Estas automatizaciones de Claude Code me dieron 10 millones de vistas en 1 mes

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00:00:00En el último mes he ganado más de 38.000 seguidores en YouTube,
00:00:0350.000 seguidores en Instagram y 11.000 seguidores en TikTok.
00:00:08Y eso se debe en gran parte a mi sistema de contenido de Claude code.
00:00:12Hoy voy a desglosarlo todo: las habilidades personalizadas que he creado,
00:00:16mi flujo de trabajo diario y mostrarles cómo he usado Claude code
00:00:20para automatizar todo mi sistema de contenido. Para que ustedes también puedan.
00:00:22Lo que estamos viendo aquí son las siete habilidades de Claude code que son la base
00:00:26de mi sistema de contenido. Y han generado 10 millones de vistas el último mes.
00:00:30Como un equipo de una sola persona, sin editores, sin asistentes virtuales, nada.
00:00:33Ahora, esos 10 millones de vistas se reparten en 90 piezas de contenido
00:00:38durante 30 días; de esas 90, 30 son videos de formato largo.
00:00:43Básicamente ha sido un video largo de YouTube cada día de marzo y 60
00:00:47de formato corto. Es decir, Shorts, Reels, TikToks, todo eso.
00:00:51Y el número real en el que deberían centrarse no son los seguidores.
00:00:54Como dije en la introducción, ni siquiera los 10 millones de vistas, sino los 90 videos,
00:00:5890 videos en un mes para una sola persona, no es por presumir,
00:01:02pero es una cantidad de volumen bastante impresionante.
00:01:05Y la única forma en que pude hacerlo fue con un sistema
00:01:10sostenible y repetible. Y eso es lo que vamos a revisar hoy aquí.
00:01:14Porque, de nuevo, estoy haciendo esto solo,
00:01:15pero no estoy encadenado a la computadora 12 o 16 horas al día, ¿verdad?
00:01:19La única forma de mantener esto es, repito, si es sostenible,
00:01:22si esto es algo que tiene sentido; además,
00:01:25cuando se trató de esos 10 millones de vistas,
00:01:27no hubo una sola pieza de contenido que superara las 400.000 vistas.
00:01:31Así que esta no es una situación donde el número de 10 millones vino de,
00:01:35no sé, dos éxitos virales y el resto fueron un fracaso, ¿cierto?
00:01:37Esto fue ganar con 90 golpes constantes y ningún golpe de suerte.
00:01:40Así que creo que eso también es bueno saberlo.
00:01:42No estamos tratando de crear un éxito viral aleatorio por suerte.
00:01:45Se trata de pequeñas victorias constantes que cualquiera puede repetir.
00:01:48¿Cómo somos capaces de hacer esto?
00:01:50¿Cómo podemos usar Claude code para crear este sistema sostenible
00:01:54que genera contenido que la gente realmente quiere consumir? Bueno,
00:01:56primero tenemos que entender el proceso de creación de contenido en su totalidad.
00:01:59Luego debemos desglosar ese proceso en partes individuales y luego
00:02:04asignar automatizaciones y habilidades específicas de Claude code a ellas, ¿verdad?
00:02:08Así es como lo desglosamos metódicamente.
00:02:10Y dividiría el proceso de contenido en cuatro fases reales.
00:02:13La primera es investigación. La segunda es ideación.
00:02:17La tercera es guionización. Y la cuarta es distribución.
00:02:22Y de estas cuatro fases sacamos diferentes habilidades de Claude code.
00:02:27Y algunas de estas fases tienen múltiples habilidades porque pasan muchas cosas.
00:02:31Tomemos la guionización, por ejemplo, ¿verdad? Eso abarcará ganchos.
00:02:34Eso va a abarcar el guion real,
00:02:36el esquema del video, así como el empaquetado, como títulos y
00:02:40miniaturas. Pero empecemos con las dos primeras fases: investigación e ideación,
00:02:44porque creo que es importante hablar de ambas en paralelo, porque es
00:02:47muy parecido a un ciclo, ¿verdad? Investigan algunas cosas,
00:02:50generan ideas de sus ideas, necesitan más investigación.
00:02:52Y luego, a menudo, de esa investigación, surgen más ideas.
00:02:56Así que la uno y la dos están muy ligadas. Ahora,
00:02:59la gran habilidad para mí es mi habilidad de flujo de YouTube.
00:03:03Y esto trae a NotebookLM. Ahora, cada habilidad que vean hoy aquí,
00:03:08así como el motor de investigación de Twitter,
00:03:10que voy a mostrarles en mi script de GitHub, se puede encontrar en Chase AI.
00:03:14Además, hay un enlace a eso en los comentarios. Chase AI Plus también es
00:03:19donde está mi masterclass de Claude code, que es el mejor lugar
00:03:22para ir de cero a desarrollador de IA. Esto se actualiza cada semana.
00:03:25Así que si están tratando de descubrir cómo dominar Claude code
00:03:29y tener un camino real hacia adelante, échennos un vistazo, enlaces en comentarios.
00:03:32Volviendo a la habilidad del flujo de YouTube,
00:03:34que creo que es la más poderosa de las siete habilidades. Bueno,
00:03:36esa habilidad de NotebookLM nos permite llevar el poder de NotebookLM a
00:03:41Claude code. Así que puedo darle a NotebookLM lo que quiera,
00:03:44ya sean URLs de YouTube, PDFs, documentos,
00:03:48cualquier cosa que pueda hacer en la aplicación web normal de NotebookLM,
00:03:51pero puedo hacerlo a través de mi terminal.
00:03:53Y esto es genial porque NotebookLM es muy bueno manejando parte de este
00:03:56contenido que puede ser algo difícil con Claude code,
00:03:59especialmente cosas como videos de YouTube, y todo esto se delega a los
00:04:03servidores de Google. No estamos usando tokens de Claude code para el análisis.
00:04:05Hacemos que NotebookLM y Gemini lo hagan por nosotros. Y luego lo traemos de vuelta.
00:04:09Y tengo acceso a todos los productos de NotebookLM, ¿verdad? Videos,
00:04:12presentaciones, imágenes; cualquier cosa que pueda hacer allí, la puedo hacer vía terminal.
00:04:17Y esa habilidad usa la herramienta CLI de NotebookLM PI para crear ese
00:04:21puente entre Claude code y NotebookLM.
00:04:24Ahora, este repositorio incluye su propia habilidad.
00:04:27Así que la investigación del flujo de YouTube es esencialmente una habilidad
00:04:32que llama a habilidades adicionales. Es una habilidad de orden superior.
00:04:33Y lo que hace la habilidad de flujo de YouTube es tomar la herramienta CLI
00:04:38y la habilidad de NotebookLM PI y esencialmente automatiza
00:04:43la obtención de fuentes para ello.
00:04:44Así que toma un montón de URLs de YouTube basadas en tu conversación e incluye
00:04:49la parte del análisis.
00:04:50Así que usa esto como puente y luego automáticamente obtiene las fuentes
00:04:54y luego analiza todo automáticamente en un solo comando.
00:04:56Pero usar la habilidad implica que ya tienes una fuente de información, ¿verdad?
00:04:59Ya has descubierto de qué quieres hablar o qué quieres
00:05:02analizar, lo que nos lleva a la pregunta:
00:05:04¿Cómo descubrimos siquiera de qué hablar en primer lugar?
00:05:08¿Cómo nos ayuda Claude code con eso?
00:05:09Y eso va un poco más allá de lo que ven en el desglose de habilidades.
00:05:13Lo que necesitamos descubrir es como el paso cero. Saben,
00:05:16tenemos que descubrir cuál es la fuente de conocimiento para su
00:05:21nicho particular. Para la tecnología es bastante obvio, ¿verdad? Para toda la IA,
00:05:23todo viene de unos pocos lugares,
00:05:25o viene directamente de repositorios de GitHub o surge en Twitter, ¿verdad?
00:05:30Y luego eventualmente llega a YouTube. De vez en cuando,
00:05:33algo se originará en YouTube,
00:05:35pero suele ser Twitter y GitHub; de ahí va a YouTube y desde
00:05:39YouTube se propaga por todos lados.
00:05:40Así que necesitamos descubrir cuál es su fuente principal de conocimiento porque si
00:05:45no es tecnología ni IA, necesitan entender
00:05:47¿dónde se origina la información?
00:05:49Para que puedan ser los primeros en hablar de ello. Y en mi caso,
00:05:53como decimos: "Oye, viene de GitHub o viene de Twitter",
00:05:57¿cómo uso Claude code para ayudar ahí? Bueno, en cuanto a Twitter,
00:06:00simplemente hice que Claude code me construyera una aplicación web de raspado de Twitter.
00:06:04Eso es lo que ven aquí. Va a Telegram. Y cada 30 a 45 minutos,
00:06:08recibo algún tipo de tuit basado en varias palabras clave y autores
00:06:12que aparece y dice: "Oye, de esto están hablando. Aquí están los likes".
00:06:16Aquí hay una puntuación de velocidad.
00:06:18Y también me permite responderles si quiero porque también conecté mi
00:06:21API de Twitter y aquí está el desglose de cómo funciona esta aplicación web.
00:06:25De nuevo, fue bastante fácil de crear dentro de Claude code y aun así es
00:06:28relativamente sofisticada y muy personalizable.
00:06:31Así que cada 45 minutos más o menos, está como en un temporizador aleatorio.
00:06:36Raspa de 40 a 90 tuits. Usa un raspador de tuits de Appy Pie.
00:06:39Eso es bastante barato.
00:06:40Y luego los filtra y les asigna una puntuación.
00:06:43Busca basándose en varias señales de puntuación. Mira la velocidad, autoridad,
00:06:48oportunidad y capacidad de respuesta, porque tengo la habilidad de,
00:06:52como dije, responder a estos tuits si quiero,
00:06:54todos los tuits que recibe se envían a Supabase.
00:06:57Para asegurar que no siempre reciba el mismo tuit de la misma persona y
00:07:00para que también se diversifique un poco. A partir de ahí,
00:07:03los califica y luego los elige según la puntuación. Usa Softmax.
00:07:07Así que aplica una puntuación de probabilidad a cada uno.
00:07:08Así no siempre recibo el que tiene la puntuación número uno cada vez. De nuevo,
00:07:11queremos algo de aleatoriedad allí. A partir de ahí,
00:07:13se envía a Telegram y también tiene la capacidad de darme posibles
00:07:16respuestas. Así que tengo a Brock vinculado a eso.
00:07:18Ahora, si han estado en Twitter por cualquier cantidad de tiempo,
00:07:21saben que está absolutamente plagado de bots de IA publicando ahí.
00:07:24Así que todas las respuestas van a Supabase y esencialmente se les
00:07:29asigna una puntuación. Así tengo una visión de las respuestas que estoy dando,
00:07:34porque también puedo dar respuestas personalizadas y, con el tiempo,
00:07:36se convierte en un sistema que mejora por sí mismo. Y por último,
00:07:40aparece en Telegram. Ahora hablemos de la fuente número dos,
00:07:43que son los repositorios de GitHub en tendencia. Sí, hay una página de tendencia en GitHub,
00:07:47pero ¿por qué no puedo recibir esta información automáticamente junto con
00:07:50algunos datos útiles sobre la velocidad de estas tendencias, verdad?
00:07:53¿Cuántas estrellas han obtenido desde que se crearon? Y también voy a
00:07:57querer que esté filtrado, ¿no? Solo quiero ver cosas de IA. Bueno,
00:07:59Claude code hizo todo eso por mí.
00:08:00Creó un script que se ejecuta cada mañana y me trae los repositorios
00:08:04en tendencia de GitHub en el espacio de la IA y los pone en mi bóveda de Obsidian.
00:08:08Así que puedo ver los 10 mejores repositorios en tendencia creados en los últimos
00:08:12siete días. Cada día veo las estrellas, el lenguaje,
00:08:16obtengo un enlace y una descripción rápida por encima de eso.
00:08:19También puedo ver los cinco mejores en tendencia del mes. Y luego me da,
00:08:22ya saben, su sugerencia diaria. ¿Y por qué?
00:08:24Así que entre este script de GitHub que creó Claude code y este motor de Twitter,
00:08:28puedo resolver este problema del paso cero,
00:08:31que es cómo encontramos cosas de qué hablar en primer lugar que
00:08:34no sean solo una repetición de lo que ha estado en YouTube la última semana,
00:08:37¿verdad? Necesitamos cosas nuevas y esto nos permite hacerlo. Y de nuevo,
00:08:41lo bueno con Claude code es que no tienes que usar GitHub.
00:08:44No tienes que usar Twitter.
00:08:45Solo necesitas identificar cuáles son para ti y tu nicho.
00:08:48Luego haz que Claude code los construya porque una vez que tienes eso,
00:08:52el paso cero de la fuente de conocimiento, puedes conectarlo aquí,
00:08:57en toda esta configuración de desglose de habilidades, ¿verdad?
00:08:59Luego, cuando tengo la idea que encontré en GitHub o la idea de la que alguien
00:09:03habla en Twitter, puedo lanzarle la búsqueda de flujo de YouTube, ¿no?
00:09:07Se llama YT pipeline, pero no tiene que ser YouTube, ¿de acuerdo?
00:09:09Esto puede ser lo que sea. Y luego eso hace el análisis en NotebookLM.
00:09:13Y como viste con GitHub,
00:09:14esto también se hace todo dentro de mi bóveda de Obsidian. Así que sí,
00:09:20voy a tener mi terminal abierta con Claude code hablando con ella,
00:09:22pero todo lo que crea Claude code está en un archivo Markdown dentro de mi bóveda.
00:09:27Así que es muy fácil para mí ver lo que está pasando también.
00:09:30Y echar un vistazo a los informes y ver artículos relacionados, ¿verdad?
00:09:33Simplemente me da una mejor visión y lo mantiene todo organizado, ¿no?
00:09:36Porque especialmente si estás haciendo contenido,
00:09:38como si lo haces todos los días, haciendo múltiples tipos de investigación,
00:09:42si esto estuviera solo en una base de código y no tuvieras nada de Obsidian,
00:09:44se te podría ir de las manos; Claude code lo manejaría bien, pero tú sufrirías.
00:09:48Así que entendemos dónde encontrar ideas al nivel básico.
00:09:52Y acabamos de hablar de la habilidad de flujo de YouTube,
00:09:55de cómo podemos apuntarla a esas ideas que encontramos en algún lugar,
00:09:59enviarlas a NotebookLM y hacer que investigue y analice un montón. Lo siguiente
00:10:03viene a ser algo así como la ideación y la estrategia.
00:10:06Se trata de tomar esa investigación y descubrir cómo posicionar
00:10:10estas ideas con un mapeo de deseos.
00:10:12¿Cómo podemos tomar estas ideas y convertirlas realmente en contenido que a
00:10:16alguien realmente le importe a un nivel alto?
00:10:18Y lo que la ideación va a hacer es que no va a repetir la investigación,
00:10:22sino que va a echar un vistazo a la investigación en términos del panorama
00:10:25competitivo. Tipo: ¿Qué dicen otros sobre esto? ¿Cuáles son los vacíos?
00:10:29¿Qué cosas potenciales nadie ha mencionado que podrían resonar con una
00:10:33audiencia, verdad?
00:10:33Se trata de sacar la investigación de una burbuja y colocarla de nuevo en el
00:10:38panorama competitivo que habitas. Así que veamos esta en acción.
00:10:42He estado investigando sobre RAG y Claude code planeando crear contenido.
00:10:45Algo así como los siete niveles de Claude code y RAG,
00:10:49porque es un espacio que realmente ha estado cambiando mucho este último año.
00:10:52Así que estamos invocando la habilidad de ideación.
00:10:56Revisa nuestra reciente investigación de RAG y Claude code y dinos cómo está el panorama.
00:11:00Así que esto es lo que Claude Code devolvió. De nuevo,
00:11:03está extrayendo de la investigación que ya hemos hecho.
00:11:05Lo primero que nos da es el panorama competitivo, ángulos saturados,
00:11:10brechas abiertas y luego los casos de éxito atípicos, ¿verdad?
00:11:14¿De qué han hablado otros que se volvió viral? Después de darnos
00:11:17ese contexto, pasa a las ideas de video, ¿bien? Títulos, ángulos,
00:11:21el tipo de deseo que estamos tocando, luego los formatos y brechas competitivas.
00:11:25Y hace esto para un montón de videos diferentes, ¿cierto?
00:11:29En total nos dio nueve opciones diferentes y luego las clasifica.
00:11:32Y creo que lo que ves aquí es importante porque se repite en todas
00:11:36estas habilidades del sistema. Cuando
00:11:38hablamos de usar Claude Code y la automatización,
00:11:40de lo que realmente hablamos es de convertir a Claude Code en un colaborador.
00:11:44¿Verdad? En cada paso de este proceso,
00:11:46quiero tener algún tipo de intervención, ¿sí?
00:11:49No quiero que Claude Code vaya automáticamente a GitHub y que yo ni lo vea.
00:11:53Y que al final solo me diga: "Oye,
00:11:55aquí está el guion completo que vas a grabar hoy. Por cierto,
00:11:57creé la miniatura, creé el título y todo está listo".
00:12:00"Solo tienes que decir estas palabras".
00:12:01No quieres eso porque va a ser terrible. ¿De acuerdo?
00:12:04Si estás haciendo algo con IA que tenga cualquier inclinación creativa,
00:12:08necesitas mantenerte en el asiento del conductor. Ahora,
00:12:13obviamente, a lo largo de todo esto, Claude Code está haciendo mucho por nosotros,
00:12:16pero está haciendo análisis y proponiendo posibles planes e ideas.
00:12:20Aún necesitas estar ahí en el camino para supervisar y decir: "Oye,
00:12:24esto no me gusta. Aquello no me gusta".
00:12:25Así es como realmente puedes obtener un buen resultado al final.
00:12:29Y así es como puedes mantener tu voz, porque no importa qué tan bien
00:12:32entrenes a esta cosa,
00:12:32si esperas que pase del punto cero al guion completo sin que en ningún momento
00:12:37estuvieras ahí para decir "hagamos esta idea" o "cambiemos aquello",
00:12:39va a ser algo genérico y va a ser un asco.
00:12:42Pero lo bueno de esto es que, si quisieras automatizarlo así,
00:12:45puedes, pero en cada paso de este viaje, ¿verdad?
00:12:48la expectativa es que revises los resultados de Claude Code antes de
00:12:51pasar a la siguiente fase. Y lo que realmente está haciendo,
00:12:53lo que esto realmente te está aportando, es todo el trabajo pesado
00:12:58de hacer este tipo de análisis desde cero, y ver cosas así y ver
00:13:03sus ideas te ayuda a refinar por cuál te decidirás.
00:13:06Porque yo diría que nueve de cada diez veces,
00:13:09termino haciendo alguna variante de lo que me da.
00:13:11Normalmente no hago exactamente lo mismo, ¿verdad?
00:13:12Porque siempre tenemos algo diferente que queremos aportar allí,
00:13:15pero eso es todo por la sección de ideación, ¿bien? Hicimos el paso cero,
00:13:18encontrar el conocimiento. Hicimos el paso uno.
00:13:21Investigamos con el pipeline, trajimos NotebookLM y completamos
00:13:25la ideación. Ya sabes,
00:13:26entendemos un poco dónde está esta idea de contenido dentro del contexto de
00:13:31lo que todos los demás están haciendo. Y, por supuesto,
00:13:34todo esto se está haciendo dentro de Obsidian en nuestra bóveda.
00:13:36Y si lo de Obsidian te resulta un poco confuso,
00:13:39pondré arriba el enlace a un video que hice profundizando en Obsidian y
00:13:43NotebookLM. Y eso nos lleva a la fase tres, que es la sección de guion.
00:13:47Ahora, cuando se trata de guiones, diré por mi parte,
00:13:50que no soy un gran fanático de los guiones.
00:13:52Escribiré el guion del "hook", como los primeros 30 segundos.
00:13:57Así que lo que viste en la intro de este video, donde decía "sí,
00:13:5938.000 seguidores y 11.000 personas en TikTok", eso tenía guion, ¿verdad?
00:14:04Estuve interactuando mucho con Claude Code usando esta habilidad de hooks y
00:14:07descubrí exactamente qué iba a decir.
00:14:09Porque cuando se trata de contenido y redes sociales,
00:14:12el gancho es muy, muy importante. La presentación es muy, muy importante.
00:14:14Así que quiero bordar eso y solo son 20 segundos, pero todo lo demás,
00:14:17son esquemas, son conceptos con puntos clave.
00:14:19Sé más o menos de qué voy a hablar, pero no del todo.
00:14:20Simplemente lo vamos a hacer en vivo.
00:14:21Así que la habilidad de esquemas que te doy, de nuevo,
00:14:26es justo así. Son cosas generales, aunque el gancho sí es preciso.
00:14:30Y lo del gancho proviene en gran parte de Callaway.
00:14:34Tomo muchas de sus ideas, un saludo a todo su contenido.
00:14:37Su material es brillante.
00:14:38Así que esencialmente hice toda esta configuración con varios videos de Callaway y
00:14:43luego incorporé eso a cómo hago que Claude Code aborde ganchos, esquemas,
00:14:47títulos y ese tipo de cosas. Pero veamos esto en acción.
00:14:50Y vamos a ejecutar la habilidad de ganchos,
00:14:51la de esquemas y la de títulos de YouTube en este video de Claude Code RAG
00:14:55y veamos qué nos devuelve. Así que le dije:
00:14:57"Usemos tu recomendación".
00:14:58Su recomendación fue un enfoque de ingeniería de contexto y dijo: "Oye,
00:15:03ejecutemos las habilidades de ganchos, esquema y título de YouTube en ello".
00:15:05Esto es lo que nos trajo para la sección de ganchos, cinco variaciones.
00:15:09Y para cada gancho, lo divide en gancho hablado, gancho visual,
00:15:12así como una posible superposición de texto, si queremos añadir eso también.
00:15:15Ahora, las superposiciones de texto son más para contenido de formato corto.
00:15:19Así que esto no es algo que implementaría con los ganchos de formato largo;
00:15:22luego pasó al esquema e incluyó la duración objetivo.
00:15:24Algunos de los documentos relacionados que también están en Obsidian y que
00:15:28podríamos querer referenciar. Y luego tiene el gancho. El esquema es solo una sección.
00:15:32Como la idea general, ya sabes, la idea central: la ingeniería de contexto es esto,
00:15:36vamos a explicar qué es la ingeniería de contexto y los puntos de discusión.
00:15:39También incluye posibles ayudas visuales. Como: "Oye,
00:15:42si quisiera añadir algún tipo de diagrama de Excalidraw, aquí tienes qué hacer".
00:15:45Y luego parte del material de origen si quisiera referenciarlo en pantalla
00:15:48también. Y simplemente repite eso para cada sección.
00:15:51Y finalmente pasa a las opciones de título.
00:15:53Y lo bueno de la habilidad de títulos es que no lo mira de forma aislada.
00:15:56Realmente analiza todos tus títulos anteriores con buen rendimiento para captar
00:16:00qué es lo que realmente le funciona a este usuario.
00:16:02Y luego los divide por niveles. Nivel uno: la ingeniería de contexto
00:16:07acaba de dejar obsoleta la ingeniería de prompts. Y luego te dice: "Oye,
00:16:10en esto me estoy basando, ¿verdad?".
00:16:11"Aquí está el video anterior que obtuvo X cantidad de vistas".
00:16:15"Por eso creo que este título funcionaría". Y hace esto para todos los niveles;
00:16:18los títulos de nivel dos son riesgos calculados. Son un poco más atrevidos,
00:16:21lo cual es bueno saberlo porque es probable que puedas hacer pruebas A/B/C.
00:16:25De vez en cuando vale la pena lanzar algo loco en lugar de
00:16:28hacer tres títulos de nivel uno que sean todos muy parecidos.
00:16:31Y luego lo sigue con opciones de texto para la miniatura. Y de nuevo,
00:16:34es el mismo sistema aquí. Así que entre estas tres habilidades: ganchos,
00:16:38esquemas y títulos, tenemos básicamente el 90% del video planeado, ¿no?
00:16:43El empaquetado ya casi está listo en cuanto al título, el gancho y lo que
00:16:47va a aparecer en la miniatura.
00:16:48Y luego el esquema del video esencialmente sostiene el contenido real.
00:16:52Lo único que no está aquí, obviamente, es algo relacionado con la
00:16:56creación de la miniatura en sí, pero eso es una preferencia personal.
00:16:58Realmente no creo que la IA sea excelente creando miniaturas desde cero.
00:17:02Es una cosa si yo llego con una idea específica,
00:17:04pero es algo tan visual y subjetivo que es algo que hago puramente a mano.
00:17:08Y una vez que estás en este punto y estás contento con cómo se creó todo,
00:17:11ahora es el momento de grabar el contenido, ¿verdad? Y eso es puramente manual.
00:17:15No soy alguien que use avatares de IA ni nada por el estilo.
00:17:18No creo que valga la pena en el 99% de los casos.
00:17:20Así que no hay una automatización real de Claude Code para la parte de creación.
00:17:24Y eso nos lleva a la fase número cuatro, que es la distribución, ¿verdad?
00:17:28Y la distribución tiene varias capas. Está la forma más obvia de
00:17:32distribución, que es como: "Oye,
00:17:33queremos publicar este video en YouTube, Instagram o TikTok".
00:17:37Es muy fácil crear algo así dentro de Claude Code,
00:17:40como un sistema de distribución automática.
00:17:42Puedes vincularlo a una carpeta específica en tu Google Drive y crear una
00:17:45automatización que, al añadir algo, se active. Para ser honesto,
00:17:48yo uso CapCut para la edición de mis videos.
00:17:53Así que publicarlo en YouTube desde allí,
00:17:55o publicarlo en TikTok desde allí, es muy fácil.
00:17:58Y honestamente, lo publico manualmente en Instagram.
00:18:00¿Es lo más eficiente del mundo? No,
00:18:02pero me funciona porque toma dos segundos y me parece bien.
00:18:04Especialmente porque para Instagram hago Reels y tratar de automatizar
00:18:09esa parte es molesto. Ni siquiera creo que sea posible,
00:18:11o al menos no lo era la última vez que lo intenté. Para mí, la distribución
00:18:15se trata más de la reutilización,
00:18:18reutilización en términos de tomar un video de, digamos, YouTube y convertirlo en
00:18:22texto para mi blog, en LinkedIn y Twitter, y reutilización en formato corto.
00:18:27Si tengo una pieza de contenido larga, ¿cómo puedo convertirla en formato corto?
00:18:30Y no hablo solo de recortarlo. Hablo de: "Vale, ¿cómo destilamos
00:18:3430, 40 minutos de mí hablando en YouTube en un clip de 30,
00:18:3660 o 90 segundos para Shorts, Instagram o TikTok?".
00:18:40Estas dos habilidades, mi Cascada de Contenido y mi habilidad de Formato Corto,
00:18:43hacen esto. La Cascada de Contenido trata sobre esa distribución de video a texto.
00:18:48Tomo un video de YouTube y lo paso a LinkedIn. Como todas las habilidades,
00:18:52esto es muy personalizable.
00:18:55Quizás no tengas una fuente principal de contenido en YouTube,
00:18:58pero podrías cambiar eso por cualquier otra cosa.
00:19:02Podrías dirigir esta habilidad a un artículo o al video de YouTube de otro,
00:19:04algo de lo que quieras hablar en formato de texto.
00:19:07Y esto lo tomará y lo convertirá en un blog, Twitter y LinkedIn, ¿vale?
00:19:09Obviamente, esta habilidad en particular está ajustada a mi voz,
00:19:15pero no es muy difícil cambiar eso.
00:19:18Especialmente si usas algo como la habilidad de creación de habilidades,
00:19:19que ejecutará pruebas. Cuando uso la Cascada de Contenido,
00:19:22automáticamente obtiene la transcripción de YouTube.
00:19:26La convierte en una entrada de blog, la publica automáticamente, la convierte en
00:19:29un hilo de Twitter con unas siete respuestas. De nuevo,
00:19:33lo publica automáticamente una vez que lo apruebo y luego me da varias
00:19:35variaciones de publicaciones para LinkedIn. Soy el primero en admitir que
00:19:39soy algo perezoso con LinkedIn, pero no automatizo las publicaciones allí
00:19:44porque uso algo como LeadShark.
00:19:48Bueno,
00:19:48suelo usarlo para tener montado todo el sistema de imán de prospectos.
00:19:53Así que esto hace un gran trabajo porque, de nuevo,
00:19:57hay muchísimas plataformas, muchísimas redes sociales.
00:20:01No es realista decir: "Muy bien,
00:20:03ahora voy a tomar este contenido y escribir estas publicaciones por mi cuenta".
00:20:07Me conozco, soy más un tipo de contenido en video.
00:20:10Así que cualquier forma de automatizar la parte del texto es genial.
00:20:14Y aquí en mi sitio web, estoy en la sección del blog y puedes ver que,
00:20:17obviamente, crea todo el blog automáticamente,
00:20:20pero también inserta el video de YouTube y tiene un montón de cosas de SEO.
00:20:24Está orientado al SEO.
00:20:28Así que la idea es que este blog no se trata tanto de que
00:20:31"estos artículos son tan buenos", sino más bien de que,
00:20:33a medida que mi repositorio crece, también lo hace el blog,
00:20:38y mi visibilidad en cosas como la búsqueda de Google, ¿verdad?
00:20:40Todo se conecta con todo.
00:20:42Porque ni loco me pondría a escribir esos blogs yo solo.
00:20:45Aunque sí le di mucho de mi propio material para que viera cómo escribía,
00:20:48¿vale? Se aleja de cosas como los "ChatGPT-ismos", ¿sabes? No es X,
00:20:52es Y, ¿verdad? Así que parte de la habilidad
00:20:55analiza todos los clichés de escritura de IA y los evita.
00:20:59Y por último, pero no menos importante, está la reutilización en formato corto.
00:21:02La reutilización en formato corto es bastante básica.
00:21:05Básicamente es rehacer todo esto: los ganchos, los esquemas,
00:21:10¿verdad? Y luego poner eso en un formato de 30, 60 o 90 segundos.
00:21:15Te da ganchos para usar.
00:21:16Te da posibles subtítulos para lo que aparece en pantalla al
00:21:20principio. Así que es solo una forma condensada de lo que ya hemos hecho.
00:21:23Y como mi formato corto ya se basa en un video largo,
00:21:28todo el trabajo ya está hecho, ¿verdad? Solo es quitar mucha paja.
00:21:31Pero lo que eso me permite es, básicamente,
00:21:33aprovechar lo que creo en YouTube.
00:21:36Y esto se convierte en un monstruo con el que puedo publicar en mi blog.
00:21:41Puedo publicar en Twitter. Puedo publicar en LinkedIn. Se vuelve un Short,
00:21:45un Reel de Instagram y un TikTok, ¿verdad?
00:21:48Seis plataformas,
00:21:52seis piezas de contenido distintas de una sola cosa principal de YouTube.
00:21:55De ahí viene el nombre de "Cascada de Contenido".
00:21:59Y esa es la belleza de este sistema, porque no termina en un video de
00:22:02YouTube. El propio video de YouTube se convierte en su propia pequeña fuente
00:22:06de conocimiento de la que hablamos antes, pero para ti.
00:22:09Ese es mi sistema de contenido con Claude Code.
00:22:11Es esencialmente mi colaborador potenciado al máximo. Como ya dije,
00:22:14en cada paso de este proceso, estoy interactuando con Claude.
00:22:17No espero que me dé un producto perfecto al final,
00:22:20pero le delego muchísimo trabajo pesado. Todo el análisis,
00:22:24toda la investigación competitiva, todos los ganchos,
00:22:27toda la ideación base; él hace todo eso.
00:22:29Y me permite centrarme en las cosas de alto impacto. Además,
00:22:32una vez que creo una pieza de contenido,
00:22:34me da un camino muy sencillo de ejecutar para
00:22:39distribuirla en diferentes formatos en múltiples plataformas, ¿verdad?
00:22:42Que es lo que lleva a algo como 10 millones al mes siendo una sola persona
00:22:46sin tener ninguna publicación que se pueda llamar "viral".
00:22:48Así que si quieres conseguir todas las habilidades exactas,
00:22:50el motor de investigación de Twitter, el script de GitHub y la masterclass,
00:22:55asegúrate de echar un vistazo a Chase AI Plus. De nuevo,
00:22:57hay un enlace a eso en la descripción y en los comentarios.
00:23:00También hay un enlace a mi comunidad gratuita de JCA en la descripción.
00:23:04Si quieres recursos gratuitos para empezar con la IA.
00:23:07Por lo demás, dime qué te ha parecido y nos vemos por aquí.

Key Takeaway

La automatización de las fases de investigación, ideación y distribución mediante habilidades personalizadas en Claude Code permite que una sola persona produzca 90 videos mensuales de alto impacto sin depender de golpes de suerte virales.

Highlights

Un sistema de contenido basado en 7 habilidades de Claude Code generó 10 millones de vistas y 99,000 seguidores nuevos en un mes sin editores ni asistentes.

La estrategia se basa en un volumen de 90 piezas de contenido mensuales: 30 videos largos de YouTube y 60 videos de formato corto (Shorts, Reels y TikToks).

El flujo de trabajo utiliza una herramienta CLI de NotebookLM para procesar URLs de YouTube y PDFs sin consumir tokens de Claude Code, delegando el análisis a los servidores de Google.

Un raspador de Twitter personalizado en Claude Code filtra entre 40 y 90 tuits cada 45 minutos basándose en puntuaciones de velocidad, autoridad y oportunidad.

La 'Cascada de Contenido' automatiza la transformación de un solo video de YouTube en una entrada de blog optimizada para SEO, un hilo de Twitter de 7 respuestas y publicaciones para LinkedIn.

Timeline

Resultados del sistema de volumen constante

  • El sistema generó 10 millones de vistas totales a través de 90 piezas de contenido en 30 días.
  • Ningún video individual superó las 400,000 vistas, lo que demuestra que el éxito proviene de la constancia y no de la viralidad aleatoria.
  • La producción masiva es sostenible para un equipo de una sola persona gracias a la automatización metódica.

El rendimiento mensual incluye 38,000 nuevos seguidores en YouTube y 50,000 en Instagram. El enfoque principal no son las métricas de vanidad, sino la capacidad de mantener un volumen de un video largo diario y dos cortos. Este ritmo se logra desglosando el proceso creativo en fases de investigación, ideación, guionización y distribución para asignarles tareas de IA específicas.

Fase cero: Captura de fuentes de conocimiento

  • El origen de la información tecnológica relevante reside principalmente en repositorios de GitHub y tendencias de Twitter.
  • Una aplicación web de raspado construida con Claude Code envía alertas a Telegram cada 45 minutos con tuits calificados por probabilidad de éxito.
  • Un script automático diario extrae los 10 mejores repositorios de IA en tendencia de los últimos siete días directamente a una bóveda de Obsidian.

Para ser el primero en hablar de un tema, es necesario monitorear dónde nace la información antes de que llegue a YouTube. El sistema utiliza Appy Pie para raspar Twitter de forma económica y Supabase para almacenar y puntuar las respuestas, evitando la repetición de contenido. Los datos de GitHub incluyen métricas de velocidad de estrellas y descripciones para priorizar qué herramientas analizar.

Investigación e ideación con NotebookLM

  • La habilidad 'YT pipeline' conecta Claude Code con NotebookLM para analizar fuentes externas sin costo de tokens de Anthropic.
  • La fase de ideación identifica brechas en el panorama competitivo para evitar ángulos de contenido saturados.
  • Claude Code actúa como un colaborador que propone 9 opciones de video clasificadas, permitiendo que el humano mantenga el control creativo.

La integración con la terminal permite procesar múltiples URLs y documentos simultáneamente. El análisis resultante se guarda en archivos Markdown dentro de Obsidian para mantener la organización. Este proceso no busca la automatización total, sino delegar el trabajo pesado de análisis competitivo para que el creador decida qué ángulo resonará mejor con su audiencia específica.

Estrategia de guionización y empaquetado

  • La guionización se limita estrictamente a los ganchos iniciales de 20 a 30 segundos, mientras que el resto del video sigue un esquema de puntos clave.
  • El sistema genera tres niveles de títulos, desde opciones seguras basadas en datos históricos hasta riesgos calculados para pruebas A/B.
  • Cada sección del esquema de video incluye sugerencias de ayudas visuales como diagramas de Excalidraw o referencias de pantalla.

El empaquetado del video representa el 90% del éxito en redes sociales. Al analizar títulos anteriores con buen rendimiento, la IA puede predecir qué estructuras funcionarán para el usuario actual. Las habilidades de ganchos dividen la propuesta en elementos hablados, visuales y superposiciones de texto para optimizar la retención desde el primer segundo.

Distribución y la Cascada de Contenido

  • La 'Cascada de Contenido' convierte automáticamente la transcripción de un video largo en contenido multicanal para seis plataformas distintas.
  • El blog automatizado incluye elementos de SEO y evita clichés comunes de escritura de IA mediante el análisis previo del estilo del autor.
  • La reutilización en formato corto destila videos de 40 minutos en clips de 60 segundos con nuevos ganchos y subtítulos específicos.

La distribución se centra en la eficiencia del texto sobre el video. Al automatizar la creación de hilos de Twitter y artículos de blog con el video de YouTube incrustado, se aumenta la visibilidad en las búsquedas de Google sin esfuerzo adicional. Este sistema permite que el video original sirva como una fuente de conocimiento interna que alimenta todo el ecosistema digital del creador.

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