Creator OS

De una sola idea a un video vertical de 60 segundos con guion, reparto fijo, doce planos, narración, música y subtítulos. La galería filtra por estado de revisión, clips curados y los que pasaron el control de calidad por MCP.

• Pestaña Story: la idea, un título de apertura quemado en los primeros segundos, el guion con sus fuentes y un «Tu ángulo» opcional para que el video lleve la opinión del creador.
• Formatos: historia, educativo, tutorial, presentador a cámara y anuncio, con ritmo, duración, estilo visual, idioma y ánimo de la música configurables.
• Un video por idioma: al marcar más idiomas solo se rehacen narración y subtítulos y se reutilizan los planos, así que el segundo idioma cuesta una fracción del primero.
• Generador de titular de apertura, estilos guardados y una biblioteca de personajes reutilizable entre videos.
• Regenerar un solo plano, redibujar solo la imagen, bloquear un plano o rehacer todo el video desde la misma ficha.

La ficha del video es una sala de edición completa. Expone cada decisión que tomó el pipeline y permite cambiar cualquiera sin empezar de cero.

• Storyboard: texto por plano, encuadre de cámara, transición, duración, rehacer plano o solo imagen, «usar mi archivo» y el prompt detrás de cada imagen.
• Insertos: objetos dibujados con IA que aparecen justo en la palabra hablada que los nombra, con su forma, entrada y salida animadas.
• Diseño de sonido por plano: efectos de la biblioteca o escritos a mano, y golpes de corte (whoosh, impacto, pop) en las transiciones.
• 14 transiciones en 11 estilos distintos con galería de vista previa y un planificador automático que usa todos los estilos antes de repetir uno.
• Reparto: los personajes se investigan al escribir el guion y sus rasgos y su semilla se copian a cada prompt para que las caras sean consistentes entre planos. Las voces se pueden diseñar, elegir de catálogos locales o grabar a mano.
• Render: cada etapa (voz, movimiento, lip sync, escalado, música, revisión de keyframes) se puede activar o apagar, con estimación de costo en vivo y ajuste de modelo por etapa frente a un valor recomendado.

Piezas horizontales de unos minutos a horas, escritas por capítulos, con presentador constante, narración, música y ambiente. Una cámara se mueve sobre cada imagen buscando las caras y los objetos que nombra la narración.

• Tres modos: historias para dormir (de 20 min a 3 h con lluvia de fondo), sonidos relajantes (de 30 min a 10 h sin narración) y explicativos horizontales.
• El explicativo de la captura dura 9 minutos, con 7 capítulos y 84 escenas, y los capítulos salen listos para pegar en la descripción de YouTube.
• Los videos relajantes montan un ciclo de cinco minutos y lo repiten sin recodificar, así que diez horas cuestan casi lo mismo que una.
• «Preparar las escenas y revisarlas» escribe todo y se detiene antes de gastar un crédito; producir es una decisión aparte.
• Escenas animadas opcionales con Google Flow (Veo), en bucle durante lo que dure la narración, más hasta cinco capas de sonido y música opcional.

Un sandbox aislado para probar estilos, modelos, voces y sonidos sin tocar la producción. Lo que vale la pena se puede enviar a un video real.

• Laboratorio de imagen con más de 15 estilos visuales, cinco formatos, mejorador de prompts y motores desde FLUX.2 Klein local, Z-Image Turbo, SD 3.5 y un checkpoint 3D cartoon hasta modelos en la nube.
• Laboratorio de video para cámara dinámica y efectos, con una imagen enviada directo desde el laboratorio de imagen.
• Laboratorio de voces con tarjetas de audición de un conjunto curado de voces, y diseño de voz a partir de una descripción.
• Laboratorio de audio para efectos y música, y un estudio MCP que construye y valida el payload exacto que enviaría un LLM.
• Historial aislado guardado en el navegador, para que los experimentos nunca ensucien la biblioteca de producción.

Pega un enlace o sube un video y obtén clips verticales listos para publicar. El modelo elige los momentos y todo lo mecánico lo hace FFmpeg en local.

• Transcripción con Whisper, usando automáticamente un servidor local en GPU cuando está activo y la API de OpenAI cuando no. La interfaz dice cuál se usará antes de pulsar el botón.
• Detección de momentos y puntuación de gancho, ritmo, valor y tendencia, con la explicación de cada nota.
• Reencuadre automático de 16:9 a 9:16: sigue a quien habla, muestra a dos personas apiladas cuando se responden rápido y encaja diapositivas o pantallas sobre fondo desenfocado en vez de recortar el texto.
• Apretar el corte quitando silencios y muletillas, con acercamientos automáticos en los saltos para que la edición parezca intencional.
• B-roll elegido por un modelo de texto y obtenido de un banco de video, subtítulos quemados con presets, subtítulos traducidos por idioma, tarjeta de cierre con voz y un kit de marca con logo, usuario y colores.
• Un editor de clips con línea de tiempo, transcripción editable como texto, subtítulos, rótulos, recursos y gancho, y ajustes guardados para todo el panel.

Tres capas que suenan en un video, generadas en la GPU local y guardadas en una biblioteca con búsqueda: el efecto de un plano, el ambiente continuo y la pista de música.

• Efectos de hasta 30 segundos con MOSS-SoundEffect, alfombras de ambiente y música con Lyria, ElevenLabs Music o modelos locales.
• La biblioteca guarda prompt, duración, modelo, cuántos videos usan cada pista y un reproductor, con recorte y guardado como nuevo recurso.
• La misma tubería que usa el render, así que lo que suena bien aquí suena igual dentro de un video.

Diseños para camisetas, sudaderas, stickers, tazas y pósters: se dibujan, se revisan dos veces, se convierten en archivo de impresión y se publican, y luego se siguen hasta que las ventas muestran qué diseños dan dinero.

• Máquina de estados desde el dibujo hasta publicado, con revisión del candidato y una segunda revisión del archivo final sobre la prenda y sobre gris.
• Escalado con Real-ESRGAN a resolución de impresión (4500×5400 a 300 ppp), recorte limpio del fondo y comprobaciones automáticas de halo, huecos, bordes cortados y cobertura de tinta. Un fallo impide aprobar.
• Título y etiquetas por listing, agrupación, filtros por puntaje de potencial y exportación por lotes, más publicación con Printify hacia Etsy.
• Pestaña de economía: gasto en IA, costo por diseño ganador, comparación por modelo para pruebas A/B, supuestos de punto de equilibrio y las condiciones para decidir cuándo escalar.
• Un LLM puede crear y revisar diseños por MCP mientras el dibujo se queda en la GPU local.

Convierte un lote de archivos JPG en entregas listas para las agencias: dos tamaños, título, descripción, keywords y categorías con IA incrustadas como metadatos, y el CSV que pide cada agencia.

• Redimensiona a una versión 4K y otra Light, incrusta metadatos XMP e IPTC con ExifTool y escribe el CSV.
• Compatible con Adobe Stock, Dreamstime, Shutterstock, Freepik y Pond5, con las reglas propias de cada agencia para contenido generado por IA.
• Modelos de visión de Gemini o de un servidor Ollama local, con tiempo transcurrido, contador de gasto y registro en terminal en vivo.
• Visor de metadatos, optimizador y reparador de CSV, e historial de tandas anteriores.

Clips de video para marketplaces de stock hechos con créditos de Google Flow y sin API de pago. Un LLM conectado propone los clips y juzga los resultados; la app dibuja, anima, termina, mide y exporta.

• El LLM revisa cada keyframe antes de gastar un solo crédito y revisa el clip terminado antes de escribir el título y las keywords.
• Medidor de créditos con tope configurable, modelos por defecto, cola y comprobación de que Flow tiene sesión.
• Una lista negra de temas a evitar y una lista de lo que más vende que orienta las ideas nuevas.
• FFmpeg quita el audio, recorta, sube a 1080p y mide cada clip; un botón exporta los archivos numerados, el CSV de metadatos y un léeme con la lista para subirlos.

Cada publicación guarda un destino por cada cuenta conectada, con su propio estado. Un planificador las dispara a su hora y un worker sube el archivo real a cada red.

• Conexiones OAuth con YouTube, TikTok, Instagram y Facebook, con tokens cifrados y credenciales de app por plataforma.
• Instagram no acepta la subida de un archivo, así que la app abre un túnel temporal y le da a Meta una URL firmada y con caducidad atada a ese archivo exacto.
• Calendario mensual con detalle por día y cola en vivo; el estado vive en la base de datos, así que un reinicio nunca pierde una publicación.
• Generación de copy por red con variantes de tono y los límites de cada plataforma para título, cuerpo y duración.
• Un control de originalidad antes de publicar: debe estar el ángulo propio del creador, el volumen diario tiene tope y la apertura, el cierre, la música o el tema no pueden repetir la última publicación.

Un panel que responde qué cambiar la próxima vez, no solo cómo van las cosas.

• Filtros por periodo, plataforma y cuenta, con seguidores, vistas, interacciones y curvas de vistas tras publicar.
• Las vistas nunca se suman entre redes. Cada publicación se ubica dentro de su propia plataforma en desviaciones típicas del logaritmo de las vistas, y no se concluye nada por debajo de una muestra mínima.
• Cuatro preguntas respondidas con datos existentes: si la nota del modelo predice resultados, qué tono de copy rinde más, a qué hora publicar y cuál de dos variantes de copy gana.
• Retención por escena en YouTube: la curva de retención se corta con la misma línea de tiempo que usó el montaje, así una caída pasa a ser «la escena 5, la del barrido lateral».
• Importación de historial y actualización manual de métricas.

Cada tarea de cada flujo tiene su propio modelo, con su precio por millón de tokens al lado.

• Elecciones separadas para copy y SEO, detección de momentos, puntuación, traducción de subtítulos, planificación de b-roll, nombrado de estilos y personajes, y minería de temas.
• Valores recomendados, una acción para «restaurar el catálogo» y un aviso cuando el proveedor elegido no tiene clave.
• Doce familias de proveedores detrás de un solo registro: fal, OpenAI, ElevenLabs, Google (Gemini, Veo, Lyria), Google Flow, Anthropic, DeepSeek, Moonshot, Qwen, Zhipu, Ollama y Pexels, además de servidores locales.

CPU, memoria, disco y red de la máquina en vivo, y tiempos reales de cada etapa del pipeline.

• Una tabla de tiempos del pipeline con cientos de mediciones por etapa y modelo; la mediana es lo que alimenta las estimaciones de tiempo de la cola.
• Los servidores locales de imagen, voz, sonido y Whisper se arrancan desde la interfaz, corren en su propia consola oculta con el registro guardado, y solo cargan un modelo cuando el primer trabajo lo necesita.
• Cuidado del hardware: un trabajo pesado a la vez, freno progresivo según la temperatura de la GPU, modo eficiencia de baja prioridad para FFmpeg y servidores, y solicitud de no suspender mientras la cola trabaja.
• Un registro del sistema con búsqueda y notificaciones dentro de la app.

La app expone 19 herramientas para que un cliente LLM como Claude Code o Antigravity lleve el trabajo creativo mientras la app produce.

• Flujo de video: obtener el plan, comprobar temas contra todo lo ya hecho, crear videos, revisar cada keyframe, enviar veredictos, lanzar el montaje, revisar el resultado final y enviar el QA.
• El mismo ciclo de plan, creación, revisión y veredicto existe para assets de stock y diseños POD, y los videos largos se pueden planificar y crear por el mismo servidor.
• Todo lo lanzado por MCP queda bloqueado a modelos locales. El servidor solo atiende a la máquina de desarrollo y devuelve 403 desde el VPS, el túnel o una página web.
• Los videos que superan el QA final reciben una chapa «QA MCP» en la galería.

Como la herramienta tiene que ser alcanzable desde internet por Instagram, todo lo que hay detrás se protege como si fuera un servicio público.

• Puerta con contraseña solo cuando la app está publicada, con una cookie de sesión firmada que dura cinco horas y no se renueva.
• Autenticación en dos pasos con TOTP y códigos de respaldo, bloqueos por dirección IP y por dispositivo, y una lista de accesos bloqueados.
• Valor por defecto que falla cerrado: si la app es pública y falta la contraseña o es corta, no entra nadie.
• Tokens OAuth cifrados con AES-256-GCM y una lista de claves alternas de solo lectura para que dos instancias que comparten base de datos puedan leerlos.
• Cabeceras de seguridad que incluyen sin marcos, sin sniffing y sin indexación.