Una publicación viral de r/n8n de abril de 2026 describía un flujo de trabajo de 30 agentes que escaló un canal de YouTube de cero a 50.000 suscriptores en 9 meses. El cuello de botella siempre fueron los datos de la investigación. Este tutorial muestra cómo construir la misma arquitectura con Scavio como única fuente de datos: extracción de transcripciones, análisis de videos de la competencia y descubrimiento de temas de tendencia en una sola clave.
Requisitos previos
- n8n o LangGraph
- Una clave API de Scavio (se recomienda un nivel de $30/mes para esta carga de trabajo)
- Una credencial LLM
Guia paso a paso
Paso 1: Mapear los 30 roles de los agentes
División típica: 5 investigaciones, 10 borradores de guiones, 5 miniaturas/título, 5 reutilización de cortos, 5 publicaciones+monitoreo.
// agent-roster.json
[
{ "role": "trend_scout", "count": 3 },
{ "role": "competitor_analyst", "count": 2 },
{ "role": "script_writer", "count": 10 },
{ "role": "thumbnail_brief", "count": 3 },
{ "role": "title_ab", "count": 2 },
{ "role": "shorts_cutter", "count": 5 },
{ "role": "publish_monitor", "count": 5 }
]Paso 2: Conecte el buscador de tendencias a la búsqueda de YouTube de Scavio
Cada agente explorador consulta a Scavio sobre temas emergentes en su nicho.
// Trend scout agent
POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
Body: { "platform": "youtube", "query": "niche keyword", "sort": "recent" }
// Filter by view velocity (views/hours since publish).Paso 3: Analista de la competencia extrae transcripciones
La minería de transcripciones es lo que Scavio hace de manera única a este precio.
POST https://api.scavio.dev/api/v1/youtube/transcript
Body: { "video_id": "{{ competitor_video_id }}" }Paso 4: El guionista consume transcripciones como contexto
Introduzca transcripciones en los agentes guionistas para que comenten ángulos probados.
// Script writer prompt
You are writing a YouTube script on {{ topic }}.
Competitor transcript: {{ transcript }}
Identify 3 things they missed and build a 7-minute script around those gaps.Paso 5: Resumen de miniaturas que analiza las mejores miniaturas de YouTube
Las miniaturas son visuales; Scavio devuelve URL en miniatura en los resultados de búsqueda.
// Use the thumbnail_url field from YouTube search results
scavio.search({ platform: 'youtube', query: topic })
.organic_results.forEach(v => console.log(v.thumbnail_url));Paso 6: Publicar clasificación de pistas de monitorización
Cada vídeo publicado inicia un ciclo diario de verificación de clasificación.
// Daily rank check
scavio.search({ platform: 'youtube', query: published_title })
.organic_results.findIndex(v => v.id === my_video_id);Ejemplo en Python
import os
from scavio import Scavio
scavio = Scavio(api_key=os.environ['SCAVIO_API_KEY'])
def trend_scout(niche: str):
videos = scavio.search(platform='youtube', query=niche, sort='recent')
return sorted(videos['organic_results'], key=lambda v: v.get('views', 0) / max(v.get('hours_old', 1), 1), reverse=True)[:10]
def competitor_transcript(video_id: str):
return scavio.youtube_transcript(video_id=video_id)Ejemplo en JavaScript
import { Scavio } from 'scavio';
const scavio = new Scavio({ apiKey: process.env.SCAVIO_API_KEY });
export async function trendScout(niche) {
const r = await scavio.search({ platform: 'youtube', query: niche, sort: 'recent' });
return r.organic_results
.sort((a, b) => (b.views / (b.hours_old || 1)) - (a.views / (a.hours_old || 1)))
.slice(0, 10);
}Salida esperada
A 30-agent swarm publishes 2 videos per day at ~600 credits per video, staying within the $30/mo Scavio tier for a full month of content.