Skills, patrones de MCP, tarificación de KOL, economía de los datos públicos y lecciones de las plataformas en vivo que los agentes llaman.
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Probamos con curl ocho visores de Twitter como lo haría un agente AI. Casi todos bloquean scripts. Los visores son para personas; un agente usa MCP o una API.
El JSON de publicaciones y perfiles de X que devuelven la X API de pago de UnifAPI y su MCP, campo por campo con nombres de la X API v2, más errores.
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UnifAPI ya viene integrado en OpenConnector, de código abierto, de OOMOL: conecta una vez con una key, compártela con tu equipo y suma escrituras OAuth.
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Usa nombres de usuario anteriores de Instagram, datos públicos y stories para verificar el historial de una cuenta antes de contactar o investigar.
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.
Las cifras clave de Google AI Overviews: cuándo aparecen, su efecto en los clics, a quién citan y qué mejora las opciones de cita. Todo con fuentes.
Contexto de agentes AI en 2026: rules vs skills, servidores MCP, comandos, subagentes y hooks, y la configuración más simple que de verdad necesitas.
Por qué UnifAPI pone primero a los Agents de marketing, carga Skills como flujos y deja las APIs de SEO, GEO, navegador y social como evidencia.
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