feat: análisis extendido (10 campos nuevos) + generador de guiones con GPT-4o

Análisis extendido: - Nuevos campos: apertura_exacta, cierre_exacto, tecnica_retencion, momento_pico_seg - Copywriting: nivel_consciencia (Schwartz), objecion_principal, avatar_descripcion - Replicabilidad: ingredientes_clave, replicabilidad, ratio_emocion_logica - analizador.js: prompt extendido con metodología Schwartz + retención - validador.js: schema Zod actualizado con 6 nuevos enums - Migración SQL 05: ALTER TABLE + nuevos ENUMs + índices Generador de guiones: - generador.js: lib GPT-4o con temperatura 0.7 y contexto de patrones - server.js: endpoints POST /api/generar, GET /api/generados, GET /api/generados/:id - backend/api/generar.js + api/generar.js + api/generados.js: Vercel handlers - Migración SQL 06: tabla guiones_generados con score_estimado, variantes, notas - GenerateView.vue: formulario completo + preview del guion con copy al portapapeles - SideNavBar: nueva entrada "Generar" con ícono auto_fix_high - Router: ruta /generate → GenerateView - api.js: api.generar() + api.generados.listar/obtener() Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-29 20:52:25 -05:00
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--- a/backend/lib/analizador.js
+++ b/backend/lib/analizador.js
@ -1,7 +1,7 @@
 // ============================================================
 // ANALIZADOR — GPT-4o
 // Prompt maestro multidisciplinario: Storytelling + Cialdini
-// + Neuropublicidad → JSON de 55 campos analizables
+// + Neuropublicidad + Copywriting → JSON de 45 campos
 // ============================================================
 import OpenAI from 'openai'

@ -11,6 +11,7 @@ const PROMPT_SISTEMA = `Eres un experto en ingeniería de guiones para video cor
 - Storytelling y estructura narrativa
 - Psicología de la persuasión (Cialdini, sesgos cognitivos)
 - Neuropublicidad y neuromarketing
+- Copywriting directo (Eugene Schwartz, Gary Halbert, David Ogilvy)
 - Marketing de contenidos para múltiples nichos

 Tu tarea es analizar la transcripción de un video y devolver un JSON con el análisis completo.
@ -37,6 +38,8 @@ Devuelve EXACTAMENTE este JSON con los valores que correspondan:
  "estructura_narrativa": "<AIDA|PAS|hero_journey|storybrand|antes_despues|otra>",
  "gancho_tipo": "<pregunta|declaracion_shock|dato_estadistica|historia|controversia|promesa_directa>",
  "gancho_texto": "<primeras 5-8 palabras del video>",
+  "apertura_exacta": "<copia EXACTAMENTE las primeras 15 palabras del video tal como aparecen en la transcripción>",
+  "cierre_exacto": "<copia EXACTAMENTE las últimas 10 palabras del video tal como aparecen en la transcripción>",
  "gancho_duracion_seg": <número entero estimado>,
  "desarrollo_tipo": "<problema_solucion|lista|demostracion|testimonio|tutorial|storytelling_puro>",
  "cta_tipo": "<seguir|comentar|compartir|comprar|visitar_link|guardar|ninguno>",
@ -46,6 +49,8 @@ Devuelve EXACTAMENTE este JSON con los valores que correspondan:
  "resolucion": "<cómo se resuelve o qué promete resolver>",
  "pacing_ritmo": "<lento|medio|rapido|variable>",
  "numero_actos": <1, 2 o 3>,
+  "tecnica_retencion": "<open_loop|cliffhanger|curiosity_gap|countdown|pregunta_abierta|ninguna>",
+  "momento_pico_seg": <segundo estimado donde ocurre el pico emocional o de mayor tensión del video>,

  "cialdini_reciprocidad": <true|false>,
  "cialdini_escasez": <true|false>,
@ -54,7 +59,7 @@ Devuelve EXACTAMENTE este JSON con los valores que correspondan:
  "cialdini_prueba_social": <true|false>,
  "cialdini_simpatia": <true|false>,
  "cialdini_unidad": <true|false>,
-  "sesgo_cognitivo": "<nombre del sesgo cognitivo principal, o null>",
+  "sesgo_cognitivo": "<nombre del sesgo cognitivo principal, ej: FOMO, Efecto Halo, Anclaje, Prueba Social, Reciprocidad, o null>",
  "trigger_emocional": "<miedo|esperanza|curiosidad|ira|orgullo|tristeza|sorpresa|humor>",
  "intensidad_emocional": <número entero del 1 al 10>,

@ -68,6 +73,7 @@ Devuelve EXACTAMENTE este JSON con los valores que correspondan:
  "velocidad_locucion": "<lenta|normal|rapida|muy_rapida>",
  "uso_musica": <true|false>,
  "micro_compromisos": <true|false>,
+  "ratio_emocion_logica": "<emocional|logico|equilibrado>",

  "tema_principal": "<tema en 1-3 palabras>",
  "angulo_unico": "<qué diferencia a este video de otros del mismo tema, en 1 oración>",
@ -76,14 +82,19 @@ Devuelve EXACTAMENTE este JSON con los valores que correspondan:
  "persona_narradora": "<primera_persona|segunda_persona|tercera_persona|mixta>",
  "promesa_explicita": "<la promesa que hace el video al espectador, en 1 oración>",
  "nivel_especificidad": "<generico|especifico|ultra_especifico>",
+  "nivel_consciencia": "<inconsciente|problema_consciente|solucion_consciente|producto_consciente|mas_consciente>",
+  "objecion_principal": "<la objeción más probable del espectador que el video anticipa o desmonta, en 1 oración, o null si no hay>",
+  "avatar_descripcion": "<describe en 1 oración al perfil de persona a quien está dirigido este video: edad, situación, deseo o dolor principal>",
+  "ingredientes_clave": ["<elemento 1 que NO puede faltar si se replica este guion>", "<elemento 2>", "<elemento 3>"],
+  "replicabilidad": "<alta|media|baja>",

  "score_virabilidad": <número entero del 1 al 100>,
-  "resumen_patron": "<párrafo de 2-3 oraciones describiendo el patrón ganador de este video>"
+  "resumen_patron": "<párrafo de 3-4 oraciones describiendo el patrón ganador de este video: qué hace, por qué funciona psicológicamente y cómo se puede replicar>"
 }`

  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o',
-    temperature: 0.2, // baja temperatura para análisis consistente
+    temperature: 0.2,
    messages: [
      { role: 'system', content: PROMPT_SISTEMA },
      { role: 'user',   content: promptUsuario },
@ -95,7 +106,6 @@ Devuelve EXACTAMENTE este JSON con los valores que correspondan:
    throw new Error('GPT-4o devolvió una respuesta vacía')
  }

-  // Limpiar posible markdown que GPT-4o a veces añade
  const jsonLimpio = contenido
    .replace(/^```json\n?/, '')
    .replace(/^```\n?/, '')
--- a/backend/lib/generador.js
+++ b/backend/lib/generador.js
@ -0,0 +1,102 @@
+// ============================================================
+// GENERADOR — GPT-4o
+// Crea guiones originales a partir de patrones analizados
+// ============================================================
+import OpenAI from 'openai'
+
+const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })
+
+const PROMPT_SISTEMA = `Eres un copywriter experto en video corto viral (TikTok, Reels, YouTube Shorts).
+Tu especialidad es crear guiones que combinan storytelling, psicología de la persuasión y neuromarketing.
+Generas guiones originales, concretos y listos para grabar — nunca genéricos ni corporativos.
+SOLO devuelve el JSON pedido, sin texto adicional, sin markdown, sin explicaciones.`
+
+/**
+ * Genera un guion nuevo a partir de patrones de referencia
+ * @param {object} params  Parámetros de generación
+ * @param {Array}  patrones  Guiones de referencia del mismo niche
+ * @returns {object}  Guion generado con estructura completa
+ */
+export async function generarGuion(params, patrones = []) {
+  const {
+    niche,
+    tema,
+    audiencia,
+    plataforma,
+    duracion_objetivo,
+    tono,
+    objetivo,
+    estructura,
+    instrucciones_extra = '',
+  } = params
+
+  // Construir contexto de patrones ganadores
+  const contextPatrones = patrones.length > 0
+    ? patrones.map((p, i) => `
+REFERENCIA ${i + 1} (Score viralidad: ${p.score_virabilidad}/100):
+- Estructura: ${p.estructura_narrativa} | Gancho tipo: ${p.gancho_tipo}
+- Técnica de retención: ${p.tecnica_retencion || 'no especificada'}
+- Trigger emocional: ${p.trigger_emocional} | Intensidad: ${p.intensidad_emocional}/10
+- Cialdini activos: ${[
+    p.cialdini_reciprocidad && 'Reciprocidad',
+    p.cialdini_escasez && 'Escasez',
+    p.cialdini_autoridad && 'Autoridad',
+    p.cialdini_consistencia && 'Consistencia',
+    p.cialdini_prueba_social && 'Prueba Social',
+    p.cialdini_simpatia && 'Simpatía',
+    p.cialdini_unidad && 'Unidad',
+  ].filter(Boolean).join(', ') || 'ninguno'}
+- Ingredientes clave: ${(p.ingredientes_clave || []).join(' / ')}
+- Patrón ganador: ${p.resumen_patron}
+- Apertura que usó: "${p.apertura_exacta || p.gancho_texto}"
+`).join('\n')
+    : 'No se proporcionaron referencias — crea según las mejores prácticas del nicho.'
+
+  const promptUsuario = `Crea un guion de video para ${plataforma} sobre "${tema}" en el nicho "${niche}".
+
+PARÁMETROS:
+- Audiencia objetivo: ${audiencia}
+- Duración objetivo: ${duracion_objetivo} segundos
+- Tono: ${tono}
+- Objetivo principal: ${objetivo}
+- Estructura narrativa a usar: ${estructura}
+${instrucciones_extra ? `- Instrucciones adicionales: ${instrucciones_extra}` : ''}
+
+PATRONES DE ALTO RENDIMIENTO DEL MISMO NICHE (úsalos como inspiración, NO los copies):
+${contextPatrones}
+
+Genera el guion con EXACTAMENTE este JSON:
+
+{
+  "gancho": "<texto del gancho, las primeras 1-3 oraciones que deben capturar la atención en los primeros 3 segundos>",
+  "desarrollo": "<el cuerpo del guion completo, párrafo a párrafo, en el tono y estructura indicados>",
+  "cta": "<el call to action final, específico y claro>",
+  "guion_completo": "<el guion completo de corrido: gancho + desarrollo + cta, listo para leer al grabar>",
+  "duracion_estimada_seg": <número entero estimado de segundos si se narra a ritmo normal>,
+  "titulo_sugerido": "<un título para este guion, máximo 8 palabras>",
+  "tecnicas_aplicadas": ["<técnica 1>", "<técnica 2>", "<técnica 3>"],
+  "notas_produccion": "<2-3 recomendaciones específicas para grabar este video: cámara, edición, música, etc.>",
+  "variantes_gancho": ["<versión alternativa del gancho 1>", "<versión alternativa del gancho 2>"],
+  "score_estimado": <número entero del 1 al 100 estimando el potencial de viralidad de este guion>
+}`
+
+  const completion = await openai.chat.completions.create({
+    model: 'gpt-4o',
+    temperature: 0.7,
+    messages: [
+      { role: 'system', content: PROMPT_SISTEMA },
+      { role: 'user',   content: promptUsuario },
+    ],
+  })
+
+  const contenido = completion.choices[0]?.message?.content?.trim()
+  if (!contenido) throw new Error('GPT-4o devolvió una respuesta vacía')
+
+  const jsonLimpio = contenido
+    .replace(/^```json\n?/, '')
+    .replace(/^```\n?/, '')
+    .replace(/\n?```$/, '')
+    .trim()
+
+  return JSON.parse(jsonLimpio)
+}
--- a/backend/lib/validador.js
+++ b/backend/lib/validador.js
@ -5,25 +5,31 @@
 // ============================================================
 import { z } from 'zod'

-const EstructuraEnum    = z.enum(['AIDA','PAS','hero_journey','storybrand','antes_despues','otra'])
-const GanchoTipoEnum    = z.enum(['pregunta','declaracion_shock','dato_estadistica','historia','controversia','promesa_directa'])
-const DesarrolloEnum    = z.enum(['problema_solucion','lista','demostracion','testimonio','tutorial','storytelling_puro'])
-const CtaTipoEnum       = z.enum(['seguir','comentar','compartir','comprar','visitar_link','guardar','ninguno'])
-const PacingEnum        = z.enum(['lento','medio','rapido','variable'])
-const TriggerEnum       = z.enum(['miedo','esperanza','curiosidad','ira','orgullo','tristeza','sorpresa','humor'])
-const AtencionVisualEnum= z.enum(['zoom_agresivo','corte_rapido','texto_pantalla','cara_camara','broll_dinamico','ninguno'])
-const DolorPlacerEnum   = z.enum(['apela_dolor','apela_placer','ambos'])
-const CargaEnum         = z.enum(['baja','media','alta'])
-const VelocidadEnum     = z.enum(['lenta','normal','rapida','muy_rapida'])
-const TonoEnum          = z.enum(['educativo','entretenimiento','inspiracional','controversial','informativo','humoristico'])
-const PersonaEnum       = z.enum(['primera_persona','segunda_persona','tercera_persona','mixta'])
-const EspecificidadEnum = z.enum(['generico','especifico','ultra_especifico'])
+const EstructuraEnum      = z.enum(['AIDA','PAS','hero_journey','storybrand','antes_despues','otra'])
+const GanchoTipoEnum      = z.enum(['pregunta','declaracion_shock','dato_estadistica','historia','controversia','promesa_directa'])
+const DesarrolloEnum      = z.enum(['problema_solucion','lista','demostracion','testimonio','tutorial','storytelling_puro'])
+const CtaTipoEnum         = z.enum(['seguir','comentar','compartir','comprar','visitar_link','guardar','ninguno'])
+const PacingEnum          = z.enum(['lento','medio','rapido','variable'])
+const TriggerEnum         = z.enum(['miedo','esperanza','curiosidad','ira','orgullo','tristeza','sorpresa','humor'])
+const AtencionVisualEnum  = z.enum(['zoom_agresivo','corte_rapido','texto_pantalla','cara_camara','broll_dinamico','ninguno'])
+const DolorPlacerEnum     = z.enum(['apela_dolor','apela_placer','ambos'])
+const CargaEnum           = z.enum(['baja','media','alta'])
+const VelocidadEnum       = z.enum(['lenta','normal','rapida','muy_rapida'])
+const TonoEnum            = z.enum(['educativo','entretenimiento','inspiracional','controversial','informativo','humoristico'])
+const PersonaEnum         = z.enum(['primera_persona','segunda_persona','tercera_persona','mixta'])
+const EspecificidadEnum   = z.enum(['generico','especifico','ultra_especifico'])
+const TecnicaRetencionEnum= z.enum(['open_loop','cliffhanger','curiosity_gap','countdown','pregunta_abierta','ninguna'])
+const RatioEmocionEnum    = z.enum(['emocional','logico','equilibrado'])
+const NivelConcienciaEnum = z.enum(['inconsciente','problema_consciente','solucion_consciente','producto_consciente','mas_consciente'])
+const ReplicabilidadEnum  = z.enum(['alta','media','baja'])

 export const AnalisisSchema = z.object({
  // Storytelling
  estructura_narrativa:   EstructuraEnum,
  gancho_tipo:            GanchoTipoEnum,
  gancho_texto:           z.string().min(1).max(200),
+  apertura_exacta:        z.string().min(1).max(300),
+  cierre_exacto:          z.string().min(1).max(200),
  gancho_duracion_seg:    z.number().int().min(0).max(30),
  desarrollo_tipo:        DesarrolloEnum,
  cta_tipo:               CtaTipoEnum,
@ -33,6 +39,8 @@ export const AnalisisSchema = z.object({
  resolucion:             z.string().min(1).max(500),
  pacing_ritmo:           PacingEnum,
  numero_actos:           z.number().int().min(1).max(4),
+  tecnica_retencion:      TecnicaRetencionEnum,
+  momento_pico_seg:       z.number().int().min(0).max(600),

  // Cialdini
  cialdini_reciprocidad:  z.boolean(),
@ -57,8 +65,9 @@ export const AnalisisSchema = z.object({
  velocidad_locucion:     VelocidadEnum,
  uso_musica:             z.boolean(),
  micro_compromisos:      z.boolean(),
+  ratio_emocion_logica:   RatioEmocionEnum,

-  // Contenido
+  // Contenido + Copywriting
  tema_principal:         z.string().min(1).max(100),
  angulo_unico:           z.string().min(1).max(500),
  palabras_clave:         z.array(z.string()).min(1).max(10),
@ -66,10 +75,15 @@ export const AnalisisSchema = z.object({
  persona_narradora:      PersonaEnum,
  promesa_explicita:      z.string().min(1).max(500),
  nivel_especificidad:    EspecificidadEnum,
+  nivel_consciencia:      NivelConcienciaEnum,
+  objecion_principal:     z.string().max(500).nullable(),
+  avatar_descripcion:     z.string().min(1).max(500),
+  ingredientes_clave:     z.array(z.string()).min(1).max(7),
+  replicabilidad:         ReplicabilidadEnum,

-  // Métricas calculadas por GPT-4o
+  // Métricas
  score_virabilidad:      z.number().int().min(1).max(100),
-  resumen_patron:         z.string().min(10).max(1000),
+  resumen_patron:         z.string().min(10).max(1500),
 })

 /**