Reels referentes

Flujo de 4 pasos. Cada paso depende del anterior — no te saltees ninguno.

1. Cuentas → el usuario pasa cuentas de Instagram, se guardan como referentes.
2. Propuesta → se buscan reels de esas cuentas en el momento, se proponen los de más views con su link para que el usuario los vea y decida.
3. Aprobación → el usuario elige uno de la lista propuesta. Ahí termina esa ronda — no hay que seguir ofreciendo el resto ni guardarlos para después.
4. Extracción → para el aprobado: bajar el audio, transcribir el diálogo, traducir si no está en español, y decir qué recurso/link menciona.

Cada ronda es autocontenida. El usuario elige uno y listo, esa ronda se cierra. La próxima vez que se invoque la skill (al otro día, por ejemplo) se busca todo de nuevo desde cero — los candidatos de la vez anterior que no se aprobaron no se vuelven a ofrecer ni se guardan para completar la lista: las views y qué reels están arriba cambian todo el tiempo, así que lo único que vale es una búsqueda fresca en cada invocación.

Todo el estado (cuentas, candidatos, aprobados) se guarda en Documents\reels-referentes\ — ver references/estado.md para el formato exacto de cada archivo. Nunca inventes datos ahí: si un archivo no existe todavía, se crea vacío la primera vez.

Paso 1 — Cuentas referentes

Cuando el usuario pase una o más cuentas (@usuario o link de perfil), agregalas a Documents\reels-referentes\cuentas.json (crear el archivo si no existe). No pidas confirmación para este paso, es solo guardar la lista que el usuario ya dio. La lista blanca inicial está en references/cuentas-lista-blanca.md — solo se busca en cuentas de esa lista; se van agregando más cuando el usuario las pase.

Paso 2 — Buscar y proponer candidatos

Para cada cuenta referente, abrí instagram.com/<cuenta>/reels/ en el browser (cuentas públicas muestran el conteo de reproducciones en la grilla, sin necesidad de login). Usá mcp__Claude_Browser__navigate + read_page/get_page_text para leer los números de views de cada miniatura.

• Andá cuenta por cuenta, nunca en loop agresivo sobre muchas cuentas seguidas — Instagram banea scraping automatizado si detecta patrón de bot.
• Elegí los reels con más views (o los que se destaquen claramente sobre el promedio de la cuenta) y que además caigan en alguno de los temas de references/temas.md: divulgación de IA (novedades, conocimiento técnico, herramientas, configuraciones, modelos), o un recurso puntual para compartir (una skill, un repo de GitHub, una página/herramienta que le sirve a la gente). Un reel con muchas views pero de otro tema no se propone.
• Para cada candidato devolvé: cuenta, link directo al reel, views (aproximado, el número que muestra Instagram), a qué tema pertenece, y una línea de por qué lo proponés.
• Si el tema es "recurso para compartir" (skill, repo, página, herramienta), el link de ese recurso es el dato central del candidato — si se ve en la descripción o en pantalla, incluilo ya en la propuesta; si solo se sabe escuchando el audio, avisá que hace falta aprobarlo para poder extraerlo (paso 4).
• No existe una cola ni un backlog. No guardes los candidatos en ningún archivo para reusarlos en la próxima invocación — se proponen en el chat, en el momento, y ahí se quedan. candidatos\<cuenta>.json es opcional, solo como registro de qué se propuso esa vez (para no repetir el mismo link si el usuario ya lo rechazó antes en la misma sesión), nunca como fuente de la que sacar propuestas en el futuro: al otro día se busca de cero, porque las views y qué reels están arriba cambian todo el tiempo.
• No descargues ni transcribas nada en este paso. Esto es solo para que el usuario entre a Instagram, mire el reel y decida.

Paso 3 — Aprobación

El usuario elige uno de la lista que le propusiste. En cuanto elige, esa ronda termina: no hace falta seguir mostrando el resto ni preguntar si quiere aprobar otro también. Agregalo a aprobados.json con su link, cuenta y fecha, y pasás al paso 4.

Paso 4 — Audio, diálogo, traducción y recurso

Para cada reel recién aprobado:

1. Bajar el audio con cobalt.tools. La API pública de cobalt tiene bot-protection y rechaza llamadas directas (ver references/cobalt.md), así que se usa la página web real: cobalt.tools, pegar el link del reel, elegir modo audio, descargar. Usá Claude in Chrome (el navegador real del usuario) para esto, no el browser sandboxeado — así el archivo cae en la carpeta de Descargas real y se puede mover con Bash/PowerShell. Movelo a aprobados\<reel-id>\audio.<ext>. Si el archivo que baja es una imagen (~100KB, .jpg) en vez de audio/video, cobalt no pudo pasar el bloqueo de Instagram para ese reel — no reintentar en loop, caer directo a yt-dlp como respaldo (ver el final de references/cobalt.md).
2. Transcribir. Corré scripts/transcribir.py <audio> <salida.json> (usa faster-whisper local, detecta el idioma solo, sin costo). Guardá el texto en aprobados\<reel-id>\dialogo.txt.
3. Traducir si hace falta. Si el idioma detectado no es español, traducí vos mismo el texto (sos el modelo, no hace falta ninguna API de traducción) y guardalo en aprobados\<reel-id>\dialogo_es.txt. Si ya está en español, no crees ese archivo.
4. Recurso mencionado. El recurso (app, sitio, producto, link) casi siempre se dice en el propio audio, no en la descripción — buscalo en el diálogo transcripto. Si no aparece ahí, revisá la descripción del reel. Si el reel no muestra el link (solo dice "comentá X y te lo mando"), buscá vos el nombre del recurso (ej. en GitHub o la web) para conseguir el link real en vez de dejarlo colgado del funnel del creador. Guardá lo que encuentres (nombre + link si lo tiene) en aprobados\<reel-id>\recurso.txt, o escribí "no se menciona ningún recurso" si no hay nada.
5. Si es un repo de GitHub, encontrá el original antes de desconfiar. Que aparezcan varios repos con el mismo nombre bajo cuentas distintas no es de por sí sospechoso — en GitHub cualquiera puede hacer fork de un repo público, y eso se ve clarísimo en la propia página: dice "forked from <original>" arriba del nombre, y muestra cuántos commits está atrasado respecto al original. Antes de calificar algo de trucho, entrá a los repos y fijate esa etiqueta — casi siempre hay un original real (con más issues, PRs y commits que el resto) y el resto son forks normales de gente que lo usa o contribuye. Recién si un repo NO tiene relación de fork con los demás (son independientes, sin ese aviso) y aun así comparten nombre y descripción calcada, ahí sí es señal de clon/spam — avisale al usuario en ese caso puntual.

Al terminar cada reel, mostrale al usuario: el diálogo (traducido si correspondía) y el recurso encontrado, listos para que él los adapte.

Reglas duras

• Nunca descargues el video completo — solo el audio, y solo de reels ya aprobados.
• Nunca publiques ni compartas nada de esto en ninguna red — es investigación interna.
• No proceses candidatos que el usuario no aprobó explícitamente.
• No entres a Instagram logueado con una cuenta real salvo que el usuario lo pida — la lectura de views funciona en cuentas públicas sin login.

Referencias

• references/estado.md — formato de cuentas.json, candidatos\*.json y aprobados.json.
• references/cuentas-lista-blanca.md — cuentas referentes iniciales.
• references/temas.md — qué temas se buscan y por qué el link importa en cada uno.
• references/cobalt.md — por qué se usa la web de cobalt.tools y no su API.
• scripts/transcribir.py — transcripción local con faster-whisper (auto-detecta idioma).