Initial commit — Sistema Generador de Guiones V4.0

Pipeline completo: URL → Whisper → GPT-4o → pgvector → Supabase
Frontend Vue 3 + Tailwind, Backend Express + Vercel serverless functions

backend/api/analizar.js

@@ -0,0 +1,189 @@
+// ============================================================
+// ENDPOINT PRINCIPAL — POST /api/analizar
+// Orquesta el pipeline completo:
+// URL → Audio → Whisper → GPT-4o → Validar → Embedding → Supabase
+// ============================================================
+import { extraerAudio }      from '../lib/extractor.js'
+import { transcribir }       from '../lib/transcriptor.js'
+import { analizarTranscript } from '../lib/analizador.js'
+import { validarAnalisis }   from '../lib/validador.js'
+import { generarEmbedding }  from '../lib/embeddings.js'
+import { supabase }          from '../lib/supabase.js'
+
+export default async function handler(req, res) {
+  // Solo aceptar POST
+  if (req.method !== 'POST') {
+    return res.status(405).json({ error: 'Método no permitido' })
+  }
+
+  const inicio = Date.now()
+
+  // ── Validar body de entrada ───────────────────────────────
+  const {
+    url,
+    niche,
+    sub_niche,
+    mercado_objetivo,
+    idioma          = 'es',
+    cliente_id      = null,
+    proyecto_nombre = null,
+    competidor_referente = false,
+    // Métricas manuales (la API no las devuelve)
+    vistas          = null,
+    likes           = null,
+    compartidos     = null,
+    fecha_publicacion = null,
+  } = req.body
+
+  if (!url)   return res.status(400).json({ error: 'El campo "url" es requerido' })
+  if (!niche) return res.status(400).json({ error: 'El campo "niche" es requerido' })
+
+  const URL_SOPORTADAS = /^https?:\/\/(www\.)?(tiktok\.com|vm\.tiktok\.com|instagram\.com|youtube\.com|youtu\.be)/
+  if (!URL_SOPORTADAS.test(url)) {
+    return res.status(400).json({ error: 'URL no soportada. Solo se aceptan TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts.' })
+  }
+
+  let paso = 'inicio'
+
+  try {
+    // ── PASO 1: Extraer audio ─────────────────────────────
+    paso = 'extraccion'
+    const { audioUrl, duracion, titulo, thumbnail, plataforma } = await extraerAudio(url)
+
+    // ── PASO 2: Transcribir con Whisper ───────────────────
+    paso = 'transcripcion'
+    const transcript = await transcribir(audioUrl, idioma)
+
+    // ── PASO 3: Analizar con GPT-4o ───────────────────────
+    paso = 'analisis'
+    const analisisRaw = await analizarTranscript(transcript, niche, plataforma, duracion)
+
+    // ── PASO 4: Validar con Zod ───────────────────────────
+    paso = 'validacion'
+    const analisis = validarAnalisis(analisisRaw)
+
+    // ── PASO 5: Generar embedding vectorial ───────────────
+    paso = 'embedding'
+    const vector = await generarEmbedding(transcript, analisis)
+
+    // ── PASO 6: Guardar en Supabase ───────────────────────
+    paso = 'guardado'
+    const { data: guion, error: errorSupabase } = await supabase
+      .from('guiones')
+      .insert({
+        // Organización
+        cliente_id,
+        niche,
+        sub_niche,
+        mercado_objetivo,
+        idioma,
+        proyecto_nombre,
+        competidor_referente,
+
+        // Metadata del video
+        url_origen:           url,
+        plataforma,
+        duracion_segundos:    duracion,
+        vistas,
+        likes,
+        compartidos,
+        fecha_publicacion,
+
+        // Análisis de GPT-4o (campos de storytelling)
+        estructura_narrativa:   analisis.estructura_narrativa,
+        gancho_tipo:            analisis.gancho_tipo,
+        gancho_texto:           analisis.gancho_texto,
+        gancho_duracion_seg:    analisis.gancho_duracion_seg,
+        desarrollo_tipo:        analisis.desarrollo_tipo,
+        cta_tipo:               analisis.cta_tipo,
+        cta_texto:              analisis.cta_texto,
+        arco_emocional:         analisis.arco_emocional,
+        conflicto_central:      analisis.conflicto_central,
+        resolucion:             analisis.resolucion,
+        pacing_ritmo:           analisis.pacing_ritmo,
+        numero_actos:           analisis.numero_actos,
+
+        // Cialdini
+        cialdini_reciprocidad:  analisis.cialdini_reciprocidad,
+        cialdini_escasez:       analisis.cialdini_escasez,
+        cialdini_autoridad:     analisis.cialdini_autoridad,
+        cialdini_consistencia:  analisis.cialdini_consistencia,
+        cialdini_prueba_social: analisis.cialdini_prueba_social,
+        cialdini_simpatia:      analisis.cialdini_simpatia,
+        cialdini_unidad:        analisis.cialdini_unidad,
+        sesgo_cognitivo:        analisis.sesgo_cognitivo,
+        trigger_emocional:      analisis.trigger_emocional,
+        intensidad_emocional:   analisis.intensidad_emocional,
+
+        // Neuropublicidad
+        atencion_visual:        analisis.atencion_visual,
+        lenguaje_sensorial:     analisis.lenguaje_sensorial,
+        contraste_narrativo:    analisis.contraste_narrativo,
+        efecto_novedad:         analisis.efecto_novedad,
+        dolor_placer:           analisis.dolor_placer,
+        personalizacion:        analisis.personalizacion,
+        carga_cognitiva:        analisis.carga_cognitiva,
+        velocidad_locucion:     analisis.velocidad_locucion,
+        uso_musica:             analisis.uso_musica,
+        micro_compromisos:      analisis.micro_compromisos,
+
+        // Contenido
+        tema_principal:         analisis.tema_principal,
+        angulo_unico:           analisis.angulo_unico,
+        palabras_clave:         analisis.palabras_clave,
+        transcript,
+        tono:                   analisis.tono,
+        persona_narradora:      analisis.persona_narradora,
+        promesa_explicita:      analisis.promesa_explicita,
+        nivel_especificidad:    analisis.nivel_especificidad,
+
+        // Métricas (score_engagement lo calcula el trigger de Supabase)
+        score_virabilidad:      analisis.score_virabilidad,
+        resumen_patron:         analisis.resumen_patron,
+        embedding_vector:       `[${vector.join(',')}]`,
+
+        // Auditoría
+        procesado_ok:    true,
+        version_prompt:  'v1.0',
+      })
+      .select('id, niche, score_virabilidad, resumen_patron')
+      .single()
+
+    if (errorSupabase) {
+      throw new Error(`Supabase error: ${errorSupabase.message}`)
+    }
+
+    const duracionTotal = ((Date.now() - inicio) / 1000).toFixed(1)
+
+    return res.status(200).json({
+      ok: true,
+      guion_id:       guion.id,
+      niche:          guion.niche,
+      score_virabilidad: guion.score_virabilidad,
+      resumen_patron: guion.resumen_patron,
+      tiempo_total_seg: parseFloat(duracionTotal),
+    })
+
+  } catch (err) {
+    console.error(`[analizar] Error en paso "${paso}":`, err.message)
+
+    // Guardar el error en Supabase para diagnóstico
+    if (paso !== 'inicio') {
+      await supabase.from('guiones').insert({
+        url_origen:      url,
+        niche,
+        idioma,
+        cliente_id,
+        procesado_ok:    false,
+        error_detalle:   `[${paso}] ${err.message}`,
+        version_prompt:  'v1.0',
+      }).catch(() => {}) // silencioso si falla el insert de error
+    }
+
+    return res.status(500).json({
+      ok:    false,
+      paso,
+      error: err.message,
+    })
+  }
+}

backend/lib/analizador.js

@@ -0,0 +1,106 @@
+// ============================================================
+// ANALIZADOR — GPT-4o
+// Prompt maestro multidisciplinario: Storytelling + Cialdini
+// + Neuropublicidad → JSON de 55 campos analizables
+// ============================================================
+import OpenAI from 'openai'
+
+const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })
+
+const PROMPT_SISTEMA = `Eres un experto en ingeniería de guiones para video corto (TikTok, Reels, YouTube Shorts) con especialización en:
+- Storytelling y estructura narrativa
+- Psicología de la persuasión (Cialdini, sesgos cognitivos)
+- Neuropublicidad y neuromarketing
+- Marketing de contenidos para múltiples nichos
+
+Tu tarea es analizar la transcripción de un video y devolver un JSON con el análisis completo.
+SOLO devuelve el JSON, sin texto adicional, sin markdown, sin explicaciones.`
+
+/**
+ * @param {string} transcript     Texto transcrito por Whisper
+ * @param {string} niche          Nicho del video (ej: "fitness", "finanzas")
+ * @param {string} plataforma     tiktok | reels | shorts
+ * @param {number} duracion       Duración en segundos
+ * @returns {object} JSON con todos los campos de análisis
+ */
+export async function analizarTranscript(transcript, niche, plataforma, duracion) {
+  const promptUsuario = `Analiza este video de ${plataforma} de ${duracion} segundos del nicho "${niche}".
+
+TRANSCRIPCIÓN:
+"""
+${transcript}
+"""
+
+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>",
+  "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>",
+  "cta_texto": "<texto exacto del call to action, o null si no hay>",
+  "arco_emocional": "<emoción inicial> → <emoción media> → <emoción final>",
+  "conflicto_central": "<el problema o tensión principal que articula el video>",
+  "resolucion": "<cómo se resuelve o qué promete resolver>",
+  "pacing_ritmo": "<lento|medio|rapido|variable>",
+  "numero_actos": <1, 2 o 3>,
+
+  "cialdini_reciprocidad": <true|false>,
+  "cialdini_escasez": <true|false>,
+  "cialdini_autoridad": <true|false>,
+  "cialdini_consistencia": <true|false>,
+  "cialdini_prueba_social": <true|false>,
+  "cialdini_simpatia": <true|false>,
+  "cialdini_unidad": <true|false>,
+  "sesgo_cognitivo": "<nombre del sesgo cognitivo principal, o null>",
+  "trigger_emocional": "<miedo|esperanza|curiosidad|ira|orgullo|tristeza|sorpresa|humor>",
+  "intensidad_emocional": <número entero del 1 al 10>,
+
+  "atencion_visual": "<zoom_agresivo|corte_rapido|texto_pantalla|cara_camara|broll_dinamico|ninguno>",
+  "lenguaje_sensorial": <true|false>,
+  "contraste_narrativo": <true|false>,
+  "efecto_novedad": <true|false>,
+  "dolor_placer": "<apela_dolor|apela_placer|ambos>",
+  "personalizacion": <true|false>,
+  "carga_cognitiva": "<baja|media|alta>",
+  "velocidad_locucion": "<lenta|normal|rapida|muy_rapida>",
+  "uso_musica": <true|false>,
+  "micro_compromisos": <true|false>,
+
+  "tema_principal": "<tema en 1-3 palabras>",
+  "angulo_unico": "<qué diferencia a este video de otros del mismo tema, en 1 oración>",
+  "palabras_clave": ["<keyword1>", "<keyword2>", "<keyword3>", "<keyword4>", "<keyword5>"],
+  "tono": "<educativo|entretenimiento|inspiracional|controversial|informativo|humoristico>",
+  "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>",
+
+  "score_virabilidad": <número entero del 1 al 100>,
+  "resumen_patron": "<párrafo de 2-3 oraciones describiendo el patrón ganador de este video>"
+}`
+
+  const completion = await openai.chat.completions.create({
+    model: 'gpt-4o',
+    temperature: 0.2, // baja temperatura para análisis consistente
+    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')
+  }
+
+  // Limpiar posible markdown que GPT-4o a veces añade
+  const jsonLimpio = contenido
+    .replace(/^```json\n?/, '')
+    .replace(/^```\n?/, '')
+    .replace(/\n?```$/, '')
+    .trim()
+
+  return JSON.parse(jsonLimpio)
+}

backend/lib/embeddings.js

@@ -0,0 +1,40 @@
+// ============================================================
+// EMBEDDINGS — text-embedding-3-small
+// Genera el vector semántico para búsqueda con pgvector
+// ============================================================
+import OpenAI from 'openai'
+
+const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })
+
+/**
+ * Genera el vector de embedding para un guion.
+ * Vectorizamos un texto compuesto para capturar tanto el
+ * contenido como los patrones estructurales del video.
+ *
+ * @param {string} transcript      Transcripción completa
+ * @param {object} analisis        JSON validado de GPT-4o
+ * @returns {number[]}             Vector de 1536 dimensiones
+ */
+export async function generarEmbedding(transcript, analisis) {
+  // Construir el texto a vectorizar combinando campos clave
+  // Esto hace que la búsqueda semántica encuentre videos similares
+  // en CONTENIDO y en ESTRUCTURA (no solo en palabras)
+  const textoParaVectorizar = [
+    `Tema: ${analisis.tema_principal}`,
+    `Ángulo: ${analisis.angulo_unico}`,
+    `Estructura: ${analisis.estructura_narrativa}`,
+    `Gancho: ${analisis.gancho_texto}`,
+    `Conflicto: ${analisis.conflicto_central}`,
+    `Trigger emocional: ${analisis.trigger_emocional}`,
+    `Promesa: ${analisis.promesa_explicita}`,
+    `Patrón: ${analisis.resumen_patron}`,
+    `Transcript: ${transcript.slice(0, 1000)}`, // primeros 1000 chars
+  ].join('\n')
+
+  const response = await openai.embeddings.create({
+    model: 'text-embedding-3-small',
+    input: textoParaVectorizar,
+  })
+
+  return response.data[0].embedding
+}

backend/lib/extractor.js

@@ -0,0 +1,54 @@
+// ============================================================
+// EXTRACTOR — Social Download All In One (RapidAPI)
+// Devuelve la URL del audio MP3 y metadata del video
+// ============================================================
+
+const RAPIDAPI_HOST = 'social-download-all-in-one.p.rapidapi.com'
+const RAPIDAPI_URL  = `https://${RAPIDAPI_HOST}/v1/social/autolink`
+
+/**
+ * @param {string} url  URL del video (TikTok, Reels, YouTube Shorts)
+ * @returns {{ audioUrl: string, duracion: number, titulo: string, thumbnail: string, plataforma: string }}
+ */
+export async function extraerAudio(url) {
+  const response = await fetch(RAPIDAPI_URL, {
+    method: 'POST',
+    headers: {
+      'Content-Type':    'application/json',
+      'x-rapidapi-host': RAPIDAPI_HOST,
+      'x-rapidapi-key':  process.env.RAPIDAPI_KEY,
+    },
+    body: JSON.stringify({ url }),
+  })
+
+  if (!response.ok) {
+    throw new Error(`Social Download API error: ${response.status} ${response.statusText}`)
+  }
+
+  const data = await response.json()
+
+  if (data.error) {
+    throw new Error(`Social Download API devolvió error para la URL: ${url}`)
+  }
+
+  // Buscar el media de tipo audio
+  const audioMedia = data.medias?.find(m => m.type === 'audio')
+  if (!audioMedia?.url) {
+    throw new Error('La API no devolvió un archivo de audio para esta URL')
+  }
+
+  return {
+    audioUrl:   audioMedia.url,
+    duracion:   data.duration   ?? null,
+    titulo:     data.title      ?? null,
+    thumbnail:  data.thumbnail  ?? null,
+    plataforma: detectarPlataforma(url),
+  }
+}
+
+function detectarPlataforma(url) {
+  if (url.includes('tiktok.com'))   return 'tiktok'
+  if (url.includes('instagram.com')) return 'reels'
+  if (url.includes('youtube.com') || url.includes('youtu.be')) return 'shorts'
+  return 'tiktok' // fallback
+}

backend/lib/supabase.js

@@ -0,0 +1,7 @@
+import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
+
+// Service Role key: bypasea RLS, solo usar en backend
+export const supabase = createClient(
+  process.env.SUPABASE_URL,
+  process.env.SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY
+)

backend/lib/transcriptor.js

@@ -0,0 +1,36 @@
+// ============================================================
+// TRANSCRIPTOR — OpenAI Whisper
+// Descarga el audio desde la URL y lo transcribe
+// ============================================================
+import OpenAI from 'openai'
+
+const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })
+
+/**
+ * @param {string} audioUrl  URL directa del MP3 (de Social Download API)
+ * @param {string} idioma    Código de idioma: 'es', 'en', 'pt', etc.
+ * @returns {string} Transcripción completa del audio
+ */
+export async function transcribir(audioUrl, idioma = 'es') {
+  // Descargar el audio desde la URL del CDN
+  const audioResponse = await fetch(audioUrl)
+  if (!audioResponse.ok) {
+    throw new Error(`Error al descargar audio: ${audioResponse.status}`)
+  }
+
+  const audioBuffer = await audioResponse.arrayBuffer()
+  const audioFile   = new File([audioBuffer], 'audio.mp3', { type: 'audio/mpeg' })
+
+  const transcripcion = await openai.audio.transcriptions.create({
+    file:     audioFile,
+    model:    'whisper-1',
+    language: idioma === 'otro' ? undefined : idioma, // auto-detect si es 'otro'
+    response_format: 'text',
+  })
+
+  if (!transcripcion || transcripcion.trim().length < 10) {
+    throw new Error('Whisper no pudo transcribir el audio (resultado vacío o muy corto)')
+  }
+
+  return transcripcion.trim()
+}

backend/lib/validador.js

@@ -0,0 +1,91 @@
+// ============================================================
+// VALIDADOR — Zod Schema
+// Valida el JSON de GPT-4o antes de guardar en Supabase
+// Si GPT-4o alucina un valor fuera del enum, lo atrapa aquí
+// ============================================================
+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'])
+
+export const AnalisisSchema = z.object({
+  // Storytelling
+  estructura_narrativa:   EstructuraEnum,
+  gancho_tipo:            GanchoTipoEnum,
+  gancho_texto:           z.string().min(1).max(200),
+  gancho_duracion_seg:    z.number().int().min(0).max(30),
+  desarrollo_tipo:        DesarrolloEnum,
+  cta_tipo:               CtaTipoEnum,
+  cta_texto:              z.string().max(300).nullable(),
+  arco_emocional:         z.string().min(1).max(200),
+  conflicto_central:      z.string().min(1).max(500),
+  resolucion:             z.string().min(1).max(500),
+  pacing_ritmo:           PacingEnum,
+  numero_actos:           z.number().int().min(1).max(4),
+
+  // Cialdini
+  cialdini_reciprocidad:  z.boolean(),
+  cialdini_escasez:       z.boolean(),
+  cialdini_autoridad:     z.boolean(),
+  cialdini_consistencia:  z.boolean(),
+  cialdini_prueba_social: z.boolean(),
+  cialdini_simpatia:      z.boolean(),
+  cialdini_unidad:        z.boolean(),
+  sesgo_cognitivo:        z.string().max(100).nullable(),
+  trigger_emocional:      TriggerEnum,
+  intensidad_emocional:   z.number().int().min(1).max(10),
+
+  // Neuropublicidad
+  atencion_visual:        AtencionVisualEnum,
+  lenguaje_sensorial:     z.boolean(),
+  contraste_narrativo:    z.boolean(),
+  efecto_novedad:         z.boolean(),
+  dolor_placer:           DolorPlacerEnum,
+  personalizacion:        z.boolean(),
+  carga_cognitiva:        CargaEnum,
+  velocidad_locucion:     VelocidadEnum,
+  uso_musica:             z.boolean(),
+  micro_compromisos:      z.boolean(),
+
+  // Contenido
+  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),
+  tono:                   TonoEnum,
+  persona_narradora:      PersonaEnum,
+  promesa_explicita:      z.string().min(1).max(500),
+  nivel_especificidad:    EspecificidadEnum,
+
+  // Métricas calculadas por GPT-4o
+  score_virabilidad:      z.number().int().min(1).max(100),
+  resumen_patron:         z.string().min(10).max(1000),
+})
+
+/**
+ * Valida el JSON de GPT-4o y lanza error descriptivo si falla
+ * @param {object} data  JSON crudo de GPT-4o
+ * @returns {object}     Datos validados y tipados
+ */
+export function validarAnalisis(data) {
+  const resultado = AnalisisSchema.safeParse(data)
+
+  if (!resultado.success) {
+    const errores = resultado.error.errors
+      .map(e => `  • ${e.path.join('.')}: ${e.message} (recibido: ${JSON.stringify(e.received ?? 'undefined')})`)
+      .join('\n')
+    throw new Error(`Validación GPT-4o falló:\n${errores}`)
+  }
+
+  return resultado.data
+}

backend/package.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+{
+  "name": "guiones-backend",
+  "version": "1.0.0",
+  "private": true,
+  "type": "module",
+  "engines": {
+    "node": ">=18"
+  },
+  "scripts": {
+    "dev": "node --watch server.js"
+  },
+  "dependencies": {
+    "@supabase/supabase-js": "^2.39.0",
+    "cors": "^2.8.5",
+    "dotenv": "^16.4.1",
+    "express": "^4.18.2",
+    "openai": "^4.28.0",
+    "zod": "^3.22.4"
+  }
+}

backend/server.js

@@ -0,0 +1,190 @@
+import 'dotenv/config'
+import express      from 'express'
+import cors         from 'cors'
+import { extraerAudio }       from './lib/extractor.js'
+import { transcribir }        from './lib/transcriptor.js'
+import { analizarTranscript } from './lib/analizador.js'
+import { validarAnalisis }    from './lib/validador.js'
+import { generarEmbedding }   from './lib/embeddings.js'
+import { supabase }           from './lib/supabase.js'
+
+// ── Validar variables de entorno requeridas ──────────────────
+const REQUIRED_ENV = ['OPENAI_API_KEY', 'SUPABASE_URL', 'SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY', 'RAPIDAPI_KEY']
+const missingVars  = REQUIRED_ENV.filter(k => !process.env[k])
+if (missingVars.length > 0) {
+  console.error(`\n❌  Variables de entorno faltantes: ${missingVars.join(', ')}\n    Configura el archivo backend/.env antes de iniciar.\n`)
+  process.exit(1)
+}
+
+const app  = express()
+const PORT = process.env.PORT || 3001
+
+app.use(cors({ origin: process.env.ALLOWED_ORIGIN || 'http://localhost:5173' }))
+app.use(express.json())
+
+// ── GET /api/guiones ────────────────────────────────────────
+// Lista todos los guiones con paginación y filtros
+app.get('/api/guiones', async (req, res) => {
+  const { niche, cliente_id, plataforma, page = 1, limit = 20 } = req.query
+  const offset = (page - 1) * limit
+
+  let query = supabase
+    .from('guiones')
+    .select(`
+      id, niche, sub_niche, plataforma, url_origen,
+      gancho_texto, estructura_narrativa, trigger_emocional,
+      tono, score_engagement, score_virabilidad, score_cialdini,
+      fecha_analisis, procesado_ok, vistas, likes, compartidos,
+      tema_principal, resumen_patron
+    `, { count: 'exact' })
+    .eq('procesado_ok', true)
+    .order('fecha_analisis', { ascending: false })
+    .range(offset, offset + limit - 1)
+
+  if (niche)      query = query.eq('niche', niche)
+  if (cliente_id) query = query.eq('cliente_id', cliente_id)
+  if (plataforma) query = query.eq('plataforma', plataforma)
+
+  const { data, error, count } = await query
+
+  if (error) return res.status(500).json({ error: error.message })
+  res.json({ guiones: data, total: count, page: Number(page), limit: Number(limit) })
+})
+
+// ── GET /api/guiones/:id ────────────────────────────────────
+// Detalle completo de un guion
+app.get('/api/guiones/:id', async (req, res) => {
+  const { data, error } = await supabase
+    .from('guiones')
+    .select('*')
+    .eq('id', req.params.id)
+    .single()
+
+  if (error) return res.status(404).json({ error: 'Guion no encontrado' })
+  res.json(data)
+})
+
+// ── GET /api/nichos ─────────────────────────────────────────
+// Lista de nichos distintos para el selector del formulario
+app.get('/api/nichos', async (req, res) => {
+  const { data, error } = await supabase
+    .from('guiones')
+    .select('niche')
+    .eq('procesado_ok', true)
+
+  if (error) return res.status(500).json({ error: error.message })
+
+  const nichos = [...new Set(data.map(r => r.niche))].sort()
+  res.json(nichos)
+})
+
+// ── GET /api/clientes ───────────────────────────────────────
+app.get('/api/clientes', async (req, res) => {
+  const { data, error } = await supabase
+    .from('clientes')
+    .select('id, nombre, industria')
+    .eq('activo', true)
+    .order('nombre')
+
+  if (error) return res.status(500).json({ error: error.message })
+  res.json(data)
+})
+
+// ── GET /api/stats ──────────────────────────────────────────
+// Estadísticas para el dashboard
+app.get('/api/stats', async (req, res) => {
+  const { data, error } = await supabase
+    .from('vista_resumen_nichos')
+    .select('*')
+
+  if (error) return res.status(500).json({ error: error.message })
+  res.json(data)
+})
+
+// ── POST /api/analizar ──────────────────────────────────────
+// Pipeline completo: URL → Audio → Whisper → GPT-4o → Supabase
+app.post('/api/analizar', async (req, res) => {
+  const {
+    url, niche, sub_niche, mercado_objetivo,
+    idioma = 'es', cliente_id = null, proyecto_nombre = null,
+    competidor_referente = false,
+    vistas = null, likes = null, compartidos = null,
+    fecha_publicacion = null,
+  } = req.body
+
+  if (!url)   return res.status(400).json({ error: 'El campo "url" es requerido' })
+  if (!niche) return res.status(400).json({ error: 'El campo "niche" es requerido' })
+
+  const URL_SOPORTADAS = /^https?:\/\/(www\.)?(tiktok\.com|vm\.tiktok\.com|instagram\.com|youtube\.com|youtu\.be)/
+  if (!URL_SOPORTADAS.test(url)) {
+    return res.status(400).json({ error: 'URL no soportada. Solo se aceptan TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts.' })
+  }
+
+  const inicio = Date.now()
+  let paso = 'inicio'
+
+  try {
+    paso = 'extraccion'
+    console.log(`[1/5] Extrayendo audio de: ${url}`)
+    const { audioUrl, duracion, plataforma } = await extraerAudio(url)
+
+    paso = 'transcripcion'
+    console.log(`[2/5] Transcribiendo audio (${duracion}s)...`)
+    const transcript = await transcribir(audioUrl, idioma)
+
+    paso = 'analisis'
+    console.log(`[3/5] Analizando con GPT-4o...`)
+    const analisisRaw = await analizarTranscript(transcript, niche, plataforma, duracion)
+
+    paso = 'validacion'
+    console.log(`[4/5] Validando schema...`)
+    const analisis = validarAnalisis(analisisRaw)
+
+    paso = 'embedding'
+    console.log(`[5/5] Generando embedding y guardando...`)
+    const vector = await generarEmbedding(transcript, analisis)
+
+    const { data: guion, error: errorSupabase } = await supabase
+      .from('guiones')
+      .insert({
+        cliente_id, niche, sub_niche, mercado_objetivo, idioma,
+        proyecto_nombre, competidor_referente,
+        url_origen: url, plataforma, duracion_segundos: duracion,
+        vistas, likes, compartidos, fecha_publicacion,
+        ...analisis,
+        transcript,
+        embedding_vector: `[${vector.join(',')}]`,
+        procesado_ok: true,
+        version_prompt: 'v1.0',
+      })
+      .select('id, niche, score_virabilidad, resumen_patron')
+      .single()
+
+    if (errorSupabase) throw new Error(`Supabase: ${errorSupabase.message}`)
+
+    const segundos = ((Date.now() - inicio) / 1000).toFixed(1)
+    console.log(`✓ Completado en ${segundos}s — ID: ${guion.id}`)
+
+    res.json({
+      ok: true,
+      guion_id:         guion.id,
+      niche:            guion.niche,
+      score_virabilidad: guion.score_virabilidad,
+      resumen_patron:   guion.resumen_patron,
+      tiempo_total_seg: parseFloat(segundos),
+    })
+
+  } catch (err) {
+    console.error(`✗ Error en paso "${paso}":`, err.message)
+    await supabase.from('guiones').insert({
+      url_origen: url, niche, idioma, cliente_id,
+      procesado_ok: false,
+      error_detalle: `[${paso}] ${err.message}`,
+      version_prompt: 'v1.0',
+    }).catch(() => {})
+
+    res.status(500).json({ ok: false, paso, error: err.message })
+  }
+})
+
+app.listen(PORT, () => console.log(`Backend local corriendo en http://localhost:${PORT}`))

backend/vercel.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "functions": {
+    "api/*.js": {
+      "maxDuration": 60
+    }
+  }
+}