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builtnotboosted/review-loop

El control de calidad por el que pasa todo contenido antes de archivarse, programarse o publicarse. Realiza una autocrítica, luego una revisión independiente por parte de un subagente fresco que solo ve el trabajo terminado y los criterios (nunca el razonamiento del creador), y luego corrige y vuelve a evaluar hasta obtener una aprobación limpia. Abarca qué hacer cuando una pieza no puede pasar sin supervisión (retener, marcar, enviar el resto). Úsalo cuando alguien diga 'revisa esto', 'verifica esto antes de que salga', 'haz QA del lote', '¿está listo para publicar?', 'échale un segundo par de ojos', 'corrige los subtítulos', o cuando cualquier otra skill de Built Not Boosted entregue trabajo para verificación.

¿Qué es review-loop?

El skill `builtnotboosted/review-loop` es el guardián de calidad definitivo para todo contenido que sale de un flujo de trabajo de Built Not Boosted antes de ser archivado, programado o publicado. Su propósito es garantizar que nada se envíe sin una revisión rigurosa, evitando que la velocidad comprometa los estándares. El proceso se divide en tres etapas: (1) Autocrítica, donde el creador revisa su propio trabajo contra una lista detallada de criterios (copia, imágenes, parecido, verdad, voz, integridad); (2) Revisión independiente, donde se genera un subagente completamente separado que solo ve el producto final y los criterios, sin contexto del creador, para detectar fallos de forma objetiva; y (3) Corrección y re-evaluación, donde se arreglan los problemas y se vuelve a juzgar todo el conjunto. Si tras tres rondas completas no se logra una aprobación limpia, se detiene el ciclo y se retiene la pieza, indicando el problema. Este skill es compatible con cualquier plataforma donde se ejecuten skills de Built Not Boosted (como Claude Code, Cursor, etc.) y no posee los criterios de revisión; estos viven en las skills de producción y en el perfil de marca.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/builtnotboosted/built-not-boosted-skills/tree/HEAD/plugins/built-not-boosted/skills/review-loop

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Documentación

Bucle de revisión

Esta skill gestiona el proceso de verificación del trabajo antes de que se envíe: autocrítica, una revisión independiente, corrección y re-evaluación, y la puerta de aprobación limpia. No posee los criterios. Estos viven en las skills que producen el trabajo (writing para textos, image-generation para imágenes, video-scripting para guiones, video-editing para vídeo terminado, scheduling para mecánicas de publicación) y en el perfil de marca. Esta skill ejecuta el bucle sobre ellos.

La única regla: nada se archiva, programa o publica hasta que tenga una aprobación limpia. La velocidad nunca baja el listón. Las piezas reactivas, apresuradas y de "solo una rápida" pasan por el mismo bucle.

Antes de empezar

  1. Lee marketing/brand/brand-profile.md, especialmente Voz, Límites, Cumplimiento normativo, Semejanza y Plataformas. Estas son las reglas estrictas que todo revisor verifica.
  2. Lee brand/voice-learnings.md para saber qué significa "suena como ellos" en la práctica.
  3. Recopila los criterios para cada tipo de artefacto en la pieza: la sección "Verificaciones antes de enviar" de cada skill que lo produjo.
  4. Reúne los artefactos de la carpeta de la pieza content/<yyyy-mm-dd>-<slug>/: captions.md, PACKAGE.md, guiones, archivos de imagen, archivos de vídeo.

¿Sin espacio de trabajo? Revisa contra las verificaciones de la skill productora y las buenas prácticas generales, e indica en el resultado que no se pudieron ejecutar las verificaciones específicas de la marca.

Etapa 1: Autocrítica

Antes de que nadie más lo vea, revisa tu propio trabajo como lo haría un editor exigente, un diseñador y un lector de cumplimiento normativo. Corrige sobre la marcha.

  • Texto: ejecuta la lista de verificación de writing línea por línea.
  • Imágenes: abre cada archivo de imagen en su tamaño final y verifícalo contra las verificaciones de image-generation: ortografía de cada palabra incorporada, sin palabras duplicadas, relación de aspecto real sin nada recortado, legible en tamaño de miniatura. Para carruseles, cada diapositiva. Para piezas animadas, el archivo de vídeo final.
  • Semejanza: para cualquier imagen de una persona real, ábrela junto a una foto de referencia real de brand/reference-images/ (una en color, para tono de cabello y piel) y compara rasgo por rasgo contra la sección de Semejanza del perfil. Nunca compares contra otra imagen generada. Si no estás seguro de que sea realmente esa persona, falla.
  • Verdad: cada historia, cifra, cita y reseña se remonta a algo real: la propia cuenta del usuario, una fuente en sources.md o el repositorio de reseñas aprobado.
  • Voz: lee cada línea en voz alta, incluidos los titulares de las imágenes. ¿Suena a esta persona o a marketing genérico? Una línea técnicamente correcta pero sin alma es un fallo.
  • Integridad: cada plataforma en el plan tiene su versión; cada imagen fija tiene su texto alternativo; los primeros comentarios están ahí; el formato está etiquetado.

Una reescritura o regeneración es un nuevo artefacto. Obtiene la misma autocrítica antes de contar.

Etapa 2: Revisión independiente

Genera un subagente como revisor independiente. La independencia es el punto clave: el creador sabe lo que quiso decir, por lo que lee lo que quiso decir. Un lector nuevo solo ve lo que realmente está ahí.

Dale al revisor:

  • Los artefactos terminados (el texto completo, las rutas de archivo de imágenes y vídeo).
  • Los criterios: las secciones de verificación relevantes, más las secciones de Voz, Límites, Cumplimiento normativo y Semejanza del perfil de marca, y el nivel de exención de responsabilidad que debe llevar cada pieza.
  • Las rutas de las fotos de referencia, si alguna imagen muestra a una persona real.

No le des tu razonamiento, tus borradores, la historia de fondo del resumen ni por qué tomaste cada decisión. Ese contexto es exactamente lo que impide que un revisor vea los problemas.

Pídele que encuentre, no que arregle, y que reporte cada fallo con una gravedad, el archivo y la sección, el texto infractor exacto citado y una corrección sugerida. Usa la plantilla en references/reviewer-prompt.md; ábrela cada vez que generes un revisor.

Gravedades:

  • Bloqueante: debe corregirse antes de enviar. Fallos de cumplimiento normativo y verdad, una semejanza incorrecta, una regla de enlace rota, una infracción de límite de plataforma, un elemento obligatorio faltante.
  • Debería corregirse: corregir a menos que haya una buena razón. Gancho débil, línea fuera de tono, llamada a la acción floja, primer comentario faltante.
  • Mejora: decisión subjetiva.

Dile al revisor que sea adversario en dos cosas en particular. Semejanza: abre cada imagen con un rostro y compáralo con la foto de referencia real; "una persona plausible de esa edad" no es el estándar, y la duda significa fallo. Por qué: en el pasado se han aprobado caras genéricas de relleno porque un revisor que no abre el archivo no puede detectarlo. Verdad: cualquier cifra, historia o cita sin una fuente trazable es un bloqueante, por muy plausible que suene.

Si tu entorno no puede generar subagentes (algunos clientes de chat), dímelo, luego haz lo más honesto posible: una pasada en frío separada leyendo solo los artefactos y criterios, como si los vieras por primera vez, o pide al usuario que pegue el prompt del revisor en un chat nuevo. Anota en el resultado que la revisión no fue independiente.

Etapa 3: Corrección y re-evaluación

  1. Corrige todos los bloqueantes y los que deban corregirse. Decide sobre cada mejora y anota la decisión.
  2. Vuelve a ejecutar las verificaciones afectadas. Vuelve a revisar cualquier imagen regenerada en su nuevo archivo, no en el antiguo.
  3. Vuelve a evaluar toda la pieza, porque las correcciones pueden romper otras cosas (un pie de foto más corto puede perder la exención de responsabilidad; una imagen nueva puede recortar un titular).
  4. Si las correcciones cambiaron algo sustancial, ejecuta la Etapa 2 de nuevo con un revisor nuevo.

Solo se envía una aprobación genuinamente limpia. Si tres rondas completas no la han producido, deja de iterar: el problema suele estar en el resumen o en el enfoque, no en el pulido. Retén la pieza y márcala con lo que sigue fallando.

Registro del resultado

Escribe un breve REVIEW.md en la carpeta de la pieza: fecha, qué se revisó, los hallazgos del revisor por gravedad, qué se corrigió, cualquier mejora rechazada y por qué, y el veredicto (aprobación limpia, enviado con brechas marcadas o retenido). Esto es lo que el usuario lee cuando quiere saber por qué se retuvo algo, y de lo que voice-loop y platform-data pueden aprender después.

Cuando no puede pasar sin supervisión

En una ejecución programada o sin supervisión no hay a quién preguntar. Nunca envíes algo de calidad inferior para cumplir con un horario, y nunca inventes un hecho o falsifiques una imagen para forzar una aprobación.

  • Una imagen que no sale bien después de regeneraciones genuinas: no archives nada roto, mantén el prompt, envía el resto del lote y marca la brecha.
  • Una imagen de una persona real que no alcanza una semejanza genuina: una cara incorrecta es peor que ninguna imagen. En orden: regenera anclado en una foto de referencia real con los rasgos de semejanza detallados; reconstruye la pieza sin un rostro (una escena más el titular); solo si nada funciona, retén la pieza. Nunca envíes una cara de relleno.
  • Un problema de cumplimiento normativo o verdad que no se puede resolver desde el perfil y las fuentes: retén la pieza y márcala claramente.
  • Algo que las skills y el perfil no resuelven: toma la decisión conservadora y anótala, o detente y marca. No adivines.

Pon cada retención y marca en REVIEW.md y en el resumen de la ejecución para el usuario, para que nada se deseche en silencio.

Adaptación

  • Contenido ligero (una respuesta, un marco de historia) puede saltarse la Etapa 2 si el usuario lo elige, pero nunca lo saltes para nada que lleve texto de cumplimiento normativo, el rostro de una persona real, una cifra o un enlace de afiliado.
  • Equipos: el revisor independiente puede ser una persona. Entrégales el mismo prompt y criterios.
  • Nuevos criterios: agrégalos a las verificaciones de la skill productora o al perfil de marca, no aquí. Esta skill ejecuta las verificaciones que existan.

Más información

https://builtnotboosted.com/skills/review-loop

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

builtnotboosted/image-generation

Produces finished social images with any image model (Google Gemini image, "Nano Banana", as the worked example) - feed statics, carousel slides, short-form video covers, YouTube and article thumbnails, local listing cards and animated statics. Bakes the headline into the scene instead of pasting text on top, keeps text inside the profile-grid safe zone, locks the likeness of real people to their reference photos, hits exact platform sizes, writes alt text and re-judges every re-roll on the filed file. Use when someone says "make an image for this post", "create a thumbnail", "make a cover from my video", "design a carousel", "animate this static", "the image model won't do 4:5", "my headline is getting cut off in the grid", or when a content pack needs its visuals.

builtnotboosted/scheduling

Gets finished posts into a social media scheduler (or posted by hand) safely. Queue-only with explicit timezone offsets, live dedup against scheduled and already-published posts, media readiness checks, correct post types (shorts, reels, carousels, first comments, manual-posting reminders), alt text, a link gate that sends copy back for a rewrite rather than stripping it, and confirmation before anything goes live. Writes and keeps a scheduling manifest for each pack. Works with any scheduler; Publer is the worked example. Use when someone says "schedule this", "queue these posts", "put this in Publer", "book in this week's content", "post this on Tuesday at 7", "move that post", "what's already scheduled", or hands over a finished content pack to go out.

builtnotboosted/video-editing

Edits filmed talking-head footage into release-ready vertical shorts (1080x1920) and 16:9 YouTube long-forms with ffmpeg and Whisper. Keeps exactly one clean read of every script line (no stumbles, restarts or double reads), never leaves a flat single shot (punch-ins, reframes, B-roll, motion graphics), captions from the finished audio, normalises loudness to -14 LUFS, makes a real-frame cover and runs a QA gate that re-transcribes the render and refuses delivery until it passes. Syncs extra cameras by sound and writes YouTube chapters. Use when someone says "edit my video", "cut this clip", "remove my retakes", "edit out the fluffs", "add captions to my video", "make a short from this footage", "sync my two cameras", "make a thumbnail from my video", or hands over raw footage and a script.

builtnotboosted/video-scripting

Writes video scripts that sound like the person who will say them, for shorts (Reels, TikTok, YouTube Shorts) and long-form YouTube. Warm hook rather than a shout, who-am-I and follow early, a retention shape that delays the answer, a soft earned close, length that follows the story, real-problem substance, reactive scripts for news and data releases. Output is teleprompter-ready (think-breaks, shot reminders) with short edit notes for the video-editing skill. Use when someone says "write me a script", "script a reel about", "I need a short on", "plan a YouTube video", "turn this post into a video", "react to today's news on video", "what should I say on camera", or before a filming session.

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