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banger-research

Investiga creadores, plataformas, formatos, ganchos y patrones de escritura actuales, y convierte la evidencia pública repetida en mecánicas BANGERS fechadas sin copiar la voz del creador.

¿Qué es banger-research?

Esta habilidad está diseñada para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) que necesitan mantenerse actualizados con las tendencias de contenido y mecánicas de creadores. Su propósito principal es investigar sistemáticamente a los creadores, plataformas, formatos, ganchos y patrones de escritura actuales, recopilando evidencia pública repetida y convirtiéndola en mecánicas de juego (mecánicas BANGERS) fechadas, sin copiar la voz ni los marcadores de identidad del creador. Es útil antes de modificar un playbook, hacer una afirmación sobre una plataforma actual, añadir una nueva mecánica de creador o depender de una afirmación de plataforma cuya entrada en el libro de contabilidad de fuentes falte o haya pasado su fecha de revisión. El proceso implica formular una pregunta de investigación, recopilar ejemplos primarios recientes, registrar cada fuente con fecha y evidencia, separar observación de interpretación, identificar patrones repetidos en al menos tres ejemplos, y probar la mecánica propuesta. El resultado es un informe breve que incluye la pregunta, adiciones al libro de contabilidad de fuentes, observaciones, mecánica candidata, contraejemplos, resultado de la prueba, nivel de confianza, archivos afectados y una recomendación de adoptar, experimentar o rechazar. La habilidad se basa en archivos de referencia como el protocolo de investigación de creadores, el libro de contabilidad de fuentes y la síntesis de creadores.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Jeff-Kazzee/bangers/tree/main/skills/banger-research

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Documentación

Investigación de BANGERS

Úsalo antes de cambiar un playbook, hacer una afirmación sobre una plataforma actual, añadir una nueva mecánica de creador o depender de una afirmación de plataforma cuya entrada en el libro de contabilidad de fuentes falte o haya pasado su fecha de revisión.

Cargar primero

  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/research/creator-research-protocol.md
  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/research/source-ledger.md
  • ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/creators/_synthesis.md
  • El archivo relevante de creador, plataforma o marco de trabajo.

Procedimiento

  1. Indica la pregunta de investigación y qué decisión podría cambiar.
  2. Recopila ejemplos primarios recientes del creador o plataforma, más la documentación autorizada de la plataforma cuando esté disponible.
  3. Registra cada fuente con fecha de observación, fecha de publicación, URL o localizador estable, afirmación y nivel de confianza.
  4. Separa la observación de la interpretación.
  5. Encuentra un patrón repetido en al menos tres ejemplos, o etiqueta el hallazgo como experimental.
  6. Expresa la mecánica reutilizable sin copiar frases, chistes, detalles de la historia ni marcadores de identidad.
  7. Pruébala en un artefacto fuente real y compárala con el método actual.
  8. Propone una edición acotada del playbook con evidencia a favor y en contra.

Resultado

Devuelve un informe breve de investigación que incluya: pregunta, adiciones al libro de contabilidad de fuentes, observaciones, mecánica candidata, contraejemplos, resultado de la prueba, nivel de confianza, archivos afectados y si la evidencia respalda adoptar, experimentar o rechazar.

Nivel de calidad

Sin afirmaciones sobre plataformas sin fecha. Sin reglas basadas en una sola publicación exitosa. Sin imitación de voz. Sin edición del playbook sin un comportamiento claro que mejore.

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

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