infografia-reel-formula100k

Crea infografías virales animadas en formato reel (9:16) a partir de un tema, idea, URL de artículo o URL de YouTube. Activar SIEMPRE que se pida 'haz una infografía', 'convierte esto en infografía', 'crea un reel infográfico', 'infografía animada', 'reel tipo cross-section', 'infografía estilo riñón/piel/cuerpo', 'convierte este artículo en infografía', 'convierte este YouTube en reel infográfico', 'diséñame una infografía para [tema]', o cualquier variación que combine intención educativa/divulgativa con formato reel visual denso. Usa el MCP de Higgsfield como motor único: nano_banana_2 para la imagen estática 4K con texto + seedance_2_0 / kling3_0 para animarla en video 9:16 listo para publicar.

Fórmula 100K@formula100k

Install

openclaw skills install @formula100k/infografia-reel-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:

La imagen base sale de Gemini (GEMINI_API_KEY, sección 3.1 del puente) o del plugin de Higgsfield si no hay llave. La animación solo sale de Higgsfield: sin el plugin no hay video. Antes muestra el costo total y espera ✅.

Para leer un artículo usa tu herramienta web; para un YouTube, transcripcion-youtube-formula100k o la transcripción que pegue la usuaria. Tavily/Supadata = tus herramientas web.

Sin Higgsfield pero con Gemini: entrega la imagen 4K terminada + el prompt del video para animarla a mano, y dilo. Sin ninguno: el brief, el texto y los dos prompts listos para pegar.

Todo va a entregables/infografias/<tema>/. El .mp4 se manda por Telegram si pesa menos de 50 MB; si no, el link.

Skill: Infografía-Reel FÓRMULA 100K

Convierte un tema, idea, URL de artículo o URL de video en una infografía animada en formato reel (9:16, .mp4) usando Higgsfield como motor único de imagen + video.

La skill imita los patrones visuales de las infografías virales hispanas/inglesas que mejor performance generan en Reels y TikTok: cross-section anatómico con dosaje, dualidad sucio/limpio con mini- trabajadores 3D, persona partida con bullets laterales, grid comparativo, stack de variantes, dual character side-by-side, y diorama 3D de objetos.

⚠️ ANTES DE EMPEZAR — LEE ESTOS REFERENCIALES

Cargar SIEMPRE estos archivos antes de generar:

references/arquetipos.md — los 7 arquetipos visuales con diagrama, prompt template y motion preset
references/clasificador.md — cómo elegir el arquetipo según el tema (árbol de decisión)
references/prompt-builder.md — fórmula universal del prompt nano_banana_2 + plantillas por arquetipo
references/animation-presets.md — prompts de seedance_2_0 / kling3_0 por arquetipo
references/input-pipeline.md — cómo procesar tema/URL artículo/URL YouTube → brief estandarizado
references/brandkit.md — paleta, tipografía, watermark, reglas de copy
references/word-substitution.md — sanitización del brief: triggers NSFW + palabras largas propensas a romperse en video

No es opcional.

DEPENDENCIAS

MCP higgsfield (mcp__higgsfield__*) — motor único de generación
- mcp__higgsfield__generate_image con model=nano_banana_2 para la imagen base 9:16 con texto
- mcp__higgsfield__generate_video con model=seedance_2_0 (default) o kling3_0 para animar
- mcp__higgsfield__job_status para polling
Herramientas opcionales para input:
- WebFetch o mcp__claude_ai_supadara__supadata_extract → extraer artículo
- mcp__claude_ai_supadara__supadata_transcript → transcribir YouTube
- mcp__claude_ai_Tavily__tavily_research → investigar tema libre

INPUT — la skill acepta 4 formas

Tema libre: "cómo afecta el azúcar al hígado" → research con Tavily
URL de artículo: https://... → extracción con supadata_extract o WebFetch
URL de YouTube: https://youtube.com/watch?v=... → transcripción con supadata_transcript
Ruta .md (guion ya destilado): entregables/

Si el input es ambiguo, detecta automáticamente (regex de URL → tipo) y procede sin preguntar. Si el tema es muy amplio (ej: "salud"), pide al usuario que lo acote en una pregunta corta.

PIPELINE DE 6 PASOS

Paso 1 — Destilar el input en un BRIEF estandarizado

Aplica references/input-pipeline.md. El brief tiene esta forma:

Paso 1.5 (post-destilación, pre-clasificación): aplicar references/word-substitution.md para sanitizar el brief de triggers NSFW (FURminator, anti-flea) y palabras largas propensas a deformarse en frames del video (sensibles, Mantenimiento, Diagnóstico). Si se aplica una sustitución, avisar al usuario en una línea antes de continuar.

yaml

tema: "Limpieza de riñones con bebidas naturales"
angulo: "5 bebidas que limpian los riñones"
hook_principal: "KIDNEY CLEANING DRINKS"
sub_hook_a: null               # opcional, ej "Foods to limit"
sub_hook_b: null               # opcional, ej "Foods to support"
items:
  - { nombre: "Agua de coco", atributo: "limpia toxinas",  color: "verde claro" }
  - { nombre: "Agua de limón", atributo: "neutraliza ácido", color: "amarillo" }
  - { nombre: "Agua de pepino", atributo: "hidrata", color: "verde" }
  - { nombre: "Agua de cebada", atributo: "diurético", color: "ámbar" }
  - { nombre: "Jugo de arándano", atributo: "antibacterial", color: "rojo" }
tipo_comparacion: "ranking"     # ranking | dualidad | dosaje | variantes | personas | objetos
nicho: "salud"                  # salud | belleza | tech | comida | finanzas | educativo
idioma: "es"                    # es | en
mood: "clinico_dramatico"       # clinico_dramatico | calido_lifestyle | tech_cyber | scrapbook

Paso 2 — Clasificar arquetipo

Aplica el árbol de decisión de references/clasificador.md:

Si el brief es…	Arquetipo
Dosaje de N ingredientes/bebidas/productos sobre un órgano/tejido	A1 Cross-section + dosaje
Comparación binaria daño-vs-cura con grid de items	A2 Dualidad sucio/limpio
Comparación de hábitos/estados sobre UNA persona	A3 Persona partida
Lista/ranking/menú de items con verdict 👍👎	A4 Grid comparativo
Mostrar el efecto de UN parámetro variable	A5 Stack de variantes
Comparar dos eras/personajes con stack de items	A6 Dual character
Tipos/categorías de UN mismo objeto	A7 Diorama 3D

Si el brief admite varios arquetipos, prefiere A1, A2 o A4 (los más virales según las refs analizadas).

Paso 3 — Confirmar arquetipo y mostrar mockup ASCII al usuario

Antes de gastar créditos en Higgsfield, muestra al usuario:

text

🎯 Arquetipo elegido: A1 — Cross-section + dosaje
📐 Layout:
  ┌─────────────────────┐
  │  [HOOK GRANDE]      │
  │ 🧪 🧪 🧪 🧪 🧪      │  ← 5 frascos goteando
  │  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓     │
  │ [CROSS-SECTION DEL  │
  │  RIÑÓN]             │
  │ [coco][lim][pep]... │  ← 5 vasos abajo
  │  KIDNEY CLEANING    │
  └─────────────────────┘
🎨 Mood: clínico dramático, fondo dark navy
🎬 Animación: líquido cayendo loop + zoom in 5%

Pregunta: "¿Confirmamos o ajustamos?". Si el usuario confirma, pasar al Paso 4.

Paso 4 — Generar imagen base con nano_banana_2

Construye el prompt aplicando references/prompt-builder.md (plantilla específica del arquetipo).

typescript

mcp__higgsfield__generate_image({
  params: {
    model: "nano_banana_2",
    aspect_ratio: "9:16",
    prompt: "<prompt construido>",
    count: 1
  }
})

Polling con job_status cada 10–15s. Cuando termina, descarga el .png a:

text

entregables/infografias/<slug-tema>/01_imagen_base.png

Paso 5 — Mostrar imagen al usuario y aprobar

Antes de animar (que cuesta más créditos), muestra la imagen al usuario y confirma:

¿El texto se lee bien?
¿Los items y etiquetas son los correctos?
¿La paleta y el mood son los adecuados?

Si NO está bien, regenerar con prompt ajustado (variar seed, reforzar instrucciones de texto). Si está bien, continuar.

Paso 6 — Animar con kling3_0 (default) o seedance_2_0

Aplica references/animation-presets.md. Cada arquetipo tiene un motion prompt específico

el bloque universal CRITICAL TEXT LOCK que protege el texto de deformarse en frames.

typescript

mcp__higgsfield__generate_video({
  params: {
    model: "kling3_0",             // default. seedance_2_0 sólo si el prompt es 100% limpio
    aspect_ratio: "9:16",
    duration: 8,                   // 8-12s, loopeable
    sound: "off",
    prompt: "<motion prompt del arquetipo + bloque TEXT LOCK con la lista literal de textos>",
    medias: [{ value: "<job_id de la imagen>", role: "start_image" }],
    count: 1
  }
})

Si seedance_2_0 devuelve status: "nsfw" (falso positivo común con palabras como FURminator, anti-flea, deshedding) → fallback automático a kling3_0 con prompt suavizado.

Polling. Cuando termina, descarga el .mp4 a:

text

entregables/infografias/<slug-tema>/02_reel.mp4

Paso 7 — Entregar al usuario

Mensaje final con:

Ruta del .png base
Ruta del .mp4 reel
Hook recomendado para caption
Hashtags sugeridos (3-5, nicho específico)
CTA sugerido (1 línea)

EJEMPLO DE INVOCACIÓN

text

Usuario: /infografia-reel-formula100k bebidas para limpiar los riñones

Skill: 
  → Detectado: tema libre
  → Investigando con Tavily…
  → Brief: 5 bebidas, A1 (cross-section + dosaje)
  → Mockup ASCII mostrado, esperando confirmación

Usuario: confirmado

Skill:
  → Generando imagen con nano_banana_2 (job abc-123)
  → Imagen lista en /FORMULA100K/INFOGRAFIAS/bebidas-rinones/01_imagen_base.png
  → ¿Confirmamos antes de animar?

Usuario: sí

Skill:
  → Animando con seedance_2_0 (job def-456)
  → Reel listo en /FORMULA100K/INFOGRAFIAS/bebidas-rinones/02_reel.mp4
  → Caption sugerido: "5 bebidas para limpiar tus riñones de forma natural 🌿"
  → Hashtags: #saludrenal #limpiezanatural #saludholistica

REGLAS NO NEGOCIABLES

Idioma: El usuario escribe en español NEUTRO, no argentino. Aplica reemplazos vos→tú, tenés→tienes, acá→aquí, mirá→mira en TODO copy generado. Si el input es en inglés, mantener inglés.
Output: SIEMPRE en entregables/infografias/<slug-tema>/. Estructura por carpeta: 01_imagen_base.png, 02_reel.mp4, brief.yaml, prompts.md.
No mockear el watermark — agrégalo opcionalmente sólo si el usuario pide su handle (@usuario).
No inventar datos — si el tema requiere datos verificables (estadísticas, propiedades médicas), usa Tavily o WebFetch antes de poner el dato en el prompt.
Confirmación obligatoria antes del video — la imagen base se aprueba ANTES de animar. Animar cuesta créditos significativos y no se debe gastar a ciegas.
Aspect ratio: SIEMPRE 9:16 (1080x1920). Cualquier otro ratio rompe la skill.
Si Higgsfield falla: reintenta UNA vez con seed distinta. Si falla de nuevo, reporta el error al usuario con el job_id para debugging.