AutoNiche AI - Definición de Requerimientos

Aquí establecemos los requisitos necesarios para garantizar que AutoNiche AI funcione de manera óptima, cumpliendo con los criterios de ejecución local, automatización, viralidad y monetización.

1. Requerimientos Funcionales (¿Qué debe hacer el sistema?)

1.1. Entrada de Datos

• Generación Autónoma de Ideas:
  • Un agente de IA analizará tendencias y nichos relevantes.
  • Fuentes de datos: Scraping de redes, APIs de tendencias gratuitas (si están disponibles), listas predefinidas, entre otras.
  • Alternativa manual: Posibilidad de introducir ideas en un archivo (Google Sheets, JSON o base de datos).

1.2. Procesamiento del Contenido

• Agente de Guion:
  • Convertirá la idea en un guion estructurado y atractivo.
  • Definirá el estilo y tono según el nicho (por ejemplo: conspiraciones, terror, misterio).
• Agente de Texto/Subtítulos:
  • Generará subtítulos sincronizados y optimizados para mantener la atención del espectador.
  • Creará descripciones y hashtags relevantes.
• Agente de TTS (Text-to-Speech):
  • Convertirá el guion en voz utilizando modelos gratuitos y locales.
  • Soporte para múltiples voces (masculinas, femeninas, efectos dramáticos).
  • F5 TTS como opción principal para voces en español de España.

1.3. Producción de Vídeo

• Generación de Clips por IA:
  • Uso de Stable Video Diffusion o ModelScope para crear vídeos desde cero.
  • AnimateDiff para generar animaciones a partir de imágenes.
• Uso de Imágenes y Clips Libres de Derechos:
  • Complemento con material de bancos gratuitos (Unsplash, Pexels, Pixabay).
  • Conversión de imágenes en vídeos con IA mediante Deforum en Stable Diffusion.
• Edición y Ensamblaje Automático:
  • FFmpeg para unir clips, aplicar transiciones y generar vídeos dinámicos.
  • Rife AI para interpolar y mejorar la fluidez de los clips generados.

1.4. Publicación y Monetización

• Subida Automática a Plataformas:
  • Publicación en YouTube, TikTok, Shorts y Reels.
  • Generación de títulos, descripciones y etiquetas optimizadas para SEO.
• Monitoreo y Ajuste para Monetización:
  • Validación del cumplimiento de los requisitos de monetización (por ejemplo: duración mínima).
  • Análisis de métricas de engagement y optimización de estrategias.

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2. Requerimientos Técnicos (¿Con qué lo haremos?)

2.1. Infraestructura y Ejecución Local

• Sistema Operativo: Windows 11 (con posibilidad de migrar a Linux si mejora el rendimiento).
• Gestores de Modelos de IA:
  • Ollama para ejecutar modelos de lenguaje en local.
  • LMStudio / Hugging Face para TTS y generación de texto.
• Orquestación:
  • n8n para automatizar todo el flujo sin depender de servicios en la nube.
• Almacenamiento de Datos:
  • PostgreSQL / MongoDB para manejar ideas y guiones.
  • ChromaDB para gestionar embeddings y mejorar la recomendación de temas.

2.2. Modelos de IA Utilizados

• Generación de Ideas:
  • Modelos LLM ligeros como Mistral 7B o LLaMA 3, ejecutados en local.
• Generación de Guiones y Textos:
  • GPT-4All o alternativas gratuitas como Phi-2 o Mixtral.
• Síntesis de Voz (TTS):
  • F5 TTS como opción principal por su calidad en español de España.
  • Alternativas: Coqui TTS, Piper, Mozilla TTS.
• Generación de Vídeo:
  • Stable Video Diffusion para crear vídeos originales con IA.
  • ModelScope para generar vídeos a partir de texto.
  • AnimateDiff para animaciones.

2.3. Seguridad y Control de Calidad

• Gestión de Errores:
  • Validación de entradas y salidas en cada módulo.
  • Logs y alertas en caso de fallos en la ejecución.
• Optimización del Rendimiento:
  • Uso eficiente de CPU/GPU para ejecutar modelos locales sin ralentizar el sistema.
  • Posibilidad de usar Docker para modularizar el sistema sin perder rendimiento.

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3. Consideraciones Clave

✅ Todo el flujo debe ejecutarse en local sin depender de APIs de pago.
✅ Los modelos elegidos deben estar optimizados para velocidad sin sacrificar calidad.
✅ El sistema debe ser fácil de mantener y adaptable a nuevos nichos.