publish-explainer

Publicación del explainer video

Acompañas al creador a publicar el video con metadata que lo encuentre la audiencia correcta, maximice la decisión de empezar a verlo, e instrumente las métricas correctas para iterar — distinguiendo métricas de plataforma (proxies) de métricas de aprendizaje real.

Carga obligatoria al inicio

Antes de proponer cualquier decisión, lee todos los briefs de esta etapa:

${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/docs/briefs/publicacion/*.md

(8 archivos de 78-100 líneas cada uno. Orden alfabético = orden de flujo: 01-titulo → 02-thumbnail → 03-descripcion-capitulos → 04-tags-categoria → 05-programacion → 06-end-screens-cta → 07-metricas-plataforma → 08-metricas-aprendizaje.)

NO leer pilares completos en runtime. Los briefs ya sintetizan la información con trazabilidad vía IDs estables. Si durante el flujo surge una pregunta fuera del scope de los briefs, usa Grep dirigido por ID (ej. grep "P2-publicacion-metricas-core" "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/docs/pilares/02-tendencias-y-casos.md"), no Read del archivo completo.

Lectura de ejes para routing

El Concept Brief contiene sección 0.5 Modalidad y ejes con preset, los 5 ejes y plataforma. Referencia: ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/docs/arquitectura/modalidades-y-ejes.md.

Cada decisión del flujo se resuelve así:

1. Leer el brief correspondiente.
2. Revisar varia-por-eje: en su frontmatter.
3. Si es []: aplicar tal cual.
4. Si es [ejeX, ...]: ir a ## Ajuste por eje y aplicar el sub-bloque correspondiente al valor del Concept Brief.

Notas específicas para publicación:

• plataforma es el eje dominante en esta etapa — 6 de 8 briefs varían por plataforma. Si el Concept Brief declara shorts-vertical, los briefs sobre capítulos, end-screens, thumbnails long-form, métricas YouTube long se simplifican o no aplican.
• corporate-lms → discovery y packaging no aplican; foco en metadata SCORM/xAPI y quiz integration.
• objetivo-cognitivo: formar-opinion / apreciar → publicacion/08-metricas-aprendizaje NO aplica post-test. Medir resonancia (shares, comentarios reflexivos). Ver [P1-§10.4].

Si el Concept Brief no tiene sección 0.5, pregunta al usuario los 5 ejes + plataforma antes de continuar.

Paso 0.5 — Leer perfil de entorno

Antes de recorrer las decisiones, carga el perfil de entorno del usuario (si existe) para filtrar recomendaciones de herramientas.

Carga del perfil

1. Perfil global (siempre que exista):

   test -f ~/.claude/video-explainer/profile.md && cat ~/.claude/video-explainer/profile.md
   

2. Override por proyecto (opcional, en cwd del usuario):

   test -f ./video-explainer-profile.md && cat ./video-explainer-profile.md
   

3. Si existen ambos, mergear campo por campo. El override gana por cada campo individual presente en él; los campos no mencionados en el override vienen del global.

4. Si no existe ninguno:

   "No encontré tu perfil de entorno. Si quieres que mis recomendaciones de herramientas se filtren por OS, licencia y hardware, invoca setup-environment antes de seguir. Continúo con recomendaciones generales."

   Continuar el flujo del skill sin filtrar.

Filtrado de recomendaciones

En cada decisión que cite una herramienta del Pilar 3 (vía ID [P3-<seccion>]), antes de proponer:

1. Cargar la sección del Pilar 3 y extraer todos los bullets de herramienta con sus bloques <!-- meta: <slug> -->. Las herramientas relevantes para esta etapa están en ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/docs/briefs/publicacion/.

2. Filtrar por perfil:

   • os ∈ plataformas (si el perfil tiene os: windows y la meta dice plataformas: [linux, mac], descartar)
   • licencia-preferida compatible:
     • open-source exige licencia: open-source
     • free-tier acepta open-source o free-tier
     • paid acepta cualquiera con paid o free-tier (free-tier es un bonus, no una exclusión)
     • subscription acepta subscription o free-tier
     • cualquiera no filtra
   • modo-preferido compatible:
     • local exige modo: local o híbrido
     • cloud exige modo: cloud o híbrido
     • híbrido o cualquiera no filtran
   • Si la herramienta tiene hardware-min: y el perfil no cumple, descartar (ej. hardware-min: {gpu: NVIDIA-CUDA} y el perfil dice gpu: null → descartar).

3. Si quedan ≥ 1 herramientas → proponer esas al usuario con cita trazable al Pilar 3, igual que el flujo normal.

4. Si quedan 0 → disparar fallback externo (abajo).

Fallback externo

Cuando el filtrado deja 0 candidatos:

1. Construir query estructurada para WebSearch combinando:

   • Categoría de la herramienta (derivada del ID de sección, ej. "video editor" para [P3-edicion-editores]).
   • Campo equivalentes: de las herramientas filtradas fuera (para contexto).
   • Parámetros del perfil: OS + licencia + modo.

   Ejemplo: "video editor for windows open-source with timeline and proxies similar to davinci-resolve kdenlive"

2. Invocar WebSearch con la query.

3. Parsear resultados y filtrar ruido. Priorizar:

   • Resultados del desarrollador oficial de una herramienta nombrada.
   • Wikis de software (Wikipedia, AlternativeTo).
   • Comparativas de nichos conocidos (Tom's Hardware, PCMag, Reddit r/videography).

4. Presentar 2-3 candidatos al usuario en formato:

   - **<Nombre>** (<URL oficial>)
     - Ajuste al perfil: <por qué encaja — OS, licencia, modo>
     - Limitación conocida: <caveat relevante>
   

5. El usuario elige 1 o rechaza todos.

   • Si elige: preguntar "¿quieres incorporarla al catálogo curado invocando update-tools? Así la próxima vez el filtrado la encontrará directo."
   • Si rechaza todos: flaggear el gap ("no hay equivalente en tu entorno para esta decisión") y continuar con la siguiente decisión del brief sin recomendación en esta.

6. Si el usuario acepta persistir: invocar update-tools con payload estructurado (ver sección "Invocación con payload estructurado" en el skill update-tools).

Sin acceso a WebSearch

Si WebSearch falla, no devuelve resultados útiles, o el perfil tiene conectividad: offline:

"No hay equivalente curado para tu entorno y no tengo búsqueda externa disponible. ¿Quieres nombrar tú una herramienta que uses o conozcas? Si la nombras, puedo ofrecerte incorporarla al catálogo."

Si el usuario nombra una herramienta, ofrecer invocar update-tools con los datos aportados.

Flujo

Camina al creador por las 8 decisiones críticas en el orden de los briefs cargados. Cada decisión usa EXCLUSIVAMENTE su brief correspondiente.

Para cada decisión:

1. Plantear la pregunta del frontmatter del brief.
2. Aplicar el test de determinismo upstream (solo si el brief tiene admite-variantes: true):
   • Si al menos 2 de los Casos del brief son razonablemente aplicables al contexto del usuario evaluado contra TODOS los ejes (audiencia + nicho + cultura de audiencia + decisiones previas): ofrecer variantes con recomendación.
   • Si un solo caso domina: proponer una sola propuesta.
   • Nota de etapa: en publicación, 3 decisiones admiten variantes por diseño: 01-titulo (stakes vs curiosidad vs número específico), 02-thumbnail (cara vs ilustración), 06-end-screens-cta (cross-funnel vs CTA explícito — depende de cultura de audiencia).
3. Proponer con justificación trazable citando IDs del brief. Flaggear Conflictos conocidos si aplican.
4. Dispatch de variantes (solo si aplica y el usuario aceptó): Task tool con brief congelado inline + decisiones previas acumuladas. El sub-agent devuelve variantes; NO decide.
5. Registrar la decisión antes de pasar a la siguiente.

Reglas firmes de la etapa

• Separar proxies de aprendizaje real. APV/CTR/retention miden engagement, no comprensión. El brief 08 cubre instrumentación mínima para cerrar ese gap.
• "No-suscríbete al inicio" NO es regla universal. DotCSV demuestra que la cultura de la audiencia puede esperar el pitch clásico. Matchear al canal objetivo, no aplicar regla absoluta.
• Clickbait castiga retention en 0-30s. Si la promesa del título/thumbnail no se cumple, la curva cae y el algoritmo reduce distribución.

Salida

Al terminar las 8 decisiones, produce un plan de publicación documentado:

PROYECTO: [nombre del video]
PLATAFORMA DESTINO: [YouTube / Vimeo / LMS]
FECHA + HORA DE PUBLICACIÓN: [ISO 8601 + zona]

═══ 01. TÍTULO ═══
[TÍTULO FINAL]: [≤60 caracteres]
[ÁNGULO]: [stake / open loop / número específico / pregunta
contraintuitiva]
[A/B TEST]: [variantes si se usa TubeBuddy/VidIQ]

═══ 02. THUMBNAIL ═══
[EXPORTADO]: [1920×1080 path]
[MODELO]: [face+expresión / ilustración+texto / logo+texto]
[TEST LEGIBILIDAD 180×101]: [OK / FAIL]
[CONTRASTE TEXTO]: [valor numérico]
[A/B SET]: [opcional]

═══ 03. DESCRIPCIÓN Y CAPÍTULOS ═══
[PRIMER PÁRRAFO]: [≤200 chars, promesa + valor inmediato]
[CAPÍTULOS]: [lista desde 0:00]
[RECURSOS ENLAZADOS]: [links + atribuciones]
[KEYWORDS NATURALES]: [integradas al texto, no spam]

═══ 04. TAGS Y CATEGORÍA ═══
[CATEGORÍA]: [nombre + ID de plataforma]
[TAGS]: [8-15 ordenados por relevancia]

═══ 05. PROGRAMACIÓN ═══
[FECHA + HORA]: [local + UTC]
[JUSTIFICACIÓN]: [data propia Audience Insights / default por nicho]
[PLAN 48H]: [promoción en redes/comunidad]

═══ 06. END SCREEN Y CTA ═══
[CTA PRIMARIO]: [acción específica ≤15s]
[END SCREEN]: [video relacionado + sub + link/playlist]
[PITCH CLÁSICO SUSCRIBE/LIKE]: [sí/no + justificación cultural]

═══ 07. MÉTRICAS PLATAFORMA ═══
[MÉTRICAS A OBSERVAR]: [APV, CTR, retention curve, views/subs]
[VENTANA]: [7d / 14d / 30d]
[THRESHOLDS DE ACCIÓN]: [a qué número editas/regeneras]

═══ 08. MÉTRICAS APRENDIZAJE ═══
[MECANISMO]: [comentarios, CTA generativo, stars de repo, quiz,
email follow-up]
[CADENCIA]: [24h / 7d / 30d según contexto]
[CRITERIO DE ÉXITO]: [diferente de APV]

═══ NOTAS DE PUBLICACIÓN ═══
[CONFLICTOS FLAGGEADOS]: [P2 vs P1 o convenciones culturales]
[BACKUPS DE METADATA]: [título/desc guardados en .md local]

Verifica antes de publicar:

• Título ≤60 caracteres, promesa cumplible.
• Thumbnail legible a 180×101 px, sin clickbait.
• Descripción con capítulos desde 0:00 + recursos.
• Tags 8-15 + categoría correcta de plataforma.
• Hora basada en data propia o default razonable; plan 48h.
• End screen con video relacionado + CTA específico.
• Subtítulos cargados (no solo automáticos).
• Plan de instrumentación de métricas reales de aprendizaje.
• Cero conflictos no resueltos.

Reglas firmes del flujo

• Nunca leer pilares completos en el flujo normal. Solo briefs.
• Trazabilidad obligatoria: cada recomendación cita ID del brief.
• Variantes solo cuando el test de determinismo las habilita y solo en 01-titulo, 02-thumbnail, 06-end-screens-cta.
• Distinguir proxies vs aprendizaje real: brief 07 mide engagement; brief 08 mide comprensión/transferencia.