| name | marketing-content-repurposing |
| description | Convierte una pieza fuente (video YouTube, podcast, transcript reunión, blog largo) en 5-8 piezas multiplataforma respetando brand voice. Output paquete con LinkedIn post + X thread + email newsletter + Instagram caption + clips ideas + headlines blog. Invoca marketing-copywriting por cada pieza y tool-output-verifier como gate. |
marketing-content-repurposing
Cuándo se invoca
- Usuario dice: "repurpose este video", "saca contenido de este podcast", "del último Café Camaleónico, sácame X piezas"
- Tras una clase / talk / video largo, automatizar la distribución
- Skill
strategy-trending-research la sugiere cuando detecta un tema valioso del operador para amplificar
Process
Paso 1 · Identificar fuente
Tipos soportados v0.2:
- Video YouTube (URL) → invoca
tool-youtube-transcript (futura skill) o pide al usuario el transcript
- Audio local (MP3/WAV) → no soportado v0.2, pedir transcript manual
- Transcript pegado en chat (texto)
- Blog post extenso (URL o pegado) → invoca
tool-firecrawl-scraper
- Reunión / call (transcript Zoom/Fathom)
Pregunta al operador:
- ¿Qué fuente?
- ¿Qué plataformas quieres priorizar?
- ¿Qué frecuencia? (1 paquete completo / spread en 2 semanas)
Paso 2 · Análisis de la fuente
Leer transcript completo (si > 50K tokens, usar subagent para leer en chunks).
Extraer:
- 3-5 ideas core (las que tienen más sustancia)
- Citas memorables (frases que se sostienen solas)
- Stats / números (datos concretos mencionados)
- Story hooks (anécdotas que se pueden extraer)
- Counterintuitive points (puntos que contradicen consenso)
- Action items (consejos accionables)
Salida intermedia (no se entrega):
## Análisis de fuente
### Ideas core
1. ...
2. ...
### Citas memorables
- "..." (timecode si video)
### Stats
- "47% de empresas..." (timecode)
### Story hooks
- "Cuando estaba con el cliente X..."
### Counterintuitive points
- "Lo opuesto a lo que dice el consenso es: ..."
### Action items
- ...
Paso 3 · Mapear a plataformas
Cada idea → plataforma(s) que mejor encajan:
| Idea | LinkedIn | X thread | Newsletter | Instagram | Reel/Short | Blog post |
|---|
| Idea 1 (insight contraintuitivo) | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ | |
| Idea 2 (story personal) | ✅ | | ✅ | ✅ | ✅ | |
| Idea 3 (stats) | ✅ | ✅ | | ✅ | | |
| Idea 4 (action item) | | | ✅ | ✅ | | ✅ |
| Idea 5 (cita) | ✅ | ✅ | | ✅ | ✅ | |
Paso 4 · Generar piezas
Para cada plataforma, invocar marketing-copywriting:
marketing-copywriting:
brief: "[Idea core mapeada]"
platform: "linkedin"
purpose: "thought-leadership"
source-context: "[Resumen 1-line de la fuente]"
Repetir para LinkedIn post, X thread, Newsletter, Instagram caption, Reel hook + script breve, Blog headline + outline.
Paso 5 · Validar coherencia entre piezas
Las piezas no deben ser idénticas (es repurposing, no duplicación):
- LinkedIn: storytelling completo, 1500 chars
- X thread: stats + counter-intuitive, 5-7 tweets
- Newsletter: action items + insight, 300 words
- Instagram: cita + visual, 200 chars caption
- Reel: hook 5s + payoff visual, 30s script
- Blog: deep-dive de 1 idea, headline + outline 5 H2
Comprobar que cada pieza:
- Pasa el gate (
tool-output-verifier)
- No repite estructura idéntica de las otras
- Aporta UN ángulo distinto del mismo tema
Paso 6 · Generar paquete entregable
projects/marketing-content-repurposing/<YYYY-MM-DD>-<slug-fuente>/
├── source-analysis.md # análisis paso 2
├── platform-map.md # mapeo paso 3
├── linkedin-post.md # variación final + 2 alternativas
├── x-thread.md # tweets numerados
├── newsletter-section.md # sección lista para insertar
├── instagram-caption.md # con sugerencias de visual
├── reel-script.md # hook 5s + script 30s
├── blog-outline.md # headline + 5 H2 + intro
├── content-calendar.md # propuesta de qué publicar cuándo
└── metadata.json # source, scores, fechas
content-calendar.md propuesta:
- Día 1: LinkedIn post (engagement primer impulso)
- Día 2: X thread (refuerza)
- Día 3: Instagram caption (visual del tema)
- Día 4: Reel (cierra ciclo redes)
- Día 5: Newsletter (consolidación + email list)
- Día 7+: Blog post completo
Paso 7 · Cierre
- Mostrar paquete al operador con preview
- Pedir confirmación de cuáles publicar (o ajustes)
- Append en
context/learnings.md bajo ## marketing-content-repurposing
- Si la fuente fue particularmente rica → sugerir guardar referencia para reusar más adelante
Outputs
Paquete completo en projects/marketing-content-repurposing/<fecha>-<slug>/ con 8-10 archivos.
Skills que llama
tool-firecrawl-scraper (si fuente es URL)tool-youtube-transcript (si fuente es YouTube — skill futura, manual mientras tanto)marketing-copywriting (una invocación por plataforma)tool-output-verifier (transitivo via copywriting)
Edge cases
- Fuente muy corta (<500 words): repurpose tiene poco material. Generar 2-3 piezas máximo, no forzar 8.
- Fuente sin sustancia (charla genérica sin insights): avisar al operador "esta fuente no da para repurpose, sugerencia: graba algo más concreto".
- Idioma de fuente ≠ idioma de outputs: traducir + adaptar al voice profile en idioma destino. Avisar de coste calidad.
- Fuente con info confidencial (cliente, datos sensibles): hacer pasada de sanitización antes de generar piezas. Pedir confirmación al operador.
- Operador pide solo 1 plataforma: no es repurposing, derivar a
marketing-copywriting directamente.
Examples
Ver references/examples.md para 2 casos:
- Repurpose video YouTube de 25 min sobre Claude Code → 8 piezas
- Repurpose transcript reunión cliente sobre case study → 5 piezas con sanitización
