Sistema viral completo: data layer + winner modeling + producción con gates, operable en 6 horas por semana.
Combina los 3 briefings previos (sistema, capacidades del 19-abril, output real de patterns) en un solo manual operativo. De idea a video distribuido sin reinventar el pipeline cada vez.
Síntesis · Pyramid Principle
"El sistema está construido y validado. La pregunta ya no es ¿funciona?, es ¿con qué cadencia lo opera Roberto?"
Capacidades. 5 workstreams ejecutados: scout/library data layer, decisión Arcads, 19 prompt formulas, 4 production gates, short-form templates timestamped.
Operación. 5 frases naturales invocan todo el sistema. Pattern analysis es interactivo con Claude Code, no API externa.
Economía. ~$2/mes operativo + ~6h/semana de Roberto = 20 Reels/mes con 1-3 virales esperados.
5
Workstreams entregados
Capacidades core
86
Tests pasando
Validación E2E
~6h
Por semana
Tiempo Roberto
$2
Por mes
Costo operativo
02
El pipeline de 7 fases — cada una con owner explícito
De idea a video distribuido
FASE 1
Ground
Step 0 INTERVIEW. Tema desde experiencia real, no inventado.
Árbol replicable: ¿adoptar dependencia X o extraer su IP?
Framework usado para decidir Arcads · aplicable a futuras evaluaciones
¿Adoptar [tool/SaaS X] como dependencia del stack?
¿Aporta capacidad bloqueante hoy?
Si NOEl recurso (modelo, API) ya es accesible directo o vía proveedor neutro
¿Su workflow opinionated es portable?
Si SÍSi las "best practices" son texto/Python/markdown, se pueden extraer sin contratar
¿La IP útil es legible públicamente?
Si SÍRepo abierto, docs públicas, sin API key requerida → puerta abierta
Veredicto · "No adoptar como dependencia. Sí extraer la IP. Resultado: cero costo extra, 100% del valor."
06
5 casos de uso — el sistema se opera por lenguaje natural
Ningún menú, ningún UI, ninguna config
01"Quiero un Reel sobre X" — el caso más comúnProducción end-to-end
Tú dices
"Claude, quiero un Reel sobre cómo construir un agente IA en 5 minutos"
Sistema ejecuta
1. Detecta short-form → carga short-form-system.md
2. Verifica corpus en library para "agente IA"
3. Si NO hay → ofrece scout (~$0.05). Si SÍ → usa
4. Pregunta: ¿Lista Tips / Caso / Revelación?
5. Genera guion timestamped + thumbnail brief
6. Output: playground HTML
02"No sé sobre qué grabar" — cuando no hay tema claroDiscovery
Tú dices
"Claude, no tengo idea para mi próximo Reel"
Sistema ejecuta
Step 0 INTERVIEW: 3-4 preguntas
· ¿Qué problema resolviste esta semana?
· ¿Qué pregunta de cliente te marcó?
· ¿Qué herramienta probaste?
· ¿Qué opinión impopular tienes?
→ De respuestas: 2-3 ángulos propuestos
→ Caso 1 con el ángulo elegido
03"Investiga el nicho antes del guion" — research dirigidoScout + Briefing
Tú dices
"Claude, hazme scout sobre 'agentic AI'"
[después]
"Dame el briefing del corpus"
Sistema ejecuta
$ python -m scout.scout "agentic AI"
--platform youtube --limit 10
→ HTML con 5-10 winners filtrados
(>100k views, >100 comments, <365 días)
Después: Claude lee library.db,
analiza patterns, entrega markdown
con quotes + recomendaciones
04"Análisis sin scout" — corpus ya existeBriefing on-demand
Tú dices
"Claude, dame el briefing del corpus para 'agentic AI'"
Sistema ejecuta
Claude lee library.db directo
→ markdown profundo con quotes
exactos + 3-5 recomendaciones
accionables.
(Igual que el ejemplo IBM + Codebasics
mostrado en sección 09)
05Operación semanal de batching — el patrón Pol CorominasPower user · 6h/semana
Tú dices (lunes 9am)
"Plan de batching: 5 Reels esta semana sobre 'agentic AI'"
Edición batch CapCut/Descript. ~25 min/video con templates de subs pre-hechos
5 MP4 finales
Upload
15:30-16:00
TikTok Scheduler / Meta Business Suite. Programar Lun-Vie
Semana scheduled
TOTAL
6h
De idea a 5 videos schedulados — un solo día/semana
20 videos/mes
08
Frases mágicas — cómo invocar cada parte del sistema
Lenguaje natural · sin comandos a memorizar
Guion completo de 0
"Hazme un Reel sobre [tema]"
Solo ideas sin grabar
"No sé sobre qué grabar"
Ver winners del nicho
"Hazme scout de [tema]"
Análisis del corpus existente
"Dame el briefing del corpus de [tema]"
Mejorar guion existente
"Mejora este guion: [pega]"
Solo thumbnail
"Hazme thumbnail Pikzels para [descripción]"
Plan semanal de 5 videos
"Plan de batching: 5 Reels esta semana sobre [tema]"
Convertir long-form a Shorts
"Convierte este video largo en 3 Shorts"
Posts de promoción del Reel
"Posts de promoción para este video en LinkedIn/IG/X"
09
Output real — briefing del corpus "agentic AI" (caso 04 ejecutado)
Ejemplo: 2 winners reales de YouTube → patterns identificados con quotes exactos
Briefing: agentic AI
2 winners analizados
Dada la muestra de solo 2 videos, los patterns identificados son tentativos pero apuntan a estrategias claras y de alto rendimiento en este nicho.
Hooks que funcionan
"What's the difference between generative AI and agentic AI?"IBM Technology · 1.1M views · pattern: La Pregunta Directa
"My goal for today's video is to provide you with no BS extremely simple agentic AI explanation. I'm going to show you some real agentic AI systems along with the code."codebasics · 625k views · pattern: Promesa de Valor "No BS"
Estructura narrativa común
Setup (anclaje en lo conocido): Ambos empiezan con un punto que la audiencia ya domina (chat bots, image generators, RAG). Crea base común antes de introducir lo nuevo.
Tensión por contraste: IBM opone "fundamentally reactive" vs "proactive". codebasics usa Escalera de Complejidad: presenta caso, pregunta "¿es agentic?", responde "no". Añade capa, pregunta otra vez, "no". Tercera vez: "This is agentic AI folks".
Payoff: Casos de uso tangibles (shopping agent autónomo, HR onboarding multi-step).
CTAs y closings — dos estrategias divergentes
01
CTA Invisible (IBM)
No like, no follow. Cierre temático con callback creativo. Posiciona como autoridad/líder de opinión.
02
CTA Explícito a Recursos (codebasics)
"Check video description for the code". Construye comunidad de hacedores. Refuerza la promesa del hook.
Recomendaciones accionables para tu próximo guion
a
Usa la Escalera de Complejidad
No definas A vs B; toma a la audiencia de la mano: ejemplo simple → "no es" → más capa → "tampoco" → revelación.
b
Ancla con Dúo de Ejemplos contrastados
Una IA pasiva (humano usa GenAI) vs una IA proactiva (agente ejecuta plan autónomo). Memorable.
c
Empieza con problema, no definición
codebasics arranca con "empresa de 55 empleados necesita asistente de HR", no con "Agentic AI es...". Engancha emocionalmente.
d
Decide tu objetivo de cierre
Autoridad (IBM, callback temático) vs Comunidad (codebasics, CTA a recursos). Coherente con el resto del video.
Responder TODOS los comentarios primeras 1-3h tras cada publicación
Engagement rate >3%
S
Iteration 1
Día 8 (1h)
Revisar AVD de los 5 videos. Identificar winner. Decidir variación sem 2.
Winner identificado + tema sem 2
S
Batch 2-4
Día 8-28
Repetir cada lunes. Mantener disciplina de bloque inamovible.
20 Reels publicados en 30 días
M
Decisión
Día 30
Evaluar: ¿valió la pena? ¿Qué nicho funcionó mejor? ¿Escalar a 2 nichos?
Go/no-go decision documentada
S
Criterio éxito 30d · "20 Reels publicados + al menos 1 video >100k views = sistema funciona, escalar. Si 0 videos >100k → revisar elección de nicho, NO el sistema."
12
Risks & Mitigations — el único riesgo crítico es la cadencia
Todos los demás son técnicos y mitigables
#
Descripción
Probabilidad
Impacto
Mitigación
R1
Roberto NO mantiene cadencia semanal · vuelve al patrón 1 video/2 semanas
ALTA
ALTO
Bloqueo lunes 9-16h en calendar como cita inamovible. Sin esto, sistema falla.
R2
Apify actor rompe (cambio en YouTube/TikTok scraping)
Thresholds mal calibrados para nicho · filtra todo, sin winners
MEDIA
BAJO
Editables en runtime: UPDATE thresholds SET .... Ajuste tras primer scout.
R4
Templates timestamped no resuenan en audiencia hispana
BAJA
MEDIO
Pol Corominas es hispano, mismo target. Si después de 4 sem no funciona: A/B test con templates propios.
R5
Claude alucina sobre el corpus (cita videos inexistentes)
BAJA
ALTO
Verification gate: cada brief cita IDs verificables en library.db. Roberto puede cross-check.
R6
Costos Apify exceden budget (scout intensivo)
BAJA
BAJO
Budget cap $10/mes en Apify console. Hard stop automático.
Acción recomendada · 60 min
Una sola acción concreta para empezar — no 5 cosas, una
Hoy o mañana, abrí Claude Code y pedí: "Hazme scout sobre [tu nicho principal]". Después: "Dame el briefing del corpus". Leé los patterns identificados. Decidí si te resuena.
SI EL BRIEFING TE RESUENA
▸ Bloqueá próximo lunes 9-16h como "Batch viral"
▸ Esa mañana: "Plan de batching: 5 Reels esta semana sobre [tema]"
▸ Grabás, editás, schedule. Cerrás sesión.
▸ Resto semana: solo responder primeras 1-3h tras publicar
SI EL BRIEFING NO TE RESUENA
▸ Cambiá el nicho. Repetí scout sobre otro tema.
▸ Feedback rápido y barato (~$0.05).
▸ Mejor descubrir esto AHORA que después de 5 batches malos.
⚠ Lo único que NO hagas: dejar el sistema sin usar otra semana mientras "lo pensás". El costo de NO operarlo es exactamente: 5 videos no publicados = 1 viral perdido = unsold opportunity. Cada semana sin batching es ese costo.