auditor-ganchos-cuenta-formula100k

Auditoría end-to-end del PATRÓN DE GANCHO de una cuenta IG/TikTok. Activar cuando pidan: "audita los últimos N reels de @cuenta", "top 10 vs 10 peores", "analiza esta cuenta y su patrón ganador", "compara top vs bottom", "qué hace funcionar los reels de X", "reverse-engineering de @cuenta", "reporte visual de los ganchos de [cuenta]". Pipeline: Apify instagram-reel-scraper (métricas, portadas y transcripts) → integra estadísticas nativas de IG si las pasan (Composio o pegadas) → análisis Top-N vs Bottom-N + comparación de ganchos textual/visual/verbal + carrier en lectura ciega + ángulos (comentarios vs vistas vs guardados) + ganchos perfectos → HTML interactivo + layouts de gancho con Higgsfield (9:16/2k) para editores. El gancho visual se lee de portadas o capturas; la anatomía por segundos, de capturas o del análisis de video de Higgsfield. Sin navegador logueado ni ffmpeg. NO confundir con analizador-perfiles, evaluador-ganchos (UN gancho), generador-ganchos (crea desde cero).

Fórmula 100K@formula100k

Install

openclaw skills install @formula100k/auditor-ganchos-cuenta-formula100k

🦞 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:

Sin ffmpeg ni descarga de videos en este servidor (PASOS 3 y 4). Para cada reel del TOP y del BOTTOM baja solo la portada (displayUrl) como hook_<pos>.jpg y márcala en el reporte como «portada», no «segundo 1». Si es la cuenta de la usuaria, pídele capturas del segundo 1 de los 3 mejores y los 3 peores: esas mandan sobre la portada.

Anatomía por segundos: solo con capturas a 0/3/6/10 s que mande la usuaria, o con el análisis por escenas de Higgsfield (media_import_url con el videoUrl → video_analysis_create) para 3-4 héroes y 3-4 peores, con costo → ✅. Sin ninguna de las dos, la pestaña dice «no disponible en esta corrida» y no se inventa.

Apify con APIFY_TOKEN: di el costo (~0,45 USD por 70 reels con transcripts) y espera ✅. Estadísticas nativas: Composio si es su Instagram profesional, o las que pegue en el chat.

Layouts de Higgsfield (PASO 7): plugin conectado, balance antes, costo total → ✅.

Carpeta: informes/auditorias-ganchos/<usuario>_<AAAA-MM-DD>/. Manda index.html en un .zip con las imágenes (usa rutas relativas) y el resumen del PASO 10 al chat. Memoria → cerebro/memoria/; Yapper solo si su MCP está conectado, si no, los guiones van a guiones/.

🧭 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:

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: ___".
Todos los ejemplos, analogías, comparaciones, objeciones, métricas y vocabulario salen de ESE rubro.
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.
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.
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:

Rubro	El mismo molde
Cocina	"Así es mi cena favorita para no dormir con el azúcar alta."
Relaciones	"5 señales de que estás forzando una relación que ya no funciona."
Finanzas	"La principal causa de un divorcio no es una infidelidad."
Formulación cosmética	"El conservante decide si tu crema dura tres meses o te da una infección. No el aceite."
Jabonería	"Si tu jabón se pone blando a los dos días, no fue el aceite. Fue la sosa."
Fisioterapia	"Ese dolor de rodilla al bajar escaleras casi nunca nace en la rodilla."
Repostería	"Tu bizcocho se hunde en el centro por la temperatura, no por la harina."
Jardinería	"Tu planta no se está muriendo de sed. Se está ahogando."

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

Auditor de Ganchos de Cuenta · FÓRMULA 100K

Skill que toma una cuenta de Instagram, mira los últimos N reels reales, mide qué hicieron los TOP que no hicieron los BOTTOM, y entrega un reporte HTML interactivo con propuestas visuales generadas con IA listas para grabar.

Output esperado

Carpeta informes/auditorias-ganchos/<usuario>_<YYYY-MM-DD>/ con:

text

00_dataset.json              metadata cruda + stats first-party + carruseles
hook_t01.png … hook_bNN.png  frame @ t=1s de cada reel (top y bottom)
reel_t01.mp4 … reel_bNN.mp4  videos descargados
montage_TOP.png/BOTTOM.png   mosaicos comparativos de los ganchos @1s
anatomia/WINNERS_anatomy.png anatomía por segundos (frames 0/3/6/10s apilados)
anatomia/LOSERS_anatomy.png
layouts-editores/1..6.png    layouts de gancho Higgsfield (9:16, 2k) para editores
carrier/blind_NN.png+.txt    frames barajados + mapping_SECRET.json (lectura ciega del carrier)
carrier/carrier.json         carrier codificado × grupo + medianas (dato para el reporte y el HTML)
REPORTE.md                   reporte markdown completo
CALENDARIO_GUIONES.md        (opcional) semana de guiones con el criterio ganador
index.html                   HTML interactivo single-file (auto-contenido, doble-click)

El HTML tiene 8 tabs: 📐 Diagnóstico · 📊 Los N reels (sortable+filterable+modal) · 🎣 Comparación de ganchos (textual/visual/verbal) · 🎡 Tu carrier (lectura ciega: quién carga el gancho en tus ganadores vs flops) · ⏱️ Anatomía por segundos · 🧠 Patrones invisibles (12) · 🎯 Comentarios vs vistas (ángulos) · ✨ Ganchos perfectos + formato ganador.

Modo Top-N vs Bottom-N (default): para comparar "10 mejores vs 10 peores" hay que scrapear un pool amplio (~70 reels), ordenar por videoPlayCount y tomar los N de arriba y N de abajo. NO scrapear solo N: eso da los N más recientes, no los mejores/peores.

PASO 1 — Recolectar input

Preguntar SOLO si falta:

¿Cuál es la cuenta? (@usuario o URL completa de IG/TikTok)
¿Comparación top vs bottom? (default: TOP 10 vs BOTTOM 10 → scrapear ~70 para tener pool). Si piden "los últimos N" sin comparar, scrapear N.
¿Algún ángulo específico? (gancho verbal / visual / temática) — si no responde, cubrir los tres.

Estadísticas nativas de IG (oro puro): si el usuario pega los datos de "Estadísticas de contenido" (guardados, compartidos, seguidores nuevos, % de alcance de no-seguidores, vistas totales de la cuenta), intégralos — el reel-scraper NO trae guardados/compartidos/seguidores ni el % de no-seguidores, y esos números cambian el análisis (revelan el motor de "alcance silencioso por DM" de los carruseles y la desconexión guardar↔seguir). También pueden mencionar carruseles top que el reel-scraper no captura: agregarlos como data manual en 00_dataset.json (campo carousels).

Convertir fecha relativa de hoy a YYYY-MM-DD para el nombre de la carpeta.

PASO 2 — Extraer los N reels con Apify (default)

Por qué Apify y no agent-browser: Instagram bloquea agent-browser sin sesión guardada — la página de reels muestra solo el login wall. Esta skill va directo a Apify para evitar ese roadblock. En este agente nunca se usa una sesión de Instagram: Apify, Composio (cuenta propia) o capturas.

text

mcp__apify__call-actor
  actor: "apify~instagram-reel-scraper"
  input: {
    "username": ["<usuario>"],
    "resultsLimit": 70,   // pool amplio para elegir top-N y bottom-N
    "includeTranscript": true,
    "skipPinnedPosts": false
  }
  waitSecs: 0            // 70 reels con transcripts tarda ~2-3 min: fire-and-forget + poll

Para TikTok usar clockworks~free-tiktok-scraper o equivalente; el resto del pipeline es idéntico.

Esperar a SUCCEEDED con mcp__apify__get-actor-run (waitSecs=45, repetir hasta terminal).

Paso A — ranking (liviano): traer solo métricas para ordenar y elegir los 20:

text

mcp__apify__get-dataset-items
  fields: "shortCode,videoPlayCount,videoViewCount,likesCount,commentsCount,videoDuration,timestamp,isPinned,productType"

Ordenar por videoPlayCount desc → TOP N (arriba) + BOTTOM N (abajo).

Paso B — contenido de los 20: traer transcript/videoUrl/caption SOLO de los elegidos. ⚠️ Gotcha: pedir transcript+videoUrl de 70 reels revienta el límite de tokens (get-dataset-items guarda el resultado en un .txt). Solución: traer con fields="shortCode,url,videoUrl,caption,transcript,..." y si excede, usar jq sobre el archivo guardado para filtrar los 20 shortCodes elegidos.

Métrica de orden: usar videoPlayCount (= "views" públicas en IG). videoViewCount es unique viewers, menor.

⚠️ Sesgo de recencia: los reels de <5 días aún no acumulan vistas; si caen en el BOTTOM por recientes, marcarlo explícitamente en el reporte (no es que sean "malos").

Costo estimado: ~$0.45 para ~70 reels con transcripts.

PASO 3 — Guardar dataset y descargar los N videos

Crear carpeta: informes/auditorias-ganchos/<usuario>_<YYYY-MM-DD>/

Guardar 00_dataset.json con un subset legible:

json

{"runId":"…","datasetId":"…","scrapedAt":"…","profile":"<usuario>","reels":[
  {"pos":1,"shortCode":"…","date":"…","plays":…,"views":…,"likes":…,"comments":…,"duration":…,"isPinned":false,"hook":"<primeras palabras del transcript>"}
]}

En este servidor NO se descargan videos: baja solo la portada de cada reel (displayUrl) como hook_<pos>.jpg, una tras otra (las URLs de IG expiran rápido, no demorar). El bloque de abajo es de la versión de escritorio: cambia videoUrl por displayUrl y reel_${pos}.mp4 por hook_${pos}.jpg.

bash

# escribir /tmp/<usuario>_urls.txt con líneas: <pos>|<videoUrl>
while IFS='|' read -r pos url; do
  curl -sL -A "Mozilla/5.0 ..." -o "reel_${pos}.mp4" "$url" &
done < /tmp/<usuario>_urls.txt
wait

User-Agent realista evita 403 ocasionales.

PASO 4 — Extraer frame @ t=1s con ffmpeg (versión de escritorio: en este servidor NO; usa la portada o las capturas de la usuaria)

bash

for i in $(seq 1 <N>); do
  ffmpeg -y -ss 1 -i "reel_${i}.mp4" -frames:v 1 -q:v 2 "hook_${i}.png" 2>&1 | tail -1 &
done
wait

-ss 1 -i (no -i -ss) salta rápido al segundo 1. -q:v 2 da calidad alta sin gigabytes.

Por qué t=1s y no t=0: los primeros frames suelen ser fade-in negro o el thumbnail de IG. t=1s captura el primer frame real del contenido.

Frames para ANATOMÍA POR SEGUNDOS — para 3-4 héroes y 3-4 peores, extraer también frames a 0/3/6/10s y armar una tira horizontal por video (la anatomía muestra si el video re-engancha o se queda estático):

bash

for r in t01 t04 t08 t09 b01 b05 b06 b10; do
  for t in 0 3 6 10; do
    ffmpeg -y -ss $t -i "reel_${r}.mp4" -frames:v 1 -q:v 3 -vf "scale=300:-1" "anatomia/_${r}_${t}.png" >/dev/null 2>&1
  done
  ffmpeg -y -i anatomia/_${r}_0.png -i anatomia/_${r}_3.png -i anatomia/_${r}_6.png -i anatomia/_${r}_10.png -filter_complex hstack=inputs=4 "anatomia/strip_${r}.png" >/dev/null 2>&1
done
# apilar tiras en WINNERS_anatomy.png y LOSERS_anatomy.png con vstack

Gotcha montajes: algunos builds de ffmpeg (Homebrew) NO traen el filtro drawtext (falta libfreetype). Si falla al etiquetar, armar los montajes sin texto y recordar el orden (fila = video, columnas = 0/3/6/10s). Para escalar+apilar usar scale + xstack/vstack.

PASO 5 — Inspeccionar los N hooks con la herramienta Read

Leer los PNG con la tool Read para verlos. Usar el modelo multimodal para identificar para cada uno:

Acción: ¿hay persona haciendo algo concreto? ¿qué hace?
Composición: ¿hay contraste visual / exageración / objeto desproporcionado?
Texto en pantalla: ¿qué dice? ¿abre loop o lo cierra?
Sujeto principal: ¿persona, objeto, paisaje?
Carrier (para PASO 6.5): ¿qué canal, si lo QUITAS, mata el gancho? → visual (algo que se muestra: objeto en mano, demo de pantalla, escena; engancha en mute y sin leer) · textual (un título grande que hay que LEER) · verbal (lo que DICE; cara hablando sin objeto ni título dominante). Un solo carrier por reel.

Anotar todo. Esto es la materia prima para el análisis comparativo.

⚠️ Codifica el carrier AQUÍ, antes de ver las métricas del PASO 6. El error que hundió el estudio 1000 Ganchos fue circularidad: clasificar mirando primero quién ganó. Para blindaje real, haz la lectura ciega del PASO 6.5 (frames barajados) en vez de anotar sobre los nombres t01/b01.

PASO 6 — Análisis: Top vs Bottom + 10 patrones profundos

Ordenar por plays desc. Marcar:

TOP 3 (los 3 más vistos)
BOTTOM 3 (los 3 menos vistos)
MID (el resto)

Para cada TOP, deconstruir EN PROFUNDIDAD los disparadores específicos:

Primera palabra del audio (¿palabra-bomba? ¿dato concreto?)
Estructura narrativa (cronológica, comparativa, reveal, etc.)
Universalidad emocional (¿qué botón del nicho aprieta?)
Ratio likes/comments (alto likes = guardable / alto comments = polémico)
Duración y completion rate implícito (sub-10s = loop infinito hack)
Payoff visualizable

Para cada BOTTOM, deconstruir los errores específicos:

¿Arranca con abstracción ("hay algo", "tiene", "es")?
¿El visual tiene persona o solo objeto?
¿El texto cierra la idea en vez de abrir loop?
¿La duración + gancho débil hunden retención?
¿El audio empieza con el tema EQUIVOCADO (la conclusión emocional antes del conflicto)?

Identificar los 12 patrones invisibles (los 2 últimos SOLO si hay stats first-party). Patrones validados en auditorías reales de cuentas F100K:

Noticia/evento con fecha > tutorial de función ("Claude puede…")
Deseo del espectador > capacidad de la herramienta
Hablar de TI ("si tú…") > hablar de MIS/YO ("mis ganchos")
Rol/diálogo con conflicto (skit) > monólogo expositivo
Primera frase = bomba/dato > primera frase = relleno ("Ok…", "Así es como…")
Objeto en mano + ojos al lente > manos entrelazadas / mirada baja
Número/dato concreto en el gancho > gancho vago
Re-hook cada 2-3s (texto que cambia) > frame estático 10s
Ángulo contraintuitivo/polémico > cero fricción
Evidencia externa en pantalla (tweet, footage real, mockup) > solo pantalla sin cara
[first-party] Carrusel comparación/checklist = guardados+compartidos masivos (alcance silencioso por DM)
[first-party] Cara a cámara = seguidores; guardado ≠ seguidor → combinar carrusel-gancho + reel-seguimiento

Comparación de ganchos en 3 CAPAS (obligatorio en el reporte)

Todo gancho vive en 3 capas a la vez; los TOP aciertan las 3 en el seg 1, los BOTTOM fallan ≥1:

Textual (texto quemado): promesa+número, amarillo, cambia cada 2-3s → NO etiqueta estática.
Visual (primer frame): ojos a cámara + objeto en mano + gesto + buena luz → NO manos juntas/mirada baja/prop irrelevante/grabado en auto.
Verbal (primeras palabras): dato/conflicto, habla de TÚ, vende resultado → NO "Ok/Así es como", NO "mis/yo", NO función.

Anatomía por segundos (obligatorio)

Mapear los beats de retención sobre frames 0/3/6/10s. GANADORES: re-hook cada 2-3s + evidencia/cambio de persona en seg 6 + giro a "tú" en seg 10, nunca frame estático. PERDEDORES: diagnosticar el punto de caída (frame estático que lee una lista / prop que distrae / b-roll ilegible / formato correcto mal ejecutado). Insight clave: el formato no basta — la ejecución del primer segundo (luz, energía, ojos, objeto) es el multiplicador.

Ángulos: qué dispara cada métrica

Tabla objetivo→formato→ejemplo→métrica: alcance frío+seguidores (tutorial-relámpago con número) · guardados+compartidos (carrusel comparación) · comentarios (conflicto/"te señalo"/skit con enemigo) · retención de comunidad (noticia de nicho, se queda 85% en seguidores).

PASO 6.5 — Tu carrier (lectura ciega)

Mide quién carga el gancho (visual / textual / verbal) en los reels de ESTA cuenta y si eso separa a sus ganadores de sus flops. Es el hallazgo que sobrevivió a la auditoría del estudio 1000 Ganchos ([[feedback_1000_ganchos_data_fabricada]]): a nivel general el visual gana, pero se INVIERTE por nicho (en ventas/emprendimiento/mindset suele liderar el texto o lo hablado). Por eso NO se codifica una regla universal: se MIDE la de cada cuenta.

Método (anti-circularidad, obligatorio): codifica el carrier SIN saber qué reel es top o bottom, y recién después cruza con el rendimiento.

python

# En la carpeta de la auditoría. Baraja los frames a IDs ciegos, codifica, luego revela.
import json, random, os, shutil
d=json.load(open('00_dataset.json')); reels={r['rank']:r for r in d['reels']}
os.makedirs('carrier/blind',exist_ok=True); random.seed()
order=list(reels.values()); random.shuffle(order); mapping={}
for i,r in enumerate(order,1):
    bid=f"blind_{i:02d}"; mapping[bid]=r['rank']
    shutil.copy(f"hook_{r['rank']}.jpg", f"carrier/blind/{bid}.jpg")
    tr=' '.join((r.get('transcript') or '').split()[:14])
    open(f"carrier/blind/{bid}.txt","w").write("Primeras ~3s: "+tr)
json.dump(mapping,open('carrier/mapping_SECRET.json','w'),ensure_ascii=False,indent=2)

Lee carrier/blind/blind_01..NN.jpg + su .txt con la tool Read. Asigna UN carrier por frame según la rúbrica del PASO 5 (qué canal, si lo quitas, mata el gancho). Marca confianza alta/media/baja. No abras mapping_SECRET.json hasta terminar de codificar.
Revela: cruza tus códigos con mapping_SECRET.json + el grupo/plays de 00_dataset.json. Calcula la tabla carrier × grupo (cuántos visual/textual/verbal en TOP vs BOTTOM) y la mediana de plays por carrier. Guarda todo en carrier/carrier.json.
Prueba de robustez: reclasifica tus códigos de baja confianza al segundo candidato; si el veredicto se mantiene, es sólido. Repórtalo.

Cómo reportar (honesto, sin prescribir):

Enuncia el dato de ESTA cuenta: "tus ganadores cargan el gancho por X; tus flops por Y (mediana de plays: visual … / textual … / verbal …)".
Con pocos reels (≈20) esto es señal, no prueba: da la dirección + la magnitud, y di explícitamente que no es significativo si n es chico (Fisher/Mann-Whitney si tienes scipy). NUNCA lo conviertas en "el visual gana" universal.
Si el carrier de los ganadores es visual, recomienda apoyarse en mostrar algo real (no atrezzo forzado). Si es textual/verbal, recomienda liderar con claim de texto o frase hablada y NO obligar a "mostrar" — encaja con que el visual se invierte en esos nichos.

PASO 7 — Generar layouts de gancho (para editores)

Aplicar la fórmula ganadora detectada. Diseñar 6 layouts que sirvan de referencia visual a los editores (dónde va el texto amarillo + número, el objeto en mano, el contacto visual, la evidencia externa). Categorías validadas:

Tutorial-relámpago con número ("...EN 3 SEGUNDOS", teléfono en mano señalando)
Noticia + deseo (captura real como evidencia)
Conflicto / te señalo (dedo al viewer, "Por esto NADIE...")
Skit Principiante vs Avanzada (split, etiquetas, buena luz — NO en el auto)
Carrusel comparación (portada "X vs Y", columnas ✓/✗ — máquina de guardados)
Contraintuitivo ("DEJA de hacer...", gesto de stop)

Para cada layout definir: texto del overlay (amarillo bold), primeras 10 palabras del audio, 3 razones mapeadas a los 12 patrones.

Si es la cuenta del usuario (auditoría propia): los layouts pueden mostrar una creadora genérica de marca (pelo lacio castaño, ladrillo, buena luz) como plantilla para los editores — NO hace falta su cara real. Añadir en el prompt "hook layout reference for video editors".

Motor: Nano Banana. Por defecto Gemini directo (GEMINI_API_KEY, sección 3.1 de f100k-puente) con aspectRatio:"9:16" e imageSize:"2K", una llamada por layout. Si no hay llave pero sí el plugin de Higgsfield, generate_image con model:"nano_banana_pro", aspect_ratio:"9:16", resolution:"2k" (revisa saldo antes con mcp__higgsfield__balance). Sin ningún motor, entrega los 6 prompts en inglés y dilo en la primera línea.

Prompt de cada layout:

text

"Instagram reel cover frame, vertical 9:16 documentary photo. [escena con persona en acción]. [contraste visual]. [iluminación natural]. Bottom of frame has bold YELLOW text with thin black outline: \"<texto del overlay>\". Large centered text, Instagram reel style."

Con Gemini son 6 llamadas seguidas, una por layout. Con Higgsfield, espera los jobs con mcp__higgsfield__job_status sync=true; si nano_banana_pro está ocupado hace fallback silencioso a nano_banana_2, y la calidad es equivalente: no es un problema.

Costo estimado: con Gemini, 6 imágenes 2K (di el costo en dólares y espera ✅). Con Higgsfield, ~12-18 créditos.

Descargar cada PNG con curl a layouts-editores/1_<slug>.png … 6_<slug>.png (nombres descriptivos por formato). Verificar visualmente con Read un montaje de los 6 que los textos amarillos en ESPAÑOL se renderizaron bien (nano_banana a veces distorsiona español largo — si pasa, regenerar ese).

PASO 8 — Escribir REPORTE.md (versión texto plana)

Estructura: ver references/reporte-md-template.md.

Secciones obligatorias: 0. Titular con brecha top/bottom + panorama first-party (si lo hay) + descarte de excusas (duración/CTA/"no gusta")

Comparación de ganchos — textual / visual / verbal (qué comparten los top + qué les falta a los bottom) 1.5 Tu carrier (lectura ciega) — tabla carrier × grupo + mediana de plays por carrier + veredicto de ESTA cuenta (qué carga los ganadores), con la nota de "señal, no prueba" si n es chico
Anatomía por segundos — dónde se cae cada video (beats 0/3/6/10s, ganadores vs perdedores)
Resumen SÍ vs NO + 12 patrones invisibles
Ángulos — qué dispara comentarios vs vistas vs seguidores vs guardados (tabla) + desconexión guardar↔seguir + jugada combinada
Ganchos perfectos + formato ganador — fórmula + 6 ganchos listos (textual/visual/verbal cada uno) + 3 reglas
Nota de recencia (reels <5 días) + archivos generados

PASO 9 — Construir index.html interactivo

Single-file HTML auto-contenido (abre con doble-click). Ver plantilla completa en references/html-template.md.

Estructura obligatoria:

text

<header>
  título con número grande de plays top vs bottom (brecha Nx)
  meta row con cuenta, ventana, totales
<nav.tabs sticky>
  📐 Diagnóstico          → panorama first-party + descarte de excusas + embudo
  📊 Los N reels          → grid sortable+filterable + modal con transcript
  🎣 Comparación de ganchos → 3 cards (textual/visual/verbal) con columnas yes/no
  🎡 Tu carrier            → tabla carrier × grupo (TOP/BOTTOM) + mediana de plays por carrier + veredicto de la cuenta + disclaimer "señal, no prueba" si n<25
  ⏱️ Anatomía por segundos → montajes WINNERS/LOSERS + beatmap 0/3/6/10s
  🧠 Patrones invisibles   → 12 pattern cards (marca los 2 de first-party)
  🎯 Comentarios vs vistas → tabla de ángulos + jugada combinada
  ✨ Ganchos perfectos     → fórmula + 6 ganchos (textual/visual/verbal) + 3 reglas

Paleta obligatoria: dark BG #0a0b0d, accent --yellow:#ffd60a, text #f5f5f7. Font Inter (Google Fonts) + Caveat para números/firma.

Interactividad mínima:

Tabs (vanilla JS, no framework)
Sort + filter en la grid de reels
Modal con transcript completo
Accordion (<details>) en sección deep
Copy-to-clipboard en propuestas con feedback "✓ Copiado"
Hook builder vivo con score "✓ Abre loop / ✗ Cierra idea"

Las imágenes se referencian con paths relativos (hook_1.png, propuestas/p1.png) — el HTML funciona offline.

Al terminar, abrir el archivo:

bash

# en este agente: comprime la carpeta y manda el .zip por Telegram

PASO 10 — Resumen en el chat

Mensaje final al usuario:

Brecha top/bottom en plays (ej: "9x · 57K vs 6K")
El patrón ganador en 3 frases (acción + texto amarillo loop + audio concreto)
Las 6 propuestas listadas con título corto
Confirmación de que el HTML está abierto
Costo total real (Apify + Higgsfield)

Ofrecer: "¿Quieres más variantes de un gancho, layouts para editores, o el calendario de guiones con este criterio?"

PASO 11 — Encadenamiento opcional (si lo piden)

La auditoría alimenta el resto del ecosistema. Si el usuario lo pide (o proactivamente al final):

Calendario de guiones (CALENDARIO_GUIONES.md): una semana de guiones que cumplan SOLO el criterio ganador (cada uno con gancho textual/visual/verbal + guion teleprompter con re-hooks por segundo + CTA + nota de producción). Aplicar la jugada combinada carrusel→reel.
Memoria: guardar el criterio ganador como memoria feedback + puntero en MEMORY.md.
Segundo Cerebro: copiar REPORTE.md + index.html + hooks + anatomía + calendario a cerebro/outputs/<fecha>_auditoria-ganchos-cuenta/.
Yapper: subir cada guion con mcp__yapper__save_yapper_script (cuenta principal, scheduled_date, entry_type script/carousel).

Reglas críticas

NO confundir videoViewCount con videoPlayCount. Usar SIEMPRE playCount para ordenar (es lo que IG muestra públicamente).
NO presentes la portada como si fuera el segundo 1: la portada puede ser un thumbnail elegido aparte. Márcala como «portada».
NO usar nano_banana al 1k para los mockups — texto sale ilegible. SIEMPRE 2k mínimo (4k si el saldo lo permite). Ver [[feedback_avatar_imagen]].
NO generar mockups con la cara EXACTA de nadie. Si auditas OTRA cuenta, layouts genéricos del estilo de esa cuenta. Si es la propia cuenta del usuario, layouts de una creadora genérica de marca como referencia para editores (no su cara real).
NO scrapear solo N cuando piden "top N vs bottom N": eso da los N más RECIENTES. Scrapear ~70 y ordenar por playCount.
NO ignorar las estadísticas nativas si el usuario las pega: guardados/compartidos/seguidores/%no-seguidores NO vienen del scraper y cambian el análisis.
SÍ marcar el sesgo de recencia (reels <5 días en el bottom).
NO codificar el carrier (PASO 6.5) mirando primero quién es top/bottom — eso es la circularidad que hundió el estudio 1000 Ganchos. Codifica a ciegas (frames barajados) y revela después.
NO reportar el carrier como regla universal ("el visual gana"). Se INVIERTE por nicho (ventas/mindset lideran texto/hablado): reporta SIEMPRE el dato de ESA cuenta, y con n chico dilo como "señal, no prueba".
NO poner emojis en lugares decorativos del HTML excepto en los tabs (donde sí ayudan a navegar) y en los overlays de las propuestas (son parte del lenguaje IG).
SÍ español neutro en TODO output (ver [[feedback_espanol_neutro]]) — "tu/tú", no "vos/tenés/podés".
SÍ verificar saldo Higgsfield ANTES de generar 6 imágenes.
SÍ descargar las portadas a disco — las URLs de IG expiran en horas. Los videos no se bajan en este servidor.

Dependencias técnicas

Sin ffmpeg: en este servidor no se procesan videos
curl
MCP Apify autenticado
MCP Higgsfield con plan Creator activo
Plan F100K Apify con créditos > $0.50 para auditoría estándar de 9 reels

Archivos de referencia

references/reporte-md-template.md — plantilla del REPORTE.md
references/html-template.md — estructura HTML + CSS + JS canónica
references/prompts-higgsfield.md — 12 plantillas de prompt para mockups por categoría