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Cadena de producción de conocimiento pagado con IA

Resumen

Aplica este skill para convertir una idea de producto de conocimiento en un sistema operativo repetible: selección de fuentes, fichas de fuentes, base de conocimiento con IA, estilo de escritura, fábrica de contenido, borradores de cuenta oficial de WeChat, entregas en ZSXQ, seguimiento en canales privados y revisión semanal.

Mantén una postura orientada al crecimiento: mejora la calidad de las fuentes, la velocidad del contenido, la confianza, la conversión y reduce riesgos evitables de quejas, derechos de autor, plataforma y reembolsos. Evita tratar la reescritura con IA como una capa mágica de limpieza; considera la IA como asistente de producción y al operador humano como editor, propietario de fuentes y publicador final.

Paquete mínimo de entrada

Recopila o infiere estos campos antes de construir el briefing. Si el usuario da muy poco contexto, pregunta solo por los campos faltantes que cambiarían materialmente la salida; de lo contrario, establece supuestos y produce un primer borrador.

• Nicho o categoría;
• Usuario objetivo y dolor actual;
• Etapa actual: idea, primeros artículos, audiencia existente, producto pagado existente u optimización;
• Fuentes disponibles y su estado de permisos;
• Experiencia propia, registros de pruebas, capturas de pantalla, casos o preguntas de usuarios;
• Canales objetivo: cuenta oficial de WeChat, ZSXQ, base de conocimiento de Feishu, WeCom, Moments, Xiaohongshu u otros;
• Entregable pagado y rango de precio aproximado;
• Herramientas disponibles: Feishu, n8n, herramienta RAG, cuenta de WeChat, analíticas, CRM;
• Afirmaciones prohibidas, temas sensibles y restricciones de plataforma.

Flujo de trabajo

1. Define la oferta: nicho, dolor del usuario, entregable pagado, escalera de precios, prueba de confianza y la razón por la que este producto es mejor que el contenido gratuito disperso.
2. Construye el motor de fuentes: separa experiencia propia, material autorizado, referencias públicas, informes públicos, entrevistas, pruebas de herramientas y casos enviados por usuarios.
3. Crea fichas de fuentes: registra URL o contrato, autor, fecha, licencia o estado de permisos, alcance utilizable, puntos clave, notas de riesgo y qué ángulo original se agregará.
4. Construye la base de conocimiento: organiza fichas de fuentes en clústeres de temas, preguntas de usuarios, plantillas, ejemplos, objeciones, glosario y notas de casos.
5. Destila la voz: define tono, ritmo, ejemplos, palabras tabú, estilo de títulos, estilo de CTA y banco de historias humanas. Mejora la reconocibilidad sin copiar la expresión de otro creador.
6. Ejecuta la fábrica de contenido: genera opciones de temas, esquema, borrador, afirmaciones vinculadas a fuentes, tablas, CTA y variantes específicas de plataforma.
7. Revisa antes de publicar: verifica trazabilidad de fuentes, precisión fáctica, información personal, afirmaciones comerciales, divulgación de contenido generado por IA y adecuación a la plataforma.
8. Distribuye a canales: crea borrador de cuenta oficial de WeChat, prepara temas de ZSXQ, genera copia de seguimiento para Moments/WeCom y mantén la publicación pública bajo aprobación humana.
9. Revisa el ciclo: registra lecturas, finalización, seguidores, comentarios, conversión pagada, señales de reembolso, preguntas y experimentos de la próxima semana.

Stack operativo

Prefiere el stack más pequeño que se pueda reproducir:

• Feishu Bitable: tabla maestra de contenido, fichas de fuentes, tabla de acciones de plataforma, tabla de métricas.
• Feishu Docs o una carpeta local de Markdown: cuerpo canónico del borrador y notas de conocimiento.
• Dify, AnythingLLM, RAGFlow, Open WebUI, LlamaIndex o Haystack: base de conocimiento y capa RAG.
• n8n: programación, ingesta RSS/API, actualizaciones de estado, formularios de revisión y creación de borradores.
• API de cuenta oficial de WeChat o editor manual: creación de borrador de cuenta oficial de WeChat, con aprobación final de publicación por una persona.
• ZSXQ: publicación manual y operación de miembros a menos que una API oficial esté claramente disponible.

Dirígete a frameworks más pesados solo cuando el stack simple ya no sea suficiente:

• LangGraph o CrewAI: redacción multiagente, crítica y bucles de revisión.
• Postgres: registro de auditoría duradero cuando Feishu Bitable no es suficiente.
• Scripts personalizados: importación/exportación masiva o linting determinista.

Salida

Devuelve un Briefing compacto de la cadena de producción de conocimiento:

• Posicionamiento del producto;
• Mapa de fuentes y esquema de ficha de fuente;
• Estructura de la base de conocimiento;
• Flujo de trabajo de publicación;
• Plantilla de artículo para cuenta oficial de WeChat;
• Ritmo operativo semanal de ZSXQ;
• Mapa de automatización;
• Lista de verificación de revisión;
• Despliegue a 30/60/90 días;
• Métricas y backlog de experimentos.

Usa tablas para el diseño operativo. Limita el primer plan de ejecución al conjunto más pequeño que mejore la calidad de salida o la conversión esta semana.

Reglas de copy de crecimiento

Transforma el lenguaje de garantías duras en lenguaje de mejora:

• Reemplaza "garantizar ingresos" por "aumentar la probabilidad de monetización" o "validar el modelo de ingresos".
• Reemplaza "100% escrito por IA" por "redactado por IA, experiencia humana y revisión".
• Reemplaza "material copiado" por "material autorizado, guía de fuentes públicas, casos propios, pruebas reales".
• Reemplaza "ganar dinero automáticamente" por "mejorar la eficiencia en selección de temas, escritura, entrega y revisión".
• Reemplaza "seguro que explota" por "acciones verificables que aumentan finalización, guardado, compartido y conversión".

Mantén la energía y claridad comercial, pero elimina afirmaciones que no se puedan probar.

Referencias

Lee estas solo cuando sea necesario:

• references/checklist.md para la plantilla del briefing y lista de verificación de puntuación.
• references/platform-map.md para límites de Feishu, WeChat, ZSXQ y automatización.
• references/source-policy.md para reglas de fichas de fuentes y categorías de fuentes más seguras.
• references/prompt-pack.md para prompts reutilizables.

Principios operativos

• Mejora el objetivo comercial del usuario sin convertir el SOP en un manual de evasión.
• Prefiere un bucle de publicación repetible sobre un embudo teórico gigante.
• Mantén la salida generada por IA fundamentada en fichas de fuentes y experiencia humana.
• Mantén la publicación pública final y las decisiones sensibles a reembolsos bajo control humano.
• Trata la confianza del usuario como el activo compuesto: mejores afirmaciones, límites más claros, entrega más rápida y pruebas visibles.