Claude students

Parcial Estudio · Workflow Automatizado para Parciales Universitarios

Este skill encapsula una metodología validada para transformar material crudo de parciales universitarios (típicamente entregado en formatos heterogéneos por compañeros de clase) en un paquete de estudio polished y completo, en una sola sesión de Claude Code.

El usuario típico es un estudiante universitario que recibe material horas antes del examen — vía WhatsApp, carpeta compartida, escaneos rápidos — y necesita maximizar el rendimiento del estudio en el tiempo restante.

Por qué este skill existe

Sin el skill, procesar un parcial de cero requiere ~50 turnos sucesivos donde Claude re-descubre el flujo de trabajo, comete los mismos errores conocidos (autenticación de NotebookLM expirada, problemas de encoding en nombres de archivo, transcripción de audio fallando con caracteres especiales, etc.) y reescribe el HTML desde el patrón cero. Con el skill, todo está documentado: el workflow, los componentes UI, los bugs conocidos y sus fixes. Un parcial nuevo toma 10-15 turnos en vez de 50.

Cuándo activar el skill

Señal	Ejemplo	Acción
Frase tipo "tengo parcial de…"	"tengo parcial de derecho mañana"	Activar inmediato
Comparte una carpeta con PDFs/DOCs/audios	@'Carpeta-materia/'	Activar inmediato
Dice "haz lo mismo que la vez pasada"	"haz el mismo ejercicio para…"	Activar inmediato
Aparece archivo con "Parcial", "TEMA", "GUIA" en el path	Detectar automáticamente	Activar inmediato
Comparte un .ogg de WhatsApp con material académico	"WhatsApp Ptt 2026-…"	Activar inmediato

No preguntar la metodología. El patrón ya está validado. Confirmar solo el path de la carpeta y arrancar las fases en paralelo.

Convención de salida

Todo el output generado vive dentro de una subcarpeta Claude/ en la carpeta del parcial original. Los archivos del usuario nunca se mueven ni se modifican.

<carpeta-parcial-original>/
├── <archivos originales tal cual los pasó el usuario · NO TOCAR>
└── Claude/                            ← TODO lo que el skill produce vive aquí
    ├── <MATERIA>.html                 ← Entregable principal
    ├── _artefactos/
    │   ├── NotebookLM_Podcast_ES.mp3
    │   ├── NotebookLM_Infographic.png
    │   ├── NotebookLM_GuiaEstudio.md
    │   ├── NotebookLM_BriefingDoc.md
    │   ├── NotebookLM_MindMap.json
    │   ├── NotebookLM_Quiz.md
    │   └── NotebookLM_Flashcards.md
    └── _transcripcion/                ← solo si hay audios
        └── <audio>.transcripcion.md

Regla absoluta: NUNCA crear carpetas en el escritorio del usuario. Todo va dentro del parcial original. Esta es una convención dura, no negociable.

Dependencias

Este skill orquesta varios componentes externos:

• Skill transcribir (del repo público gemini-transcribe) — para procesar audios .ogg de WhatsApp. Si no está instalado, el skill funciona pero ignora los audios. Ver references/bugs-conocidos.md para los flags exactos (el default gemini-3.5-flash falla con caracteres ñ; usar --model gemini-2.5-flash).
• NotebookLM CLI + MCP (notebooklm-mcp-cli) — para generar el podcast, infografía, reports, mind map, quiz, flashcards.
• LibreOffice headless — para convertir .doc/.docx/.ppt/.pptx a PDF.
• PyMuPDF (fitz) — para renderizar PDFs a PNG y hacer Read multimodal.

Ver INSTALL.md del repo para la instalación completa.

Workflow de 8 fases · ejecutar en orden con paralelización agresiva

Fase 0 · Setup y verificación

1. Crear la estructura <parcial>/Claude/_artefactos/, _paginas/, _pdf/, _transcripcion/ (usar scripts/setup_carpeta.ps1 o equivalente).
2. En paralelo: verificar auth de NotebookLM con mcp__notebooklm-mcp__notebook_list. Si devuelve "Authentication expired", seguir el recovery flow en references/bugs-conocidos.md.

Fase 1 · Normalizar archivos multi-formato

Convertir todo a PDF para procesamiento uniforme:

• .docx / .doc / .ppt / .pptx → LibreOffice headless (ver scripts/convert_to_pdf.ps1 para Windows o scripts/convert_to_pdf.sh para Mac/Linux)
• .pdf → dejar igual
• Capturas en PDF (CamScanner, scans) → dejar igual

CRÍTICO — nombres con paréntesis o caracteres especiales: rompen Read, Bash mv/cp con globs, y PowerShell con paths literales. Usar wildcards de PowerShell:

Get-ChildItem "Captura*" | Rename-Item -NewName "SYLLABUS.pdf"

Equivalente en bash:

mv Captura* SYLLABUS.pdf

Fase 2 · Renderizar PDFs a PNG con PyMuPDF (paralelo)

Usar scripts/render_pdfs.py. 170-180 DPI es suficiente para multimodal. Prefijo por archivo (T5_p01.png, GUIA_p001.png) para evitar colisiones.

Fase 3 · Lectura multimodal + Transcripción de audios (paralelo)

Lectura: invocar el tool Read sobre los PNGs en lotes paralelos (~10 a la vez). Para PDFs muy largos (>50 páginas, ej. códigos legales completos), leer de forma selectiva guiado por la guía oficial — no leer toda la fuente página por página.

Audios .ogg de WhatsApp: invocar el skill transcribir. Ver references/bugs-conocidos.md sección "Transcripción Gemini" — el default gemini-3.5-flash puede fallar con encoding de caracteres ñ y acentos. Usar --model gemini-2.5-flash directamente para evitarlo.

$env:GEMINI_API_KEY = [Environment]::GetEnvironmentVariable("GEMINI_API_KEY", "User")
$env:PYTHONIOENCODING = "utf-8"
python "<ruta-skill-transcribir>/transcribe.py" --model gemini-2.5-flash --out "<destino>" "<audio.ogg>"

Fase 4 · Setup NotebookLM (paralelo a la lectura)

1. mcp__notebooklm-mcp__notebook_create con un título descriptivo y único.
2. Subir cada PDF vía CLI (el MCP source_add con file_path falla — bug confirmado):

   nlm source add <notebook_id> --file "ruta/archivo.pdf"
   

3. Si hay transcripción de audio, considerar agregarla como source de tipo text.

Fase 5 · Lanzar los 7 artefactos de NotebookLM (paralelo)

Lanzar todos en una sola tanda paralela:

1. audio · formato deep_dive, language: "es", focus_prompt detallado en español
2. infographic · orientación portrait, detail_level: "detailed", focus_prompt en español
3. report · formato Study Guide, en español
4. report · formato Briefing Doc, en español
5. mind_map · español (puede salir en inglés — bug recurrente, no insistir)
6. quiz · 15 preguntas, español
7. flashcards · español

Ver references/notebooklm-workflow.md para los prompts exactos que han funcionado.

Fase 6 · Construir HTML SOTA (paralelo a artefactos)

No esperar a que terminen los artefactos de NotebookLM. El HTML es la fuente única de verdad — los artefactos son backup. Mientras NotebookLM procesa, escribir el HTML en una sola call de Write.

Ver references/html-pattern.md para el patrón validado (~100-180 KB típicos). Reusar componentes:

• Quiz interactivo con feedback inmediato (CSS :has() + :checked)
• Match game (par ↔ par)
• Flashcards <details> colapsables
• Tabs CSS-only (radios sibling)
• Timeline horizontal color-coded
• Pirámide CSS pura
• Glosario con <details>
• Modo claro/oscuro + modo focus (body :has())
• Explorador chip + ficha desplegable (para taxonomías cerradas: artículos legales, INCOTERMS, fórmulas)
• Corrector interactivo (texto con errores subrayados + checkboxes para detectarlos)
• Wizard 7 pasos (radio buttons tipo stepper)
• Tabla comparativa lado-a-lado (ej. versiones distintas de una ley)

Recomendación: cada vez que se procese un nuevo parcial, intentar agregar una técnica nueva al catálogo de componentes — el HTML mejora iterativamente entre entregas.

Fase 7 · Descargar artefactos + limpieza (paralelo)

1. studio_status para confirmar que los 7 artefactos están completados
2. download_artifact por cada uno → Claude/_artefactos/
3. Eliminar Claude/_paginas/ y Claude/_pdf/ (auxiliares, ya no se necesitan)
4. NO eliminar _transcripcion/ ni los archivos originales del usuario

Fase 8 · Entregar

1. Abrir el HTML en el navegador (start en Windows, open en Mac, xdg-open en Linux)
2. Resumen al usuario con:
   • Tabla de entregables (HTML, podcast, infografía, etc.) con tamaños
   • Notas sobre cualquier limitación detectada (sesgo de tema, idioma de artefactos)
   • Sugerencia de plan de estudio basado en el material procesado

Reglas no negociables

• HTML sin JavaScript. Todo CSS puro. El JS rompe en mobile inconsistente.
• Print-friendly. @media print fuerza display:block !important en <details> colapsados y expande los exploradores.
• Footer obligatorio: atribución a Claude (puede personalizarse, pero el patrón canónico es "Sintetizado y diseñado por Claude · Anthropic").
• Español natural. El skill está optimizado para español. Sin voseo argentino (cultural marker fuerte). Mantener neutralidad latinoamericana.
• Tipografía: Iowan Old Style / Palatino para headings (serif), system sans para body, monospace solo para badges/código.
• Mobile-first. Todas las grids con auto-fit minmax(NNpx, 1fr).
• Color-coded por tema con custom properties --t1…--tN.

Recursos del skill

Leer estos archivos cuando el contexto lo requiera:

• references/html-pattern.md — Estructura completa del HTML SOTA con todos los componentes CSS validados, snippets listos para usar.
• references/notebooklm-workflow.md — Prompts exactos y configuración de los 7 artefactos.
• references/bugs-conocidos.md — 12 gotchas documentados: auth NotebookLM, encoding de archivos, Gemini transcripción, sesgo de tema, idioma inglés en mind_map/quiz, etc.
• scripts/convert_to_pdf.ps1 / .sh — LibreOffice headless wrapper (Windows / Mac+Linux).
• scripts/render_pdfs.py — PyMuPDF render a 170-180 DPI.
• scripts/setup_carpeta.ps1 — Crear estructura Claude/ + subcarpetas.

Tamaño esperado del HTML

Cantidad de temas	Tamaño típico	Notas
1-3 temas, contenido simple	50-80 KB	Quiz + flashcards + glosario básicos
4-6 temas, mediana profundidad	90-130 KB	Agregar match + explorador + comparativas
6+ temas con material legal/citas	130-180 KB	Explorador de artículos + corrector + wizard

Si el HTML pasa de 200 KB, considerar dividirlo en 2 archivos (uno por bloque temático) o reducir la cantidad de flashcards/quiz por tema.

Cantidad recomendada de componentes interactivos

Componente	Mínimo	Recomendado	Tope útil
Quiz preguntas	10	15-20	25
Match pares	6	8-10	12
Flashcards	20	30-45	60
Glosario	15	25-30	40
Mnemotecnias	4	6-9	12

Estos números están calibrados al tiempo que un estudiante invierte realmente en repasar antes de un parcial. Más de lo recomendado satura visualmente; menos no rinde para fijar conceptos.