feat: Add Content Generation Engine v2 with quality scoring

Major improvements to AI content generation:

## New Components (app/services/ai/)
- PromptLibrary: YAML-based prompt templates with inheritance
- ContextEngine: Anti-repetition and best performers tracking
- ContentGeneratorV2: Enhanced generation with dynamic parameters
- PlatformAdapter: Platform-specific content adaptation
- ContentValidator: AI-powered quality scoring (0-100)

## Prompt Library (app/prompts/)
- 3 personalities: default, educational, promotional
- 5 templates: tip_tech, product_post, service_post, thread, response
- 4 platform configs: x, threads, instagram, facebook
- Few-shot examples by category: ia, productividad, seguridad

## Database Changes
- New table: content_memory (tracks generated content)
- New columns in posts: quality_score, score_breakdown, generation_attempts

## New API Endpoints (/api/v2/generate/)
- POST /generate - Generation with quality check
- POST /generate/batch - Batch generation
- POST /quality/evaluate - Evaluate content quality
- GET /templates, /personalities, /platforms - List configs

## Celery Tasks
- update_engagement_scores (every 6h)
- cleanup_old_memory (monthly)
- refresh_best_posts_yaml (weekly)

## Tests
- Comprehensive tests for all AI engine components

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

alembic/env.py

@@ -16,9 +16,13 @@ sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
 
 from app.core.config import settings
 from app.core.database import Base
+# Import all models for autogenerate support
 from app.models import (
     User, Product, Service, TipTemplate,
-    Post, ContentCalendar, ImageTemplate, Interaction
+    Post, ContentCalendar, ImageTemplate, Interaction,
+    PostMetrics, AnalyticsReport, Lead, OdooSyncLog,
+    ABTest, ABTestVariant, RecycledPost, ThreadSeries, ThreadPost,
+    ContentMemory
 )
 
 # this is the Alembic Config object

alembic/versions/20260128_add_content_memory_and_quality.py

@@ -0,0 +1,100 @@
+"""Add content_memory table and quality columns to posts
+
+Revision ID: 20260128001
+Revises:
+Create Date: 2026-01-28
+
+This migration adds:
+1. New table 'content_memory' for tracking generated content
+2. New columns in 'posts' for quality scoring
+"""
+from alembic import op
+import sqlalchemy as sa
+from sqlalchemy.dialects import postgresql
+
+# revision identifiers, used by Alembic.
+revision = '20260128001'
+down_revision = None
+branch_labels = None
+depends_on = None
+
+
+def upgrade() -> None:
+    # === Create content_memory table ===
+    op.create_table(
+        'content_memory',
+        sa.Column('id', sa.Integer(), nullable=False),
+        sa.Column('post_id', sa.Integer(), nullable=False),
+
+        # Content analysis
+        sa.Column('topics', postgresql.ARRAY(sa.String()), nullable=True),
+        sa.Column('key_phrases', postgresql.ARRAY(sa.String()), nullable=True),
+        sa.Column('hook_type', sa.String(50), nullable=True),
+        sa.Column('content_summary', sa.Text(), nullable=True),
+        sa.Column('content_embedding', postgresql.JSON(), nullable=True),
+
+        # Engagement metrics
+        sa.Column('engagement_score', sa.Float(), nullable=True),
+        sa.Column('engagement_breakdown', postgresql.JSON(), nullable=True),
+        sa.Column('is_top_performer', sa.Boolean(), default=False),
+
+        # Quality score
+        sa.Column('quality_score', sa.Integer(), nullable=True),
+        sa.Column('quality_breakdown', postgresql.JSON(), nullable=True),
+
+        # Example usage tracking
+        sa.Column('times_used_as_example', sa.Integer(), default=0),
+        sa.Column('last_used_as_example', sa.DateTime(), nullable=True),
+
+        # Metadata
+        sa.Column('platform', sa.String(20), nullable=True),
+        sa.Column('content_type', sa.String(50), nullable=True),
+        sa.Column('personality_used', sa.String(50), nullable=True),
+        sa.Column('template_used', sa.String(50), nullable=True),
+
+        # Timestamps
+        sa.Column('created_at', sa.DateTime(), server_default=sa.text('now()'), nullable=True),
+        sa.Column('updated_at', sa.DateTime(), server_default=sa.text('now()'), nullable=True),
+
+        sa.PrimaryKeyConstraint('id'),
+        sa.ForeignKeyConstraint(['post_id'], ['posts.id'], ondelete='CASCADE'),
+    )
+
+    # Create indexes for content_memory
+    op.create_index('ix_content_memory_post_id', 'content_memory', ['post_id'], unique=True)
+    op.create_index('ix_content_memory_engagement_score', 'content_memory', ['engagement_score'])
+    op.create_index('ix_content_memory_is_top_performer', 'content_memory', ['is_top_performer'])
+    op.create_index('ix_content_memory_hook_type', 'content_memory', ['hook_type'])
+    op.create_index('ix_content_memory_platform', 'content_memory', ['platform'])
+    op.create_index('ix_content_memory_content_type', 'content_memory', ['content_type'])
+    op.create_index('ix_content_memory_created_at', 'content_memory', ['created_at'])
+
+    # === Add quality columns to posts table ===
+    op.add_column('posts', sa.Column('quality_score', sa.Integer(), nullable=True))
+    op.add_column('posts', sa.Column('score_breakdown', postgresql.JSON(), nullable=True))
+    op.add_column('posts', sa.Column('generation_attempts', sa.Integer(), server_default='1', nullable=True))
+
+    # Create index for quality_score
+    op.create_index('ix_posts_quality_score', 'posts', ['quality_score'])
+
+
+def downgrade() -> None:
+    # Remove indexes from posts
+    op.drop_index('ix_posts_quality_score', table_name='posts')
+
+    # Remove columns from posts
+    op.drop_column('posts', 'generation_attempts')
+    op.drop_column('posts', 'score_breakdown')
+    op.drop_column('posts', 'quality_score')
+
+    # Remove indexes from content_memory
+    op.drop_index('ix_content_memory_created_at', table_name='content_memory')
+    op.drop_index('ix_content_memory_content_type', table_name='content_memory')
+    op.drop_index('ix_content_memory_platform', table_name='content_memory')
+    op.drop_index('ix_content_memory_hook_type', table_name='content_memory')
+    op.drop_index('ix_content_memory_is_top_performer', table_name='content_memory')
+    op.drop_index('ix_content_memory_engagement_score', table_name='content_memory')
+    op.drop_index('ix_content_memory_post_id', table_name='content_memory')
+
+    # Drop content_memory table
+    op.drop_table('content_memory')

app/api/routes/generate_v2.py

@@ -0,0 +1,617 @@
+"""
+API endpoints v2 para generación de contenido con IA.
+
+Nuevas funcionalidades:
+- Quality scoring
+- Regeneración automática
+- Context-aware generation
+- Métricas de generación
+"""
+
+from typing import Optional, List, Dict, Any
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
+from pydantic import BaseModel, Field
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.database import get_db
+from app.core.config import settings
+
+
+router = APIRouter()
+
+
+# ============================================================
+# Schemas
+# ============================================================
+
+class GenerateV2Request(BaseModel):
+    """Solicitud genérica de generación v2."""
+    template: str = Field(..., description="Nombre del template (tip_tech, product_post, etc.)")
+    variables: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="Variables para el template")
+    platform: str = Field(default="x", description="Plataforma destino")
+    personality: Optional[str] = Field(None, description="Override de personalidad")
+    use_context: bool = Field(default=True, description="Usar anti-repetición")
+    use_few_shot: bool = Field(default=True, description="Usar ejemplos de posts exitosos")
+    validate_quality: bool = Field(default=True, description="Validar y scorear calidad")
+    max_attempts: int = Field(default=2, ge=1, le=5, description="Máximo intentos de regeneración")
+
+
+class GenerateV2Response(BaseModel):
+    """Respuesta de generación v2."""
+    success: bool
+    content: Optional[str] = None
+    adapted_content: Optional[str] = None
+    quality_score: Optional[int] = None
+    score_breakdown: Optional[Dict[str, int]] = None
+    is_top_quality: bool = False
+    attempts: int = 1
+    metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None
+    error: Optional[str] = None
+
+
+class BatchGenerateV2Request(BaseModel):
+    """Solicitud de generación por lotes v2."""
+    template: str
+    variables_list: List[Dict[str, Any]]
+    platforms: List[str] = ["x"]
+    validate_quality: bool = True
+
+
+class BatchGenerateV2Response(BaseModel):
+    """Respuesta de generación por lotes v2."""
+    success: bool
+    total_requested: int
+    total_generated: int
+    results: List[GenerateV2Response]
+    average_quality: Optional[float] = None
+
+
+class AdaptContentV2Request(BaseModel):
+    """Solicitud de adaptación v2."""
+    content: str
+    source_platform: str = "instagram"
+    target_platforms: List[str]
+    use_ai: bool = True  # Si usar IA para adaptación más precisa
+
+
+class ContextInfoRequest(BaseModel):
+    """Solicitud de información de contexto."""
+    content_type: str
+    category: Optional[str] = None
+
+
+class QualityEvaluateRequest(BaseModel):
+    """Solicitud de evaluación de calidad."""
+    content: str
+    platform: str = "x"
+
+
+# ============================================================
+# Helpers
+# ============================================================
+
+def check_api_configured():
+    """Verificar que la API de DeepSeek esté configurada."""
+    if not settings.DEEPSEEK_API_KEY:
+        raise HTTPException(
+            status_code=503,
+            detail="DeepSeek API no configurada. Agrega DEEPSEEK_API_KEY en .env"
+        )
+
+
+def get_content_generator():
+    """Obtener instancia del generador v2."""
+    check_api_configured()
+    from app.services.content_generator import content_generator
+    if not content_generator._use_new_engine:
+        raise HTTPException(
+            status_code=503,
+            detail="Motor v2 no disponible. Verifica app.services.ai"
+        )
+    return content_generator
+
+
+# ============================================================
+# Endpoints de Generación
+# ============================================================
+
+@router.post("/generate", response_model=GenerateV2Response)
+async def generate_content_v2(
+    request: GenerateV2Request,
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Generar contenido con el motor v2.
+
+    Características:
+    - **template**: tip_tech, product_post, service_post, thread, response
+    - **variables**: Dependen del template (ver /templates para detalles)
+    - **validate_quality**: Activa scoring con IA
+    - **use_context**: Evita repetir temas recientes
+    - **use_few_shot**: Usa posts exitosos como ejemplos
+    """
+    generator = get_content_generator()
+
+    try:
+        if request.validate_quality:
+            result = await generator.generate_with_quality_check(
+                template_name=request.template,
+                variables=request.variables,
+                platform=request.platform,
+                db=db,
+                max_attempts=request.max_attempts
+            )
+
+            return GenerateV2Response(
+                success=True,
+                content=result["content"],
+                adapted_content=result["content"],  # Ya está adaptado
+                quality_score=result.get("quality_score"),
+                score_breakdown=result.get("score_breakdown"),
+                is_top_quality=result.get("is_top_performer", False),
+                attempts=result.get("attempts", 1),
+                metadata=result.get("metadata")
+            )
+        else:
+            result = await generator._v2.generate(
+                template_name=request.template,
+                variables=request.variables,
+                platform=request.platform,
+                db=db if request.use_context else None,
+                use_context=request.use_context,
+                use_few_shot=request.use_few_shot,
+                personality=request.personality
+            )
+
+            return GenerateV2Response(
+                success=True,
+                content=result["content"],
+                adapted_content=result["adapted_content"],
+                metadata=result["metadata"]
+            )
+
+    except Exception as e:
+        return GenerateV2Response(
+            success=False,
+            error=str(e)
+        )
+
+
+@router.post("/generate/batch", response_model=BatchGenerateV2Response)
+async def generate_batch_v2(
+    request: BatchGenerateV2Request,
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Generar múltiples contenidos por lotes.
+
+    Útil para:
+    - Generar tips para toda la semana
+    - Crear variaciones de un mismo tema
+    - Preparar contenido para múltiples plataformas
+    """
+    generator = get_content_generator()
+
+    results = []
+    total_score = 0
+    scored_count = 0
+
+    for variables in request.variables_list:
+        for platform in request.platforms:
+            try:
+                if request.validate_quality:
+                    result = await generator.generate_with_quality_check(
+                        template_name=request.template,
+                        variables=variables,
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        max_attempts=2
+                    )
+
+                    score = result.get("quality_score")
+                    if score:
+                        total_score += score
+                        scored_count += 1
+
+                    results.append(GenerateV2Response(
+                        success=True,
+                        content=result["content"],
+                        quality_score=score,
+                        is_top_quality=result.get("is_top_performer", False),
+                        attempts=result.get("attempts", 1)
+                    ))
+                else:
+                    result = await generator._v2.generate(
+                        template_name=request.template,
+                        variables=variables,
+                        platform=platform,
+                        db=db
+                    )
+
+                    results.append(GenerateV2Response(
+                        success=True,
+                        content=result["content"],
+                        adapted_content=result["adapted_content"]
+                    ))
+
+            except Exception as e:
+                results.append(GenerateV2Response(
+                    success=False,
+                    error=str(e)
+                ))
+
+    return BatchGenerateV2Response(
+        success=all(r.success for r in results),
+        total_requested=len(request.variables_list) * len(request.platforms),
+        total_generated=sum(1 for r in results if r.success),
+        results=results,
+        average_quality=total_score / scored_count if scored_count > 0 else None
+    )
+
+
+@router.post("/generate/multiplatform")
+async def generate_for_all_platforms(
+    template: str,
+    variables: Dict[str, Any],
+    platforms: List[str] = ["x", "threads", "instagram", "facebook"],
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Generar contenido optimizado para múltiples plataformas.
+
+    Genera una versión base y la adapta inteligentemente
+    para cada plataforma usando IA.
+    """
+    generator = get_content_generator()
+
+    try:
+        results = await generator._v2.generate_for_all_platforms(
+            template_name=template,
+            variables=variables,
+            platforms=platforms,
+            db=db
+        )
+
+        return {
+            "success": True,
+            "platforms": {
+                platform: {
+                    "content": result["content"],
+                    "adapted_content": result["adapted_content"],
+                    "metadata": result.get("metadata", {})
+                }
+                for platform, result in results.items()
+            }
+        }
+
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+
+# ============================================================
+# Endpoints de Adaptación
+# ============================================================
+
+@router.post("/adapt")
+async def adapt_content_v2(request: AdaptContentV2Request):
+    """
+    Adaptar contenido a múltiples plataformas.
+
+    Si use_ai=True, usa IA para adaptación más precisa.
+    Si use_ai=False, usa reglas heurísticas (más rápido).
+    """
+    generator = get_content_generator()
+
+    results = {}
+
+    for target in request.target_platforms:
+        try:
+            if request.use_ai:
+                adapted = await generator._v2.adapt_content(
+                    content=request.content,
+                    source_platform=request.source_platform,
+                    target_platform=target
+                )
+            else:
+                from app.services.ai import platform_adapter
+                adapted_result = platform_adapter.adapt(request.content, target)
+                adapted = adapted_result.content
+
+            results[target] = {
+                "content": adapted,
+                "success": True
+            }
+
+        except Exception as e:
+            results[target] = {
+                "content": None,
+                "success": False,
+                "error": str(e)
+            }
+
+    return {
+        "original": request.content,
+        "source_platform": request.source_platform,
+        "adaptations": results
+    }
+
+
+# ============================================================
+# Endpoints de Calidad
+# ============================================================
+
+@router.post("/quality/evaluate")
+async def evaluate_content_quality(request: QualityEvaluateRequest):
+    """
+    Evaluar calidad de contenido existente.
+
+    Retorna score 0-100 con breakdown detallado.
+    """
+    check_api_configured()
+
+    from app.services.ai import content_validator
+
+    try:
+        result = await content_validator.evaluate(
+            content=request.content,
+            platform=request.platform
+        )
+
+        return {
+            "success": True,
+            "validation": {
+                "passed": result.validation.passed,
+                "issues": result.validation.issues
+            },
+            "scoring": {
+                "total_score": result.scoring.total_score if result.scoring else None,
+                "breakdown": result.scoring.breakdown if result.scoring else None,
+                "feedback": result.scoring.feedback if result.scoring else None,
+                "is_top_quality": result.scoring.is_top_performer if result.scoring else False
+            },
+            "decision": result.final_decision
+        }
+
+    except Exception as e:
+        return {
+            "success": False,
+            "error": str(e)
+        }
+
+
+@router.post("/quality/validate")
+async def validate_content(
+    content: str,
+    platform: str = "x"
+):
+    """
+    Validar contenido sin scoring (más rápido, sin costo de tokens).
+
+    Verifica:
+    - Longitud dentro de límites
+    - Sin contenido prohibido
+    - Formato válido
+    """
+    from app.services.ai import content_validator
+
+    result = content_validator.validate(content, platform)
+
+    return {
+        "valid": result.passed,
+        "issues": result.issues
+    }
+
+
+# ============================================================
+# Endpoints de Contexto
+# ============================================================
+
+@router.post("/context/info")
+async def get_context_info(
+    request: ContextInfoRequest,
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Obtener información de contexto para generación.
+
+    Muestra:
+    - Temas usados recientemente
+    - Frases a evitar
+    - Hook sugerido
+    - Ejemplos de top performers
+    """
+    from app.services.ai import context_engine
+
+    recent_topics = context_engine.get_recent_topics(db)
+    recent_phrases = context_engine.get_recent_phrases(db)
+    recent_hooks = context_engine.get_recent_hooks(db)
+    suggested_hook = context_engine.suggest_hook_type(db)
+
+    top_performers = context_engine.get_top_performers(
+        db,
+        content_type=request.content_type,
+        limit=3
+    )
+
+    return {
+        "recent_topics": recent_topics[:10],
+        "recent_phrases": recent_phrases[:5],
+        "hook_usage": recent_hooks,
+        "suggested_hook": suggested_hook,
+        "top_performers": [
+            {
+                "post_id": tp.post_id,
+                "engagement_score": tp.engagement_score,
+                "hook_type": tp.hook_type,
+                "topics": tp.topics
+            }
+            for tp in top_performers
+        ]
+    }
+
+
+@router.get("/context/exclusions")
+async def get_exclusion_context(
+    content_type: str,
+    category: Optional[str] = None,
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Obtener contexto de exclusión formateado.
+
+    Útil para ver qué se excluirá en la próxima generación.
+    """
+    from app.services.ai import context_engine
+
+    exclusion_text = context_engine.build_exclusion_context(
+        db, content_type, category
+    )
+
+    return {
+        "content_type": content_type,
+        "category": category,
+        "exclusion_context": exclusion_text
+    }
+
+
+# ============================================================
+# Endpoints de Templates y Configuración
+# ============================================================
+
+@router.get("/templates")
+async def list_templates():
+    """
+    Listar todos los templates disponibles con sus variables.
+    """
+    from app.services.ai import prompt_library
+
+    templates = prompt_library.list_templates()
+
+    result = []
+    for name in templates:
+        try:
+            template = prompt_library.get_template(name)
+            result.append({
+                "name": name,
+                "description": template.get("description", ""),
+                "personality": template.get("personality", "default"),
+                "variables": [
+                    {
+                        "name": v["name"],
+                        "type": v.get("type", "string"),
+                        "required": v.get("required", False),
+                        "default": v.get("default"),
+                        "options": v.get("options")
+                    }
+                    for v in template.get("variables", [])
+                ],
+                "parameters": template.get("parameters", {})
+            })
+        except Exception:
+            continue
+
+    return {"templates": result}
+
+
+@router.get("/personalities")
+async def list_personalities():
+    """
+    Listar personalidades disponibles.
+    """
+    from app.services.ai import prompt_library
+
+    personalities = prompt_library.list_personalities()
+
+    result = []
+    for name in personalities:
+        try:
+            pers = prompt_library.get_personality(name)
+            result.append({
+                "name": name,
+                "description": pers.get("description", ""),
+                "voice": pers.get("voice", {}),
+                "extends": pers.get("extends")
+            })
+        except Exception:
+            continue
+
+    return {"personalities": result}
+
+
+@router.get("/platforms")
+async def list_platforms():
+    """
+    Listar plataformas configuradas con sus límites.
+    """
+    from app.services.ai import prompt_library
+
+    platforms = prompt_library.list_platforms()
+
+    result = []
+    for name in platforms:
+        try:
+            config = prompt_library.get_platform_config(name)
+            result.append({
+                "name": name,
+                "display_name": config.get("display_name", name),
+                "limits": config.get("limits", {}),
+                "tone": config.get("tone", {})
+            })
+        except Exception:
+            continue
+
+    return {"platforms": result}
+
+
+@router.get("/status")
+async def get_v2_status():
+    """
+    Verificar estado del motor v2.
+    """
+    result = {
+        "api_configured": bool(settings.DEEPSEEK_API_KEY),
+        "provider": "DeepSeek",
+        "model": "deepseek-chat",
+        "v2_engine": False,
+        "components": {}
+    }
+
+    # Verificar componentes
+    try:
+        from app.services.ai import PromptLibrary
+        lib = PromptLibrary()
+        result["components"]["prompt_library"] = {
+            "status": "ok",
+            "templates": len(lib.list_templates()),
+            "personalities": len(lib.list_personalities()),
+            "platforms": len(lib.list_platforms())
+        }
+    except Exception as e:
+        result["components"]["prompt_library"] = {"status": "error", "error": str(e)}
+
+    try:
+        from app.services.ai import ContextEngine
+        result["components"]["context_engine"] = {"status": "ok"}
+    except Exception as e:
+        result["components"]["context_engine"] = {"status": "error", "error": str(e)}
+
+    try:
+        from app.services.ai import PlatformAdapter
+        result["components"]["platform_adapter"] = {"status": "ok"}
+    except Exception as e:
+        result["components"]["platform_adapter"] = {"status": "error", "error": str(e)}
+
+    try:
+        from app.services.ai import ContentValidator
+        result["components"]["validator"] = {"status": "ok"}
+    except Exception as e:
+        result["components"]["validator"] = {"status": "error", "error": str(e)}
+
+    try:
+        from app.services.ai import ContentGeneratorV2
+        result["v2_engine"] = True
+        result["components"]["generator_v2"] = {"status": "ok"}
+    except Exception as e:
+        result["components"]["generator_v2"] = {"status": "error", "error": str(e)}
+
+    return result

app/config/quality.yaml

@@ -0,0 +1,124 @@
+# Configuración de calidad para el Content Generation Engine
+# Este archivo controla los umbrales de validación y scoring
+
+version: "1.0"
+
+# Umbrales de calidad
+thresholds:
+  minimum_score: 60        # Score mínimo para aceptar contenido
+  regenerate_below: 60     # Regenerar si score está debajo de esto
+  excellent_score: 85      # Marcar como "top quality" si supera esto
+
+# Control de regeneración
+regeneration:
+  max_attempts: 2          # Máximo intentos de regeneración
+  temperature_increment: 0.1  # Aumentar temperature en cada intento
+
+# Acciones según score
+actions:
+  below_40:
+    action: reject
+    log: true
+    reason: "Calidad muy baja, posible error en generación"
+  range_40_60:
+    action: regenerate
+    log: true
+    reason: "Calidad insuficiente"
+  range_60_85:
+    action: accept
+    log: false
+  above_85:
+    action: accept_and_flag
+    flag_as: top_performer
+    log: true
+    reason: "Excelente calidad, usar como ejemplo"
+
+# Pesos para scoring con IA
+scoring_weights:
+  hook_strength: 25        # ¿El inicio captura atención?
+  clarity: 20              # ¿Se entiende fácil?
+  actionability: 20        # ¿El lector puede hacer algo?
+  originality: 15          # ¿Diferente a posts anteriores?
+  brand_voice: 10          # ¿Suena como la marca?
+  cta_effectiveness: 10    # ¿El CTA es claro? (si aplica)
+
+# Prompt para scoring con IA
+scoring_prompt: |
+  Evalúa este post para {platform} en escala 0-100.
+
+  POST:
+  {content}
+
+  CRITERIOS (suma = 100):
+  - Hook (0-25): ¿La primera línea captura atención inmediata?
+  - Claridad (0-20): ¿Se entiende sin esfuerzo? ¿Oraciones claras?
+  - Accionabilidad (0-20): ¿Qué puede hacer el lector después de leer?
+  - Originalidad (0-15): ¿Evita clichés? ¿Tiene perspectiva única?
+  - Voz de marca (0-10): ¿Profesional pero cercano? ¿Consistente?
+  - CTA (0-10): Si tiene CTA, ¿es claro y natural? Si no aplica, dar 5.
+
+  RESPONDE EXACTAMENTE EN ESTE FORMATO JSON:
+  {
+    "total": <número 0-100>,
+    "breakdown": {
+      "hook_strength": <número 0-25>,
+      "clarity": <número 0-20>,
+      "actionability": <número 0-20>,
+      "originality": <número 0-15>,
+      "brand_voice": <número 0-10>,
+      "cta_effectiveness": <número 0-10>
+    },
+    "feedback": "<1 oración con sugerencia de mejora principal>"
+  }
+
+# Validaciones obligatorias (pass/fail)
+validations:
+  length:
+    enabled: true
+    description: "Contenido dentro del límite de la plataforma"
+    action_on_fail: reject
+
+  prohibited_content:
+    enabled: true
+    description: "Sin palabras o temas prohibidos"
+    action_on_fail: reject
+    prohibited_words:
+      - "mierda"
+      - "estafa"
+      - "garantizado 100%"
+      - "hazte rico"
+    prohibited_patterns:
+      - "compra ahora.*últimas unidades"  # Urgencia falsa
+
+  format:
+    enabled: true
+    description: "Formato válido y completo"
+    action_on_fail: reject
+    checks:
+      - not_truncated
+      - has_content
+      - proper_encoding
+
+  language:
+    enabled: true
+    description: "En el idioma configurado"
+    expected_language: "es"
+    action_on_fail: reject
+
+  repetition:
+    enabled: true
+    description: "No idéntico a posts recientes"
+    action_on_fail: reject
+    similarity_threshold: 0.85  # Rechazar si >85% similar a post reciente
+    lookback_days: 30
+
+# Context Engine settings
+context:
+  memory_window: 50         # Recordar últimos N posts
+  anti_repetition:
+    topic_cooldown_days: 7  # No repetir mismo tema en N días
+    phrase_cooldown_days: 14 # No repetir frases distintivas
+  best_performers:
+    top_percentile: 20      # Usar top 20% como examples
+    min_examples: 3         # Mínimo ejemplos a incluir
+    max_examples: 5         # Máximo ejemplos a incluir

app/main.py

@@ -11,7 +11,7 @@ from fastapi import FastAPI
 from fastapi.staticfiles import StaticFiles
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 
-from app.api.routes import posts, products, services, calendar, dashboard, interactions, auth, publish, generate, notifications, analytics, odoo, leads, ab_testing, recycling, threads, image_templates
+from app.api.routes import posts, products, services, calendar, dashboard, interactions, auth, publish, generate, generate_v2, notifications, analytics, odoo, leads, ab_testing, recycling, threads, image_templates
 from app.core.config import settings
 from app.core.database import engine
 from app.models import Base
@@ -64,6 +64,7 @@ app.include_router(calendar.router, prefix="/api/calendar", tags=["Calendar"])
 app.include_router(interactions.router, prefix="/api/interactions", tags=["Interactions"])
 app.include_router(publish.router, prefix="/api/publish", tags=["Publish"])
 app.include_router(generate.router, prefix="/api/generate", tags=["AI Generation"])
+app.include_router(generate_v2.router, prefix="/api/v2/generate", tags=["AI Generation v2"])
 app.include_router(notifications.router, prefix="/api/notifications", tags=["Notifications"])
 app.include_router(analytics.router, prefix="/api/analytics", tags=["Analytics"])
 app.include_router(odoo.router, prefix="/api/odoo", tags=["Odoo"])

app/models/__init__.py

@@ -19,6 +19,7 @@ from app.models.odoo_sync_log import OdooSyncLog
 from app.models.ab_test import ABTest, ABTestVariant
 from app.models.recycled_post import RecycledPost
 from app.models.thread_series import ThreadSeries, ThreadPost
+from app.models.content_memory import ContentMemory
 
 __all__ = [
     "Base",
@@ -38,5 +39,6 @@ __all__ = [
     "ABTestVariant",
     "RecycledPost",
     "ThreadSeries",
-    "ThreadPost"
+    "ThreadPost",
+    "ContentMemory"
 ]

app/models/content_memory.py

@@ -0,0 +1,158 @@
+"""
+Modelo ContentMemory - Memoria de contenido para el Context Engine.
+
+Este modelo almacena análisis de posts generados para:
+- Evitar repetición de temas y frases
+- Identificar posts de alto rendimiento para few-shot learning
+- Trackear patrones de éxito
+"""
+
+from datetime import datetime
+from sqlalchemy import (
+    Column, Integer, String, Text, Float, Boolean,
+    DateTime, ForeignKey, JSON
+)
+from sqlalchemy.dialects.postgresql import ARRAY
+from sqlalchemy.orm import relationship
+
+from app.core.database import Base
+
+
+class ContentMemory(Base):
+    """
+    Memoria de contenido generado.
+
+    Almacena análisis semántico de cada post para que el Context Engine
+    pueda evitar repeticiones y aprender de posts exitosos.
+    """
+
+    __tablename__ = "content_memory"
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
+
+    # Relación con el post original
+    post_id = Column(Integer, ForeignKey("posts.id"), nullable=False, unique=True, index=True)
+
+    # === Análisis del contenido ===
+
+    # Temas/categorías detectadas
+    # Ejemplo: ["ia", "productividad", "python"]
+    topics = Column(ARRAY(String), nullable=True)
+
+    # Frases distintivas usadas (para evitar repetición)
+    # Ejemplo: ["la regla 2-2-2", "el 90% ignora esto"]
+    key_phrases = Column(ARRAY(String), nullable=True)
+
+    # Tipo de hook usado
+    # Ejemplo: "pregunta", "dato_impactante", "tip_directo", "historia"
+    hook_type = Column(String(50), nullable=True, index=True)
+
+    # Resumen semántico del contenido (para comparación de similitud)
+    content_summary = Column(Text, nullable=True)
+
+    # Embedding del contenido (para búsqueda semántica futura)
+    # Por ahora null, se puede agregar después con pgvector
+    content_embedding = Column(JSON, nullable=True)
+
+    # === Métricas de éxito ===
+
+    # Score de engagement calculado (normalizado 0-100)
+    engagement_score = Column(Float, nullable=True, index=True)
+
+    # Breakdown de métricas
+    # {"likes": 45, "comments": 12, "shares": 8, "saves": 3}
+    engagement_breakdown = Column(JSON, nullable=True)
+
+    # ¿Está en el top 20% de engagement?
+    is_top_performer = Column(Boolean, default=False, index=True)
+
+    # Score de calidad asignado al generar
+    quality_score = Column(Integer, nullable=True)
+
+    # Breakdown del quality score
+    quality_breakdown = Column(JSON, nullable=True)
+
+    # === Control de uso como ejemplo ===
+
+    # Veces que se ha usado como few-shot example
+    times_used_as_example = Column(Integer, default=0)
+
+    # Última vez que se usó como ejemplo
+    last_used_as_example = Column(DateTime, nullable=True)
+
+    # === Metadata ===
+
+    # Plataforma para la que se generó originalmente
+    platform = Column(String(20), nullable=True, index=True)
+
+    # Tipo de contenido
+    content_type = Column(String(50), nullable=True, index=True)
+
+    # Personalidad usada para generar
+    personality_used = Column(String(50), nullable=True)
+
+    # Template usado
+    template_used = Column(String(50), nullable=True)
+
+    # Timestamps
+    created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow, index=True)
+    updated_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow, onupdate=datetime.utcnow)
+
+    def __repr__(self):
+        return f"<ContentMemory post_id={self.post_id} score={self.engagement_score}>"
+
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """Convertir a diccionario."""
+        return {
+            "id": self.id,
+            "post_id": self.post_id,
+            "topics": self.topics,
+            "key_phrases": self.key_phrases,
+            "hook_type": self.hook_type,
+            "content_summary": self.content_summary,
+            "engagement_score": self.engagement_score,
+            "engagement_breakdown": self.engagement_breakdown,
+            "is_top_performer": self.is_top_performer,
+            "quality_score": self.quality_score,
+            "quality_breakdown": self.quality_breakdown,
+            "times_used_as_example": self.times_used_as_example,
+            "platform": self.platform,
+            "content_type": self.content_type,
+            "created_at": self.created_at.isoformat() if self.created_at else None,
+        }
+
+    def mark_as_top_performer(self) -> None:
+        """Marcar este contenido como top performer."""
+        self.is_top_performer = True
+        self.updated_at = datetime.utcnow()
+
+    def record_example_usage(self) -> None:
+        """Registrar que se usó como ejemplo."""
+        self.times_used_as_example += 1
+        self.last_used_as_example = datetime.utcnow()
+        self.updated_at = datetime.utcnow()
+
+    def update_engagement(self, metrics: dict) -> None:
+        """
+        Actualizar métricas de engagement.
+
+        Args:
+            metrics: Dict con likes, comments, shares, saves, etc.
+        """
+        self.engagement_breakdown = metrics
+
+        # Calcular score normalizado
+        # Fórmula: likes + (comments * 2) + (shares * 3) + (saves * 2)
+        # Normalizado a 0-100 basado en promedios históricos
+        likes = metrics.get("likes", 0)
+        comments = metrics.get("comments", 0)
+        shares = metrics.get("shares", 0) + metrics.get("retweets", 0)
+        saves = metrics.get("saves", 0) + metrics.get("bookmarks", 0)
+
+        raw_score = likes + (comments * 2) + (shares * 3) + (saves * 2)
+
+        # Normalización simple (ajustar según datos reales)
+        # Asume que un post "promedio" tiene ~20 puntos raw
+        self.engagement_score = min(100, (raw_score / 50) * 100)
+
+        self.updated_at = datetime.utcnow()

app/models/post.py

@@ -102,6 +102,11 @@ class Post(Base):
     recycled_from_id = Column(Integer, ForeignKey("posts.id"), nullable=True)
     recycle_count = Column(Integer, default=0)  # Times this post has been recycled
 
+    # AI Generation Quality
+    quality_score = Column(Integer, nullable=True, index=True)  # 0-100 score from validator
+    score_breakdown = Column(JSON, nullable=True)  # Detailed scoring breakdown
+    generation_attempts = Column(Integer, default=1)  # Times regenerated before acceptance
+
     # Timestamps
     created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
     updated_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow, onupdate=datetime.utcnow)
@@ -136,7 +141,10 @@ class Post(Base):
             "ab_test_id": self.ab_test_id,
             "is_recyclable": self.is_recyclable,
             "recycled_from_id": self.recycled_from_id,
-            "recycle_count": self.recycle_count
+            "recycle_count": self.recycle_count,
+            "quality_score": self.quality_score,
+            "score_breakdown": self.score_breakdown,
+            "generation_attempts": self.generation_attempts
         }
 
     def get_content_for_platform(self, platform: str) -> str:

app/prompts/examples/best_posts.yaml

@@ -0,0 +1,155 @@
+# Best Posts - Ejemplos de alto rendimiento para few-shot learning
+# Este archivo se actualiza automáticamente con posts que superan el umbral de engagement
+
+metadata:
+  description: "Colección de posts con mejor rendimiento para usar como few-shot examples"
+  auto_update: true
+  top_percentile: 20  # Top 20% de engagement
+  min_engagement_score: 50
+  last_updated: null  # Se actualiza automáticamente
+
+# Ejemplos manuales iniciales (reemplazar con posts reales de la marca)
+examples:
+
+  tip_tech:
+    - content: |
+        ¿Pasas horas buscando archivos en tu compu?
+
+        Tip: Usa "Everything" (Windows) o "Alfred" (Mac).
+
+        Búsqueda instantánea de cualquier archivo en milisegundos.
+
+        Yo recuperé 30 min diarios con esto.
+
+        #Productividad #Tech
+      platform: x
+      engagement_score: 85
+      metrics:
+        likes: 45
+        retweets: 12
+        comments: 8
+      analysis:
+        hook_type: pregunta_dolor
+        strength: dato_específico_personal
+
+    - content: |
+        El 73% de developers usan ChatGPT para debugging.
+
+        Pero el 90% lo usa mal.
+
+        El truco: no le des solo el error.
+        Dale contexto:
+        → Qué intentas hacer
+        → Qué esperabas
+        → Qué obtuviste
+
+        La diferencia es brutal.
+
+        #IA #Programming
+      platform: x
+      engagement_score: 92
+      metrics:
+        likes: 78
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+        comments: 15
+      analysis:
+        hook_type: dato_impactante
+        strength: framework_accionable
+
+  product_post:
+    - content: |
+        💻 Para los que editan video y están hartos del lag:
+
+        MacBook Pro M3 Pro disponible.
+
+        → Renderiza 4K en tiempo real
+        → 18h de batería editando
+        → Pantalla que hace justicia a tu trabajo
+
+        Inversión desde $45,999 MXN.
+
+        ¿Te interesa? Más detalles por DM.
+
+        #Apple #VideoEditing
+      platform: x
+      engagement_score: 78
+      metrics:
+        likes: 34
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+      analysis:
+        hook_type: dolor_específico
+        strength: beneficios_no_specs
+
+  service_post:
+    - content: |
+        "Pasamos 20 horas/semana en reportes manuales"
+
+        Eso nos dijo un cliente hace 3 meses.
+
+        Hoy su equipo dedica esas horas a estrategia.
+
+        ¿Cómo? Automatizamos:
+        → Extracción de datos
+        → Generación de reportes
+        → Envío programado
+
+        Si tu equipo pierde tiempo en tareas repetitivas, hablemos.
+
+        #Automatización #Productividad
+      platform: threads
+      engagement_score: 81
+      metrics:
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+        comments: 9
+      analysis:
+        hook_type: caso_cliente
+        strength: resultado_medible
+
+  thread:
+    - posts:
+        - "🧵 5 herramientas de IA que uso todos los días (y son gratis):"
+        - "1/ Claude para escribir y pensar. Mejor que ChatGPT para textos largos y razonamiento complejo. Mi favorito para brainstorming."
+        - "2/ Perplexity para investigar. Google + IA. Te da respuestas con fuentes. Ya no uso Google para research."
+        - "3/ Gamma para presentaciones. Describes tu idea y genera slides. 30 min de trabajo en 5."
+        - "4/ ElevenLabs para audio. Convierte texto a voz natural. Perfecto para demos y videos."
+        - "5/ Canva con IA para diseño. Magic Edit y texto a imagen. No necesitas Photoshop para el 90% de cosas. ¿Cuál agregarías? #IA #Herramientas"
+      platform: x
+      engagement_score: 95
+      metrics:
+        total_likes: 234
+        retweets: 89
+        comments: 45
+      analysis:
+        hook_type: lista_útil
+        strength: herramientas_específicas_opinión_personal
+
+# Patrones identificados de posts exitosos
+success_patterns:
+  hooks:
+    - type: dato_específico
+      description: "Números concretos generan credibilidad"
+      example: "El 73% de developers..."
+    - type: dolor_relatable
+      description: "Problemas que la audiencia reconoce"
+      example: "¿Pasas horas buscando archivos...?"
+    - type: resultado_medible
+      description: "Transformaciones cuantificables"
+      example: "De 20 horas a 0 en reportes manuales"
+
+  content:
+    - pattern: personal_experience
+      description: "Incluir experiencia personal aumenta engagement"
+    - pattern: actionable_value
+      description: "Contenido que se puede aplicar inmediatamente"
+    - pattern: specific_over_generic
+      description: "Herramientas específicas > consejos generales"
+
+  structure:
+    - pattern: short_sentences
+      description: "Oraciones cortas, una idea por línea"
+    - pattern: visual_hierarchy
+      description: "Uso de → y bullets para escaneo"
+    - pattern: strong_close
+      description: "Terminar con pregunta o CTA claro"

app/prompts/examples/by_category/ia.yaml

@@ -0,0 +1,94 @@
+# Ejemplos de posts sobre Inteligencia Artificial
+
+category: ia
+display_name: "Inteligencia Artificial"
+description: "Posts sobre IA, machine learning, ChatGPT, automatización inteligente"
+
+keywords:
+  - inteligencia artificial
+  - ia
+  - machine learning
+  - chatgpt
+  - claude
+  - deepseek
+  - prompts
+  - llm
+  - modelos de lenguaje
+
+examples:
+
+  tips:
+    - content: |
+        ChatGPT responde mejor cuando le das un rol.
+
+        En lugar de: "Escribe un email"
+
+        Prueba: "Eres un copywriter senior. Escribe un email que..."
+
+        La diferencia en calidad es notable.
+
+        #IA #ChatGPT
+      quality_score: 88
+      why_it_works: "Tip específico y accionable con ejemplo claro"
+
+    - content: |
+        El prompt perfecto tiene 4 partes:
+
+        1. Contexto (quién eres)
+        2. Tarea (qué quieres)
+        3. Formato (cómo lo quieres)
+        4. Restricciones (qué evitar)
+
+        Ejemplo en 🧵
+
+        #PromptEngineering
+      quality_score: 85
+      why_it_works: "Framework memorable y fácil de aplicar"
+
+  educational:
+    - content: |
+        ¿Cuándo usar ChatGPT vs Claude vs Gemini?
+
+        ChatGPT: Conversaciones, código, uso general
+        Claude: Textos largos, análisis, razonamiento
+        Gemini: Búsqueda, datos actuales, Google integrado
+
+        No hay "mejor", hay "mejor para X".
+
+        #IA
+      quality_score: 82
+      why_it_works: "Comparación útil sin sesgo, ayuda a decidir"
+
+  misconceptions:
+    - content: |
+        "La IA va a reemplazar mi trabajo"
+
+        Realidad: La IA amplifica, no reemplaza.
+
+        Los que dominan IA + su expertise harán en 1 hora lo que otros en 8.
+
+        El skill a desarrollar no es "usar IA", es "pensar con IA".
+
+        #IA #Futuro
+      quality_score: 90
+      why_it_works: "Aborda miedo común con perspectiva práctica"
+
+hooks_that_work:
+  - "La mayoría usa [herramienta IA] mal..."
+  - "El prompt que cambió mi flujo de trabajo:"
+  - "ChatGPT no puede hacer esto (pero Claude sí):"
+  - "Dejé de usar [herramienta] después de descubrir..."
+
+topics_to_cover:
+  - Comparativas de herramientas
+  - Prompts específicos para casos de uso
+  - Limitaciones y cómo superarlas
+  - Integración de IA en flujos existentes
+  - Ética y uso responsable
+  - Novedades relevantes (sin ser news ticker)
+
+avoid:
+  - Hype sin sustancia ("La IA lo cambia TODO")
+  - Predicciones apocalípticas
+  - Comparativas sin valor ("X es mejor que Y" sin contexto)
+  - Contenido que se desactualiza rápido

app/prompts/examples/by_category/productividad.yaml

@@ -0,0 +1,113 @@
+# Ejemplos de posts sobre Productividad
+
+category: productividad
+display_name: "Productividad"
+description: "Posts sobre gestión del tiempo, herramientas, workflows, hábitos"
+
+keywords:
+  - productividad
+  - gestión del tiempo
+  - herramientas
+  - workflow
+  - hábitos
+  - eficiencia
+  - organización
+  - automatización
+
+examples:
+
+  tips:
+    - content: |
+        La regla de los 2 minutos:
+
+        Si algo toma menos de 2 minutos, hazlo ahora.
+
+        Suena simple pero elimina el 50% de tu lista de pendientes.
+
+        El truco: ser honesto con lo que realmente toma 2 min.
+
+        #Productividad
+      quality_score: 87
+      why_it_works: "Regla simple con beneficio claro y matiz útil"
+
+    - content: |
+        Mi stack de productividad:
+
+        → Notion: Todo mi cerebro externo
+        → Todoist: Tareas diarias
+        → Cal.com: Agenda sin emails
+        → Raycast: Launcher + snippets
+
+        Cero apps más. Simplicidad > features.
+
+        #Productividad #Tools
+      quality_score: 84
+      why_it_works: "Recomendaciones específicas con filosofía clara"
+
+    - content: |
+        Tip que me tomó años aprender:
+
+        No planees tu día por tareas.
+        Planéalo por bloques de energía.
+
+        Alta energía → Trabajo creativo/difícil
+        Media energía → Reuniones/colaboración
+        Baja energía → Admin/emails
+
+        Game changer.
+
+        #Productividad
+      quality_score: 91
+      why_it_works: "Insight contraintuitivo con framework aplicable"
+
+  frameworks:
+    - content: |
+        Cómo digo "no" sin decir no:
+
+        "Me encantaría, pero mi calendario no me lo permite ahora"
+
+        "No soy la persona indicada, pero [nombre] podría ayudarte"
+
+        "Podría en [fecha futura], ¿funciona?"
+
+        Proteger tu tiempo no te hace mala persona.
+
+        #Productividad
+      quality_score: 86
+      why_it_works: "Scripts copiables para situación incómoda común"
+
+  myths:
+    - content: |
+        "Trabaja más duro" es mal consejo.
+
+        Trabajar duro en lo incorrecto = desperdicio.
+
+        Mejor: trabaja en lo correcto.
+
+        1 hora en la tarea que mueve la aguja > 8 horas en ocupación disfrazada.
+
+        #Productividad
+      quality_score: 89
+      why_it_works: "Desafía sabiduría convencional con lógica clara"
+
+hooks_that_work:
+  - "El tip que me tomó años aprender:"
+  - "Dejé de hacer [cosa común] y..."
+  - "La diferencia entre ocupado y productivo:"
+  - "Lo que nadie te dice sobre productividad:"
+  - "Mi rutina de [mañana/semana] en 5 pasos:"
+
+topics_to_cover:
+  - Herramientas específicas con opinión
+  - Frameworks de gestión del tiempo
+  - Hábitos y rutinas que funcionan
+  - Errores comunes de productividad
+  - Balance trabajo-vida
+  - Automatización de tareas repetitivas
+
+avoid:
+  - "Levántate a las 5am" sin contexto
+  - Hustle culture tóxica
+  - Productividad como fin en sí misma
+  - Consejos que solo funcionan para privilegiados
+  - Listas genéricas sin experiencia personal

app/prompts/examples/by_category/seguridad.yaml

@@ -0,0 +1,117 @@
+# Ejemplos de posts sobre Seguridad Digital
+
+category: seguridad
+display_name: "Seguridad Digital"
+description: "Posts sobre ciberseguridad, privacidad, passwords, protección de datos"
+
+keywords:
+  - seguridad
+  - ciberseguridad
+  - passwords
+  - privacidad
+  - phishing
+  - malware
+  - protección
+  - 2fa
+  - autenticación
+
+examples:
+
+  tips:
+    - content: |
+        Tu contraseña más débil no es "123456".
+
+        Es la respuesta a "¿Cuál es el nombre de tu mascota?"
+
+        Esa info está en tu Instagram.
+
+        Tip: usa respuestas falsas que solo tú conozcas.
+
+        #Seguridad #CyberSecurity
+      quality_score: 92
+      why_it_works: "Insight no obvio con solución simple"
+
+    - content: |
+        3 señales de email phishing que el 90% ignora:
+
+        1. Urgencia artificial ("actúa en 24h")
+        2. Errores sutiles en el dominio (@paypa1.com)
+        3. "Haz clic aquí" sin preview del link
+
+        Cuando dudes: ve directo al sitio oficial.
+
+        #Seguridad
+      quality_score: 88
+      why_it_works: "Checklist específico y accionable"
+
+    - content: |
+        La mejor inversión en seguridad: un password manager.
+
+        → Bitwarden (gratis, código abierto)
+        → 1Password (mejor UX, $36/año)
+
+        Una contraseña maestra fuerte > 100 contraseñas mediocres.
+
+        Si solo haces una cosa de seguridad, que sea esta.
+
+        #Seguridad #Passwords
+      quality_score: 85
+      why_it_works: "Recomendación específica con opciones claras"
+
+  awareness:
+    - content: |
+        WiFi gratis del café = WiFi que puede ver todo tu tráfico.
+
+        Opciones:
+
+        1. Usa VPN siempre
+        2. Solo visita sitios HTTPS
+        3. Nunca hagas operaciones bancarias
+
+        O mejor: usa tu hotspot móvil.
+
+        #Seguridad #WiFi
+      quality_score: 84
+      why_it_works: "Situación común con soluciones prácticas"
+
+    - content: |
+        "No tengo nada que esconder" es mal argumento.
+
+        Tienes:
+        → Credenciales bancarias
+        → Fotos personales
+        → Conversaciones privadas
+        → Tu identidad digital
+
+        La privacidad no es para criminales. Es para todos.
+
+        #Privacidad #Seguridad
+      quality_score: 90
+      why_it_works: "Contraargumento a objeción común"
+
+hooks_that_work:
+  - "El error de seguridad que todos cometen:"
+  - "Esto es lo que un hacker ve cuando..."
+  - "La función de seguridad que deberías activar HOY:"
+  - "Por qué [práctica común] es peligroso:"
+  - "3 minutos que pueden salvarte horas de problemas:"
+
+topics_to_cover:
+  - Password managers y 2FA
+  - Reconocer phishing y scams
+  - Privacidad en redes sociales
+  - Seguridad en WiFi público
+  - Backups y recuperación
+  - Actualizaciones de software
+
+tone_guidelines:
+  - Informar sin causar paranoia
+  - Soluciones prácticas, no solo problemas
+  - Evitar jerga técnica innecesaria
+  - Urgencia apropiada sin alarmismo
+
+avoid:
+  - Asustar sin dar soluciones
+  - Jerga que solo entienden expertos
+  - Promesas de "seguridad 100%"
+  - Contenido que se desactualiza (vulnerabilidades específicas)

app/prompts/personalities/default.yaml

@@ -0,0 +1,72 @@
+name: default
+description: Personalidad principal de Consultoría AS - profesional pero cercana
+
+identity:
+  brand_name: "Consultoría AS"
+  location: "Tijuana, México"
+  industry: "Tecnología, IA y Automatización"
+  website: "consultoriaas.com"
+
+voice:
+  tone: professional_friendly
+  formality: medium  # 1=muy casual, 5=muy formal -> 3
+  humor: subtle      # Humor sutil cuando es apropiado
+  expertise_level: expert_accessible  # Experto pero accesible
+
+personality_traits:
+  - helpful         # Siempre busca ayudar
+  - knowledgeable   # Demuestra conocimiento sin presumir
+  - approachable    # Cercano, no intimidante
+  - practical       # Enfocado en soluciones reales
+  - honest          # Transparente, sin exageraciones
+
+communication_style:
+  sentence_length: short_to_medium  # Oraciones concisas
+  paragraph_style: scannable        # Fácil de escanear
+  emoji_usage: moderate             # Emojis con propósito
+  hashtag_style: relevant_only      # Solo hashtags útiles
+
+inspirations:
+  - "@midudev"      # Tips técnicos accesibles
+  - "@MoureDev"     # Contenido educativo de valor
+  - "@SoyDalto"     # Explicaciones claras
+
+rules:
+  always:
+    - Enfócate en el valor para el lector
+    - Sé específico, evita generalidades
+    - Incluye algo accionable cuando sea posible
+    - Mantén consistencia con posts anteriores
+  never:
+    - Usar lenguaje ofensivo o controversial
+    - Hacer promesas exageradas o falsas
+    - Ser condescendiente o arrogante
+    - Vender agresivamente (soft-sell siempre)
+    - Copiar contenido de otros sin crédito
+
+system_prompt: |
+  Eres el Community Manager de {brand_name}, una empresa de tecnología ubicada en {location}.
+
+  SOBRE LA EMPRESA:
+  - Especializada en soluciones de IA, automatización y transformación digital
+  - Vende equipos de cómputo e impresoras 3D
+  - Sitio web: {website}
+
+  TU PERSONALIDAD:
+  - Eres un experto en tecnología que explica conceptos de forma accesible
+  - Tu tono es profesional pero cercano, como un colega que sabe mucho
+  - Usas humor sutil cuando es apropiado, pero nunca forzado
+  - Te inspiras en creadores como @midudev, @MoureDev y @SoyDalto
+
+  ESTILO DE COMUNICACIÓN:
+  - Tips cortos y accionables
+  - Contenido educativo que aporta valor real
+  - Emojis con propósito (no decorativos)
+  - Hashtags relevantes y limitados (máximo 3-5)
+
+  REGLAS INQUEBRANTABLES:
+  - Nunca uses lenguaje ofensivo
+  - No hagas promesas exageradas
+  - Sé honesto y transparente
+  - Enfócate en ayudar, no en vender directamente
+  - Cada post debe aportar valor al lector

app/prompts/personalities/educational.yaml

@@ -0,0 +1,37 @@
+name: educational
+description: Personalidad didáctica para hilos y contenido educativo extenso
+
+extends: default  # Hereda de default y sobrescribe
+
+voice:
+  tone: teacher_mentor
+  formality: medium
+  expertise_level: expert_teacher
+
+personality_traits:
+  - patient         # Explica sin prisa
+  - thorough        # Cubre el tema completo
+  - encouraging     # Motiva al aprendizaje
+  - structured      # Organiza la información
+
+communication_style:
+  sentence_length: medium
+  paragraph_style: structured
+  use_examples: always
+  use_analogies: when_helpful
+
+teaching_techniques:
+  - Empezar con el "por qué" importa
+  - Usar analogías del mundo real
+  - Dividir conceptos complejos en pasos
+  - Incluir ejemplos prácticos
+  - Terminar con siguiente paso accionable
+
+system_prompt_addition: |
+
+  MODO EDUCATIVO ACTIVADO:
+  - Estás creando contenido para enseñar, no para impresionar
+  - Asume que el lector es inteligente pero nuevo en el tema
+  - Usa analogías del mundo real para conceptos abstractos
+  - Estructura: Problema → Concepto → Ejemplo → Acción
+  - Si algo es complejo, divídelo en partes digeribles

app/prompts/personalities/promotional.yaml

@@ -0,0 +1,45 @@
+name: promotional
+description: Personalidad para contenido de productos y servicios
+
+extends: default
+
+voice:
+  tone: enthusiastic_helpful
+  formality: medium
+  sales_approach: soft_consultative
+
+personality_traits:
+  - solution_focused   # Enfocado en resolver problemas
+  - value_oriented     # Destaca valor, no características
+  - trustworthy        # Genera confianza
+  - helpful_first      # Ayudar primero, vender después
+
+communication_style:
+  focus_on: benefits_over_features
+  cta_style: inviting_not_pushing
+  social_proof: when_available
+  urgency: natural_only  # Solo si es urgencia real
+
+sales_principles:
+  - Liderar con el problema que resuelve
+  - Mostrar beneficios antes que características
+  - Usar prueba social cuando exista
+  - CTA claro pero no agresivo
+  - Precio como inversión, no costo
+
+avoid:
+  - "OFERTA IMPERDIBLE"
+  - "ÚLTIMAS UNIDADES"  # A menos que sea verdad
+  - Presión artificial
+  - Comparaciones negativas con competencia
+  - Promesas que no se pueden cumplir
+
+system_prompt_addition: |
+
+  MODO PROMOCIONAL ACTIVADO:
+  - Estás presentando un producto/servicio, pero tu objetivo es AYUDAR
+  - El lector tiene un problema; tú tienes una solución
+  - Lidera con el beneficio, no con la característica
+  - Sé entusiasta pero no exagerado
+  - El CTA debe ser una invitación, no presión
+  - Si mencionas precio, enmárcalo como inversión con retorno

app/prompts/platforms/facebook.yaml

@@ -0,0 +1,83 @@
+platform: facebook
+display_name: "Facebook"
+description: "Plataforma de comunidad. Contenido más extenso y profesional."
+
+limits:
+  max_characters: 63206  # Prácticamente ilimitado
+  recommended_characters: 400-800
+  max_hashtags: 3  # Menos importantes en FB
+  max_mentions: 50
+  max_links: unlimited
+  media_optional: true
+
+tone:
+  style: professional_community
+  emoji_usage: moderate
+  formality: medium_to_high
+  energy: informative
+  audience: broader_age_range
+
+formatting:
+  line_breaks: important
+  use_bullets: yes
+  bullet_style: "• ✓ →"
+  paragraphs: medium  # 3-4 oraciones OK
+  whitespace: moderate
+
+structure:
+  hook: attention_in_first_line
+  body: detailed_valuable_content
+  cta: clear_next_step
+  link: if_relevant
+  hashtags: minimal_at_end
+
+hooks:
+  preferred:
+    - pregunta_comunidad     # "¿Qué opinan sobre...?"
+    - anuncio_valor          # "Nueva guía disponible:"
+    - insight_profesional    # "Después de 5 años..."
+    - contenido_largo_preview # "Escribí sobre..."
+  avoid:
+    - demasiado_casual
+    - solo_emojis
+    - clickbait_obvio
+
+cta:
+  frequency: 0.5
+  types:
+    - comment: "Cuéntanos en comentarios"
+    - share: "Comparte si te fue útil"
+    - click: "Más información en el link"
+    - message: "Escríbenos por Messenger"
+    - visit: "Visita nuestro sitio"
+  supports_links: true
+
+hashtags:
+  count: 2-3
+  importance: low  # Menos relevantes en FB
+  placement: end
+  style: professional
+
+best_practices:
+  - Contenido más largo está bien
+  - Links clicables son ventaja vs otras plataformas
+  - Audiencia más amplia en edad y tech-savviness
+  - Posts informativos/educativos funcionan bien
+  - Grupos y comunidades son poderosos
+  - Responder comentarios aumenta alcance
+
+audience_considerations:
+  - Rango de edad más amplio que otras plataformas
+  - No asumir conocimiento técnico avanzado
+  - Explicar términos cuando sea necesario
+  - Tono más profesional que casual
+
+adaptation_rules: |
+  Cuando adaptes contenido para Facebook:
+  1. Puedes expandir y dar más contexto
+  2. Incluye links si aportan valor
+  3. Tono más profesional que en Threads
+  4. Hashtags opcionales y mínimos (2-3 max)
+  5. Piensa en audiencia más amplia/diversa
+  6. CTAs pueden ser más directos
+  7. Formato legible con párrafos cortos

app/prompts/platforms/instagram.yaml

@@ -0,0 +1,86 @@
+platform: instagram
+display_name: "Instagram"
+description: "Plataforma visual. El texto complementa la imagen."
+
+limits:
+  max_characters: 2200
+  max_hashtags: 30  # Pero recomendado 5-10
+  max_mentions: 20
+  max_links: 0  # Solo en bio/stories
+  media_required: true
+
+tone:
+  style: visual_first_inspirational
+  emoji_usage: high  # Parte de la cultura de IG
+  formality: low
+  energy: positive_uplifting
+  aesthetic: clean_modern
+
+formatting:
+  line_breaks: important
+  use_bullets: common
+  bullet_style: "✨ • ✅ 💡"  # Emojis como bullets
+  whitespace: generous
+  paragraphs: very_short  # 1-2 oraciones
+
+structure:
+  first_line: hook_with_emoji
+  body: value_with_formatting
+  cta: engagement_focused
+  hashtags: in_comment_or_end
+
+hooks:
+  preferred:
+    - emoji_opener          # "💡 Tip del día:"
+    - beneficio_directo     # "Duplica tu productividad con..."
+    - transformación        # "De [antes] a [después]"
+    - lista_preview         # "3 formas de..."
+  avoid:
+    - texto_puro_largo
+    - sin_emojis
+    - demasiado_técnico
+
+cta:
+  frequency: 0.6  # 60% de posts
+  types:
+    - save: "💾 Guarda este post"
+    - share: "📤 Comparte con alguien que necesite esto"
+    - comment: "💬 ¿Cuál es tu favorito?"
+    - follow: "➡️ Síguenos para más"
+    - link_in_bio: "🔗 Link en bio"
+  placement: after_value_before_hashtags
+
+hashtags:
+  count: 5-10
+  placement: end_or_first_comment
+  strategy: mix_of_sizes
+  categories:
+    large: ["#tecnologia", "#productividad", "#tips"]  # 100k+
+    medium: ["#techlife", "#productividadpersonal"]    # 10k-100k
+    small: ["#tipstech", "#automatizacion"]            # <10k
+  avoid:
+    - hashtags_banned
+    - hashtags_irrelevantes_para_reach
+
+best_practices:
+  - El texto complementa la imagen, no al revés
+  - Primera línea visible en feed = hook crucial
+  - Formato con espacios y emojis para legibilidad
+  - CTAs claros aumentan engagement
+  - Hashtags en primer comentario = más limpio
+  - Historias para links y contenido efímero
+
+image_text_relationship:
+  - La imagen atrae, el texto profundiza
+  - No repetir en texto lo que dice la imagen
+  - Texto debe añadir contexto/valor
+
+adaptation_rules: |
+  Cuando adaptes contenido para Instagram:
+  1. Piensa primero en qué imagen acompañará
+  2. Primera línea MUY importante (es lo que se ve)
+  3. Usa emojis como estructura visual (💡 ✅ ➡️)
+  4. Separa ideas con saltos de línea
+  5. CTA explícito (guardar/compartir/comentar)
+  6. Hashtags al final o en primer comentario
+  7. Más extenso está bien, la gente scrollea

app/prompts/platforms/threads.yaml

@@ -0,0 +1,81 @@
+platform: threads
+display_name: "Threads"
+description: "Plataforma conversacional de Meta. Tono más casual y auténtico."
+
+limits:
+  max_characters: 500
+  max_hashtags: 5
+  max_mentions: 5
+  max_links: 1
+  media_optional: true
+
+tone:
+  style: conversational_authentic
+  emoji_usage: moderate  # 2-4
+  formality: low_to_medium
+  energy: friendly
+  personal_voice: true  # Más "yo" menos "nosotros"
+
+formatting:
+  line_breaks: true
+  use_bullets: optional
+  bullet_style: "•"
+  whitespace: natural
+  paragraphs: short  # 2-3 oraciones máximo
+
+hooks:
+  preferred:
+    - pregunta_personal     # "¿Alguna vez te ha pasado...?"
+    - historia_corta        # "Ayer me di cuenta..."
+    - opinión_honesta       # "Honestamente, creo que..."
+    - reflexión             # "He estado pensando en..."
+  avoid:
+    - demasiado_corporativo
+    - hooks_de_ventas
+    - formalidad_excesiva
+
+cta:
+  frequency: 0.4  # 40% de posts
+  types:
+    - engage: "¿Qué piensan?"
+    - share: "¿Les ha pasado?"
+    - follow: "Más contenido así aquí"
+    - discuss: "Debatamos en comentarios"
+  style: natural_not_forced
+
+hashtags:
+  count: 3-5
+  placement: end
+  style: trending_relevant
+  recommended:
+    - "#Tech"
+    - "#Threads"
+    - "#Productividad"
+    - "#IA"
+    - "#Tips"
+
+best_practices:
+  - Tono como si hablaras con un amigo
+  - Okay ser vulnerable/honesto sobre errores
+  - Engagement genuino en comentarios
+  - Contenido que invita a conversación
+  - Menos "profesional", más "persona real"
+
+voice_examples:
+  good:
+    - "Voy a ser honesto: tardé años en entender esto..."
+    - "¿Solo a mí me pasa que...?"
+    - "Unpopular opinion: la productividad está sobrevalorada"
+  bad:
+    - "Nuestra empresa ofrece soluciones innovadoras..."
+    - "Estimados seguidores..."
+    - "Les compartimos información importante..."
+
+adaptation_rules: |
+  Cuando adaptes contenido para Threads:
+  1. Hazlo más personal y conversacional
+  2. Añade opinión o experiencia propia
+  3. Invita a la conversación genuinamente
+  4. Puedes ser más extenso que X
+  5. Emojis naturales, no decorativos
+  6. Está bien mostrar vulnerabilidad

app/prompts/platforms/x.yaml

@@ -0,0 +1,79 @@
+platform: x
+display_name: "X (Twitter)"
+description: "Plataforma de microblogging. Contenido conciso y directo."
+
+limits:
+  max_characters: 280
+  max_hashtags: 2
+  max_mentions: 3
+  max_links: 1
+  media_optional: true
+
+tone:
+  style: direct_punchy
+  emoji_usage: minimal  # 1-2 máximo
+  formality: medium
+  energy: high
+
+formatting:
+  line_breaks: true
+  use_bullets: true
+  bullet_style: "→"
+  numbered_lists: false
+  whitespace: strategic  # Usa espacios para legibilidad
+
+hooks:
+  preferred:
+    - dato_impactante     # "El 90% de..."
+    - pregunta_retórica   # "¿Sabías que...?"
+    - afirmación_bold     # "La productividad no es..."
+    - tip_directo         # "Tip: usa..."
+  avoid:
+    - historia_larga      # No hay espacio
+    - introducción_suave  # Pierde caracteres
+    - múltiples_ideas     # Un concepto solo
+
+cta:
+  frequency: 0.3  # 30% de posts
+  types:
+    - follow: "Síguenos para más tips"
+    - save: "Guarda este tip"
+    - share: "RT si te fue útil"
+    - engage: "¿Qué opinas?"
+  placement: end_before_hashtags
+
+hashtags:
+  count: 1-2
+  placement: end
+  style: no_spaces  # #IA no # IA
+  avoid:
+    - hashtags_largos_incomprensibles
+    - más_de_2_palabras
+  recommended:
+    - "#Tech"
+    - "#IA"
+    - "#Productividad"
+    - "#Tips"
+    - "#Python"
+
+best_practices:
+  - Primera línea es crucial (aparece en preview)
+  - Usa saltos de línea para escaneo rápido
+  - Un solo mensaje/idea por post
+  - Threads para contenido largo (no comprimir)
+  - Los posts con datos específicos performan mejor
+
+avoid:
+  - Comprimir contenido largo en 280 chars
+  - Más de 2 hashtags
+  - Emojis excesivos
+  - Links en el medio del texto
+  - "Hilo:" sin contenido de hilo real
+
+adaptation_rules: |
+  Cuando adaptes contenido para X:
+  1. Extrae la idea principal únicamente
+  2. Usa formato de lista con → si hay múltiples puntos
+  3. Hook en primera línea obligatorio
+  4. Si no cabe, sugiere crear hilo en su lugar
+  5. Hashtags al final, máximo 2

app/prompts/templates/product_post.yaml

@@ -0,0 +1,82 @@
+name: product_post
+description: Posts promocionales para productos
+personality: promotional
+
+purpose: |
+  Presentar productos de forma atractiva enfocándose en cómo
+  resuelven problemas reales del cliente.
+
+requirements:
+  - Liderar con el problema que resuelve
+  - Destacar 2-3 beneficios clave
+  - Incluir precio como inversión
+  - CTA claro pero no agresivo
+  - NO inventar especificaciones
+
+structure:
+  hook: problem_or_benefit_hook
+  benefits: 2_3_key_benefits
+  specs: relevant_specs_only
+  price: price_as_investment
+  cta: soft_call_to_action
+  hashtags: 2_3_relevant
+
+variables:
+  - name: product_name
+    type: string
+    required: true
+  - name: product_description
+    type: string
+    required: true
+  - name: price
+    type: number
+    required: true
+  - name: category
+    type: string
+    required: true
+  - name: specs
+    type: object
+    required: false
+  - name: highlights
+    type: array
+    required: false
+
+parameters:
+  temperature: 0.7
+  max_tokens: 400
+
+template: |
+  Genera un post promocional para este producto:
+
+  PRODUCTO: {product_name}
+  DESCRIPCIÓN: {product_description}
+  PRECIO: ${price:,.2f} MXN
+  CATEGORÍA: {category}
+  ESPECIFICACIONES: {specs}
+  PUNTOS DESTACADOS: {highlights}
+
+  ESTRUCTURA:
+  1. HOOK: Problema que resuelve O beneficio principal
+  2. BENEFICIOS: 2-3 beneficios clave (no características)
+  3. PRECIO: Presentado como inversión
+  4. CTA: Invitación a saber más (no presión)
+  5. HASHTAGS: 2-3 relevantes
+
+  REGLAS:
+  - Beneficios > Características (no "8GB RAM", sino "edita video sin lag")
+  - El precio es una inversión, no un gasto
+  - CTA suave: "Más info en DM", "Conoce más", etc.
+  - NO inventes especificaciones que no están en los datos
+  - Usa emojis con propósito (máximo 3-4)
+
+  Responde SOLO con el texto del post.
+
+tone_guidelines:
+  do:
+    - "Edita videos 4K sin esperar renderizados eternos"
+    - "Inversión que se paga sola en productividad"
+    - "¿Te interesa? Escríbenos para más detalles"
+  dont:
+    - "¡¡¡OFERTA INCREÍBLE!!!"
+    - "ÚLTIMAS UNIDADES" (a menos que sea verdad)
+    - "Compra ahora antes de que se acabe"

app/prompts/templates/response.yaml

@@ -0,0 +1,97 @@
+name: response
+description: Respuestas a interacciones de usuarios
+personality: default
+
+purpose: |
+  Generar respuestas apropiadas a comentarios, menciones y mensajes,
+  manteniendo la voz de marca y fomentando la relación con el usuario.
+
+requirements:
+  - Responder al contexto específico del usuario
+  - Mantener tono de marca
+  - Fomentar continuación de conversación cuando apropiado
+  - Ser útil sin ser condescendiente
+
+response_types:
+  question:
+    priority: high
+    goal: answer_helpfully
+    follow_up: offer_more_help
+  compliment:
+    priority: medium
+    goal: thank_genuinely
+    follow_up: invite_engagement
+  complaint:
+    priority: critical
+    goal: acknowledge_and_solve
+    follow_up: take_to_dm_if_complex
+  mention:
+    priority: medium
+    goal: engage_positively
+    follow_up: depends_on_context
+
+variables:
+  - name: interaction_content
+    type: string
+    required: true
+  - name: interaction_type
+    type: string
+    required: true
+    options: ["comment", "mention", "reply", "dm"]
+  - name: sentiment
+    type: string
+    required: false
+    options: ["positive", "neutral", "negative", "question"]
+  - name: context
+    type: string
+    required: false
+    description: "Contexto adicional (post original, historial, etc.)"
+
+parameters:
+  temperature: 0.8
+  max_tokens: 500
+
+template: |
+  Un usuario escribió esto en redes sociales:
+
+  "{interaction_content}"
+
+  TIPO DE INTERACCIÓN: {interaction_type}
+  SENTIMIENTO DETECTADO: {sentiment}
+  CONTEXTO: {context}
+
+  Genera 3 opciones de respuesta diferentes:
+
+  1. RESPUESTA CORTA: Directa y amigable (máx 100 caracteres)
+  2. RESPUESTA CONVERSACIONAL: Invita a continuar el diálogo (máx 200 caracteres)
+  3. RESPUESTA CON CTA: Dirige a más info o contacto (máx 200 caracteres)
+
+  REGLAS SEGÚN TIPO:
+
+  Si es PREGUNTA:
+  - Responde de forma útil y específica
+  - Si no sabes algo, admítelo honestamente
+  - Ofrece investigar más si es necesario
+
+  Si es QUEJA:
+  - Empatiza primero, no te defiendas
+  - Ofrece solución o escalación
+  - Sugiere continuar por DM si es complejo
+
+  Si es CUMPLIDO:
+  - Agradece genuinamente (no genérico)
+  - Comparte crédito si aplica
+  - Invita a más engagement
+
+  Si es MENCIÓN:
+  - Reconoce la mención
+  - Aporta valor si es posible
+  - Sé natural, no forzado
+
+  TONO:
+  - Humano, no robótico
+  - Amigable pero profesional
+  - Útil sin ser condescendiente
+  - Nunca defensivo o pasivo-agresivo
+
+  Responde con las 3 opciones numeradas, una por línea.

app/prompts/templates/service_post.yaml

@@ -0,0 +1,87 @@
+name: service_post
+description: Posts promocionales para servicios
+personality: promotional
+
+purpose: |
+  Presentar servicios enfocándose en el problema que resuelven
+  y los resultados que el cliente puede esperar.
+
+requirements:
+  - Enfocarse en el problema/dolor del cliente
+  - Mostrar resultados, no procesos
+  - Incluir prueba social si está disponible
+  - CTA consultivo (no de venta directa)
+
+structure:
+  hook: pain_point_or_result
+  problem: what_client_struggles_with
+  solution: how_service_helps
+  results: expected_outcomes
+  cta: consultative_invitation
+  hashtags: 2_3_relevant
+
+variables:
+  - name: service_name
+    type: string
+    required: true
+  - name: service_description
+    type: string
+    required: true
+  - name: category
+    type: string
+    required: true
+  - name: target_sectors
+    type: array
+    required: false
+  - name: benefits
+    type: array
+    required: false
+  - name: call_to_action
+    type: string
+    required: false
+    default: "Contáctanos para una consulta sin compromiso"
+
+parameters:
+  temperature: 0.7
+  max_tokens: 400
+
+template: |
+  Genera un post promocional para este servicio:
+
+  SERVICIO: {service_name}
+  DESCRIPCIÓN: {service_description}
+  CATEGORÍA: {category}
+  SECTORES OBJETIVO: {target_sectors}
+  BENEFICIOS: {benefits}
+  CTA DESEADO: {call_to_action}
+
+  ESTRUCTURA:
+  1. HOOK: Dolor del cliente O resultado transformador
+  2. PROBLEMA: Lo que el cliente enfrenta (empatía)
+  3. SOLUCIÓN: Cómo el servicio ayuda (sin tecnicismos)
+  4. RESULTADOS: Qué puede esperar el cliente
+  5. CTA: Invitación consultiva
+  6. HASHTAGS: 2-3 relevantes
+
+  TONO:
+  - Consultivo, no vendedor
+  - Empático con el problema del cliente
+  - Confiado pero no arrogante
+  - Enfocado en resultados medibles
+
+  REGLAS:
+  - Usa "tú" no "usted" (cercano)
+  - Evita jerga técnica innecesaria
+  - Si mencionas resultados, que sean realistas
+  - CTA debe ser bajo compromiso
+
+  Responde SOLO con el texto del post.
+
+examples:
+  hooks:
+    good:
+      - "¿Tu equipo pierde 10+ horas/semana en tareas repetitivas?"
+      - "Empresas que automatizan reducen errores un 80%"
+    bad:
+      - "Ofrecemos servicios de automatización"
+      - "Somos expertos en IA"

app/prompts/templates/thread.yaml

@@ -0,0 +1,84 @@
+name: thread
+description: Hilos educativos de múltiples posts
+personality: educational
+
+purpose: |
+  Crear hilos educativos que expliquen un tema en profundidad,
+  manteniendo engagement a lo largo de todos los posts.
+
+requirements:
+  - Cada post debe poder funcionar solo pero mejor en conjunto
+  - Progresión lógica de información
+  - Hooks internos para mantener lectura
+  - Valor concreto en cada post
+
+structure:
+  post_1: hook_and_promise
+  posts_middle: educational_content
+  post_final: conclusion_and_cta
+
+variables:
+  - name: topic
+    type: string
+    required: true
+  - name: num_posts
+    type: integer
+    required: false
+    default: 5
+    min: 3
+    max: 10
+  - name: depth
+    type: string
+    required: false
+    default: "intermedio"
+    options: ["básico", "intermedio", "avanzado"]
+
+parameters:
+  temperature: 0.7
+  max_tokens: 1500
+
+template: |
+  Genera un hilo educativo de {num_posts} posts sobre: {topic}
+
+  NIVEL DE PROFUNDIDAD: {depth}
+
+  ESTRUCTURA DEL HILO:
+
+  POST 1 (HOOK):
+  - Captura atención con dato sorprendente, pregunta provocadora, o promesa de valor
+  - Indica que es un hilo: "🧵 Hilo:"
+  - Anticipa lo que van a aprender
+
+  POSTS 2 a {num_posts-1} (CONTENIDO):
+  - Cada post = 1 concepto/punto
+  - Empieza cada post con conexión al anterior
+  - Incluye ejemplo práctico cuando sea posible
+  - Usa formato escaneable (bullets, numeración)
+
+  POST {num_posts} (CIERRE):
+  - Resume los puntos clave
+  - Da un paso accionable
+  - CTA de engagement (guardar, compartir, seguir)
+  - Hashtags relevantes
+
+  REGLAS POR POST:
+  - Máximo 280 caracteres cada uno
+  - Numera cada post (1/, 2/, etc.)
+  - Emojis con propósito (1-2 por post)
+  - El último post lleva los hashtags
+
+  TÉCNICAS DE ENGAGEMENT:
+  - "Pero aquí viene lo interesante..." (transiciones)
+  - Preguntas retóricas entre posts
+  - "La mayoría no sabe esto..." (curiosidad)
+  - Ejemplos concretos y relatable
+
+  FORMATO DE RESPUESTA:
+  Responde con cada post separado por una línea vacía.
+  No incluyas explicaciones, solo los posts.
+
+example_structure:
+  post_1: "🧵 Hilo: 5 errores de productividad que cometes sin darte cuenta (y cómo evitarlos)"
+  post_2: "1/ El primero: revisar email como primera tarea del día..."
+  post_3: "2/ El segundo error es más sutil..."
+  post_n: "5/ Para resumir: [puntos clave]. ¿Cuál vas a cambiar primero? #Productividad"

app/prompts/templates/tip_tech.yaml

@@ -0,0 +1,85 @@
+name: tip_tech
+description: Tips de tecnología cortos y accionables
+personality: default
+
+purpose: |
+  Generar tips prácticos que el lector pueda aplicar inmediatamente.
+  El valor está en la accionabilidad, no en la teoría.
+
+requirements:
+  - Accionable en menos de 5 minutos
+  - Un solo concepto por tip
+  - Incluye el "por qué" importa
+  - Específico, no genérico
+
+structure:
+  hook: attention_grabbing_first_line
+  body: the_tip_with_context
+  why: why_it_matters
+  close: hashtags_only
+
+variables:
+  - name: category
+    type: string
+    required: true
+    examples: ["productividad", "ia", "seguridad", "python", "automatización"]
+  - name: difficulty_level
+    type: string
+    required: false
+    default: "principiante"
+    options: ["principiante", "intermedio", "avanzado"]
+  - name: target_audience
+    type: string
+    required: false
+    default: "profesionales tech"
+
+parameters:
+  temperature: 0.8
+  max_tokens: 300
+
+template: |
+  Genera un tip de tecnología sobre: {category}
+
+  NIVEL DE DIFICULTAD: {difficulty_level}
+  AUDIENCIA: {target_audience}
+
+  ESTRUCTURA REQUERIDA:
+  1. HOOK: Primera línea que capture atención (pregunta, dato sorprendente, o afirmación bold)
+  2. TIP: El consejo concreto y específico
+  3. POR QUÉ: Una línea explicando el beneficio
+  4. HASHTAGS: 2-3 hashtags relevantes
+
+  CRITERIOS DE CALIDAD:
+  - El lector debe poder aplicarlo HOY
+  - Debe ser específico (no "usa IA para ser más productivo", sino "usa ChatGPT para resumir emails largos")
+  - El hook debe generar curiosidad o resonar con un dolor común
+
+  EVITAR:
+  - Tips genéricos que todos conocen
+  - Consejos que requieran comprar algo
+  - Jerga técnica sin explicación
+
+  Responde SOLO con el texto del post, sin explicaciones ni meta-comentarios.
+
+examples:
+  good:
+    - |
+      ¿Pasas horas en reuniones improductivas?
+
+      La regla 2-2-2: máximo 2 temas, 2 decisiones, 2 acciones.
+
+      Mis reuniones ahora duran la mitad.
+
+      #Productividad #Tips
+    - |
+      El 90% ignora esto en Python:
+
+      Usa enumerate() en lugar de range(len()).
+
+      Código más limpio y 0 errores de índice.
+
+      #Python #Programming
+  bad:
+    - "Usa IA para ser más productivo"  # Muy genérico
+    - "Compra una segunda pantalla para trabajar mejor"  # Requiere compra
+    - "El machine learning es útil"  # No es accionable

app/services/ai/__init__.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+"""
+AI Services - Content Generation Engine v2.0
+
+Este módulo contiene los componentes del motor de generación de contenido:
+- PromptLibrary: Carga y renderiza prompts desde YAML
+- ContextEngine: Anti-repetición y selección de best performers
+- ContentGeneratorV2: Interfaz mejorada con DeepSeek
+- PlatformAdapter: Adapta contenido por plataforma
+- ContentValidator: Validación y scoring con IA
+"""
+
+from app.services.ai.prompt_library import PromptLibrary
+from app.services.ai.context_engine import ContextEngine
+from app.services.ai.generator import ContentGeneratorV2
+from app.services.ai.platform_adapter import PlatformAdapter
+from app.services.ai.validator import ContentValidator
+
+__all__ = [
+    "PromptLibrary",
+    "ContextEngine",
+    "ContentGeneratorV2",
+    "PlatformAdapter",
+    "ContentValidator",
+]

app/services/ai/context_engine.py

@@ -0,0 +1,519 @@
+"""
+ContextEngine - Motor de contexto para generación inteligente.
+
+Este módulo maneja:
+- Anti-repetición de temas y frases
+- Selección de best performers para few-shot learning
+- Ventana de memoria de posts recientes
+- Análisis semántico de contenido
+"""
+
+from datetime import datetime, timedelta
+from typing import Dict, List, Optional, Any, Tuple
+from sqlalchemy import func, desc
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.models.content_memory import ContentMemory
+from app.models.post import Post
+
+
+class ContextEngine:
+    """
+    Motor de contexto para generación de contenido.
+
+    Responsabilidades:
+    1. Rastrear contenido generado para evitar repeticiones
+    2. Identificar y usar posts exitosos como ejemplos
+    3. Sugerir variaciones de hooks y estilos
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        memory_window: int = 50,
+        topic_cooldown_days: int = 7,
+        phrase_cooldown_days: int = 14,
+        top_percentile: int = 20
+    ):
+        """
+        Inicializar el Context Engine.
+
+        Args:
+            memory_window: Cantidad de posts recientes a recordar
+            topic_cooldown_days: Días antes de repetir un tema
+            phrase_cooldown_days: Días antes de repetir una frase distintiva
+            top_percentile: Percentil para considerar "top performer"
+        """
+        self.memory_window = memory_window
+        self.topic_cooldown_days = topic_cooldown_days
+        self.phrase_cooldown_days = phrase_cooldown_days
+        self.top_percentile = top_percentile
+
+    # === Anti-Repetición ===
+
+    def get_recent_topics(
+        self,
+        db: Session,
+        days: Optional[int] = None,
+        limit: int = 100
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Obtener temas usados recientemente.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            days: Días hacia atrás (default: topic_cooldown_days)
+            limit: Máximo de registros a consultar
+
+        Returns:
+            Lista de temas usados recientemente
+        """
+        if days is None:
+            days = self.topic_cooldown_days
+
+        since = datetime.utcnow() - timedelta(days=days)
+
+        memories = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.created_at >= since,
+            ContentMemory.topics.isnot(None)
+        ).order_by(desc(ContentMemory.created_at)).limit(limit).all()
+
+        # Flatten y contar frecuencia
+        all_topics = []
+        for mem in memories:
+            if mem.topics:
+                all_topics.extend(mem.topics)
+
+        return list(set(all_topics))
+
+    def get_recent_phrases(
+        self,
+        db: Session,
+        days: Optional[int] = None,
+        limit: int = 100
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Obtener frases distintivas usadas recientemente.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            days: Días hacia atrás (default: phrase_cooldown_days)
+            limit: Máximo de registros a consultar
+
+        Returns:
+            Lista de frases usadas recientemente
+        """
+        if days is None:
+            days = self.phrase_cooldown_days
+
+        since = datetime.utcnow() - timedelta(days=days)
+
+        memories = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.created_at >= since,
+            ContentMemory.key_phrases.isnot(None)
+        ).order_by(desc(ContentMemory.created_at)).limit(limit).all()
+
+        all_phrases = []
+        for mem in memories:
+            if mem.key_phrases:
+                all_phrases.extend(mem.key_phrases)
+
+        return list(set(all_phrases))
+
+    def get_recent_hooks(
+        self,
+        db: Session,
+        days: int = 14,
+        limit: int = 50
+    ) -> Dict[str, int]:
+        """
+        Obtener tipos de hooks usados recientemente con frecuencia.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            days: Días hacia atrás
+            limit: Máximo de registros
+
+        Returns:
+            Dict de hook_type -> count
+        """
+        since = datetime.utcnow() - timedelta(days=days)
+
+        memories = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.created_at >= since,
+            ContentMemory.hook_type.isnot(None)
+        ).order_by(desc(ContentMemory.created_at)).limit(limit).all()
+
+        hook_counts: Dict[str, int] = {}
+        for mem in memories:
+            hook_counts[mem.hook_type] = hook_counts.get(mem.hook_type, 0) + 1
+
+        return hook_counts
+
+    def suggest_hook_type(
+        self,
+        db: Session,
+        preferred_hooks: Optional[List[str]] = None
+    ) -> str:
+        """
+        Sugerir un tipo de hook basado en lo menos usado recientemente.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            preferred_hooks: Lista de hooks preferidos para esta plataforma
+
+        Returns:
+            Tipo de hook sugerido
+        """
+        recent_hooks = self.get_recent_hooks(db)
+
+        if not preferred_hooks:
+            preferred_hooks = [
+                "pregunta_retórica",
+                "dato_impactante",
+                "tip_directo",
+                "afirmación_bold",
+                "historia_corta"
+            ]
+
+        # Encontrar el hook menos usado
+        min_count = float("inf")
+        suggested = preferred_hooks[0]
+
+        for hook in preferred_hooks:
+            count = recent_hooks.get(hook, 0)
+            if count < min_count:
+                min_count = count
+                suggested = hook
+
+        return suggested
+
+    def build_exclusion_context(
+        self,
+        db: Session,
+        content_type: str,
+        category: Optional[str] = None
+    ) -> str:
+        """
+        Construir contexto de exclusión para el prompt.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            content_type: Tipo de contenido (tip_tech, product_post, etc.)
+            category: Categoría específica (ia, productividad, etc.)
+
+        Returns:
+            String con instrucciones de exclusión para el prompt
+        """
+        recent_topics = self.get_recent_topics(db)
+        recent_phrases = self.get_recent_phrases(db)
+
+        exclusions = []
+
+        if recent_topics:
+            topics_str = ", ".join(recent_topics[:10])
+            exclusions.append(f"TEMAS YA CUBIERTOS RECIENTEMENTE (evitar): {topics_str}")
+
+        if recent_phrases:
+            phrases_str = "; ".join(recent_phrases[:5])
+            exclusions.append(f"FRASES YA USADAS (no repetir): {phrases_str}")
+
+        # Sugerir hook menos usado
+        suggested_hook = self.suggest_hook_type(db)
+        exclusions.append(f"HOOK SUGERIDO: {suggested_hook} (poco usado recientemente)")
+
+        if exclusions:
+            return "\n".join(exclusions)
+        return ""
+
+    # === Best Performers ===
+
+    def get_top_performers(
+        self,
+        db: Session,
+        content_type: Optional[str] = None,
+        platform: Optional[str] = None,
+        limit: int = 5
+    ) -> List[ContentMemory]:
+        """
+        Obtener posts con mejor rendimiento.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            content_type: Filtrar por tipo de contenido
+            platform: Filtrar por plataforma
+            limit: Máximo de resultados
+
+        Returns:
+            Lista de ContentMemory de top performers
+        """
+        query = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.is_top_performer == True,
+            ContentMemory.engagement_score.isnot(None)
+        )
+
+        if content_type:
+            query = query.filter(ContentMemory.content_type == content_type)
+
+        if platform:
+            query = query.filter(ContentMemory.platform == platform)
+
+        # Ordenar por score y limitar uso excesivo
+        return query.order_by(
+            desc(ContentMemory.engagement_score),
+            ContentMemory.times_used_as_example  # Preferir menos usados
+        ).limit(limit).all()
+
+    def get_few_shot_examples(
+        self,
+        db: Session,
+        content_type: str,
+        platform: Optional[str] = None,
+        min_examples: int = 2,
+        max_examples: int = 5
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Obtener ejemplos de contenido real para few-shot prompting.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            content_type: Tipo de contenido
+            platform: Plataforma específica
+            min_examples: Mínimo de ejemplos
+            max_examples: Máximo de ejemplos
+
+        Returns:
+            Lista de contenidos de posts exitosos
+        """
+        top_performers = self.get_top_performers(
+            db, content_type, platform, limit=max_examples
+        )
+
+        examples = []
+        for mem in top_performers:
+            # Obtener contenido del post original
+            post = db.query(Post).filter(Post.id == mem.post_id).first()
+            if post:
+                content = post.get_content_for_platform(platform or "x")
+                examples.append(content)
+
+                # Registrar uso como ejemplo
+                mem.record_example_usage()
+
+        db.commit()
+
+        return examples[:max_examples]
+
+    def build_few_shot_context(
+        self,
+        db: Session,
+        content_type: str,
+        platform: Optional[str] = None
+    ) -> str:
+        """
+        Construir contexto de few-shot para el prompt.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            content_type: Tipo de contenido
+            platform: Plataforma
+
+        Returns:
+            String con ejemplos formateados para el prompt
+        """
+        examples = self.get_few_shot_examples(db, content_type, platform)
+
+        if not examples:
+            return ""
+
+        formatted = ["EJEMPLOS DE POSTS EXITOSOS (inspírate en el estilo):"]
+        for i, ex in enumerate(examples, 1):
+            formatted.append(f"\n--- Ejemplo {i} ---\n{ex}")
+
+        return "\n".join(formatted)
+
+    # === Análisis de Contenido ===
+
+    def analyze_content(
+        self,
+        content: str,
+        content_type: str,
+        platform: str
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analizar contenido generado para almacenar en memoria.
+
+        Este es un análisis básico basado en reglas.
+        Para análisis más sofisticado, usar el Validator con IA.
+
+        Args:
+            content: Contenido a analizar
+            content_type: Tipo de contenido
+            platform: Plataforma destino
+
+        Returns:
+            Dict con análisis (topics, key_phrases, hook_type)
+        """
+        # Detectar hook type basado en primera línea
+        first_line = content.split("\n")[0].strip()
+        hook_type = self._detect_hook_type(first_line)
+
+        # Extraer posibles temas (simplificado)
+        topics = self._extract_topics(content)
+
+        # Extraer frases distintivas
+        key_phrases = self._extract_key_phrases(content)
+
+        return {
+            "hook_type": hook_type,
+            "topics": topics,
+            "key_phrases": key_phrases,
+            "content_summary": content[:200],  # Resumen simple
+        }
+
+    def _detect_hook_type(self, first_line: str) -> str:
+        """Detectar tipo de hook basado en la primera línea."""
+        first_line_lower = first_line.lower()
+
+        if first_line.endswith("?"):
+            return "pregunta_retórica"
+        elif any(char.isdigit() for char in first_line) and "%" in first_line:
+            return "dato_impactante"
+        elif first_line_lower.startswith(("tip:", "consejo:", "truco:")):
+            return "tip_directo"
+        elif "🧵" in first_line or "hilo" in first_line_lower:
+            return "hilo_intro"
+        elif any(word in first_line_lower for word in ["nunca", "siempre", "error", "mito"]):
+            return "afirmación_bold"
+        else:
+            return "general"
+
+    def _extract_topics(self, content: str) -> List[str]:
+        """Extraer temas del contenido (basado en keywords)."""
+        content_lower = content.lower()
+
+        topic_keywords = {
+            "ia": ["ia", "inteligencia artificial", "chatgpt", "claude", "deepseek", "llm"],
+            "productividad": ["productividad", "tiempo", "eficiencia", "organización", "tareas"],
+            "python": ["python", "django", "flask", "pip"],
+            "seguridad": ["seguridad", "password", "contraseña", "phishing", "privacidad"],
+            "automatización": ["automatización", "automatizar", "script", "workflow"],
+            "hardware": ["laptop", "computadora", "impresora", "monitor", "teclado"],
+        }
+
+        found_topics = []
+        for topic, keywords in topic_keywords.items():
+            if any(kw in content_lower for kw in keywords):
+                found_topics.append(topic)
+
+        return found_topics
+
+    def _extract_key_phrases(self, content: str) -> List[str]:
+        """Extraer frases distintivas del contenido."""
+        # Buscar patrones como "la regla X", "el método Y", etc.
+        phrases = []
+
+        import re
+
+        # Patrones comunes de frases distintivas
+        patterns = [
+            r"la regla [\w\-]+",
+            r"el método [\w\-]+",
+            r"el truco [\w\-]+",
+            r"la técnica [\w\-]+",
+            r"\d+[%] [\w\s]{5,20}",  # "90% de developers..."
+        ]
+
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.findall(pattern, content.lower())
+            phrases.extend(matches)
+
+        return list(set(phrases))[:5]  # Max 5 frases
+
+    # === Persistencia ===
+
+    def save_to_memory(
+        self,
+        db: Session,
+        post_id: int,
+        content: str,
+        content_type: str,
+        platform: str,
+        quality_score: Optional[int] = None,
+        quality_breakdown: Optional[Dict] = None,
+        template_used: Optional[str] = None,
+        personality_used: Optional[str] = None
+    ) -> ContentMemory:
+        """
+        Guardar contenido en memoria para tracking.
+
+        Args:
+            db: Sesión de base de datos
+            post_id: ID del post
+            content: Contenido generado
+            content_type: Tipo de contenido
+            platform: Plataforma
+            quality_score: Score de calidad
+            quality_breakdown: Breakdown del score
+            template_used: Template usado
+            personality_used: Personalidad usada
+
+        Returns:
+            ContentMemory creado
+        """
+        # Analizar contenido
+        analysis = self.analyze_content(content, content_type, platform)
+
+        memory = ContentMemory(
+            post_id=post_id,
+            topics=analysis["topics"],
+            key_phrases=analysis["key_phrases"],
+            hook_type=analysis["hook_type"],
+            content_summary=analysis["content_summary"],
+            quality_score=quality_score,
+            quality_breakdown=quality_breakdown,
+            platform=platform,
+            content_type=content_type,
+            template_used=template_used,
+            personality_used=personality_used,
+        )
+
+        db.add(memory)
+        db.commit()
+        db.refresh(memory)
+
+        return memory
+
+    def update_engagement_scores(self, db: Session) -> int:
+        """
+        Actualizar scores de engagement y marcar top performers.
+
+        Debe ejecutarse periódicamente (ej: tarea Celery diaria).
+
+        Returns:
+            Número de registros actualizados
+        """
+        # Calcular percentil para top performer
+        all_scores = db.query(ContentMemory.engagement_score).filter(
+            ContentMemory.engagement_score.isnot(None)
+        ).all()
+
+        if not all_scores:
+            return 0
+
+        scores = sorted([s[0] for s in all_scores], reverse=True)
+        threshold_idx = max(0, int(len(scores) * self.top_percentile / 100) - 1)
+        threshold_score = scores[threshold_idx]
+
+        # Marcar top performers
+        updated = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.engagement_score >= threshold_score,
+            ContentMemory.is_top_performer == False
+        ).update({"is_top_performer": True})
+
+        db.commit()
+
+        return updated
+
+
+# Instancia global con configuración por defecto
+context_engine = ContextEngine()

app/services/ai/generator.py

@@ -0,0 +1,493 @@
+"""
+ContentGeneratorV2 - Generador de contenido mejorado con DeepSeek.
+
+Este módulo maneja:
+- Generación de contenido usando prompts de la biblioteca
+- Integración con Context Engine para anti-repetición
+- Soporte para few-shot learning
+- Parámetros dinámicos por tipo de contenido
+"""
+
+import json
+from typing import Optional, List, Dict, Any
+from openai import OpenAI
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.config import settings
+from app.services.ai.prompt_library import prompt_library, PromptLibrary
+from app.services.ai.context_engine import context_engine, ContextEngine
+from app.services.ai.platform_adapter import platform_adapter, PlatformAdapter
+
+
+class ContentGeneratorV2:
+    """
+    Generador de contenido v2.0 con motor modular.
+
+    Mejoras sobre v1:
+    - Prompts externalizados en YAML
+    - Anti-repetición via Context Engine
+    - Few-shot learning con posts exitosos
+    - Adaptación automática por plataforma
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        prompt_lib: Optional[PromptLibrary] = None,
+        ctx_engine: Optional[ContextEngine] = None,
+        plt_adapter: Optional[PlatformAdapter] = None
+    ):
+        """
+        Inicializar el generador.
+
+        Args:
+            prompt_lib: PromptLibrary (usa global si no se especifica)
+            ctx_engine: ContextEngine (usa global si no se especifica)
+            plt_adapter: PlatformAdapter (usa global si no se especifica)
+        """
+        self._client = None
+        self.model = "deepseek-chat"
+
+        self.prompt_lib = prompt_lib or prompt_library
+        self.ctx_engine = ctx_engine or context_engine
+        self.plt_adapter = plt_adapter or platform_adapter
+
+    @property
+    def client(self) -> OpenAI:
+        """Lazy initialization del cliente OpenAI/DeepSeek."""
+        if self._client is None:
+            if not settings.DEEPSEEK_API_KEY:
+                raise ValueError(
+                    "DEEPSEEK_API_KEY no configurada. "
+                    "Configura la variable de entorno."
+                )
+            self._client = OpenAI(
+                api_key=settings.DEEPSEEK_API_KEY,
+                base_url=settings.DEEPSEEK_BASE_URL
+            )
+        return self._client
+
+    # === Generación Principal ===
+
+    async def generate(
+        self,
+        template_name: str,
+        variables: Dict[str, Any],
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        use_context: bool = True,
+        use_few_shot: bool = True,
+        personality: Optional[str] = None,
+        temperature_override: Optional[float] = None,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Generar contenido usando un template.
+
+        Args:
+            template_name: Nombre del template (tip_tech, product_post, etc.)
+            variables: Variables para el template
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB (requerida para context)
+            use_context: Si usar anti-repetición
+            use_few_shot: Si usar ejemplos de posts exitosos
+            personality: Override de personalidad
+            temperature_override: Override de temperature
+
+        Returns:
+            Dict con:
+            - content: Contenido generado
+            - adapted_content: Contenido adaptado a plataforma
+            - metadata: Info de generación
+        """
+        # 1. Renderizar template
+        rendered = self.prompt_lib.render_template(
+            template_name,
+            variables,
+            personality or "default"
+        )
+
+        system_prompt = rendered["system_prompt"]
+        user_prompt = rendered["user_prompt"]
+        params = rendered["parameters"]
+
+        # 2. Agregar contexto de exclusión si hay DB
+        if db and use_context:
+            exclusion_context = self.ctx_engine.build_exclusion_context(
+                db,
+                template_name,
+                variables.get("category")
+            )
+            if exclusion_context:
+                user_prompt += f"\n\n{exclusion_context}"
+
+        # 3. Agregar few-shot examples si hay DB
+        if db and use_few_shot:
+            few_shot_context = self.ctx_engine.build_few_shot_context(
+                db,
+                template_name,
+                platform
+            )
+            if few_shot_context:
+                user_prompt += f"\n\n{few_shot_context}"
+
+        # También agregar ejemplos del YAML si hay categoría
+        category = variables.get("category")
+        if category:
+            yaml_examples = self.prompt_lib.get_few_shot_examples(
+                template_name,
+                category,
+                max_examples=2
+            )
+            if yaml_examples:
+                user_prompt += "\n\nEJEMPLOS DE REFERENCIA:\n"
+                for ex in yaml_examples:
+                    user_prompt += f"\n---\n{ex}\n---"
+
+        # 4. Agregar límites de plataforma
+        limits = self.plt_adapter.get_limits(platform)
+        user_prompt += f"\n\nPLATAFORMA: {platform}"
+        user_prompt += f"\nLÍMITE DE CARACTERES: {limits.get('max_characters', 500)}"
+        user_prompt += f"\nMÁXIMO HASHTAGS: {limits.get('max_hashtags', 5)}"
+
+        # 5. Llamar a DeepSeek
+        temperature = temperature_override or params.get("temperature", 0.7)
+        max_tokens = params.get("max_tokens", 400)
+
+        response = self.client.chat.completions.create(
+            model=self.model,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": user_prompt}
+            ],
+            max_tokens=max_tokens,
+            temperature=temperature
+        )
+
+        content = response.choices[0].message.content.strip()
+
+        # 6. Adaptar a plataforma
+        adapted = self.plt_adapter.adapt(content, platform)
+
+        return {
+            "content": content,
+            "adapted_content": adapted.content,
+            "truncated": adapted.truncated,
+            "metadata": {
+                "template": template_name,
+                "personality": rendered["personality"],
+                "platform": platform,
+                "temperature": temperature,
+                "tokens_used": response.usage.total_tokens if response.usage else None,
+                "changes_made": adapted.changes_made,
+            }
+        }
+
+    # === Métodos de Conveniencia ===
+
+    async def generate_tip(
+        self,
+        category: str,
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        difficulty: str = "principiante",
+        **kwargs
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Generar un tip de tecnología.
+
+        Args:
+            category: Categoría del tip (ia, productividad, seguridad, etc.)
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB
+            difficulty: Nivel de dificultad
+            **kwargs: Argumentos adicionales para generate()
+
+        Returns:
+            Dict con contenido generado
+        """
+        return await self.generate(
+            template_name="tip_tech",
+            variables={
+                "category": category,
+                "difficulty_level": difficulty,
+                "target_audience": "profesionales tech"
+            },
+            platform=platform,
+            db=db,
+            **kwargs
+        )
+
+    async def generate_product_post(
+        self,
+        product: Dict[str, Any],
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        **kwargs
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Generar post para un producto.
+
+        Args:
+            product: Dict con datos del producto
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB
+            **kwargs: Argumentos adicionales
+
+        Returns:
+            Dict con contenido generado
+        """
+        return await self.generate(
+            template_name="product_post",
+            variables={
+                "product_name": product["name"],
+                "product_description": product.get("description", ""),
+                "price": product["price"],
+                "category": product["category"],
+                "specs": json.dumps(product.get("specs", {}), ensure_ascii=False),
+                "highlights": ", ".join(product.get("highlights", [])),
+            },
+            platform=platform,
+            db=db,
+            personality="promotional",
+            **kwargs
+        )
+
+    async def generate_service_post(
+        self,
+        service: Dict[str, Any],
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        **kwargs
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Generar post para un servicio.
+
+        Args:
+            service: Dict con datos del servicio
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB
+            **kwargs: Argumentos adicionales
+
+        Returns:
+            Dict con contenido generado
+        """
+        return await self.generate(
+            template_name="service_post",
+            variables={
+                "service_name": service["name"],
+                "service_description": service.get("description", ""),
+                "category": service["category"],
+                "target_sectors": ", ".join(service.get("target_sectors", [])),
+                "benefits": ", ".join(service.get("benefits", [])),
+                "call_to_action": service.get("call_to_action", "Contáctanos"),
+            },
+            platform=platform,
+            db=db,
+            personality="promotional",
+            **kwargs
+        )
+
+    async def generate_thread(
+        self,
+        topic: str,
+        num_posts: int = 5,
+        db: Optional[Session] = None,
+        **kwargs
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Generar un hilo educativo.
+
+        Args:
+            topic: Tema del hilo
+            num_posts: Número de posts en el hilo
+            db: Sesión de DB
+            **kwargs: Argumentos adicionales
+
+        Returns:
+            Lista de posts del hilo
+        """
+        result = await self.generate(
+            template_name="thread",
+            variables={
+                "topic": topic,
+                "num_posts": num_posts,
+                "depth": "intermedio",
+            },
+            platform="x",  # Threads son para X principalmente
+            db=db,
+            personality="educational",
+            **kwargs
+        )
+
+        # Parsear posts del hilo
+        content = result["content"]
+        posts = [p.strip() for p in content.split("\n\n") if p.strip()]
+
+        # Si no se separaron bien, intentar por números
+        if len(posts) < num_posts - 1:
+            import re
+            posts = re.split(r"\n(?=\d+[/\)])", content)
+            posts = [p.strip() for p in posts if p.strip()]
+
+        return posts
+
+    async def generate_response(
+        self,
+        interaction_content: str,
+        interaction_type: str,
+        sentiment: str = "neutral",
+        context: Optional[str] = None,
+        **kwargs
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Generar sugerencias de respuesta.
+
+        Args:
+            interaction_content: Contenido de la interacción
+            interaction_type: Tipo (comment, mention, reply, dm)
+            sentiment: Sentimiento detectado
+            context: Contexto adicional
+            **kwargs: Argumentos adicionales
+
+        Returns:
+            Lista de 3 opciones de respuesta
+        """
+        result = await self.generate(
+            template_name="response",
+            variables={
+                "interaction_content": interaction_content,
+                "interaction_type": interaction_type,
+                "sentiment": sentiment,
+                "context": context or "Sin contexto adicional",
+            },
+            platform="x",
+            use_context=False,
+            use_few_shot=False,
+            **kwargs
+        )
+
+        # Parsear las 3 opciones
+        content = result["content"]
+        lines = [l.strip() for l in content.split("\n") if l.strip()]
+
+        # Limpiar numeración
+        responses = []
+        for line in lines:
+            if line and line[0].isdigit() and len(line) > 2:
+                # Remover "1.", "1)", "1:" etc.
+                clean = line[2:].strip() if line[1] in ".):,-" else line
+                if clean:
+                    responses.append(clean)
+            elif line and not line[0].isdigit():
+                responses.append(line)
+
+        return responses[:3]
+
+    async def adapt_content(
+        self,
+        content: str,
+        source_platform: str,
+        target_platform: str
+    ) -> str:
+        """
+        Adaptar contenido existente a otra plataforma usando IA.
+
+        Args:
+            content: Contenido original
+            source_platform: Plataforma de origen
+            target_platform: Plataforma destino
+
+        Returns:
+            Contenido adaptado
+        """
+        # Generar prompt de adaptación
+        adaptation_prompt = self.plt_adapter.get_adaptation_prompt(
+            content, source_platform, target_platform
+        )
+
+        system_prompt = self.prompt_lib.get_system_prompt()
+
+        response = self.client.chat.completions.create(
+            model=self.model,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": adaptation_prompt}
+            ],
+            max_tokens=500,
+            temperature=0.6
+        )
+
+        return response.choices[0].message.content.strip()
+
+    async def generate_for_all_platforms(
+        self,
+        template_name: str,
+        variables: Dict[str, Any],
+        platforms: List[str],
+        db: Optional[Session] = None,
+        **kwargs
+    ) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
+        """
+        Generar contenido para múltiples plataformas.
+
+        Genera una versión base y la adapta para cada plataforma.
+
+        Args:
+            template_name: Nombre del template
+            variables: Variables del template
+            platforms: Lista de plataformas
+            db: Sesión de DB
+            **kwargs: Argumentos adicionales
+
+        Returns:
+            Dict de plataforma -> resultado de generación
+        """
+        results = {}
+
+        # Generar versión base (para la plataforma con más espacio)
+        base_platform = "instagram"  # Más espacio = más contexto
+        if "facebook" in platforms:
+            base_platform = "facebook"
+
+        base_result = await self.generate(
+            template_name=template_name,
+            variables=variables,
+            platform=base_platform,
+            db=db,
+            **kwargs
+        )
+
+        base_content = base_result["content"]
+        results[base_platform] = base_result
+
+        # Adaptar para otras plataformas
+        for platform in platforms:
+            if platform == base_platform:
+                continue
+
+            # Usar adaptación con IA para mejor calidad
+            adapted_content = await self.adapt_content(
+                base_content,
+                base_platform,
+                platform
+            )
+
+            # Validar adaptación
+            adapted = self.plt_adapter.adapt(adapted_content, platform)
+
+            results[platform] = {
+                "content": adapted_content,
+                "adapted_content": adapted.content,
+                "truncated": adapted.truncated,
+                "metadata": {
+                    "template": template_name,
+                    "platform": platform,
+                    "adapted_from": base_platform,
+                    "changes_made": adapted.changes_made,
+                }
+            }
+
+        return results
+
+
+# Instancia global
+content_generator_v2 = ContentGeneratorV2()

app/services/ai/platform_adapter.py

@@ -0,0 +1,374 @@
+"""
+PlatformAdapter - Adapta contenido según reglas de cada plataforma.
+
+Este módulo maneja:
+- Transformación de contenido base a formato específico de plataforma
+- Ajuste de longitud, tono, hashtags y formato
+- Validación de límites de plataforma
+"""
+
+from typing import Dict, Optional, Any, List
+from dataclasses import dataclass
+
+from app.services.ai.prompt_library import prompt_library
+
+
+@dataclass
+class AdaptedContent:
+    """Contenido adaptado para una plataforma."""
+    content: str
+    platform: str
+    original_content: str
+    truncated: bool
+    hashtags_adjusted: bool
+    changes_made: List[str]
+
+
+class PlatformAdapter:
+    """
+    Adaptador de contenido por plataforma.
+
+    Transforma contenido generado según las reglas específicas
+    de cada red social (X, Threads, Instagram, Facebook).
+    """
+
+    def __init__(self):
+        """Inicializar el adaptador."""
+        self.prompt_lib = prompt_library
+
+        # Límites rápidos (fallback si no hay YAML)
+        self._default_limits = {
+            "x": {"max_characters": 280, "max_hashtags": 2},
+            "threads": {"max_characters": 500, "max_hashtags": 5},
+            "instagram": {"max_characters": 2200, "max_hashtags": 10},
+            "facebook": {"max_characters": 2000, "max_hashtags": 3},
+        }
+
+    def get_limits(self, platform: str) -> Dict[str, int]:
+        """
+        Obtener límites de una plataforma.
+
+        Args:
+            platform: Nombre de la plataforma
+
+        Returns:
+            Dict con límites
+        """
+        try:
+            return self.prompt_lib.get_platform_limits(platform)
+        except FileNotFoundError:
+            return self._default_limits.get(platform, self._default_limits["x"])
+
+    def get_config(self, platform: str) -> Dict:
+        """
+        Obtener configuración completa de una plataforma.
+
+        Args:
+            platform: Nombre de la plataforma
+
+        Returns:
+            Dict con configuración
+        """
+        try:
+            return self.prompt_lib.get_platform_config(platform)
+        except FileNotFoundError:
+            return {"platform": platform, "limits": self.get_limits(platform)}
+
+    # === Adaptación Principal ===
+
+    def adapt(
+        self,
+        content: str,
+        platform: str,
+        preserve_hashtags: bool = True
+    ) -> AdaptedContent:
+        """
+        Adaptar contenido a una plataforma específica.
+
+        Esta es adaptación basada en reglas (sin IA).
+        Para adaptación con IA, usar adapt_with_ai().
+
+        Args:
+            content: Contenido a adaptar
+            platform: Plataforma destino
+            preserve_hashtags: Si preservar hashtags existentes
+
+        Returns:
+            AdaptedContent con el contenido adaptado
+        """
+        limits = self.get_limits(platform)
+        config = self.get_config(platform)
+
+        changes = []
+        adapted = content
+        truncated = False
+        hashtags_adjusted = False
+
+        # 1. Extraer y procesar hashtags
+        main_content, hashtags = self._extract_hashtags(adapted)
+
+        # 2. Ajustar hashtags según plataforma
+        max_hashtags = limits.get("max_hashtags", 5)
+        if len(hashtags) > max_hashtags:
+            hashtags = hashtags[:max_hashtags]
+            hashtags_adjusted = True
+            changes.append(f"Hashtags reducidos a {max_hashtags}")
+
+        # 3. Verificar y ajustar longitud
+        max_chars = limits.get("max_characters", 2000)
+
+        # Calcular espacio para hashtags
+        hashtag_space = len(" ".join(hashtags)) + 2 if hashtags else 0
+        available_for_content = max_chars - hashtag_space
+
+        if len(main_content) > available_for_content:
+            main_content = self._smart_truncate(main_content, available_for_content)
+            truncated = True
+            changes.append(f"Contenido truncado a {available_for_content} caracteres")
+
+        # 4. Aplicar formato de plataforma
+        main_content = self._apply_platform_formatting(main_content, platform, config)
+        if main_content != content.replace("#", "").strip():
+            changes.append("Formato ajustado para plataforma")
+
+        # 5. Recombinar con hashtags
+        if hashtags and preserve_hashtags:
+            adapted = main_content + "\n\n" + " ".join(hashtags)
+        else:
+            adapted = main_content
+
+        return AdaptedContent(
+            content=adapted.strip(),
+            platform=platform,
+            original_content=content,
+            truncated=truncated,
+            hashtags_adjusted=hashtags_adjusted,
+            changes_made=changes,
+        )
+
+    def adapt_for_all_platforms(
+        self,
+        content: str,
+        platforms: List[str]
+    ) -> Dict[str, AdaptedContent]:
+        """
+        Adaptar contenido para múltiples plataformas.
+
+        Args:
+            content: Contenido base
+            platforms: Lista de plataformas
+
+        Returns:
+            Dict de plataforma -> AdaptedContent
+        """
+        return {
+            platform: self.adapt(content, platform)
+            for platform in platforms
+        }
+
+    # === Helpers ===
+
+    def _extract_hashtags(self, content: str) -> tuple[str, List[str]]:
+        """
+        Extraer hashtags del contenido.
+
+        Returns:
+            Tuple de (contenido sin hashtags, lista de hashtags)
+        """
+        import re
+
+        hashtags = re.findall(r"#\w+", content)
+
+        # Remover hashtags del contenido
+        main_content = re.sub(r"\s*#\w+", "", content).strip()
+
+        return main_content, hashtags
+
+    def _smart_truncate(self, content: str, max_length: int) -> str:
+        """
+        Truncar contenido de forma inteligente.
+
+        Intenta cortar en un punto natural (oración, párrafo).
+
+        Args:
+            content: Contenido a truncar
+            max_length: Longitud máxima
+
+        Returns:
+            Contenido truncado
+        """
+        if len(content) <= max_length:
+            return content
+
+        # Reservar espacio para "..."
+        target_length = max_length - 3
+
+        # Intentar cortar en punto/salto de línea
+        truncated = content[:target_length]
+
+        # Buscar último punto o salto de línea
+        last_period = truncated.rfind(".")
+        last_newline = truncated.rfind("\n")
+
+        cut_point = max(last_period, last_newline)
+
+        if cut_point > target_length * 0.5:  # Solo si no perdemos mucho
+            return content[:cut_point + 1].strip()
+
+        # Si no hay buen punto de corte, cortar en última palabra completa
+        last_space = truncated.rfind(" ")
+        if last_space > target_length * 0.7:
+            return content[:last_space].strip() + "..."
+
+        return truncated + "..."
+
+    def _apply_platform_formatting(
+        self,
+        content: str,
+        platform: str,
+        config: Dict
+    ) -> str:
+        """
+        Aplicar formato específico de plataforma.
+
+        Args:
+            content: Contenido a formatear
+            platform: Plataforma
+            config: Configuración de la plataforma
+
+        Returns:
+            Contenido formateado
+        """
+        formatting = config.get("formatting", {})
+
+        # Aplicar estilo de bullets si está configurado
+        bullet_style = formatting.get("bullet_style", "•")
+
+        # Reemplazar bullets genéricos
+        content = content.replace("• ", f"{bullet_style} ")
+        content = content.replace("- ", f"{bullet_style} ")
+
+        # Ajustar saltos de línea según plataforma
+        if platform == "x":
+            # X: menos saltos de línea, más compacto
+            content = self._compact_line_breaks(content)
+        elif platform == "instagram":
+            # Instagram: más saltos para legibilidad
+            content = self._expand_line_breaks(content)
+
+        return content
+
+    def _compact_line_breaks(self, content: str) -> str:
+        """Reducir saltos de línea múltiples a uno."""
+        import re
+        return re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", content)
+
+    def _expand_line_breaks(self, content: str) -> str:
+        """Asegurar separación entre párrafos."""
+        import re
+        # Reemplazar un salto por dos donde hay oraciones
+        return re.sub(r"\.(\n)(?=[A-Z])", ".\n\n", content)
+
+    # === Validación ===
+
+    def validate_for_platform(
+        self,
+        content: str,
+        platform: str
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Validar que contenido cumple con límites de plataforma.
+
+        Args:
+            content: Contenido a validar
+            platform: Plataforma
+
+        Returns:
+            Dict con resultado de validación
+        """
+        limits = self.get_limits(platform)
+        _, hashtags = self._extract_hashtags(content)
+
+        issues = []
+
+        # Verificar longitud
+        max_chars = limits.get("max_characters", 2000)
+        if len(content) > max_chars:
+            issues.append({
+                "type": "length",
+                "message": f"Contenido excede límite ({len(content)}/{max_chars})",
+                "severity": "error"
+            })
+
+        # Verificar hashtags
+        max_hashtags = limits.get("max_hashtags", 10)
+        if len(hashtags) > max_hashtags:
+            issues.append({
+                "type": "hashtags",
+                "message": f"Demasiados hashtags ({len(hashtags)}/{max_hashtags})",
+                "severity": "warning"
+            })
+
+        return {
+            "valid": len([i for i in issues if i["severity"] == "error"]) == 0,
+            "issues": issues,
+            "stats": {
+                "characters": len(content),
+                "max_characters": max_chars,
+                "hashtags": len(hashtags),
+                "max_hashtags": max_hashtags,
+            }
+        }
+
+    # === Generación de Prompts de Adaptación ===
+
+    def get_adaptation_prompt(
+        self,
+        content: str,
+        source_platform: str,
+        target_platform: str
+    ) -> str:
+        """
+        Generar prompt para adaptar contenido con IA.
+
+        Args:
+            content: Contenido original
+            source_platform: Plataforma de origen
+            target_platform: Plataforma destino
+
+        Returns:
+            Prompt para enviar a la IA
+        """
+        target_config = self.get_config(target_platform)
+        limits = self.get_limits(target_platform)
+
+        adaptation_rules = target_config.get("adaptation_rules", "")
+        tone_style = target_config.get("tone", {}).get("style", "neutral")
+
+        prompt = f"""Adapta este contenido de {source_platform} para {target_platform}:
+
+CONTENIDO ORIGINAL:
+{content}
+
+LÍMITES DE {target_platform.upper()}:
+- Máximo caracteres: {limits.get('max_characters', 2000)}
+- Máximo hashtags: {limits.get('max_hashtags', 5)}
+
+TONO PARA {target_platform.upper()}: {tone_style}
+
+REGLAS DE ADAPTACIÓN:
+{adaptation_rules}
+
+IMPORTANTE:
+- Mantén la esencia y mensaje principal
+- Adapta el tono según la plataforma
+- Ajusta hashtags apropiadamente
+- NO inventes información nueva
+
+Responde SOLO con el contenido adaptado, sin explicaciones."""
+
+        return prompt
+
+
+# Instancia global
+platform_adapter = PlatformAdapter()

app/services/ai/prompt_library.py

@@ -0,0 +1,353 @@
+"""
+PromptLibrary - Carga y renderiza prompts desde archivos YAML.
+
+Este módulo maneja:
+- Carga de templates de prompts desde YAML
+- Renderizado con variables dinámicas
+- Herencia de personalidades
+- Cache para evitar lecturas repetidas de disco
+"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, Optional, Any, List
+from functools import lru_cache
+import yaml
+
+from app.core.config import settings
+
+
+class PromptLibrary:
+    """
+    Biblioteca de prompts cargados desde YAML.
+
+    Estructura de directorios esperada:
+    app/prompts/
+    ├── personalities/   # Personalidades de marca
+    ├── templates/       # Templates de contenido
+    ├── examples/        # Ejemplos para few-shot
+    └── platforms/       # Configuración por plataforma
+    """
+
+    def __init__(self, prompts_dir: Optional[str] = None):
+        """
+        Inicializar la biblioteca de prompts.
+
+        Args:
+            prompts_dir: Directorio raíz de prompts. Si no se especifica,
+                        usa app/prompts/ relativo al proyecto.
+        """
+        if prompts_dir:
+            self.prompts_dir = Path(prompts_dir)
+        else:
+            # Detectar directorio del proyecto
+            base_dir = Path(__file__).parent.parent.parent  # app/services/ai -> app
+            self.prompts_dir = base_dir / "prompts"
+
+        self._cache: Dict[str, Any] = {}
+
+    def _load_yaml(self, file_path: Path) -> Dict:
+        """
+        Cargar archivo YAML con cache.
+
+        Args:
+            file_path: Ruta al archivo YAML
+
+        Returns:
+            Diccionario con contenido del YAML
+        """
+        cache_key = str(file_path)
+
+        if cache_key not in self._cache:
+            if not file_path.exists():
+                raise FileNotFoundError(f"Archivo de prompt no encontrado: {file_path}")
+
+            with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                self._cache[cache_key] = yaml.safe_load(f)
+
+        return self._cache[cache_key]
+
+    def clear_cache(self) -> None:
+        """Limpiar cache de YAMLs cargados."""
+        self._cache.clear()
+
+    # === Personalidades ===
+
+    def get_personality(self, name: str = "default") -> Dict:
+        """
+        Obtener una personalidad de marca.
+
+        Args:
+            name: Nombre de la personalidad (default, educational, promotional)
+
+        Returns:
+            Dict con configuración de personalidad
+        """
+        file_path = self.prompts_dir / "personalities" / f"{name}.yaml"
+        personality = self._load_yaml(file_path)
+
+        # Si hereda de otra personalidad, mergear
+        if "extends" in personality:
+            base_name = personality["extends"]
+            base = self.get_personality(base_name)
+            personality = self._merge_personalities(base, personality)
+
+        return personality
+
+    def _merge_personalities(self, base: Dict, child: Dict) -> Dict:
+        """
+        Mergear personalidad hija con base.
+
+        La hija sobrescribe valores de la base.
+        """
+        merged = base.copy()
+
+        for key, value in child.items():
+            if key == "extends":
+                continue
+            if isinstance(value, dict) and key in merged and isinstance(merged[key], dict):
+                merged[key] = {**merged[key], **value}
+            else:
+                merged[key] = value
+
+        return merged
+
+    def get_system_prompt(self, personality: str = "default") -> str:
+        """
+        Obtener system prompt para una personalidad.
+
+        Args:
+            personality: Nombre de la personalidad
+
+        Returns:
+            System prompt renderizado con variables de negocio
+        """
+        pers = self.get_personality(personality)
+
+        system_prompt = pers.get("system_prompt", "")
+
+        # Si tiene system_prompt_addition (de herencia), agregarlo
+        if "system_prompt_addition" in pers:
+            system_prompt += pers["system_prompt_addition"]
+
+        # Renderizar variables de negocio
+        system_prompt = system_prompt.format(
+            brand_name=settings.BUSINESS_NAME,
+            location=settings.BUSINESS_LOCATION,
+            website=settings.BUSINESS_WEBSITE,
+            tone=settings.CONTENT_TONE,
+        )
+
+        return system_prompt
+
+    # === Templates ===
+
+    def get_template(self, name: str) -> Dict:
+        """
+        Obtener un template de contenido.
+
+        Args:
+            name: Nombre del template (tip_tech, product_post, etc.)
+
+        Returns:
+            Dict con configuración del template
+        """
+        file_path = self.prompts_dir / "templates" / f"{name}.yaml"
+        return self._load_yaml(file_path)
+
+    def render_template(
+        self,
+        template_name: str,
+        variables: Dict[str, Any],
+        personality: str = "default"
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Renderizar un template con variables.
+
+        Args:
+            template_name: Nombre del template
+            variables: Variables para sustituir en el template
+            personality: Personalidad a usar
+
+        Returns:
+            Dict con:
+            - system_prompt: Prompt del sistema
+            - user_prompt: Prompt del usuario renderizado
+            - parameters: Parámetros para la API (temperature, max_tokens)
+        """
+        template = self.get_template(template_name)
+
+        # Obtener system prompt de la personalidad especificada en template o parámetro
+        pers_name = template.get("personality", personality)
+        system_prompt = self.get_system_prompt(pers_name)
+
+        # Agregar contexto del template al system prompt si existe
+        if "system_context" in template:
+            system_prompt += "\n\n" + template["system_context"]
+
+        # Obtener y renderizar el user prompt
+        user_template = template.get("template", "")
+
+        # Aplicar defaults a variables faltantes
+        template_vars = {}
+        for var_def in template.get("variables", []):
+            var_name = var_def["name"]
+            if var_name in variables:
+                template_vars[var_name] = variables[var_name]
+            elif "default" in var_def:
+                template_vars[var_name] = var_def["default"]
+            elif var_def.get("required", False):
+                raise ValueError(f"Variable requerida no proporcionada: {var_name}")
+
+        # Renderizar template
+        try:
+            user_prompt = user_template.format(**template_vars)
+        except KeyError as e:
+            raise ValueError(f"Variable faltante en template: {e}")
+
+        # Obtener parámetros
+        parameters = template.get("parameters", {})
+
+        return {
+            "system_prompt": system_prompt,
+            "user_prompt": user_prompt,
+            "parameters": parameters,
+            "template_name": template_name,
+            "personality": pers_name,
+        }
+
+    # === Plataformas ===
+
+    def get_platform_config(self, platform: str) -> Dict:
+        """
+        Obtener configuración de una plataforma.
+
+        Args:
+            platform: Nombre de la plataforma (x, threads, instagram, facebook)
+
+        Returns:
+            Dict con configuración de la plataforma
+        """
+        file_path = self.prompts_dir / "platforms" / f"{platform}.yaml"
+        return self._load_yaml(file_path)
+
+    def get_platform_limits(self, platform: str) -> Dict:
+        """
+        Obtener límites de una plataforma.
+
+        Args:
+            platform: Nombre de la plataforma
+
+        Returns:
+            Dict con límites (max_characters, max_hashtags, etc.)
+        """
+        config = self.get_platform_config(platform)
+        return config.get("limits", {})
+
+    def get_platform_adaptation_rules(self, platform: str) -> str:
+        """
+        Obtener reglas de adaptación para una plataforma.
+
+        Args:
+            platform: Nombre de la plataforma
+
+        Returns:
+            String con reglas de adaptación
+        """
+        config = self.get_platform_config(platform)
+        return config.get("adaptation_rules", "")
+
+    # === Ejemplos ===
+
+    def get_examples(self, category: Optional[str] = None) -> Dict:
+        """
+        Obtener ejemplos para few-shot learning.
+
+        Args:
+            category: Categoría específica (ia, productividad, seguridad)
+                     Si es None, retorna best_posts.yaml
+
+        Returns:
+            Dict con ejemplos
+        """
+        if category:
+            file_path = self.prompts_dir / "examples" / "by_category" / f"{category}.yaml"
+        else:
+            file_path = self.prompts_dir / "examples" / "best_posts.yaml"
+
+        return self._load_yaml(file_path)
+
+    def get_few_shot_examples(
+        self,
+        template_type: str,
+        category: Optional[str] = None,
+        max_examples: int = 3
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Obtener ejemplos formateados para few-shot prompting.
+
+        Args:
+            template_type: Tipo de template (tip_tech, product_post, etc.)
+            category: Categoría de contenido (opcional)
+            max_examples: Máximo de ejemplos a retornar
+
+        Returns:
+            Lista de strings con ejemplos formateados
+        """
+        examples = []
+
+        # Primero intentar ejemplos de categoría específica
+        if category:
+            try:
+                cat_examples = self.get_examples(category)
+                if "examples" in cat_examples:
+                    for example_type, example_list in cat_examples["examples"].items():
+                        for ex in example_list[:max_examples]:
+                            if "content" in ex:
+                                examples.append(ex["content"])
+            except FileNotFoundError:
+                pass
+
+        # Luego best_posts generales
+        if len(examples) < max_examples:
+            try:
+                best = self.get_examples()
+                if "examples" in best and template_type in best["examples"]:
+                    for ex in best["examples"][template_type]:
+                        if len(examples) >= max_examples:
+                            break
+                        if "content" in ex:
+                            examples.append(ex["content"])
+                        elif "posts" in ex:  # Para threads
+                            examples.append("\n\n".join(ex["posts"]))
+            except FileNotFoundError:
+                pass
+
+        return examples[:max_examples]
+
+    # === Utilidades ===
+
+    def list_templates(self) -> List[str]:
+        """Listar todos los templates disponibles."""
+        templates_dir = self.prompts_dir / "templates"
+        if not templates_dir.exists():
+            return []
+        return [f.stem for f in templates_dir.glob("*.yaml")]
+
+    def list_personalities(self) -> List[str]:
+        """Listar todas las personalidades disponibles."""
+        pers_dir = self.prompts_dir / "personalities"
+        if not pers_dir.exists():
+            return []
+        return [f.stem for f in pers_dir.glob("*.yaml")]
+
+    def list_platforms(self) -> List[str]:
+        """Listar todas las plataformas configuradas."""
+        platforms_dir = self.prompts_dir / "platforms"
+        if not platforms_dir.exists():
+            return []
+        return [f.stem for f in platforms_dir.glob("*.yaml")]
+
+
+# Instancia global
+prompt_library = PromptLibrary()

app/services/ai/validator.py

@@ -0,0 +1,479 @@
+"""
+ContentValidator - Validación y scoring de contenido con IA.
+
+Este módulo maneja:
+- Validaciones obligatorias (pass/fail)
+- Scoring de calidad con IA
+- Decisiones de regeneración
+- Marcado de top performers
+"""
+
+import json
+import re
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, Any, Optional, Tuple, List
+from dataclasses import dataclass
+from openai import OpenAI
+import yaml
+
+from app.core.config import settings
+from app.services.ai.platform_adapter import platform_adapter
+
+
+@dataclass
+class ValidationResult:
+    """Resultado de validación."""
+    passed: bool
+    issues: List[Dict[str, Any]]
+    content: str
+
+
+@dataclass
+class ScoringResult:
+    """Resultado de scoring."""
+    total_score: int
+    breakdown: Dict[str, int]
+    feedback: str
+    is_top_performer: bool
+    action: str  # "accept", "regenerate", "reject"
+
+
+@dataclass
+class ContentQualityResult:
+    """Resultado completo de validación y scoring."""
+    validation: ValidationResult
+    scoring: Optional[ScoringResult]
+    final_decision: str  # "accept", "regenerate", "reject"
+    content: str
+
+
+class ContentValidator:
+    """
+    Validador de contenido generado.
+
+    Combina validaciones basadas en reglas (rápidas, sin costo)
+    con scoring usando IA (más preciso, con costo de tokens).
+    """
+
+    def __init__(self, config_path: Optional[str] = None):
+        """
+        Inicializar el validador.
+
+        Args:
+            config_path: Ruta al archivo quality.yaml
+        """
+        self._client = None
+        self.model = "deepseek-chat"
+
+        # Cargar configuración
+        if config_path:
+            self.config_path = Path(config_path)
+        else:
+            base_dir = Path(__file__).parent.parent.parent
+            self.config_path = base_dir / "config" / "quality.yaml"
+
+        self.config = self._load_config()
+
+    def _load_config(self) -> Dict:
+        """Cargar configuración de quality.yaml."""
+        if self.config_path.exists():
+            with open(self.config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                return yaml.safe_load(f)
+
+        # Config por defecto si no existe el archivo
+        return {
+            "thresholds": {
+                "minimum_score": 60,
+                "excellent_score": 85,
+            },
+            "regeneration": {
+                "max_attempts": 2,
+            },
+            "validations": {
+                "prohibited_content": {
+                    "prohibited_words": [],
+                    "prohibited_patterns": [],
+                }
+            }
+        }
+
+    @property
+    def client(self) -> OpenAI:
+        """Lazy initialization del cliente."""
+        if self._client is None:
+            if not settings.DEEPSEEK_API_KEY:
+                raise ValueError("DEEPSEEK_API_KEY no configurada")
+            self._client = OpenAI(
+                api_key=settings.DEEPSEEK_API_KEY,
+                base_url=settings.DEEPSEEK_BASE_URL
+            )
+        return self._client
+
+    # === Validaciones (Pass/Fail) ===
+
+    def validate(
+        self,
+        content: str,
+        platform: str,
+        expected_language: str = "es"
+    ) -> ValidationResult:
+        """
+        Ejecutar validaciones obligatorias.
+
+        Args:
+            content: Contenido a validar
+            platform: Plataforma destino
+            expected_language: Idioma esperado
+
+        Returns:
+            ValidationResult con resultado de validaciones
+        """
+        issues = []
+
+        # 1. Validar longitud
+        length_result = self._validate_length(content, platform)
+        if not length_result["passed"]:
+            issues.append(length_result)
+
+        # 2. Validar contenido prohibido
+        prohibited_result = self._validate_prohibited_content(content)
+        if not prohibited_result["passed"]:
+            issues.append(prohibited_result)
+
+        # 3. Validar formato
+        format_result = self._validate_format(content)
+        if not format_result["passed"]:
+            issues.append(format_result)
+
+        # 4. Validar que no esté vacío o muy corto
+        if len(content.strip()) < 20:
+            issues.append({
+                "type": "empty_content",
+                "message": "Contenido demasiado corto",
+                "severity": "error",
+                "passed": False
+            })
+
+        passed = all(i.get("severity") != "error" for i in issues)
+
+        return ValidationResult(
+            passed=passed,
+            issues=issues,
+            content=content
+        )
+
+    def _validate_length(self, content: str, platform: str) -> Dict:
+        """Validar longitud contra límites de plataforma."""
+        limits = platform_adapter.get_limits(platform)
+        max_chars = limits.get("max_characters", 2000)
+
+        if len(content) > max_chars:
+            return {
+                "type": "length",
+                "message": f"Contenido excede límite: {len(content)}/{max_chars}",
+                "severity": "error",
+                "passed": False,
+                "current": len(content),
+                "max": max_chars
+            }
+
+        return {"type": "length", "passed": True}
+
+    def _validate_prohibited_content(self, content: str) -> Dict:
+        """Validar que no contenga palabras/patrones prohibidos."""
+        validations = self.config.get("validations", {})
+        prohibited = validations.get("prohibited_content", {})
+
+        content_lower = content.lower()
+
+        # Verificar palabras prohibidas
+        prohibited_words = prohibited.get("prohibited_words", [])
+        for word in prohibited_words:
+            if word.lower() in content_lower:
+                return {
+                    "type": "prohibited_content",
+                    "message": f"Contenido contiene palabra prohibida: {word}",
+                    "severity": "error",
+                    "passed": False,
+                    "word": word
+                }
+
+        # Verificar patrones prohibidos
+        prohibited_patterns = prohibited.get("prohibited_patterns", [])
+        for pattern in prohibited_patterns:
+            if re.search(pattern, content_lower):
+                return {
+                    "type": "prohibited_pattern",
+                    "message": f"Contenido coincide con patrón prohibido",
+                    "severity": "error",
+                    "passed": False,
+                    "pattern": pattern
+                }
+
+        return {"type": "prohibited_content", "passed": True}
+
+    def _validate_format(self, content: str) -> Dict:
+        """Validar formato del contenido."""
+        issues = []
+
+        # Verificar que no esté truncado (terminando en medio de palabra)
+        if content and not content[-1] in ".!?\"')#\n":
+            # Podría estar truncado
+            last_word = content.split()[-1] if content.split() else ""
+            if len(last_word) > 15:  # Palabra muy larga al final = truncado
+                issues.append("Posiblemente truncado")
+
+        # Verificar encoding (caracteres extraños)
+        try:
+            content.encode("utf-8").decode("utf-8")
+        except Exception:
+            issues.append("Problemas de encoding")
+
+        if issues:
+            return {
+                "type": "format",
+                "message": "; ".join(issues),
+                "severity": "warning",
+                "passed": True  # Warning, no error
+            }
+
+        return {"type": "format", "passed": True}
+
+    # === Scoring con IA ===
+
+    async def score(
+        self,
+        content: str,
+        platform: str
+    ) -> ScoringResult:
+        """
+        Evaluar calidad del contenido usando IA.
+
+        Args:
+            content: Contenido a evaluar
+            platform: Plataforma
+
+        Returns:
+            ScoringResult con score y breakdown
+        """
+        # Obtener prompt de scoring del config
+        scoring_prompt = self.config.get("scoring_prompt", "")
+        if not scoring_prompt:
+            scoring_prompt = self._default_scoring_prompt()
+
+        # Renderizar prompt
+        prompt = scoring_prompt.format(
+            content=content,
+            platform=platform
+        )
+
+        # Llamar a DeepSeek
+        response = self.client.chat.completions.create(
+            model=self.model,
+            messages=[
+                {
+                    "role": "system",
+                    "content": "Eres un evaluador de contenido para redes sociales. "
+                               "Evalúa de forma objetiva y estricta. "
+                               "Responde SOLO en JSON válido."
+                },
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ],
+            max_tokens=300,
+            temperature=0.3  # Bajo para consistencia
+        )
+
+        response_text = response.choices[0].message.content.strip()
+
+        # Parsear respuesta JSON
+        try:
+            # Limpiar respuesta si tiene markdown
+            if "```json" in response_text:
+                response_text = response_text.split("```json")[1].split("```")[0]
+            elif "```" in response_text:
+                response_text = response_text.split("```")[1].split("```")[0]
+
+            result = json.loads(response_text)
+        except json.JSONDecodeError:
+            # Si falla el parsing, intentar extraer números
+            result = self._extract_score_from_text(response_text)
+
+        total_score = result.get("total", 50)
+        breakdown = result.get("breakdown", {})
+        feedback = result.get("feedback", "")
+
+        # Determinar acción
+        thresholds = self.config.get("thresholds", {})
+        min_score = thresholds.get("minimum_score", 60)
+        excellent_score = thresholds.get("excellent_score", 85)
+
+        if total_score < 40:
+            action = "reject"
+        elif total_score < min_score:
+            action = "regenerate"
+        else:
+            action = "accept"
+
+        is_top = total_score >= excellent_score
+
+        return ScoringResult(
+            total_score=total_score,
+            breakdown=breakdown,
+            feedback=feedback,
+            is_top_performer=is_top,
+            action=action
+        )
+
+    def _default_scoring_prompt(self) -> str:
+        """Prompt por defecto para scoring."""
+        return """Evalúa este post para {platform} en escala 0-100.
+
+POST:
+{content}
+
+CRITERIOS (suma = 100):
+- Hook (0-25): ¿La primera línea captura atención?
+- Claridad (0-20): ¿Se entiende fácilmente?
+- Accionabilidad (0-20): ¿Qué puede hacer el lector?
+- Originalidad (0-15): ¿Evita clichés?
+- Voz de marca (0-10): ¿Profesional pero cercano?
+- CTA (0-10): ¿CTA claro si aplica?
+
+RESPONDE EN JSON:
+{{"total": N, "breakdown": {{"hook_strength": N, "clarity": N, "actionability": N, "originality": N, "brand_voice": N, "cta_effectiveness": N}}, "feedback": "sugerencia"}}"""
+
+    def _extract_score_from_text(self, text: str) -> Dict:
+        """Extraer score de texto si falla JSON parsing."""
+        # Buscar patrones como "total: 75" o "score: 75"
+        import re
+
+        total_match = re.search(r"total[:\s]+(\d+)", text.lower())
+        total = int(total_match.group(1)) if total_match else 50
+
+        return {
+            "total": min(100, max(0, total)),
+            "breakdown": {},
+            "feedback": "No se pudo parsear respuesta completa"
+        }
+
+    # === Evaluación Completa ===
+
+    async def evaluate(
+        self,
+        content: str,
+        platform: str,
+        skip_scoring: bool = False
+    ) -> ContentQualityResult:
+        """
+        Evaluación completa: validación + scoring.
+
+        Args:
+            content: Contenido a evaluar
+            platform: Plataforma
+            skip_scoring: Si omitir scoring (solo validación)
+
+        Returns:
+            ContentQualityResult con resultado completo
+        """
+        # 1. Validaciones obligatorias
+        validation = self.validate(content, platform)
+
+        # Si falla validación, no hace falta scoring
+        if not validation.passed:
+            return ContentQualityResult(
+                validation=validation,
+                scoring=None,
+                final_decision="reject",
+                content=content
+            )
+
+        # 2. Scoring con IA (si no se omite)
+        scoring = None
+        if not skip_scoring:
+            scoring = await self.score(content, platform)
+
+        # 3. Decisión final
+        if scoring:
+            final_decision = scoring.action
+        else:
+            final_decision = "accept"  # Sin scoring, aceptar si pasó validación
+
+        return ContentQualityResult(
+            validation=validation,
+            scoring=scoring,
+            final_decision=final_decision,
+            content=content
+        )
+
+    # === Utilidades ===
+
+    def should_regenerate(
+        self,
+        quality_result: ContentQualityResult,
+        attempt: int = 1
+    ) -> bool:
+        """
+        Determinar si se debe regenerar el contenido.
+
+        Args:
+            quality_result: Resultado de evaluación
+            attempt: Número de intento actual
+
+        Returns:
+            True si se debe regenerar
+        """
+        max_attempts = self.config.get("regeneration", {}).get("max_attempts", 2)
+
+        if attempt >= max_attempts:
+            return False
+
+        return quality_result.final_decision == "regenerate"
+
+    def get_regeneration_hints(
+        self,
+        quality_result: ContentQualityResult
+    ) -> str:
+        """
+        Obtener hints para mejorar en la regeneración.
+
+        Args:
+            quality_result: Resultado de evaluación
+
+        Returns:
+            String con instrucciones para mejorar
+        """
+        hints = []
+
+        # Hints de validación
+        for issue in quality_result.validation.issues:
+            if issue.get("type") == "length":
+                hints.append(f"Reducir longitud a máximo {issue.get('max')} caracteres")
+            elif issue.get("type") == "prohibited_content":
+                hints.append(f"Evitar: {issue.get('word', 'contenido prohibido')}")
+
+        # Hints de scoring
+        if quality_result.scoring:
+            if quality_result.scoring.feedback:
+                hints.append(quality_result.scoring.feedback)
+
+            # Identificar áreas débiles
+            breakdown = quality_result.scoring.breakdown
+            if breakdown:
+                weak_areas = []
+                if breakdown.get("hook_strength", 25) < 15:
+                    weak_areas.append("mejorar el hook inicial")
+                if breakdown.get("clarity", 20) < 12:
+                    weak_areas.append("hacer el mensaje más claro")
+                if breakdown.get("actionability", 20) < 12:
+                    weak_areas.append("hacerlo más accionable")
+
+                if weak_areas:
+                    hints.append("Enfocarse en: " + ", ".join(weak_areas))
+
+        if hints:
+            return "\n\nPARA MEJORAR:\n- " + "\n- ".join(hints)
+        return ""
+
+
+# Instancia global
+content_validator = ContentValidator()

app/services/content_generator.py

@@ -1,20 +1,65 @@
 """
 Servicio de generación de contenido con DeepSeek API.
+
+Este archivo mantiene la interfaz original (ContentGenerator) para
+compatibilidad con código existente, pero internamente usa el nuevo
+motor modular (ContentGeneratorV2) cuando está disponible.
+
+Para nuevas integraciones, usar directamente:
+    from app.services.ai import ContentGeneratorV2, content_generator_v2
 """
 
 import json
-from typing import Optional, List, Dict
+from typing import Optional, List, Dict, Any
 from openai import OpenAI
+from sqlalchemy.orm import Session
 
 from app.core.config import settings
 
+# Importar nuevo motor
+try:
+    from app.services.ai import (
+        ContentGeneratorV2,
+        content_generator_v2,
+        ContextEngine,
+        context_engine,
+        ContentValidator,
+        content_validator,
+    )
+    NEW_ENGINE_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    NEW_ENGINE_AVAILABLE = False
+
 
 class ContentGenerator:
-    """Generador de contenido usando DeepSeek API."""
+    """
+    Generador de contenido usando DeepSeek API.
 
-    def __init__(self):
+    Esta clase mantiene la interfaz original para compatibilidad.
+    Internamente delega al nuevo motor cuando está disponible.
+
+    Para nuevas funcionalidades, usar ContentGeneratorV2 directamente.
+    """
+
+    def __init__(self, use_new_engine: bool = True):
+        """
+        Inicializar el generador.
+
+        Args:
+            use_new_engine: Si usar el nuevo motor v2 (default: True)
+        """
         self._client = None
         self.model = "deepseek-chat"
+        self._use_new_engine = use_new_engine and NEW_ENGINE_AVAILABLE
+
+        if self._use_new_engine:
+            self._v2 = content_generator_v2
+            self._validator = content_validator
+            self._context = context_engine
+        else:
+            self._v2 = None
+            self._validator = None
+            self._context = None
 
     @property
     def client(self):
@@ -30,6 +75,15 @@ class ContentGenerator:
 
     def _get_system_prompt(self) -> str:
         """Obtener el prompt del sistema con la personalidad de la marca."""
+        # Si hay nuevo motor, usar su prompt
+        if self._use_new_engine:
+            try:
+                from app.services.ai import prompt_library
+                return prompt_library.get_system_prompt()
+            except Exception:
+                pass
+
+        # Fallback al prompt original
         return f"""Eres el Community Manager de {settings.BUSINESS_NAME}, una empresa de tecnología ubicada en {settings.BUSINESS_LOCATION}.
 
 SOBRE LA EMPRESA:
@@ -54,13 +108,70 @@ REGLAS:
 - Enfócate en ayudar, no en vender directamente
 - Adapta el contenido a cada plataforma"""
 
+    # === Métodos principales con nuevo motor ===
+
     async def generate_tip_tech(
+        self,
+        category: str,
+        platform: str,
+        template: Optional[str] = None,
+        db: Optional[Session] = None,
+        validate: bool = True
+    ) -> str:
+        """
+        Generar un tip tech.
+
+        Args:
+            category: Categoría del tip
+            platform: Plataforma destino
+            template: Template opcional (ignorado en v2)
+            db: Sesión de DB para context engine
+            validate: Si validar el contenido generado
+
+        Returns:
+            Contenido del tip
+        """
+        if self._use_new_engine:
+            result = await self._v2.generate_tip(
+                category=category,
+                platform=platform,
+                db=db
+            )
+
+            content = result["adapted_content"]
+
+            # Validar y regenerar si es necesario
+            if validate and self._validator:
+                quality = await self._validator.evaluate(content, platform)
+
+                if quality.final_decision == "regenerate":
+                    # Regenerar con hints
+                    hints = self._validator.get_regeneration_hints(quality)
+                    result = await self._v2.generate(
+                        template_name="tip_tech",
+                        variables={
+                            "category": category,
+                            "difficulty_level": "principiante",
+                            "target_audience": "profesionales tech"
+                        },
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        temperature_override=0.9  # Más creatividad en retry
+                    )
+                    content = result["adapted_content"]
+
+            return content
+
+        # Fallback a implementación original
+        return await self._generate_tip_tech_legacy(category, platform, template)
+
+    async def _generate_tip_tech_legacy(
         self,
         category: str,
         platform: str,
         template: Optional[str] = None
     ) -> str:
-        """Generar un tip tech."""
+        """Implementación original de generate_tip_tech."""
         char_limits = {
             "x": 280,
             "threads": 500,
@@ -97,11 +208,55 @@ Responde SOLO con el texto del post, sin explicaciones."""
         return response.choices[0].message.content.strip()
 
     async def generate_product_post(
+        self,
+        product: Dict,
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        validate: bool = True
+    ) -> str:
+        """
+        Generar post para un producto.
+
+        Args:
+            product: Dict con datos del producto
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB
+            validate: Si validar contenido
+
+        Returns:
+            Contenido del post
+        """
+        if self._use_new_engine:
+            result = await self._v2.generate_product_post(
+                product=product,
+                platform=platform,
+                db=db
+            )
+
+            content = result["adapted_content"]
+
+            if validate and self._validator:
+                quality = await self._validator.evaluate(content, platform)
+                if quality.final_decision == "regenerate":
+                    result = await self._v2.generate_product_post(
+                        product=product,
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        temperature_override=0.9
+                    )
+                    content = result["adapted_content"]
+
+            return content
+
+        # Fallback a implementación original
+        return await self._generate_product_post_legacy(product, platform)
+
+    async def _generate_product_post_legacy(
         self,
         product: Dict,
         platform: str
     ) -> str:
-        """Generar post para un producto."""
+        """Implementación original de generate_product_post."""
         char_limits = {
             "x": 280,
             "threads": 500,
@@ -144,11 +299,55 @@ Responde SOLO con el texto del post."""
         return response.choices[0].message.content.strip()
 
     async def generate_service_post(
+        self,
+        service: Dict,
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        validate: bool = True
+    ) -> str:
+        """
+        Generar post para un servicio.
+
+        Args:
+            service: Dict con datos del servicio
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB
+            validate: Si validar contenido
+
+        Returns:
+            Contenido del post
+        """
+        if self._use_new_engine:
+            result = await self._v2.generate_service_post(
+                service=service,
+                platform=platform,
+                db=db
+            )
+
+            content = result["adapted_content"]
+
+            if validate and self._validator:
+                quality = await self._validator.evaluate(content, platform)
+                if quality.final_decision == "regenerate":
+                    result = await self._v2.generate_service_post(
+                        service=service,
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        temperature_override=0.9
+                    )
+                    content = result["adapted_content"]
+
+            return content
+
+        # Fallback
+        return await self._generate_service_post_legacy(service, platform)
+
+    async def _generate_service_post_legacy(
         self,
         service: Dict,
         platform: str
     ) -> str:
-        """Generar post para un servicio."""
+        """Implementación original de generate_service_post."""
         char_limits = {
             "x": 280,
             "threads": 500,
@@ -191,11 +390,38 @@ Responde SOLO con el texto del post."""
         return response.choices[0].message.content.strip()
 
     async def generate_thread(
+        self,
+        topic: str,
+        num_posts: int = 5,
+        db: Optional[Session] = None
+    ) -> List[str]:
+        """
+        Generar un hilo educativo.
+
+        Args:
+            topic: Tema del hilo
+            num_posts: Número de posts
+            db: Sesión de DB
+
+        Returns:
+            Lista de posts del hilo
+        """
+        if self._use_new_engine:
+            return await self._v2.generate_thread(
+                topic=topic,
+                num_posts=num_posts,
+                db=db
+            )
+
+        # Fallback
+        return await self._generate_thread_legacy(topic, num_posts)
+
+    async def _generate_thread_legacy(
         self,
         topic: str,
         num_posts: int = 5
     ) -> List[str]:
-        """Generar un hilo educativo."""
+        """Implementación original de generate_thread."""
         prompt = f"""Genera un hilo educativo de {num_posts} posts sobre: {topic}
 
 REQUISITOS:
@@ -222,7 +448,6 @@ Responde con cada post en una línea separada, sin explicaciones."""
         )
 
         content = response.choices[0].message.content.strip()
-        # Separar posts por líneas no vacías
         posts = [p.strip() for p in content.split('\n') if p.strip()]
 
         return posts
@@ -233,7 +458,36 @@ Responde con cada post en una línea separada, sin explicaciones."""
         interaction_type: str,
         context: Optional[str] = None
     ) -> List[str]:
-        """Generar sugerencias de respuesta para una interacción."""
+        """
+        Generar sugerencias de respuesta para una interacción.
+
+        Args:
+            interaction_content: Contenido de la interacción
+            interaction_type: Tipo de interacción
+            context: Contexto adicional
+
+        Returns:
+            Lista de 3 opciones de respuesta
+        """
+        if self._use_new_engine:
+            return await self._v2.generate_response(
+                interaction_content=interaction_content,
+                interaction_type=interaction_type,
+                context=context
+            )
+
+        # Fallback
+        return await self._generate_response_legacy(
+            interaction_content, interaction_type, context
+        )
+
+    async def _generate_response_legacy(
+        self,
+        interaction_content: str,
+        interaction_type: str,
+        context: Optional[str] = None
+    ) -> List[str]:
+        """Implementación original de generate_response_suggestion."""
         prompt = f"""Un usuario escribió esto en redes sociales:
 
 "{interaction_content}"
@@ -267,21 +521,46 @@ Responde con las 3 opciones numeradas, una por línea."""
         content = response.choices[0].message.content.strip()
         suggestions = [s.strip() for s in content.split('\n') if s.strip()]
 
-        # Limpiar numeración si existe
         cleaned = []
         for s in suggestions:
             if s[0].isdigit() and (s[1] == '.' or s[1] == ')'):
                 s = s[2:].strip()
             cleaned.append(s)
 
-        return cleaned[:3]  # Máximo 3 sugerencias
+        return cleaned[:3]
 
     async def adapt_content_for_platform(
         self,
         content: str,
         target_platform: str
     ) -> str:
-        """Adaptar contenido existente a una plataforma específica."""
+        """
+        Adaptar contenido existente a una plataforma específica.
+
+        Args:
+            content: Contenido original
+            target_platform: Plataforma destino
+
+        Returns:
+            Contenido adaptado
+        """
+        if self._use_new_engine:
+            # Detectar plataforma de origen (asumimos la más genérica)
+            return await self._v2.adapt_content(
+                content=content,
+                source_platform="instagram",  # Asume origen genérico
+                target_platform=target_platform
+            )
+
+        # Fallback
+        return await self._adapt_content_legacy(content, target_platform)
+
+    async def _adapt_content_legacy(
+        self,
+        content: str,
+        target_platform: str
+    ) -> str:
+        """Implementación original de adapt_content_for_platform."""
         char_limits = {
             "x": 280,
             "threads": 500,
@@ -318,6 +597,119 @@ Responde SOLO con el contenido adaptado."""
 
         return response.choices[0].message.content.strip()
 
+    # === Nuevos métodos (solo v2) ===
+
+    async def generate_with_quality_check(
+        self,
+        template_name: str,
+        variables: Dict[str, Any],
+        platform: str,
+        db: Optional[Session] = None,
+        max_attempts: int = 2
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Generar contenido con validación y regeneración automática.
+
+        Solo disponible con el nuevo motor.
+
+        Args:
+            template_name: Nombre del template
+            variables: Variables para el template
+            platform: Plataforma destino
+            db: Sesión de DB
+            max_attempts: Máximo intentos de regeneración
+
+        Returns:
+            Dict con contenido, score, y metadata
+        """
+        if not self._use_new_engine:
+            raise RuntimeError(
+                "Este método requiere el nuevo motor. "
+                "Asegúrate de que app.services.ai esté disponible."
+            )
+
+        attempt = 0
+        temperature = 0.7
+
+        while attempt < max_attempts:
+            attempt += 1
+
+            # Generar
+            result = await self._v2.generate(
+                template_name=template_name,
+                variables=variables,
+                platform=platform,
+                db=db,
+                temperature_override=temperature
+            )
+
+            content = result["adapted_content"]
+
+            # Evaluar calidad
+            quality = await self._validator.evaluate(content, platform)
+
+            # Si pasa, retornar
+            if quality.final_decision == "accept":
+                return {
+                    "content": content,
+                    "quality_score": quality.scoring.total_score if quality.scoring else None,
+                    "score_breakdown": quality.scoring.breakdown if quality.scoring else None,
+                    "is_top_performer": quality.scoring.is_top_performer if quality.scoring else False,
+                    "attempts": attempt,
+                    "metadata": result["metadata"]
+                }
+
+            # Si debe regenerar, aumentar temperature
+            temperature = min(1.0, temperature + 0.1)
+
+        # Si llegamos aquí, usar el último intento aunque no sea ideal
+        return {
+            "content": content,
+            "quality_score": quality.scoring.total_score if quality.scoring else None,
+            "score_breakdown": quality.scoring.breakdown if quality.scoring else None,
+            "is_top_performer": False,
+            "attempts": attempt,
+            "metadata": result["metadata"],
+            "warning": "Contenido aceptado después de máximos intentos"
+        }
+
+    async def save_to_memory(
+        self,
+        db: Session,
+        post_id: int,
+        content: str,
+        content_type: str,
+        platform: str,
+        quality_score: Optional[int] = None,
+        quality_breakdown: Optional[Dict] = None
+    ):
+        """
+        Guardar contenido en memoria para tracking.
+
+        Solo disponible con el nuevo motor.
+
+        Args:
+            db: Sesión de DB
+            post_id: ID del post
+            content: Contenido generado
+            content_type: Tipo de contenido
+            platform: Plataforma
+            quality_score: Score de calidad
+            quality_breakdown: Breakdown del score
+        """
+        if not self._use_new_engine:
+            return  # Silenciosamente ignorar si no hay nuevo motor
+
+        self._context.save_to_memory(
+            db=db,
+            post_id=post_id,
+            content=content,
+            content_type=content_type,
+            platform=platform,
+            quality_score=quality_score,
+            quality_breakdown=quality_breakdown
+        )
+
 
 # Instancia global
 content_generator = ContentGenerator()

requirements.txt

@@ -29,10 +29,12 @@ html2image==2.0.4.3
 
 # Utilidades
 python-dotenv==1.0.0
+PyYAML==6.0.1
 pydantic==2.5.3
 pydantic-settings==2.1.0
 python-jose[cryptography]==3.3.0
 passlib[bcrypt]==1.7.4
+bcrypt==4.0.1
 
 # Estadísticas (A/B Testing)
 scipy==1.11.4

tests/test_ai_engine.py

@@ -0,0 +1,447 @@
+"""
+Tests para el Content Generation Engine v2.
+
+Tests para:
+- PromptLibrary: Carga de YAMLs, renderizado
+- ContextEngine: Anti-repetición, best performers
+- PlatformAdapter: Adaptación por plataforma
+- ContentValidator: Validación y scoring
+"""
+
+import pytest
+from pathlib import Path
+from unittest.mock import MagicMock, patch, AsyncMock
+import json
+
+
+# ============================================================
+# PromptLibrary Tests
+# ============================================================
+
+class TestPromptLibrary:
+    """Tests para PromptLibrary."""
+
+    @pytest.fixture
+    def prompt_lib(self):
+        """Create PromptLibrary instance."""
+        from app.services.ai.prompt_library import PromptLibrary
+        return PromptLibrary()
+
+    def test_list_templates(self, prompt_lib):
+        """Test listado de templates disponibles."""
+        templates = prompt_lib.list_templates()
+
+        assert isinstance(templates, list)
+        assert "tip_tech" in templates
+        assert "product_post" in templates
+        assert "service_post" in templates
+        assert "thread" in templates
+
+    def test_list_personalities(self, prompt_lib):
+        """Test listado de personalidades disponibles."""
+        personalities = prompt_lib.list_personalities()
+
+        assert isinstance(personalities, list)
+        assert "default" in personalities
+        assert "educational" in personalities
+        assert "promotional" in personalities
+
+    def test_list_platforms(self, prompt_lib):
+        """Test listado de plataformas configuradas."""
+        platforms = prompt_lib.list_platforms()
+
+        assert isinstance(platforms, list)
+        assert "x" in platforms
+        assert "threads" in platforms
+        assert "instagram" in platforms
+        assert "facebook" in platforms
+
+    def test_get_personality_default(self, prompt_lib):
+        """Test carga de personalidad default."""
+        personality = prompt_lib.get_personality("default")
+
+        assert "name" in personality
+        assert personality["name"] == "default"
+        assert "voice" in personality
+        assert "system_prompt" in personality
+
+    def test_get_personality_with_inheritance(self, prompt_lib):
+        """Test que personalidades heredan correctamente."""
+        educational = prompt_lib.get_personality("educational")
+
+        # Debe tener propiedades de base (default)
+        assert "system_prompt" in educational
+
+        # Debe tener propiedades propias
+        assert "teaching_techniques" in educational
+
+    def test_get_template(self, prompt_lib):
+        """Test carga de template."""
+        template = prompt_lib.get_template("tip_tech")
+
+        assert "name" in template
+        assert template["name"] == "tip_tech"
+        assert "template" in template
+        assert "variables" in template
+        assert "parameters" in template
+
+    def test_render_template_basic(self, prompt_lib):
+        """Test renderizado básico de template."""
+        with patch('app.services.ai.prompt_library.settings') as mock_settings:
+            mock_settings.BUSINESS_NAME = "Test Corp"
+            mock_settings.BUSINESS_LOCATION = "Test City"
+            mock_settings.BUSINESS_WEBSITE = "test.com"
+            mock_settings.CONTENT_TONE = "Professional"
+
+            rendered = prompt_lib.render_template(
+                "tip_tech",
+                {"category": "productividad"}
+            )
+
+        assert "system_prompt" in rendered
+        assert "user_prompt" in rendered
+        assert "parameters" in rendered
+        assert "productividad" in rendered["user_prompt"]
+
+    def test_render_template_with_defaults(self, prompt_lib):
+        """Test que variables con defaults funcionan."""
+        with patch('app.services.ai.prompt_library.settings') as mock_settings:
+            mock_settings.BUSINESS_NAME = "Test Corp"
+            mock_settings.BUSINESS_LOCATION = "Test City"
+            mock_settings.BUSINESS_WEBSITE = "test.com"
+            mock_settings.CONTENT_TONE = "Professional"
+
+            # Solo category es requerida, difficulty_level tiene default
+            rendered = prompt_lib.render_template(
+                "tip_tech",
+                {"category": "ia"}
+            )
+
+        # Debe funcionar sin error y usar default
+        assert "user_prompt" in rendered
+
+    def test_get_platform_config(self, prompt_lib):
+        """Test carga de configuración de plataforma."""
+        config = prompt_lib.get_platform_config("x")
+
+        assert "platform" in config
+        assert config["platform"] == "x"
+        assert "limits" in config
+        assert "max_characters" in config["limits"]
+        assert config["limits"]["max_characters"] == 280
+
+    def test_get_platform_limits(self, prompt_lib):
+        """Test obtención de límites de plataforma."""
+        limits = prompt_lib.get_platform_limits("instagram")
+
+        assert "max_characters" in limits
+        assert limits["max_characters"] == 2200
+        assert "max_hashtags" in limits
+
+    def test_cache_works(self, prompt_lib):
+        """Test que el cache evita lecturas repetidas."""
+        # Primera carga
+        prompt_lib.get_template("tip_tech")
+
+        # Debe estar en cache
+        assert any("tip_tech" in key for key in prompt_lib._cache.keys())
+
+        # Segunda carga usa cache (no debería fallar)
+        template = prompt_lib.get_template("tip_tech")
+        assert template["name"] == "tip_tech"
+
+    def test_clear_cache(self, prompt_lib):
+        """Test limpieza de cache."""
+        prompt_lib.get_template("tip_tech")
+        assert len(prompt_lib._cache) > 0
+
+        prompt_lib.clear_cache()
+        assert len(prompt_lib._cache) == 0
+
+
+# ============================================================
+# PlatformAdapter Tests
+# ============================================================
+
+class TestPlatformAdapter:
+    """Tests para PlatformAdapter."""
+
+    @pytest.fixture
+    def adapter(self):
+        """Create PlatformAdapter instance."""
+        from app.services.ai.platform_adapter import PlatformAdapter
+        return PlatformAdapter()
+
+    def test_get_limits(self, adapter):
+        """Test obtención de límites."""
+        limits = adapter.get_limits("x")
+
+        assert limits["max_characters"] == 280
+        assert limits["max_hashtags"] == 2
+
+    def test_adapt_short_content(self, adapter):
+        """Test adaptación de contenido corto."""
+        content = "Tip corto #Tech"
+        result = adapter.adapt(content, "x")
+
+        assert result.content == content.strip()
+        assert not result.truncated
+        assert result.platform == "x"
+
+    def test_adapt_long_content_truncates(self, adapter):
+        """Test que contenido largo se trunca."""
+        # Contenido de 400 caracteres
+        content = "Este es un contenido muy largo. " * 15 + "#Tech #AI"
+
+        result = adapter.adapt(content, "x")
+
+        assert len(result.content) <= 280
+        assert result.truncated
+        assert "Contenido truncado" in str(result.changes_made)
+
+    def test_adapt_reduces_hashtags(self, adapter):
+        """Test que hashtags se reducen al límite."""
+        content = "Tip importante #Tech #AI #Python #Tips #Code #Dev"
+
+        result = adapter.adapt(content, "x")
+
+        # X solo permite 2 hashtags
+        hashtag_count = result.content.count("#")
+        assert hashtag_count <= 2
+        assert result.hashtags_adjusted
+
+    def test_validate_for_platform_valid(self, adapter):
+        """Test validación de contenido válido."""
+        content = "Tip corto #Tech"
+        validation = adapter.validate_for_platform(content, "x")
+
+        assert validation["valid"]
+        assert len(validation["issues"]) == 0
+
+    def test_validate_for_platform_too_long(self, adapter):
+        """Test validación de contenido muy largo."""
+        content = "X" * 300  # Excede límite de X
+
+        validation = adapter.validate_for_platform(content, "x")
+
+        assert not validation["valid"]
+        assert any(i["type"] == "length" for i in validation["issues"])
+
+    def test_adapt_for_all_platforms(self, adapter):
+        """Test adaptación para múltiples plataformas."""
+        content = "Contenido de prueba con mucho texto. " * 5 + "#Tech"
+
+        results = adapter.adapt_for_all_platforms(
+            content,
+            ["x", "threads", "instagram"]
+        )
+
+        assert "x" in results
+        assert "threads" in results
+        assert "instagram" in results
+
+        # X debe ser más corto
+        assert len(results["x"].content) <= len(results["instagram"].content)
+
+
+# ============================================================
+# ContextEngine Tests
+# ============================================================
+
+class TestContextEngine:
+    """Tests para ContextEngine."""
+
+    @pytest.fixture
+    def context_engine(self):
+        """Create ContextEngine instance."""
+        from app.services.ai.context_engine import ContextEngine
+        return ContextEngine()
+
+    def test_analyze_content_detects_hook(self, context_engine):
+        """Test detección de tipo de hook."""
+        # Pregunta retórica
+        content1 = "¿Sabías que el 90% de developers usan IA? #Tech"
+        analysis1 = context_engine.analyze_content(content1, "tip_tech", "x")
+        assert analysis1["hook_type"] == "pregunta_retórica"
+
+        # Dato impactante
+        content2 = "El 73% de empresas ya usan IA. #Tech"
+        analysis2 = context_engine.analyze_content(content2, "tip_tech", "x")
+        assert analysis2["hook_type"] == "dato_impactante"
+
+        # Tip directo
+        content3 = "Tip: usa ChatGPT para debugging. #Tech"
+        analysis3 = context_engine.analyze_content(content3, "tip_tech", "x")
+        assert analysis3["hook_type"] == "tip_directo"
+
+    def test_analyze_content_extracts_topics(self, context_engine):
+        """Test extracción de temas."""
+        content = "ChatGPT y Claude son herramientas de IA geniales para productividad. #Tech"
+        analysis = context_engine.analyze_content(content, "tip_tech", "x")
+
+        assert "ia" in analysis["topics"]
+        assert "productividad" in analysis["topics"]
+
+    def test_suggest_hook_type_varies(self, context_engine):
+        """Test que sugiere hooks variados."""
+        # Sin DB, debería retornar el primer preferido
+        mock_db = MagicMock()
+        mock_db.query.return_value.filter.return_value.order_by.return_value.limit.return_value.all.return_value = []
+
+        suggested = context_engine.suggest_hook_type(mock_db)
+
+        # Debería ser uno de los hooks preferidos
+        assert suggested in [
+            "pregunta_retórica", "dato_impactante", "tip_directo",
+            "afirmación_bold", "historia_corta"
+        ]
+
+
+# ============================================================
+# ContentValidator Tests
+# ============================================================
+
+class TestContentValidator:
+    """Tests para ContentValidator."""
+
+    @pytest.fixture
+    def validator(self):
+        """Create ContentValidator instance."""
+        from app.services.ai.validator import ContentValidator
+        return ContentValidator()
+
+    def test_validate_length_passes(self, validator):
+        """Test validación de longitud válida."""
+        content = "Contenido corto #Tech"
+        result = validator.validate(content, "x")
+
+        assert result.passed
+        assert not any(i["type"] == "length" for i in result.issues)
+
+    def test_validate_length_fails(self, validator):
+        """Test validación de longitud excedida."""
+        content = "X" * 300  # Excede 280 de X
+        result = validator.validate(content, "x")
+
+        assert not result.passed
+        assert any(i["type"] == "length" and i["severity"] == "error" for i in result.issues)
+
+    def test_validate_prohibited_content(self, validator):
+        """Test validación de contenido prohibido."""
+        # Modificar config temporalmente para test
+        validator.config["validations"]["prohibited_content"]["prohibited_words"] = ["test_banned"]
+
+        content = "Este contenido tiene test_banned palabra"
+        result = validator.validate(content, "x")
+
+        assert not result.passed
+        assert any(i["type"] == "prohibited_content" for i in result.issues)
+
+    def test_validate_empty_content_fails(self, validator):
+        """Test que contenido vacío falla."""
+        content = "   "
+        result = validator.validate(content, "x")
+
+        assert not result.passed
+        assert any(i["type"] == "empty_content" for i in result.issues)
+
+    def test_should_regenerate_respects_max_attempts(self, validator):
+        """Test que regeneración respeta máximo de intentos."""
+        from app.services.ai.validator import ContentQualityResult, ValidationResult, ScoringResult
+
+        mock_quality = ContentQualityResult(
+            validation=ValidationResult(passed=True, issues=[], content="test"),
+            scoring=ScoringResult(
+                total_score=55,
+                breakdown={},
+                feedback="Needs improvement",
+                is_top_performer=False,
+                action="regenerate"
+            ),
+            final_decision="regenerate",
+            content="test"
+        )
+
+        # Primer intento: debería regenerar
+        assert validator.should_regenerate(mock_quality, attempt=1)
+
+        # Segundo intento: debería regenerar
+        assert validator.should_regenerate(mock_quality, attempt=2)
+
+        # Tercer intento: NO debería regenerar (max_attempts=2)
+        assert not validator.should_regenerate(mock_quality, attempt=3)
+
+
+# ============================================================
+# Integration Tests
+# ============================================================
+
+class TestAIEngineIntegration:
+    """Tests de integración del motor completo."""
+
+    @pytest.mark.asyncio
+    async def test_full_generation_flow_mocked(self, mock_openai_client):
+        """Test flujo completo de generación con mock."""
+        with patch('app.services.ai.generator.settings') as mock_settings:
+            mock_settings.DEEPSEEK_API_KEY = "test-key"
+            mock_settings.DEEPSEEK_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
+            mock_settings.BUSINESS_NAME = "Test Corp"
+            mock_settings.BUSINESS_LOCATION = "Test City"
+            mock_settings.BUSINESS_WEBSITE = "test.com"
+            mock_settings.CONTENT_TONE = "Professional"
+
+            from app.services.ai.generator import ContentGeneratorV2
+
+            generator = ContentGeneratorV2()
+            generator._client = mock_openai_client
+
+            result = await generator.generate(
+                template_name="tip_tech",
+                variables={"category": "productividad"},
+                platform="x",
+                use_context=False,
+                use_few_shot=False
+            )
+
+        assert "content" in result
+        assert "adapted_content" in result
+        assert "metadata" in result
+        assert result["metadata"]["template"] == "tip_tech"
+        assert result["metadata"]["platform"] == "x"
+
+    def test_prompt_library_to_adapter_flow(self):
+        """Test flujo de PromptLibrary a PlatformAdapter."""
+        from app.services.ai.prompt_library import PromptLibrary
+        from app.services.ai.platform_adapter import PlatformAdapter
+
+        lib = PromptLibrary()
+        adapter = PlatformAdapter()
+
+        # Obtener límites de plataforma desde library
+        limits_from_lib = lib.get_platform_limits("x")
+
+        # Obtener límites desde adapter
+        limits_from_adapter = adapter.get_limits("x")
+
+        # Deberían ser consistentes
+        assert limits_from_lib["max_characters"] == limits_from_adapter["max_characters"]
+
+
+# ============================================================
+# Fixtures adicionales
+# ============================================================
+
+@pytest.fixture
+def mock_openai_client():
+    """Mock OpenAI client for DeepSeek API tests."""
+    mock_client = MagicMock()
+
+    mock_response = MagicMock()
+    mock_response.choices = [MagicMock()]
+    mock_response.choices[0].message.content = "Generated test content #TechTip #AI"
+    mock_response.usage = MagicMock()
+    mock_response.usage.total_tokens = 100
+
+    mock_client.chat.completions.create.return_value = mock_response
+
+    return mock_client

worker/celery_app.py

@@ -16,7 +16,8 @@ celery_app = Celery(
         "worker.tasks.generate_content",
         "worker.tasks.publish_post",
         "worker.tasks.fetch_interactions",
-        "worker.tasks.cleanup"
+        "worker.tasks.cleanup",
+        "worker.tasks.content_memory"
     ]
 )
 
@@ -58,4 +59,22 @@ celery_app.conf.beat_schedule = {
         "task": "worker.tasks.cleanup.daily_cleanup",
         "schedule": crontab(hour=3, minute=0),
     },
+
+    # Actualizar engagement scores cada 6 horas
+    "update-engagement-scores": {
+        "task": "worker.tasks.content_memory.update_engagement_scores",
+        "schedule": crontab(hour="*/6", minute=15),
+    },
+
+    # Limpiar memoria antigua mensualmente
+    "cleanup-old-memory": {
+        "task": "worker.tasks.content_memory.cleanup_old_memory",
+        "schedule": crontab(day_of_month=1, hour=4, minute=0),
+    },
+
+    # Actualizar best_posts.yaml semanalmente
+    "refresh-best-posts": {
+        "task": "worker.tasks.content_memory.refresh_best_posts_yaml",
+        "schedule": crontab(day_of_week=0, hour=5, minute=0),  # Domingos 5 AM
+    },
 }

worker/tasks/content_memory.py

@@ -0,0 +1,342 @@
+"""
+Tareas de gestión de memoria de contenido.
+
+Incluye:
+- Actualización periódica de engagement scores
+- Marcado de top performers
+- Sincronización de métricas desde posts
+- Limpieza de memoria antigua
+"""
+
+import logging
+from datetime import datetime, timedelta
+from typing import Optional
+
+from worker.celery_app import celery_app
+from app.core.database import SessionLocal
+from app.models.post import Post
+from app.models.post_metrics import PostMetrics
+from app.models.content_memory import ContentMemory
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@celery_app.task(name="worker.tasks.content_memory.update_engagement_scores")
+def update_engagement_scores():
+    """
+    Actualizar scores de engagement basado en métricas reales.
+
+    Esta tarea:
+    1. Obtiene métricas recientes de posts
+    2. Calcula engagement score normalizado
+    3. Actualiza ContentMemory
+    4. Marca top performers
+
+    Se ejecuta cada 6 horas.
+    """
+    db = SessionLocal()
+
+    try:
+        updated_count = 0
+        new_top_performers = 0
+
+        # Obtener posts con métricas que tengan ContentMemory
+        memories = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.created_at >= datetime.utcnow() - timedelta(days=90)
+        ).all()
+
+        for memory in memories:
+            # Obtener el post asociado
+            post = db.query(Post).filter(Post.id == memory.post_id).first()
+            if not post or not post.metrics:
+                continue
+
+            # Calcular engagement score
+            metrics = post.metrics
+            old_score = memory.engagement_score
+
+            memory.update_engagement(metrics)
+            updated_count += 1
+
+            # Logging si cambió significativamente
+            if old_score and abs((memory.engagement_score or 0) - old_score) > 10:
+                logger.info(
+                    f"Post {post.id} engagement cambió: {old_score:.1f} -> {memory.engagement_score:.1f}"
+                )
+
+        db.commit()
+
+        # Recalcular top performers
+        new_top_performers = _recalculate_top_performers(db)
+
+        logger.info(
+            f"Engagement actualizado: {updated_count} posts, "
+            f"{new_top_performers} nuevos top performers"
+        )
+
+        return {
+            "updated": updated_count,
+            "new_top_performers": new_top_performers
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error actualizando engagement: {e}")
+        db.rollback()
+        raise
+
+    finally:
+        db.close()
+
+
+def _recalculate_top_performers(db, top_percentile: int = 20) -> int:
+    """
+    Recalcular qué posts son top performers.
+
+    Args:
+        db: Sesión de DB
+        top_percentile: Percentil para considerar top performer
+
+    Returns:
+        Número de nuevos top performers marcados
+    """
+    # Obtener todos los scores
+    all_scores = db.query(ContentMemory.engagement_score).filter(
+        ContentMemory.engagement_score.isnot(None)
+    ).all()
+
+    if not all_scores:
+        return 0
+
+    scores = sorted([s[0] for s in all_scores], reverse=True)
+
+    # Calcular umbral
+    threshold_idx = max(0, int(len(scores) * top_percentile / 100) - 1)
+    threshold_score = scores[threshold_idx]
+
+    # Marcar nuevos top performers
+    new_tops = db.query(ContentMemory).filter(
+        ContentMemory.engagement_score >= threshold_score,
+        ContentMemory.is_top_performer == False
+    ).update({"is_top_performer": True})
+
+    # Desmarcar los que ya no califican
+    db.query(ContentMemory).filter(
+        ContentMemory.engagement_score < threshold_score,
+        ContentMemory.is_top_performer == True
+    ).update({"is_top_performer": False})
+
+    db.commit()
+
+    return new_tops
+
+
+@celery_app.task(name="worker.tasks.content_memory.sync_post_metrics")
+def sync_post_metrics(post_id: int):
+    """
+    Sincronizar métricas de un post específico a ContentMemory.
+
+    Se llama después de obtener nuevas métricas.
+
+    Args:
+        post_id: ID del post
+    """
+    db = SessionLocal()
+
+    try:
+        post = db.query(Post).filter(Post.id == post_id).first()
+        if not post or not post.metrics:
+            return {"status": "skipped", "reason": "no_metrics"}
+
+        memory = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.post_id == post_id
+        ).first()
+
+        if not memory:
+            return {"status": "skipped", "reason": "no_memory"}
+
+        memory.update_engagement(post.metrics)
+        db.commit()
+
+        return {
+            "status": "updated",
+            "post_id": post_id,
+            "engagement_score": memory.engagement_score
+        }
+
+    finally:
+        db.close()
+
+
+@celery_app.task(name="worker.tasks.content_memory.analyze_and_save_content")
+def analyze_and_save_content(
+    post_id: int,
+    content: str,
+    content_type: str,
+    platform: str,
+    quality_score: Optional[int] = None,
+    quality_breakdown: Optional[dict] = None,
+    template_used: Optional[str] = None,
+    personality_used: Optional[str] = None
+):
+    """
+    Analizar contenido generado y guardarlo en memoria.
+
+    Se llama después de generar un nuevo post.
+
+    Args:
+        post_id: ID del post creado
+        content: Contenido generado
+        content_type: Tipo de contenido
+        platform: Plataforma principal
+        quality_score: Score de calidad (si se evaluó)
+        quality_breakdown: Breakdown del score
+        template_used: Template usado
+        personality_used: Personalidad usada
+    """
+    db = SessionLocal()
+
+    try:
+        # Verificar que no exista ya
+        existing = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.post_id == post_id
+        ).first()
+
+        if existing:
+            return {"status": "skipped", "reason": "already_exists"}
+
+        # Importar context engine para análisis
+        from app.services.ai import context_engine
+
+        # Guardar en memoria
+        memory = context_engine.save_to_memory(
+            db=db,
+            post_id=post_id,
+            content=content,
+            content_type=content_type,
+            platform=platform,
+            quality_score=quality_score,
+            quality_breakdown=quality_breakdown,
+            template_used=template_used,
+            personality_used=personality_used
+        )
+
+        return {
+            "status": "created",
+            "memory_id": memory.id,
+            "topics": memory.topics,
+            "hook_type": memory.hook_type
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error guardando en memoria: {e}")
+        db.rollback()
+        raise
+
+    finally:
+        db.close()
+
+
+@celery_app.task(name="worker.tasks.content_memory.cleanup_old_memory")
+def cleanup_old_memory(days_to_keep: int = 180):
+    """
+    Limpiar registros de memoria antiguos.
+
+    Mantiene top performers indefinidamente.
+
+    Args:
+        days_to_keep: Días de registros a mantener (excepto top performers)
+    """
+    db = SessionLocal()
+
+    try:
+        cutoff_date = datetime.utcnow() - timedelta(days=days_to_keep)
+
+        # Eliminar registros viejos que NO son top performers
+        deleted = db.query(ContentMemory).filter(
+            ContentMemory.created_at < cutoff_date,
+            ContentMemory.is_top_performer == False
+        ).delete()
+
+        db.commit()
+
+        logger.info(f"Limpieza de memoria: {deleted} registros eliminados")
+
+        return {"deleted": deleted}
+
+    finally:
+        db.close()
+
+
+@celery_app.task(name="worker.tasks.content_memory.refresh_best_posts_yaml")
+def refresh_best_posts_yaml():
+    """
+    Actualizar el archivo best_posts.yaml con top performers reales.
+
+    Se ejecuta semanalmente para mantener ejemplos actualizados.
+    """
+    import yaml
+    from pathlib import Path
+
+    db = SessionLocal()
+
+    try:
+        # Obtener top performers por tipo de contenido
+        content_types = ["tip_tech", "producto", "servicio"]
+        examples = {}
+
+        for content_type in content_types:
+            top = db.query(ContentMemory).filter(
+                ContentMemory.content_type == content_type,
+                ContentMemory.is_top_performer == True
+            ).order_by(
+                ContentMemory.engagement_score.desc()
+            ).limit(5).all()
+
+            if top:
+                examples[content_type] = []
+                for mem in top:
+                    post = db.query(Post).filter(Post.id == mem.post_id).first()
+                    if post:
+                        examples[content_type].append({
+                            "content": post.content,
+                            "platform": mem.platform,
+                            "engagement_score": mem.engagement_score,
+                            "metrics": post.metrics,
+                            "analysis": {
+                                "hook_type": mem.hook_type,
+                                "topics": mem.topics
+                            }
+                        })
+
+        if not examples:
+            return {"status": "skipped", "reason": "no_top_performers"}
+
+        # Actualizar archivo YAML
+        yaml_path = Path(__file__).parent.parent.parent / "app" / "prompts" / "examples" / "best_posts.yaml"
+
+        # Cargar archivo existente
+        with open(yaml_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            data = yaml.safe_load(f)
+
+        # Actualizar ejemplos
+        data["examples"] = examples
+        data["metadata"]["last_updated"] = datetime.utcnow().isoformat()
+        data["metadata"]["auto_update"] = True
+
+        # Guardar
+        with open(yaml_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
+
+        logger.info(f"best_posts.yaml actualizado con {sum(len(v) for v in examples.values())} ejemplos")
+
+        return {
+            "status": "updated",
+            "examples_by_type": {k: len(v) for k, v in examples.items()}
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error actualizando best_posts.yaml: {e}")
+        raise
+
+    finally:
+        db.close()

worker/tasks/generate_content.py

@@ -1,9 +1,16 @@
 """
 Tareas de generación de contenido.
+
+Usa el nuevo Content Generation Engine v2 con:
+- Quality scoring
+- Anti-repetición via Context Engine
+- Almacenamiento en Content Memory
 """
 
 import asyncio
+import logging
 from datetime import datetime, timedelta
+from typing import Optional, Dict, Any
 
 from worker.celery_app import celery_app
 from app.core.database import SessionLocal
@@ -14,6 +21,8 @@ from app.models.product import Product
 from app.models.service import Service
 from app.services.content_generator import content_generator
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 def run_async(coro):
     """Helper para ejecutar coroutines en Celery."""
@@ -21,6 +30,31 @@ def run_async(coro):
     return loop.run_until_complete(coro)
 
 
+def _save_to_memory(
+    post_id: int,
+    content: str,
+    content_type: str,
+    platform: str,
+    quality_score: Optional[int] = None,
+    quality_breakdown: Optional[Dict] = None,
+    template_used: Optional[str] = None
+):
+    """
+    Encolar guardado en memoria como tarea async.
+    Evita bloquear la generación principal.
+    """
+    from worker.tasks.content_memory import analyze_and_save_content
+    analyze_and_save_content.delay(
+        post_id=post_id,
+        content=content,
+        content_type=content_type,
+        platform=platform,
+        quality_score=quality_score,
+        quality_breakdown=quality_breakdown,
+        template_used=template_used
+    )
+
+
 @celery_app.task(name="worker.tasks.generate_content.generate_scheduled_content")
 def generate_scheduled_content():
     """
@@ -40,6 +74,7 @@ def generate_scheduled_content():
             ContentCalendar.is_active == True
         ).all()
 
+        generated = 0
         for entry in entries:
             # Verificar si es la hora correcta
             if entry.time.hour != current_hour:
@@ -52,20 +87,23 @@ def generate_scheduled_content():
                     category_filter=entry.category_filter,
                     requires_approval=entry.requires_approval
                 )
+                generated += 1
 
             elif entry.content_type == "producto":
                 generate_product_post.delay(
                     platforms=entry.platforms,
                     requires_approval=entry.requires_approval
                 )
+                generated += 1
 
             elif entry.content_type == "servicio":
                 generate_service_post.delay(
                     platforms=entry.platforms,
                     requires_approval=entry.requires_approval
                 )
+                generated += 1
 
-        return f"Procesadas {len(entries)} entradas del calendario"
+        return f"Procesadas {len(entries)} entradas, {generated} generaciones iniciadas"
 
     finally:
         db.close()
@@ -75,9 +113,18 @@ def generate_scheduled_content():
 def generate_tip_post(
     platforms: list,
     category_filter: str = None,
-    requires_approval: bool = False
+    requires_approval: bool = False,
+    use_quality_check: bool = True
 ):
-    """Generar un post de tip tech."""
+    """
+    Generar un post de tip tech con quality scoring.
+
+    Args:
+        platforms: Lista de plataformas destino
+        category_filter: Categoría específica (opcional)
+        requires_approval: Si requiere aprobación manual
+        use_quality_check: Si usar validación de calidad
+    """
     db = SessionLocal()
 
     try:
@@ -96,23 +143,66 @@ def generate_tip_post(
         ).first()
 
         if not tip:
-            return "No hay tips disponibles"
+            return {"status": "skipped", "reason": "no_tips_available"}
 
         # Generar contenido para cada plataforma
         content_by_platform = {}
+        quality_info = {}
+
         for platform in platforms:
-            content = run_async(
+            if use_quality_check:
-                content_generator.generate_tip_tech(
+                # Usar generación con validación de calidad
-                    category=tip.category,
+                result = run_async(
-                    platform=platform,
+                    content_generator.generate_with_quality_check(
-                    template=tip.template
+                        template_name="tip_tech",
+                        variables={
+                            "category": tip.category,
+                            "difficulty_level": "principiante",
+                            "target_audience": "profesionales tech"
+                        },
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        max_attempts=2
+                    )
                 )
-            )
+                content_by_platform[platform] = result["content"]
-            content_by_platform[platform] = content
+                quality_info[platform] = {
+                    "score": result.get("quality_score"),
+                    "breakdown": result.get("score_breakdown"),
+                    "attempts": result.get("attempts", 1)
+                }
+            else:
+                # Generación simple (fallback)
+                content = run_async(
+                    content_generator.generate_tip_tech(
+                        category=tip.category,
+                        platform=platform,
+                        template=tip.template,
+                        db=db
+                    )
+                )
+                content_by_platform[platform] = content
+
+        # Obtener mejor score entre plataformas
+        best_score = None
+        best_breakdown = None
+        total_attempts = 1
+
+        if quality_info:
+            scores = [q.get("score") for q in quality_info.values() if q.get("score")]
+            if scores:
+                best_score = max(scores)
+            breakdowns = [q.get("breakdown") for q in quality_info.values() if q.get("breakdown")]
+            if breakdowns:
+                best_breakdown = breakdowns[0]
+            attempts = [q.get("attempts", 1) for q in quality_info.values()]
+            if attempts:
+                total_attempts = max(attempts)
 
         # Crear post
+        main_platform = platforms[0]
         post = Post(
-            content=content_by_platform.get(platforms[0], ""),
+            content=content_by_platform.get(main_platform, ""),
             content_type="tip_tech",
             platforms=platforms,
             content_x=content_by_platform.get("x"),
@@ -122,7 +212,10 @@ def generate_tip_post(
             status="pending_approval" if requires_approval else "scheduled",
             scheduled_at=datetime.utcnow() + timedelta(minutes=5),
             approval_required=requires_approval,
-            tip_template_id=tip.id
+            tip_template_id=tip.id,
+            quality_score=best_score,
+            score_breakdown=best_breakdown,
+            generation_attempts=total_attempts
         )
 
         db.add(post)
@@ -133,7 +226,33 @@ def generate_tip_post(
 
         db.commit()
 
-        return f"Post de tip generado: {post.id}"
+        # Guardar en memoria (async)
+        _save_to_memory(
+            post_id=post.id,
+            content=post.content,
+            content_type="tip_tech",
+            platform=main_platform,
+            quality_score=best_score,
+            quality_breakdown=best_breakdown,
+            template_used="tip_tech"
+        )
+
+        logger.info(
+            f"Tip generado: post_id={post.id}, score={best_score}, "
+            f"attempts={total_attempts}, category={tip.category}"
+        )
+
+        return {
+            "status": "success",
+            "post_id": post.id,
+            "quality_score": best_score,
+            "attempts": total_attempts
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error generando tip: {e}")
+        db.rollback()
+        raise
 
     finally:
         db.close()
@@ -143,9 +262,18 @@ def generate_tip_post(
 def generate_product_post(
     platforms: list,
     product_id: int = None,
-    requires_approval: bool = True
+    requires_approval: bool = True,
+    use_quality_check: bool = True
 ):
-    """Generar un post de producto."""
+    """
+    Generar un post de producto con quality scoring.
+
+    Args:
+        platforms: Lista de plataformas destino
+        product_id: ID del producto específico (opcional)
+        requires_approval: Si requiere aprobación manual
+        use_quality_check: Si usar validación de calidad
+    """
     db = SessionLocal()
 
     try:
@@ -161,22 +289,66 @@ def generate_product_post(
             ).first()
 
         if not product:
-            return "No hay productos disponibles"
+            return {"status": "skipped", "reason": "no_products_available"}
 
         # Generar contenido
         content_by_platform = {}
+        quality_info = {}
+
         for platform in platforms:
-            content = run_async(
+            if use_quality_check:
-                content_generator.generate_product_post(
+                result = run_async(
-                    product=product.to_dict(),
+                    content_generator.generate_with_quality_check(
-                    platform=platform
+                        template_name="product_post",
+                        variables={
+                            "product_name": product.name,
+                            "product_description": product.description or "",
+                            "price": product.price,
+                            "category": product.category,
+                            "specs": product.specs or {},
+                            "highlights": product.highlights or []
+                        },
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        max_attempts=2
+                    )
                 )
-            )
+                content_by_platform[platform] = result["content"]
-            content_by_platform[platform] = content
+                quality_info[platform] = {
+                    "score": result.get("quality_score"),
+                    "breakdown": result.get("score_breakdown"),
+                    "attempts": result.get("attempts", 1)
+                }
+            else:
+                content = run_async(
+                    content_generator.generate_product_post(
+                        product=product.to_dict(),
+                        platform=platform,
+                        db=db
+                    )
+                )
+                content_by_platform[platform] = content
+
+        # Obtener mejor score
+        best_score = None
+        best_breakdown = None
+        total_attempts = 1
+
+        if quality_info:
+            scores = [q.get("score") for q in quality_info.values() if q.get("score")]
+            if scores:
+                best_score = max(scores)
+            breakdowns = [q.get("breakdown") for q in quality_info.values() if q.get("breakdown")]
+            if breakdowns:
+                best_breakdown = breakdowns[0]
+            attempts = [q.get("attempts", 1) for q in quality_info.values()]
+            if attempts:
+                total_attempts = max(attempts)
 
         # Crear post
+        main_platform = platforms[0]
         post = Post(
-            content=content_by_platform.get(platforms[0], ""),
+            content=content_by_platform.get(main_platform, ""),
             content_type="producto",
             platforms=platforms,
             content_x=content_by_platform.get("x"),
@@ -187,7 +359,10 @@ def generate_product_post(
             scheduled_at=datetime.utcnow() + timedelta(minutes=5),
             approval_required=requires_approval,
             product_id=product.id,
-            image_url=product.main_image
+            image_url=product.main_image,
+            quality_score=best_score,
+            score_breakdown=best_breakdown,
+            generation_attempts=total_attempts
         )
 
         db.add(post)
@@ -197,7 +372,33 @@ def generate_product_post(
 
         db.commit()
 
-        return f"Post de producto generado: {post.id}"
+        # Guardar en memoria
+        _save_to_memory(
+            post_id=post.id,
+            content=post.content,
+            content_type="producto",
+            platform=main_platform,
+            quality_score=best_score,
+            quality_breakdown=best_breakdown,
+            template_used="product_post"
+        )
+
+        logger.info(
+            f"Producto generado: post_id={post.id}, product={product.name}, "
+            f"score={best_score}"
+        )
+
+        return {
+            "status": "success",
+            "post_id": post.id,
+            "product_id": product.id,
+            "quality_score": best_score
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error generando producto: {e}")
+        db.rollback()
+        raise
 
     finally:
         db.close()
@@ -207,9 +408,18 @@ def generate_product_post(
 def generate_service_post(
     platforms: list,
     service_id: int = None,
-    requires_approval: bool = True
+    requires_approval: bool = True,
+    use_quality_check: bool = True
 ):
-    """Generar un post de servicio."""
+    """
+    Generar un post de servicio con quality scoring.
+
+    Args:
+        platforms: Lista de plataformas destino
+        service_id: ID del servicio específico (opcional)
+        requires_approval: Si requiere aprobación manual
+        use_quality_check: Si usar validación de calidad
+    """
     db = SessionLocal()
 
     try:
@@ -224,22 +434,66 @@ def generate_service_post(
             ).first()
 
         if not service:
-            return "No hay servicios disponibles"
+            return {"status": "skipped", "reason": "no_services_available"}
 
         # Generar contenido
         content_by_platform = {}
+        quality_info = {}
+
         for platform in platforms:
-            content = run_async(
+            if use_quality_check:
-                content_generator.generate_service_post(
+                result = run_async(
-                    service=service.to_dict(),
+                    content_generator.generate_with_quality_check(
-                    platform=platform
+                        template_name="service_post",
+                        variables={
+                            "service_name": service.name,
+                            "service_description": service.description or "",
+                            "category": service.category,
+                            "target_sectors": service.target_sectors or [],
+                            "benefits": service.benefits or [],
+                            "call_to_action": service.call_to_action or "Contáctanos"
+                        },
+                        platform=platform,
+                        db=db,
+                        max_attempts=2
+                    )
                 )
-            )
+                content_by_platform[platform] = result["content"]
-            content_by_platform[platform] = content
+                quality_info[platform] = {
+                    "score": result.get("quality_score"),
+                    "breakdown": result.get("score_breakdown"),
+                    "attempts": result.get("attempts", 1)
+                }
+            else:
+                content = run_async(
+                    content_generator.generate_service_post(
+                        service=service.to_dict(),
+                        platform=platform,
+                        db=db
+                    )
+                )
+                content_by_platform[platform] = content
+
+        # Obtener mejor score
+        best_score = None
+        best_breakdown = None
+        total_attempts = 1
+
+        if quality_info:
+            scores = [q.get("score") for q in quality_info.values() if q.get("score")]
+            if scores:
+                best_score = max(scores)
+            breakdowns = [q.get("breakdown") for q in quality_info.values() if q.get("breakdown")]
+            if breakdowns:
+                best_breakdown = breakdowns[0]
+            attempts = [q.get("attempts", 1) for q in quality_info.values()]
+            if attempts:
+                total_attempts = max(attempts)
 
         # Crear post
+        main_platform = platforms[0]
         post = Post(
-            content=content_by_platform.get(platforms[0], ""),
+            content=content_by_platform.get(main_platform, ""),
             content_type="servicio",
             platforms=platforms,
             content_x=content_by_platform.get("x"),
@@ -250,7 +504,10 @@ def generate_service_post(
             scheduled_at=datetime.utcnow() + timedelta(minutes=5),
             approval_required=requires_approval,
             service_id=service.id,
-            image_url=service.main_image
+            image_url=service.main_image,
+            quality_score=best_score,
+            score_breakdown=best_breakdown,
+            generation_attempts=total_attempts
         )
 
         db.add(post)
@@ -260,7 +517,106 @@ def generate_service_post(
 
         db.commit()
 
-        return f"Post de servicio generado: {post.id}"
+        # Guardar en memoria
+        _save_to_memory(
+            post_id=post.id,
+            content=post.content,
+            content_type="servicio",
+            platform=main_platform,
+            quality_score=best_score,
+            quality_breakdown=best_breakdown,
+            template_used="service_post"
+        )
+
+        logger.info(
+            f"Servicio generado: post_id={post.id}, service={service.name}, "
+            f"score={best_score}"
+        )
+
+        return {
+            "status": "success",
+            "post_id": post.id,
+            "service_id": service.id,
+            "quality_score": best_score
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error generando servicio: {e}")
+        db.rollback()
+        raise
+
+    finally:
+        db.close()
+
+
+@celery_app.task(name="worker.tasks.generate_content.generate_thread")
+def generate_thread(
+    topic: str,
+    num_posts: int = 5,
+    requires_approval: bool = True
+):
+    """
+    Generar un hilo educativo.
+
+    Args:
+        topic: Tema del hilo
+        num_posts: Número de posts
+        requires_approval: Si requiere aprobación
+    """
+    db = SessionLocal()
+
+    try:
+        # Generar hilo
+        posts = run_async(
+            content_generator.generate_thread(
+                topic=topic,
+                num_posts=num_posts,
+                db=db
+            )
+        )
+
+        if not posts:
+            return {"status": "error", "reason": "no_posts_generated"}
+
+        # Crear posts individuales (vinculados)
+        created_posts = []
+        for i, content in enumerate(posts):
+            post = Post(
+                content=content,
+                content_type="hilo_educativo",
+                platforms=["x"],  # Hilos principalmente para X
+                content_x=content,
+                status="pending_approval" if requires_approval else "scheduled",
+                scheduled_at=datetime.utcnow() + timedelta(minutes=5 + i),  # Escalonado
+                approval_required=requires_approval,
+            )
+            db.add(post)
+            created_posts.append(post)
+
+        db.commit()
+
+        # Guardar primer post en memoria (representa el hilo)
+        if created_posts:
+            _save_to_memory(
+                post_id=created_posts[0].id,
+                content="\n\n".join(posts),
+                content_type="hilo_educativo",
+                platform="x",
+                template_used="thread"
+            )
+
+        logger.info(f"Hilo generado: {len(created_posts)} posts sobre '{topic}'")
+
+        return {
+            "status": "success",
+            "post_ids": [p.id for p in created_posts],
+            "topic": topic
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error generando hilo: {e}")
+        db.rollback()
+        raise
 
     finally:
         db.close()