graph TD %%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%% APIRequest-pvhfg[Consulta feeds de un canal de Youtube] style APIRequest-pvhfg stroke:#a170ff ParseData-7xzz7[<div><img src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Extraer el resultado XML] style ParseData-7xzz7 stroke:#a170ff JSONtoData-iw9ps[<div><img src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>JSON to Data] style JSONtoData-iw9ps stroke:#a170ff JSONtoData-qcvd4[<div><img src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>JSON to Data2] style JSONtoData-qcvd4 stroke:#a170ff ParseData-mmbzq[<div><img src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>extrae nuevas publicaciones] style ParseData-mmbzq stroke:#a170ff LanggraphDatabatchAgent-0gmtm[Data batch Agent] style LanggraphDatabatchAgent-0gmtm stroke:#a170ff youtube_transcripts-7xaub[YouTube Transcripts] style youtube_transcripts-7xaub stroke:#a170ff OpenAIModel-tzflz[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Análisis del xml] style OpenAIModel-tzflz stroke:#a170ff OpenAIModel-i2iir[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI2] style OpenAIModel-i2iir stroke:#a170ff TelegramMessage-elf5b[Telegram Message2] style TelegramMessage-elf5b stroke:#a170ff AdvancedAgent-pyhhs[Generador de publicidad] style AdvancedAgent-pyhhs stroke:#a170ff APIRequest-pvhfg -.- ParseData-7xzz7 linkStyle 0 stroke:#a170ff JSONtoData-iw9ps -.- ParseData-mmbzq linkStyle 1 stroke:#a170ff ParseData-mmbzq -.- JSONtoData-qcvd4 linkStyle 2 stroke:#a170ff JSONtoData-qcvd4 -.- LanggraphDatabatchAgent-0gmtm linkStyle 3 stroke:#a170ff ParseData-7xzz7 -.- OpenAIModel-tzflz linkStyle 4 stroke:#a170ff OpenAIModel-tzflz -.- JSONtoData-iw9ps linkStyle 5 stroke:#a170ff AdvancedAgent-pyhhs -.- LanggraphDatabatchAgent-0gmtm linkStyle 6 stroke:#a170ff youtube_transcripts-7xaub -.- AdvancedAgent-pyhhs linkStyle 7 stroke:#a170ff TelegramMessage-elf5b -.- AdvancedAgent-pyhhs linkStyle 8 stroke:#a170ff OpenAIModel-i2iir -.- AdvancedAgent-pyhhs linkStyle 9 stroke:#a170ff

Promoción de videos nuevos de un canal de YouTube

🧩 Descripción general

Partiendo de una consulta de los feeds RSS de un canal de YouTube, crea una promoción personalizada y distribuye el enlace de los videos recientes automáticamente. El sistema consulta el feed RSS del canal, utiliza inteligencia artificial para identificar videos publicados en las últimas 24 horas, clasifica temporalmente todas las publicaciones, procesa cada video nuevo en paralelo para obtener su transcripción traducida al español, genera resúmenes inspiradores menores a 200 palabras y distribuye promociones personalizadas mediante Telegram, todo en un flujo completamente automatizado.

⚙️ Funcionalidades principales

Consulta automática de feeds RSS de canal de YouTube
Análisis inteligente con IA para detectar videos nuevos (últimas 24 horas)
Clasificación temporal: NUEVAS (0-24h), RECIENTES (24-48h), ANTIGUAS (>48h)
Obtención de transcripciones de video traducidas al español
Generación de resúmenes inspiradores menores a 200 palabras con tono motivacional
Distribución automática de promociones vía Telegram
Procesamiento paralelo de múltiples videos (hasta 5 simultáneos)
Detección automática de fecha de publicación y cálculo de antigüedad
Formato estructurado de mensajes promocionales

🔄 Pasos del flujo de trabajo

Nombre Componente	Rol	Entradas	Salidas
Consulta de Feeds	Obtiene RSS del canal	URL del feed de YouTube	XML con lista completa de videos
Extraer XML	Extrae contenido del feed	Respuesta de la API	Texto XML crudo
Análisis del XML	Analiza y clasifica videos	XML del feed con estructura RSS	JSON con clasificación temporal de videos
Convertir a Datos	Transforma JSON del análisis	Texto JSON del análisis completo	Objeto de datos estructurado
Extrae Nuevas Publicaciones	Filtra solo videos recientes	Datos completos del análisis	Array solo con publicaciones_nuevas
Convertir a Lista	Prepara para procesamiento por lotes	JSON de nuevas publicaciones	Lista de objetos individuales de video
Agente de Lotes	Distribuye procesamiento paralelo	Lista de videos nuevos	Coordina hasta 5 videos simultáneos
Transcripciones de YouTube	Obtiene contenido del video	URL del video	Transcripción traducida al español
Generador de Publicidad	Crea resumen promocional	Transcripción y datos del video	Resumen inspirador menor a 200 palabras
Mensaje Telegram	Distribuye promoción	Resumen, URL, fecha	Mensaje enviado al canal
Modelo OpenAI Análisis	Procesa XML y detecta videos nuevos	XML del feed RSS	JSON con clasificación y metadatos
Modelo OpenAI Resumen	Genera contenido promocional	Sistema prompt y transcripción	Texto del resumen para Telegram

🧠 Notas

El sistema monitorea el canal SET India (ID: UCAOgCnzXLTbaD-xSrVRDzOg) pero puede configurarse para cualquier canal
Para obtener el ID del canal: ir a la página del canal → Ver código fuente → buscar "channel_id"
El análisis con OpenAI GPT-3.5-turbo utiliza temperature 0.1 para respuestas consistentes
El System Prompt del análisis es "# ANÁLISIS DE FEED RSS - DETECCIÓN DE NUEVAS PUBLICACIONES"
Las transcripciones se traducen automáticamente al español (translation_language: "es")
Los resúmenes se diseñan para ser inspiradores, interesantes y hacer sentir especial al usuario
Las promociones se envían al chat de Telegram con ID 5632001849
El procesamiento en paralelo permite manejar hasta 5 videos simultáneamente (max_concurrency: 5)
El formato del mensaje incluye: [Incentivación] + "Fecha de publicación: [fecha]" + "Velo aquí: [URL]"
El JSON de análisis contiene: estado_analisis, total_publicaciones, nuevas_24h, publicaciones_nuevas[], ultima_publicacion
Cada video en publicaciones_nuevas incluye: video_id, titulo, publicado, hace_horas, url
Utiliza dos modelos de IA: uno para análisis de feed RSS (detección temporal) y otro para generación de resúmenes (creatividad)
La URL del RSS sigue el formato: https://www.youtube.com/feeds/videos.xml?channel_id={CHANNEL_ID}
Los componentes de etiqueta documentan: obtención de channel_id, flujo de detección, transformaciones de datos, arquitectura del batch agent
El sistema es ideal para creadores de contenido que necesitan promocionar automáticamente cada nueva publicación