fix: Fix YAML syntax errors and validator prompt formatting

- Fix YAML files with unquoted strings containing quotes
- Export singleton instances in ai/__init__.py
- Fix validator scoring prompt to use replace() instead of format()
  to avoid conflicts with JSON curly braces

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

app/prompts/examples/by_category/productividad.yaml

@@ -106,7 +106,7 @@ topics_to_cover:
   - Automatización de tareas repetitivas
 
 avoid:
-  - "Levántate a las 5am" sin contexto
+  - '"Levántate a las 5am" sin contexto'
   - Hustle culture tóxica
   - Productividad como fin en sí misma
   - Consejos que solo funcionan para privilegiados

app/prompts/platforms/x.yaml

@@ -68,7 +68,7 @@ avoid:
   - Más de 2 hashtags
   - Emojis excesivos
   - Links en el medio del texto
-  - "Hilo:" sin contenido de hilo real
+  - '"Hilo:" sin contenido de hilo real'
 
 adaptation_rules: |
   Cuando adaptes contenido para X:

app/prompts/templates/product_post.yaml

@@ -78,5 +78,5 @@ tone_guidelines:
     - "¿Te interesa? Escríbenos para más detalles"
   dont:
     - "¡¡¡OFERTA INCREÍBLE!!!"
-    - "ÚLTIMAS UNIDADES" (a menos que sea verdad)
+    - '"ÚLTIMAS UNIDADES" (a menos que sea verdad)'
     - "Compra ahora antes de que se acabe"

app/services/ai/__init__.py

@@ -9,16 +9,23 @@ Este módulo contiene los componentes del motor de generación de contenido:
 - 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
+from app.services.ai.prompt_library import PromptLibrary, prompt_library
+from app.services.ai.context_engine import ContextEngine, context_engine
+from app.services.ai.generator import ContentGeneratorV2, content_generator_v2
+from app.services.ai.platform_adapter import PlatformAdapter, platform_adapter
+from app.services.ai.validator import ContentValidator, content_validator
 
 __all__ = [
+    # Classes
     "PromptLibrary",
     "ContextEngine",
     "ContentGeneratorV2",
     "PlatformAdapter",
     "ContentValidator",
+    # Singleton instances
+    "prompt_library",
+    "context_engine",
+    "content_generator_v2",
+    "platform_adapter",
+    "content_validator",
 ]

app/services/ai/validator.py

@@ -261,11 +261,8 @@ class ContentValidator:
         if not scoring_prompt:
             scoring_prompt = self._default_scoring_prompt()
 
-        # Renderizar prompt
-        prompt = scoring_prompt.format(
-            content=content,
-            platform=platform
-        )
+        # Renderizar prompt usando replace para evitar problemas con JSON
+        prompt = scoring_prompt.replace("{content}", content).replace("{platform}", platform)
 
         # Llamar a DeepSeek
         response = self.client.chat.completions.create(
@@ -340,7 +337,7 @@ CRITERIOS (suma = 100):
 - 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"}}"""
+{"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."""