Un informe de investigación debe ayudarnos a decidir qué crear o explicar. De lo contrario, solo es una lista de lecturas muy ordenada. Primero investigaremos una pregunta, revisaremos las fuentes y guardaremos el razonamiento junto a ellas. Nuestro ejemplo es una explicación científica para el aula; no es un requisito para usar este flujo.
Kabo, un agente de IA para la investigación de creadores, encuentra referencias públicas de YouTube; Codex conserva las filas de fuentes aceptadas junto a la decisión didáctica que fundamentan.
Prepara la pregunta de la lección y las limitaciones del aula
[ ] brief.md — Pregunta del espectador, nivel del público y decisión que la investigación debe ayudarnos a tomar. [ ] reference-links.txt — URL de vídeos públicos conocidos, o un tema si hace falta descubrir referencias. [ ] scope.md — Fechas exactas de publicación, idioma, formato y criterios de inclusión. [ ] classroom-constraints.md — Archivo de limitaciones del ejemplo: equipo y demostraciones posibles. [ ] research/ — Destino de la tabla de fuentes y una breve nota de decisión.
2. Conecta Kabo dentro del proyecto
Instala Kabo en Codex, inicia sesión y abre una tarea nueva para actualizar las herramientas. Mantén la tarea en la carpeta de contenido indicada abajo.
3. Pide a Codex que separe la pregunta de los términos de búsqueda
Una profesora de ciencias prepara un vídeo para estudiantes de secundaria sobre afirmaciones engañosas de autonomía de las baterías. La investigación debe distinguir una demostración comprensible de una prueba técnica de rendimiento que la clase no puede reproducir.
Indica a Codex que lea las limitaciones del aula y cree research-plan.md. Debe enumerar qué hace útil una referencia: una carga de trabajo definida, un método visible y una explicación que los estudiantes puedan seguir. Revisa los criterios de inclusión antes de buscar. Un vídeo sobre reparación de teléfonos puede mencionar baterías sin aportar nada a esta lección.
Lee brief.md, scope.md y classroom-constraints.md. Redacta un plan de investigación con criterios de inclusión y 3 preguntas que las pruebas deban responder. Explica por qué importa cada pregunta para el vídeo. Espera mis correcciones antes de recopilar.
4. Crea sources.csv antes de escribir el informe
Pide a Codex que use Kabo para recopilar candidatos sobre el tema y ampliar la información de una pequeña selección pertinente. Guarda la URL pública, la fecha de publicación, las métricas devueltas y la fecha de consulta. Pide que muestre el archivo antes de sintetizar. Elimina ahí las demostraciones irrelevantes para que la recomendación escrita se base en la muestra que realmente aceptaste.
¿Por qué guardar un CSV aquí? Estamos comparando fuentes fila por fila y quizá queramos filtrarlas después. Es un índice de pruebas, no una entrega misteriosa que debamos aprender a usar antes de crear un vídeo. Para un conjunto pequeño, sirve una tabla Markdown.
Cuando falte una pregunta del espectador, el flujo de investigación de comentarios ayuda a transformar una muestra pública en necesidades didácticas concretas.
Usa Kabo para el plan de investigación de YouTube acordado. Recopila un pequeño conjunto de candidatos, muestra su pertinencia y amplía la información de la selección aceptada. Guarda research/sources.csv con URL, fecha de publicación, fecha de consulta, tipo de prueba y campos ausentes. Después escribe research/decision.md con observaciones respaldadas, la demostración propuesta y las comprobaciones pendientes. Conserva marcas de tiempo solo cuando se hayan devuelto o verificado.
5. Abre el informe junto a las pruebas
Solicita research-notes.md con una sección de observaciones y otra de decisiones didácticas. Usa las transcripciones disponibles para revisar el orden de la explicación. Un nuevo análisis de vídeo guardado en Kabo debe proponerse primero y requiere confirmación del usuario; no se necesita Pro a través de /mcp-pub. Las afirmaciones visuales sin respaldo deben quedar como preguntas que tú comprobarás en el vídeo original.
Una nota de decisión que deja visible el trabajo de recopilación
Supongamos que enseñamos por qué las afirmaciones de autonomía dependen de la carga de trabajo. El cuaderno debe delimitar la lección, no coronar un producto ganador:
- Enfoque propuesto: por qué «hasta 12 horas» no es una prueba universal.
- Demostración: comparar el mismo dispositivo con dos cargas de trabajo documentadas.
- Fuentes que adjuntar: URL de vídeos recuperados y marcas de tiempo pertinentes.
- Pregunta abierta: ¿puede nuestro equipo registrar una carga de trabajo repetible?
- No concluir: que una marca de baterías es la mejor.
6. Haz una segunda pasada centrada en un punto
Lee la demostración recomendada y detecta dónde supera los recursos del aula. Da una corrección concreta y pide a Codex que actualice la nota de decisión sin sobrescribir la tabla original de fuentes. El cuaderno terminado debe indicar a otro docente qué probar, qué verificar y qué vídeos aportaron contexto.
La prueba propuesta necesita un medidor de potencia que no tenemos. Mantén la lección sobre diferencias de carga de trabajo y rediseña la demostración usando solo el equipo de classroom-constraints.md.
Comprueba la demostración antes de escribir la lección
Usa el cuaderno final para escribir el guion de la lección en Google Docs, con las notas de fuentes adjuntas para verificar los hechos. Graba tu propia demostración en vez de reutilizar los resultados de otro analista como si tu clase los hubiera medido.
Cuando la demostración sea viable, arma su guion a partir de los planos. Si la pregunta pendiente es qué serie crear, usa la comparación de posicionamiento.
Los ejemplos desarrollados son ilustrativos. Las capturas del producto muestran resultados existentes de Kabo en la web, no una ejecución del ejemplo de esta guía. Usa tus propios materiales y las pruebas que devuelva tu tarea.