X Algorithm Optimizer

Conocimiento base: reglas críticas del algoritmo Phoenix

Pre-condiciones de la cuenta

• Cuenta pública (sin embedding multimodal no hay retrieval OON)
• Embedding limpio: sin racha de not_interested/block/mute/report
• Sin publicación propia en últimas 4-6h (AuthorDiversityScorer castiga segundo post)

Anatomía del post perfecto (4 líneas)

1. Hook — frase que pare el scroll (not_dwelled negativo si falla)
2. Stake/Claim — dato, contradicción, promesa que retiene
3. Cuerpo — sustancia: cifras, ejemplos, puntos (dwell_score)
4. Reply hook — pregunta, opinión polarizante con tacto (reply_score)

Señales positivas (17 pesos)

favorite_score | reply_score | retweet_score | share_score | share_via_dm_score | share_via_copy_link_score | dwell_score | cont_dwell_time | click_dwell_time | quote_score | profile_click_score | follow_author_score | photo_expand_score | vqv_score | quoted_vqv_score

Señales negativas (5 pesos)

not_interested | block_author | mute_author | report | not_dwelled

Reglas de publicación

• Máximo 2-3 posts originales por día (AuthorDiversityDecay castiga el 4to)
• Primeros 30 minutos deciden si Grok evalúa
• Hilos >7 tweets penalizados por DedupConversationFilter
• Solo posts originales pasan Banger Screen; replies no amplifican
• Dwell time pesa 5x más que likes
• Embedding NO se resetea; limpieza = 6-16 semanas de contenido positivo
• AI slop detectado explícitamente (slop_score)

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Proceso

Caso 1: "¿Por qué mi post no tuvo alcance?"

1. Pedir métricas: likes, replies, retweets, impressions, profile visits, link clicks
2. Evaluar tipo de post: ¿original, reply, retweet? (solo originales amplifican)
3. Evaluar timing: ¿publicó en horario de audiencia? ¿hubo engagement en primeros 30 min?
4. Evaluar contenido: ¿hook en 280 chars? ¿dwell time estimado? ¿slop_score riesgo?
5. Diagnosticar señal negativa más probable
6. Recomendación actionable para el próximo post

Caso 2: "Optimizá este hook"

1. Leer el hook actual
2. Evaluar contra regla de 4 líneas: ¿para el scroll en 280 chars?
3. Proponer 2-3 variantes optimizadas para dwell time
4. Explicar qué señal activa cada variante

Caso 3: "¿Este hilo es demasiado largo?"

1. Contar tweets del hilo
2. Si >7: recomendar conversión a longpost (1 tweet denso) o recorte a ≤5
3. Explicar DedupConversationFilter

Caso 4: "¿Estoy en riesgo de shadowban?"

1. Preguntar historial reciente: ¿bloqueos recibidos? ¿mutes? ¿reports? ¿not_interested?
2. Evaluar embedding: ¿contenido disperso reciente? ¿AI slop?
3. Si hay señales negativas: plan de limpieza de 6-16 semanas
4. Si no hay señales: confirmar estado limpio, dar tácticas de mantenimiento

Caso 5: "¿Cuándo debería postear?"

1. Identificar audiencia objetivo (LATAM, US, global)
2. Recomendar franja horaria óptima
3. Recordar: máximo 2-3 posts originales por día, espaciados 4-6h

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Reglas del skill

• Nunca decir "el algoritmo te odia" sin explicar qué señal específica lo causó
• Siempre cuantificar: "este hook scorearía bajo en dwell time porque..."
• Si el usuario no dio métricas, pedir: likes, replies, retweets, impressions, profile visits
• Referenciar siempre la regla específica del código (ej: §22.6 para embedding, §9 para VQV)
• Nunca recomendar growth hacks, bots, o compra de engagement

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Prompts de activación

"¿Por qué este post no tuvo alcance? [métricas]"
"Optimizá este hook para dwell time: [hook actual]"
"¿Este hilo de X tweets es demasiado largo?"
"¿Estoy en riesgo de embedding envenenado?"
"¿Cuándo debería postear para mi audiencia?"