Agente IA para marketing digital: contenido con voz de marca

# Crea la carpeta de contexto del agente
mkdir -p ~/agente-marketing/voice-profile

# Archivo base del perfil
cat > ~/agente-marketing/voice-profile/brand-voice.md << 'EOF'
# Perfil de voz de marca

## Tono general
- Directo, sin rodeos. La frase de apertura ya da el dato.
- Tecnico pero sin jerga innecesaria. Si usas un termino tecnico, lo defines en contexto.
- Primera persona del plural cuando hablas de la empresa (#43a047">"en AgentesNexo construimos...").

## Lo que nunca hacemos
- Adjetivos vacios: #43a047">"innovador", "revolucionario", "disruptivo"
- Emojis en articulos de blog y mensajes a clientes
- Promesas sin numero (#43a047">"resultados increibles" → "reduccion del 40% en tiempo de respuesta")

## Estructura de posts LinkedIn
- Primer parrafo: dato concreto o situacion real
- Parrafos 2-3: contexto o explicacion
- Cierre: pregunta o implicacion practica
- Longitud: 150-250 palabras

## Estructura de articulos blog
- H1: descriptivo con keyword principal
- Intro: el problema y para quien es
- Secciones H2 como preguntas o afirmaciones
- Codigo real, no pseudocodigo
- CTA final especifico
EOF

// agente-marketing/agent.ts
import Anthropic from #43a047">"@anthropic-ai/sdk";
import { readFileSync } from #43a047">"fs";

const brandVoice = readFileSync(
  #43a047">"./voice-profile/brand-voice.md",
  #43a047">"utf-8"
);

const client = new Anthropic();

async function generateContent(
  type: #43a047">"linkedin" | "blog" | "email",
  topic: string,
  context?: string
): Promise<string> {
  const systemPrompt = #43a047">`Eres el agente de contenido de [empresa]. 
Escribes exclusivamente con esta voz de marca:

${brandVoice}

Tipo de contenido solicitado: ${type}
${context ? `Contexto adicional: ${context}#43a047">` : ""}

Genera el contenido directamente, sin introduccion ni comentarios sobre el proceso.`;

  const response = await client.messages.create({
    model: #43a047">"claude-sonnet-4-5",
    max_tokens: 1500,
    messages: [
      {
        role: #43a047">"user",
        content: #43a047">`Tema: ${topic}`,
      },
    ],
    system: systemPrompt,
  });

  return response.content[0].type === #43a047">"text"
    ? response.content[0].text
    : #43a047">"";
}

export { generateContent };

// Funcion mejorada con few-shot examples
async function generateWithExamples(
  type: #43a047">"linkedin" | "blog",
  topic: string
): Promise<string> {
  const examples = loadExamples(type); // Lee archivos .md de tu carpeta de ejemplos

  const systemPrompt = #43a047">`Eres el agente de contenido de [empresa].

VOZ DE MARCA:
${brandVoice}

EJEMPLOS REALES (escribe con este nivel de especificidad):
${examples.map((e, i) => `--- Ejemplo ${i + 1} ---\n${e}#43a047">`).join("\n\n")}

Replica el patron de los ejemplos. No los copies, usalos como calibracion de tono y estructura.`;

  // ... mismo client.messages.create
}

function loadExamples(type: string): string[] {
  const dir = #43a047">`./voice-profile/examples/${type}`;
  // Lee los primeros 3-5 archivos .md de la carpeta
  return readdirSync(dir)
    .filter((f) => f.endsWith(#43a047">".md"))
    .slice(0, 4)
    .map((f) => readFileSync(#43a047">`${dir}/${f}`, "utf-8"));
}

// Workflow n8n: trigger semanal → agente → distribucion
{
  #43a047">"nodes": [
    {
      #43a047">"name": "Schedule Trigger",
      #43a047">"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      #43a047">"parameters": {
        #43a047">"rule": { "interval": [{ "field": "weeks", "triggerAtDay": 2 }] }
      }
    },
    {
      #43a047">"name": "HTTP Request - Agente",
      #43a047">"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      #43a047">"parameters": {
        #43a047">"url": "https://tu-api.com/generate",
        #43a047">"method": "POST",
        #43a047">"body": {
          #43a047">"type": "linkedin",
          #43a047">"topic": "={{ $json.topic }}",
          #43a047">"context": "={{ $json.context }}"
        }
      }
    },
    {
      #43a047">"name": "LinkedIn Post",
      #43a047">"type": "n8n-nodes-base.linkedIn",
      #43a047">"parameters": {
        #43a047">"text": "={{ $json.content }}",
        #43a047">"visibility": "PUBLIC"
      }
    }
  ]
}

# quality_check.py
import re

def check_brand_voice_violations(content: str) -> list[str]:
    #43a047">"""Devuelve lista de violaciones encontradas."""
    violations = []

    # Adjetivos prohibidos
    forbidden = [#43a047">"innovador", "revolucionario", "disruptivo", "transformador",
                 #43a047">"increible", "sorprendente", "poderoso"]
    for word in forbidden:
        if word.lower() in content.lower():
            violations.append(f#43a047">"Adjetivo prohibido: '{word}'")

    # Sin estadisticas en posts de blog (minimo 1)
    if len(re.findall(r'\d+[%$]|\d+ (empresas|usuarios|clientes)', content)) < 1:
        violations.append(#43a047">"Sin estadisticas concretas")

    # Emojis
    emoji_pattern = re.compile(#43a047">"["
        u#43a047">"\U0001F600-\U0001F64F"
        u#43a047">"\U0001F300-\U0001F5FF"
        #43a047">"]+", flags=re.UNICODE)
    if emoji_pattern.search(content):
        violations.append(#43a047">"Contiene emojis")

    return violations

# Uso
content = generate_content(#43a047">"linkedin", "automatizacion marketing")
violations = check_brand_voice_violations(content)
if violations:
    print(f#43a047">"Revision necesaria: {violations}")
else:
    publish(content)