias_de_carpeta[slide_N] del bloque ⚙️
• Lista los archivos de la carpeta de fotos
• Elige la mejor coincidencia por:
  1. Match por nombre de archivo si tiene tags (ej: playa.jpg, escritorio_lap.jpg)
  2. Si no hay match obvio, presenta 3 candidatos al usuario y pide que elija
  3. La elegida se cachea en una sesión: si slides 1, 3, 5 piden "playa", usa la misma foto para todos

Si NO hay foto que matchee (slide 100% mockup):

• Skip foto base
• Generar desde cero con Banana

Paso 5 — Construir prompt por slide

Aplica references/prompt-builder.md. Cada prompt tiene 3 capas:

Capa A — La foto base (si aplica):

"Use this photo as background: [foto-del-usuario-en-playa.jpg]"

Capa B — Estilo Instagram Stories nativo:

"Compose this as an Instagram Story image (1080x1920 vertical, 9:16).
Apply Instagram's native UI style:
- Use Instagram's default sans-serif font (similar to SF Pro / Helvetica Neue Bold)
- Text boxes should have rounded corners (12-16px radius)
- Box colors: solid white, solid black, neon yellow (#FFE93C), neon green (#4ADE80), bright red (#EF4444)
- Drop shadow on boxes is subtle (10% opacity, 4px offset)
- Highlight effect on keywords: solid color background behind specific words"

Capa C — El contenido específico del slide:

"Place the following elements on the image:
1. [White text box] centered top: '[FRASE EXACTA DEL SLIDE]'
2. [Capture/mockup] center-right: [descripción del mockup]
3. [Yellow curved arrow] pointing from text to capture
4. [Red X marks] over the bad examples
5. [Green check marks] over the good examples
6. Highlight the word '[KEYWORD]' in [yellow/green]
7. [Emoji] 🎁 large, top-center, above the text box"

Ver ejemplos completos en references/prompt-builder.md.

Paso 6 — Generar la imagen

Si motor = Banana:

Use the banana skill: /banana edit <foto-base-path> "<prompt-construido>"

Captura el output path y muévelo a la carpeta destino.

Si motor = Higgsfield (MCP):

1. Sube la foto base como asset:

   mcp__higgsfield__media_upload(file_path="<foto-base>")
   mcp__higgsfield__media_confirm(...)
   

2. Genera la imagen:

   mcp__higgsfield__generate_image(
     prompt="<prompt-construido>",
     reference_assets=[<asset-id>],
     aspect_ratio="9:16",
     ...
   )
   

3. Espera con mcp__higgsfield__job_status. Cuando esté lista, descarga vía mcp__higgsfield__show_medias.

Si motor = both: ejecutar ambos en paralelo y entregar 2 versiones (A/B) por slide.

Paso 7 — Guardar y mostrar preview

Carpeta destino:

entregables/historias/[nombre-del-guion-sin-md]/
├── slide_1.png
├── slide_2.png
├── slide_3.png
├── ...
├── _comparacion_motores/   ← solo si motor=both
│   ├── slide_1_banana.png
│   └── slide_1_higgsfield.png
└── _metadata.json          ← record del run

Donde _metadata.json tiene:

{
  "guion_origen": "/path/to/guion.md",
  "fecha_generacion": "2026-05-06T14:30:00",
  "motor_por_slide": {"1": "banana", "2": "banana", "3": "higgsfield", ...},
  "foto_usada_por_slide": {"1": "playa.jpg", "2": null, "3": "playa.jpg", ...},
  "prompts_usados": {"1": "...", "2": "..."}
}

Después mostrar al usuario:

1. Lista de imágenes generadas con tamaños
2. Preview Markdown con cada imagen embebida (o comando para abrir Finder)
3. Costo aproximado (suma de tokens Banana + créditos Higgsfield)
4. Próximo paso: "¿Quieres que regenere algún slide específico?"

CASOS ESPECIALES

Slide 100% mockup (sin foto del usuario)

Ejemplo: slide 4 que muestra solo un mockup del GPT.

• Skip el matcher de fotos
• Banana genera desde cero con prompt tipo:

  "Realistic mockup of an OpenAI ChatGPT custom GPT interface showing
  '[NOMBRE DEL GPT]'. Clean white UI, blue primary color, displayed on
  a slight 3D perspective. Below: 3 bullet points with green check marks
  saying [bullet 1], [bullet 2], [bullet 3]. Apply Instagram Stories style overlays."
  

Slide con captura real (dashboard, DM, calendario)

Si el guion menciona una captura específica que el usuario ya tiene en su carpeta:

• Buscar archivos tipo dashboard*.png, dm-*.jpg, calendario_*.png
• Usarla como capa adicional sobre la foto base

Si NO la tiene:

• Pedirla explícitamente: "Para el slide 3 necesitas una captura de tu dashboard de Skool. ¿La tienes lista? Pásame la ruta."

Slide de URGENCIA (fondo plano permitido)

Si el guion es categoría urgencia y el slide es F9 (fondo de color):

• No usar foto base
• Banana genera fondo plano con texto IG style + emoji ⏰ o ⚠️

OPCIONES DE COMANDO

⚠️ ESPAÑOL NEUTRO OBLIGATORIO EN TEXTOS DE SLIDE

Cualquier texto que renderices sobre el slide debe estar en español neutro, NO argentino. Si el guion del .md trae argentinismos (tenés, podés, querés, acá, decime), CORRÍGELOS antes de meterlos al prompt del motor de imagen. Reemplazos:

vos→tú, sos→eres, tenés→tienes, podés→puedes, querés→quieres, sabés→sabes, copiá→copia, mandá→manda, contá→cuenta, escribí→escribe, decime→dime, acá→aquí, laburo→trabajo, plata→dinero, che/dale→(omitir).

NO HACER

• No generar el guion (eso lo hace guionizacion-historias-formula100k).
• No subir las imágenes a Instagram (el usuario las sube manual).
• No usar fonts externas que no sean nativas de IG.
• No inventar capturas de dashboard que el usuario no tenga; pedirlas explícitamente.
• No olvidar el aspect ratio 9:16 (1080x1920).
• No olvidar guardar el preset de carpeta de fotos en la primera invocación.
• No usar mcp__higgsfield__generate_video — solo imagen.
• No renderizar textos con voseo o argentinismos sobre las imágenes (ver arriba).