marketing-brand-voice

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marketing-brand-voice

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Genera el voice profile completo del operador con 3 registros (A formal, B divulgativo, C cercano). Mecánica de doble ruta (artefactos reales o simulación guiada) que captura voz auténtica incluso si el operador no tiene presencia online. Combina interview directa + Firecrawl scraping de URLs públicas + 5 simulaciones por registro. Output a brand-context/voice/ con 8 archivos: voice-profile.md, samples.md, register-{a,b,c}.md, audit-prompt.md, vocabulary.md, installation.md. Lo invoca el onboarding wizard tras la identidad.

marketing-brand-voice · v2.0

Cambios respecto a v1.0

• Doble ruta artefactos vs simulación · por registro · accesible para operadores sin presencia online
• 15 simulaciones reales (5 por registro) que capturan voz auténtica
• 3 archivos nuevos: audit-prompt.md, vocabulary.md, installation.md
• Mantiene: Firecrawl auto-scraping, spectrum 0-10, anti-modelo/modelo aspirar, integración OS

Cuándo se invoca

• meta-onboarding-wizard la llama tras configurar identidad básica
• Usuario invoca: "configura mi brand voice", "extrae mi voz", "rehaz el voice profile"
• Cuando se detecta drift en outputs (humanizer baja consistentemente) y se sugiere refinar voice

Process

Paso 1 · Detectar inputs disponibles

Pregunta al operador (usa AskUserQuestion):

1. Web propia / blog: URL (opcional)
2. LinkedIn personal: URL (opcional)
3. YouTube canal: URL (opcional, con 5+ vídeos)
4. Twitter/X: URL (opcional)
5. Documentos propios: ¿tienes copy ya escrito que represente tu voz? (newsletter, post anclado, etc.) Pega o ruta a archivo
6. Voice profile previo: ¿tienes ya un voice profile de otro lado? Pega lo que quieras integrar

Paso 2 · Detección de ruta global (nuevo en v2)

Pregunta clave al operador para decidir cómo capturar la voz:

¿Eres una persona activa en redes / escribes mucho online (LinkedIn, Instagram, emails, blog, threads en X)?

(a) Sí, escribo mucho y tengo archivo
(b) No, escribo poco o nada online
(c) Mixto · escribo en algunos canales pero no otros

Según respuesta:

• (a) → Ruta artefactos global: en Paso 4 te pedirá material real para cada registro (apoyado por scraping)
• (b) → Ruta simulación global: en Paso 4 hará simulaciones reales por registro · captura voz auténtica
• (c) → Ruta híbrida: decide por cada registro según material disponible

Anota la ruta asignada por registro (A, B, C) para usarla en Paso 4.

Paso 3 · Scrapear URLs (si las hay)

Si en Paso 1 se proporcionaron URLs, invocar tool-firecrawl-scraper:

{
  "urls": [...],
  "format": "markdown",
  "extract_assets": true
}

Output esperado: contenido markdown + assets en brand-context/assets/.

Paso 4 · Captura por registro · doble ruta (nuevo en v2)

Trabaja un registro cada vez. Anuncia el bloque, ejecuta la ruta asignada en Paso 2, valida, pasa al siguiente.

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Registro A · Profesional / Formal

Anuncia: "Empezamos por el registro profesional. Es como hablas cuando representas tu marca o cuando hay un cliente potencial al otro lado: LinkedIn, emails formales, propuestas comerciales."

Si Ruta artefactos (o si Paso 3 ya scrapeó LinkedIn):

• Pide 3-5 posts de LinkedIn (los más representativos, no los virales accidentales)
• Pide 2-3 emails que ha enviado a clientes potenciales
• Pide 1-2 propuestas comerciales o documentos formales

Si Ruta simulación: Lanza las 5 simulaciones de una en una. Espera respuesta antes de pasar a la siguiente:

1. "Un cliente potencial te escribe por LinkedIn: 'Hola, he visto tu perfil. Trabajamos en un B2B SaaS y queremos integrar IA en nuestro pipeline de ventas. ¿Tienes 20 minutos para que te cuente?' Respóndele."

2. "Tienes que mandar un email a un cliente al que le entregaste un proyecto hace 3 meses y no ha vuelto a contratar. Quieres reactivar la relación sin presionar. Escríbelo."

3. "Estás escribiendo el primer párrafo de una propuesta comercial. El cliente es una empresa mediana que quiere migrar sus procesos a un sistema agéntico. Escribe el párrafo de apertura."

4. "Un post de LinkedIn tipo: vas a explicar por qué la mayoría de las empresas que dicen 'usar IA' en realidad solo usan ChatGPT. 3-5 líneas máximo."

5. "Un cliente te pregunta por qué tu propuesta es más cara que la del competidor. Respóndele con calma pero sin justificarte."

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Registro B · Divulgativo

Anuncia: "Ahora el registro divulgativo. Es como hablas cuando enseñas, divulgas o creas contenido para audiencia amplia: Reels, captions de Instagram, posts de blog, newsletters, podcasts, YouTube."

Si Ruta artefactos (o si Paso 3 ya scrapeó Instagram/blog):

• 3-5 captions de Instagram
• 1-2 posts de blog (si los hay)
• Transcripciones de Reels/TikToks/Shorts representativos
• 1-2 newsletters propias

Si Ruta simulación:

1. "Tienes 90 segundos para grabar un Reel explicando qué es una skill de IA. Escribe lo que dirías a cámara, sin guion, en tu tono natural."

2. "Caption de Instagram para acompañar una foto tuya trabajando. Quieres bajar a tierra qué hace alguien que dice 'soy operador IA'. 4-6 líneas."

3. "Empiezas un post de blog titulado 'Por qué el 90% de la gente que dice usar IA en realidad la está usando mal'. Escribe los primeros 3 párrafos."

4. "Estás en directo en una clase de tu comunidad. Acabas de mostrar una demo de una skill. Cierra el bloque transitando al siguiente tema."

5. "Le explicas a tu cuñado que no tiene ni idea de tecnología qué es Claude Code. Sin jerga, sin condescendencia. 3-4 frases."

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Registro C · Conversacional / Cercano

Anuncia: "Último registro. El conversacional. Es como hablas con tu gente cercana: WhatsApp con amigos, DMs, notas de voz, mensajes a tu equipo. Aquí sale tu voz más auténtica."

Si Ruta artefactos:

• 5-8 mensajes de WhatsApp con amigos cercanos (anonimízalos si hace falta, NO los reformules)
• Transcripciones de notas de voz que manda
• DMs de Instagram con gente con confianza

⚠️ Importante: NO pides mensajes que el operador quiera mantener privados. Si duda, mejor ruta simulación.

Si Ruta simulación:

1. "Un amigo te escribe a las 22h: 'tio acabo de ver tu directo, me ha flipado. cuéntame qué hago para empezar'. Respóndele."

2. "Estás en un grupo de WhatsApp de amigos. Sale el tema 'la IA va a quitar todos los trabajos'. Mete tu opinión en 2-3 mensajes."

3. "Le mandas una nota de voz a tu socio explicándole rápido por qué cambiaste de opinión sobre un cliente. Transcríbela como si la estuvieras hablando."

4. "Un amigo te pregunta por WhatsApp si vale la pena montar una agencia de IA ahora. Respondes lo que piensas de verdad."

5. "Le escribes a alguien que admiras (un creador, un referente) por DM de Instagram para tomaros un café. Sin parecer fanboy."

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Paso 5 · 6 preguntas calibradoras

Independientemente de URLs y de la ruta de Paso 4, hacer 6 preguntas adicionales que capturan dimensiones que las simulaciones no cubren bien:

Pregunta 1 · Tono dominante (multi-select):

• (a) Formal y autoridad — propuesta corporativa
• (b) Divulgativo profesional — explicas con claridad sin ser corporate
• (c) Cercano y directo — como hablas con un amigo
• (d) Provocador — opiniones fuertes, sin miedo a ofender
• (e) Cálido y empático — humano, vulnerable
• (f) Técnico y específico — datos, números, precisión

Pregunta 2 · Vocabulario del que huyes (texto libre):

• "¿Qué palabras nunca usas porque suenan a corporate / a vendehumos / a AI?"

Pregunta 3 · Frases-firma (texto libre):

• "¿Hay frases que repites mucho y son tuyas? Dame 2-3"

Pregunta 4 · Jerga propia (texto libre):

• "¿Tienes términos propios o de tu nicho que uses constantemente? (ej. 'operador IA', 'aterrizar el sistema', 'no-fluff')"

Pregunta 5 · Anti-modelos (texto libre):

• "Dime una cuenta de LinkedIn / un creador / un autor cuyo tono ODIES. (Para evitarlo)"

Pregunta 6 · Modelo a aspirar (texto libre):

• "Dime una cuenta / autor / podcaster con un tono parecido al que quieres tener"

Paso 6 · Análisis combinado

Combinar todas las fuentes:

• Texto scrapeado de URLs (si hubo)
• Material de artefactos (si ruta A)
• Respuestas a las 15 simulaciones (si ruta B o mixto)
• Respuestas de 6 preguntas calibradoras
• Voice profile previo (si proporcionó)

Extraer:

Personalidad (3-5 traits):

• ¿Es seguro / inseguro? ¿Optimista / cauto? ¿Concreto / abstracto? ¿Cálido / frío?

Tono spectrum (cuantificado 0-10):

• Formality: 0 (cercano) — 10 (formal)
• Directness: 0 (rodeos) — 10 (sin rodeos)
• Humor: 0 (serio) — 10 (mucho humor)
• Authority: 0 (humilde) — 10 (afirmativo)
• Warmth: 0 (distante) — 10 (cercano)

Vocabulario:

• Palabras-firma (las que aparecen ≥3 veces en samples scrapeados/simulaciones)
• Palabras prohibidas (de pregunta 2 + AI tells del humanizer + las que NUNCA aparecieron en simulaciones de su registro pero sí en patrones de IA)
• Jerga propia (de pregunta 4)
• Muletillas auténticas (palabras que repite muchas veces y son parte de su firma)

Estructura típica por registro:

• Longitud media de frase
• Uso de listas vs prosa
• Posición de la opinión (al inicio? al final? entrelazada?)
• Cómo abre / cómo cierra

Paso 7 · Validación intermedia

ANTES de generar los 8 archivos, devolver al operador un análisis breve:

Tengo material de los 3 registros y las 6 preguntas. Antes de generar el voice-profile final, te devuelvo lo que detecto. Confírmame si te encaja:

**Registro Profesional (A):**
- Tono: [una frase descriptiva]
- Estructura típica: [cómo abre, desarrolla, cierra]
- Palabras/frases recurrentes: [3-5 ejemplos extraídos del material]
- Lo que NO haces: [2-3 cosas que evitas]

**Registro Divulgativo (B):** [mismo formato]
**Registro Conversacional (C):** [mismo formato]

**Spectrum global:**
- Formality: X/10
- Directness: X/10
- Humor: X/10
- Authority: X/10
- Warmth: X/10

¿Te suena? ¿Hay algo que matizar o corregir antes de que genere los archivos finales?

Espera confirmación o corrección. Si el usuario corrige, integra. Si dice "perfecto", pasa a Paso 8.

Paso 8 · Generación de output · 8 archivos

8.1 · voice-profile.md

# Voice Profile — [Nombre operador]

> Generado: YYYY-MM-DD · v2 (doble ruta)
> Fuentes: web + LinkedIn + 15 simulaciones + 6 preguntas calibradoras
> Ruta usada: artefactos / simulación / mixto

## Personalidad
- Trait 1
- Trait 2
- Trait 3

## Tono spectrum
- Formality: X/10
- Directness: X/10
- Humor: X/10
- Authority: X/10
- Warmth: X/10

## Palabras-firma (uso frecuente, marcan voz)
- ...

## Vocabulario prohibido (nunca usar)
- ...

## Jerga propia (términos del nicho que uso natural)
- ...

## Muletillas auténticas (NO eliminarlas, son parte de mi marca)
- ...

## Estructura típica por registro
**Registro A (Profesional):**
- Longitud media de frase: X palabras
- Listas vs prosa: 60/40 prosa
- Opinión: al inicio del bloque
- Cierre: pregunta abierta o llamada concreta

**Registro B (Divulgativo):** [...]
**Registro C (Conversacional):** [...]

## Anti-modelo
- "No quiero sonar como [creador X], cuyo tono es [Y]"

## Modelo a aspirar
- "Tono parecido a [creador Z], cuya virtud es [W]"

8.2 · samples.md

10-15 frases representativas:

• 5 de inputs scrapeados o artefactos (extraídas con criterio · no genéricas)
• 5 de las 15 simulaciones (las más auténticas)
• 5 sintéticas siguiendo el voice profile (para validar internamente)

8.3 · register-a-formal.md

# Registro A · Formal

## Cuándo usarlo
- Email a cliente premium o C-level
- Propuesta comercial
- Contrato o documento legal
- Pitch a inversor

## Reglas
- Frases largas y bien construidas (15-25 palabras)
- Vocabulario preciso, sin jerga
- Cero emojis
- Sin abreviaturas

## Vocabulario permitido
[lista del voice-profile aplicada]

## Vocabulario prohibido en este registro
[palabras del voice-profile que NO aplican aquí]

## Plantilla email cliente
[rellena según voice-profile + reglas formales]

## Ejemplo (de las simulaciones o samples)
[Frase del operador adaptada a tono formal]

8.4 · register-b-divulgativo.md

# Registro B · Divulgativo

## Cuándo usarlo
- LinkedIn post / artículo
- Blog post
- Video script (YouTube, talk)
- Newsletter (cuerpo)
- Twitter thread (largos)

## Reglas
- Frases mixtas (10-20 palabras), variar ritmo
- Lenguaje claro, sin jerga innecesaria pero con jerga propia OK
- 0-2 emojis intencionales máximo
- Apoyarse en números concretos

## Estructura típica para LinkedIn post
1. Hook (1-2 frases contundentes)
2. Contexto personal
3. Insight (la lección)
4. Detalle concreto
5. Pregunta o llamada al final

## Ejemplo (rebuild de samples del operador)
[Sample del voice-profile reescrito en B]

8.5 · register-c-cercano.md

# Registro C · Cercano

## Cuándo usarlo
- WhatsApp grupo comunidad
- Respuestas a comentarios en LinkedIn/Instagram
- DMs a leads cálidos
- Mensajes Slack a equipo
- Captions cortas en stories

## Reglas
- Frases cortas (5-12 palabras)
- Tono coloquial, contracciones permitidas
- 1-3 emojis OK si son relevantes
- Tuteo siempre

## Vocabulario permitido
[palabras-firma + slang propio + casual]

## Ejemplo
[Una de las simulaciones del registro C del operador]

8.6 · audit-prompt.md (nuevo en v2)

# Audit Prompt — Brand Voice Checker

Prompt sistema para auditar si un texto está en tu voz o no.

## Cómo usarlo

Pégalo como instrucción de sistema (Claude Project, ChatGPT GEM, instrucción inicial) acompañado de tu `voice-profile.md`. Después pásale cualquier texto a auditar.

## Prompt

Eres un auditor de voz de [Nombre del operador]. Tu única misión es verificar si un texto está escrito en la voz de [Nombre], y en qué registro (A profesional / B divulgativo / C conversacional).

Procedimiento:
1. Lee el voice-profile.md adjunto.
2. Lee el texto a auditar.
3. Identifica el registro probable según el contexto (LinkedIn = A, Reel = B, WhatsApp = C).
4. Audita en 4 dimensiones:
   - Tono (¿coincide con el registro?)
   - Estructura (¿usa la estructura típica del registro?)
   - Vocabulario (¿usa palabras-firma? ¿usa anti-vocabulario?)
   - Spectrum 0-10 (¿se ajusta a los valores del operador?)
5. Da una puntuación de 0 a 10 por dimensión.
6. Marca con ✗ las palabras/frases que son anti-voz y propón sustitución concreta.
7. Devuelve una versión corregida solo si la puntuación general es < 7.

Output formato:
- Registro detectado: [A/B/C]
- Puntuación general: X/10
- Desglose por dimensión: T:X E:X V:X S:X
- Anti-voz detectada: [lista con sustituciones]
- Versión corregida: [solo si <7]

8.7 · vocabulary.md (nuevo en v2)

# Vocabulary · [Nombre operador]

## Palabras y frases que SÍ usas

### Registro A · Profesional
- [palabra] — contexto: [ejemplo de uso]
- [10-15 entradas]

### Registro B · Divulgativo
- [10-15 entradas]

### Registro C · Conversacional
- [10-15 entradas]

## Palabras y frases que NUNCA usas (anti-vocabulario)

### Anti-corporate (no en A)
- "Estimado/a", "Cordialmente", "Quedo a su disposición"
- [palabras detectadas del análisis]

### Anti-hype (no en B)
- "Game changer", "Revolucionario"
- [específicos según análisis]

### Anti-genérico de IA (no en ningún registro)
- "No solo X sino también Y"
- "En el mundo actual..."
- [otros AI tells del humanizer]

## Muletillas auténticas

Palabras/frases que repites mucho de forma natural. NO eliminarlas · son parte de tu marca:
- [Muletilla 1]
- [3-5 más]

8.8 · installation.md (nuevo en v2)

# Cómo instalar tu Voice Profile en cualquier sistema

## Opción 1 · iAmasters OS (este repo)

Ya está instalado. Las skills `marketing-*` lo usan automáticamente al iniciar sesión.

## Opción 2 · Claude (Claude Desktop o claude.ai)

1. Crea un Project nuevo o edita el actual
2. En "Project Instructions" pega el contenido de `voice-profile.md`
3. Añade al final: "Antes de responder a cualquier prompt, escribe en el registro indicado del voice-profile. Si no se indica registro, pregunta cuál usar."

## Opción 3 · ChatGPT GEM

1. ChatGPT → "Crear un GEM"
2. Nombre: "Mi voz · [Tu nombre]"
3. Instrucciones: pega `voice-profile.md`
4. Knowledge: sube `voice-profile.md` + `vocabulary.md`
5. Conversation starters: "Escribe en mi registro A", "Audita este texto con mi voz"

## Opción 4 · Cualquier LLM

Al inicio de cada sesión, pega:

> Aquí está mi voice profile. Léelo. Todo lo que generes a continuación debe estar en uno de mis 3 registros. Si no sé cuál usar, pregúntame.
> [contenido de voice-profile.md]

## Mantenimiento

- Cada 3 meses revisa tu voice-profile.md. Tu voz evoluciona.
- Si haces cambios grandes (nueva línea de negocio, cambio de tono), re-ejecuta `marketing-brand-voice`.
- El `audit-prompt.md` te sirve para verificar outputs sospechosos. Úsalo cuando un output "no te suene a ti".

Paso 9 · Cierre integrado con OS

• Output guardado en brand-context/voice/:
  • voice-profile.md
  • samples.md
  • register-a-formal.md
  • register-b-divulgativo.md
  • register-c-cercano.md
  • audit-prompt.md
  • vocabulary.md
  • installation.md
• Plus assets en brand-context/assets/ (si Firecrawl extrajo)
• Append en context/learnings.md:

  ## marketing-brand-voice
  - YYYY-MM-DD: voice profile v2 generado. Ruta usada: <artefactos|simulación|mixto>. Reto principal: <X>. Aprender: <Y>.
  

• Update ~/.claude/skills/_operator-state.json con flag brandVoiceConfigured: true

Outputs

8 archivos en brand-context/voice/:

• voice-profile.md
• samples.md
• register-a-formal.md
• register-b-divulgativo.md
• register-c-cercano.md
• audit-prompt.md (v2 NEW)
• vocabulary.md (v2 NEW)
• installation.md (v2 NEW)

Plus assets en brand-context/assets/ (si Firecrawl extrajo).

Skills que llama

• tool-firecrawl-scraper — para scrapear URLs públicas (paso 3)

Edge cases

• Operador no tiene presencia online (común): usar Ruta simulación global. Las 15 simulaciones capturan voz tan bien o mejor que el material online porque las respuestas son espontáneas y auténticas.
• Operador no quiere dar URLs ni simulación larga: hacer Ruta simulación reducida (1-2 simulaciones por registro = 6 simulaciones totales). Generar voice profile con disclaimers ("low confidence, refine cuando tengas más datos").
• URLs no scrapeables (login required): pedir al operador que copie/pegue 3-5 posts representativos.
• Operador en idioma no castellano/inglés: detectar y avisar — el flujo funciona pero la calidad de detección de patrones es menor.
• Voice cambia mucho entre canales (LinkedIn formal vs Instagram casual): generar 2 voice-profiles separados (voice-profile-pro.md, voice-profile-personal.md) y advertir al operador que las skills marketing-* preguntarán cuál usar.
• Operador idealiza sus respuestas en simulaciones (responde "como debería ser" en vez de "como soy"): el Paso 7 (validación intermedia) lo detecta. Si el operador dice "esto no soy yo", reformular preguntas de simulación pidiéndole respuestas más auténticas ("respóndeme como lo harías de verdad un sábado a las 23h, no como te gustaría sonar").

Examples

Ver references/examples.md para 3 casos:

1. Operador con LinkedIn pro + blog → voice profile robusto con ruta artefactos + 3 registers diferenciados
2. Operador sin presencia online → ruta simulación 100%, voice profile auténtico
3. Operador mixto (LinkedIn sí, Instagram no) → ruta híbrida, registro A con artefactos + registro C con simulación