Notas de la construcción de Skills de datos públicos centradas en agentes
Skills, patrones de MCP, tarificación de KOL, economía de los datos públicos y lecciones de las plataformas en vivo que los agentes llaman.
¿Usas ChatGPT, Claude Code u otro cliente? Mira los pasos
Estas entradas se centran en tareas repetibles: investigación en Reddit, descubrimiento de creadores, monitorización social, enriquecimiento y las pequeñas decisiones que hacen útil la respuesta de un agente en lugar de vaga. Cada receta conecta un prompt en lenguaje sencillo con las operaciones de UnifAPI que aportan la evidencia, y luego explica cómo dar forma a la salida para que el flujo de trabajo se pueda volver a ejecutar, inspeccionar y mover a producción más adelante.
Esta categoría incluye actualmente 15 entradas. Las nuevas entradas se escriben para lectores que quieren detalle concreto de implementación, contrapartidas claras y patrones copiables para flujos de trabajo de agentes.
Un flujo práctico para revisar volumen de búsqueda, dificultad, CPC e intención de keywords antes de convertir la lista en un brief de contenido.
Cómo usar un visor de perfiles de Twitter para evaluar creadores, investigar competidores y comparar cuentas sin iniciar sesión en la cuenta objetivo.
Cómo UnifAPI une datos SEO en vivo, visibilidad en respuestas GEO y lecturas renderizadas con navegador en una sola capa de evidencia para Agents.
Guía de arquitectura para Skills de datos públicos: cliente de agente, runtime MCP, capa de datos unificada, observabilidad, costes y límites de fallo.
Crea una Skill de investigación en Reddit con un solo prompt MCP: revisa feeds, trae los mejores comentarios y resume, desde cualquier agente MCP.
Usa datos públicos de TikTok, Instagram y YouTube en Skills de creadores y social listening: primero con MCP, con HTTP al llevarlo a producción.
