# Habilidad: Motor de Distribución Social Soberana (Reddit y TikTok)

> **URI**: `https://drewsky.ai/skills/distribucion-social-reddit-tiktok.md`  
> **Tipo**: Directiva de Agente Ejecutable por Máquina y Procedimiento de Estrategia de Contenido  
> **Versión**: 1.0.0  
> **Estado**: Verificado y Operativo  

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## 1. Misión Ejecutiva

Los ingenieros y desarrolladores a menudo no logran visibilidad porque publican anuncios corporativos aburridos o resúmenes genéricos creados con IA de baja calidad.

Esta habilidad instruye a los agentes a convertir el **agotamiento operativo real** (sesiones de terminal, vídeos secuenciales de impresoras 3D, benchmarks de grafos de conocimiento AST y flujos con NotebookLM) en narrativas técnicas de alta retención para **Reddit** y **TikTok/Reels/Shorts** tanto en **inglés** como en **español**.

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## 2. Estrategias por Plataforma

### Plataforma A: Análisis Técnicos en Reddit (Alto Valor, Cero Spam)
Comunidades como `r/LocalLLaMA`, `r/3Dprinting`, `r/selfhosted`, `r/SideProject` y `r/programacion` rechazan inmediatamente la autopromoción evidente, pero apoyan con entusiasmo **análisis técnicos reproducibles** y **datos de rendimiento reales**.

*   **Formato**: Publicaciones detalladas en Markdown con fragmentos de código, diagramas de arquitectura y registros de fallos reales.
*   **Regla 80/20**: 80% contenido educativo (el reto de ingeniería, por qué fallaron las soluciones existentes, la solución arquitectónica) + 20% enlace al repositorio o endpoint abierto.
*   **El Gancho de Honestidad**: Exponer la limitación o coste desde la primera línea (ej. *"Por qué dejamos de usar RAG vectorial en nuestro código y ahorramos 59.897 tokens en una sola consulta"*).

### Plataforma B: TikTok / Vídeo Corto (Ganchos Visuales de Alta Retención)
El contenido técnico en TikTok requiere alto contraste visual, ritmo ágil y prueba de trabajo en los primeros 3 segundos.

*   **Estructura de Retención**:
    *   **0–3s (El Gancho)**: Anomalía visual o contradicción provocativa. *"Deja de usar bases de datos vectoriales para tu código: estás tirando dinero en tokens a lo tonto."* Mostrar terminal en marcha o impresora 3D en primer plano.
    *   **3–15s (Prueba de Trabajo)**: Ejecución real en terminal (`graft-assistant`, renderizado OpenSCAD o enjambre de agentes en Herdr/tmux).
    *   **15–45s (El Mecanismo)**: Explicar *cómo* funciona en lenguaje directo y con subtítulos grandes.
    *   **45–60s (Llamada a la Acción)**: Dirigir a los usuarios al endpoint ejecutable (`curl https://drewsky.ai/skills/...`).

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## 3. Plantilla de Ejecución para Agentes

Al invocarse, el agente debe generar un paquete estructurado en formato JSON:

```json
{
  "tema": "Grafos de Código AST Soberanos vs Búsqueda Vectorial Ingenua",
  "activos_objetivo": [
    "/home/drew/ops/graft-assistant",
    "verification.json"
  ],
  "post_reddit": {
    "subreddits": ["r/LocalLLaMA", "r/programacion"],
    "titulo": "Por qué el RAG vectorial falló en nuestro repositorio (y cómo los grafos AST redujeron el consumo de tokens un 99%)",
    "cuerpo_markdown": "..."
  },
  "guion_tiktok_es": {
    "gancho_visual": "Pantalla dividida con terminal ejecutando graft-assistant en 0.18 segundos.",
    "locucion": "Si todavía estás metiendo repositorios enteros en bases vectoriales...",
    "subtitulos": ["Adiós al RAG Vectorial", "99% de Ahorro en Tokens", "Grafos AST Locales"]
  }
}
```