Guía de uso — QuizVideo

ProductoBeta Vídeos de quiz y trivia automatizados: de un nicho a un vídeo listo para publicar.

Estado actual: QuizVideo funciona hoy como pipeline por línea de comandos (Python 3.12+). No hay API HTTP pública todavía, así que esta página documenta el flujo real de producción de vídeos. Cuando el backend FastAPI se publique, esta URL servirá la referencia OpenAPI interactiva.

1. Qué es QuizVideo

QuizVideo genera vídeos de quiz/trivia completos y automatizados: elige un nicho, el sistema propone temas, redacta preguntas y respuestas, monta el vídeo con temporizador y revelación, y produce el paquete de render listo para exportar a redes.

Preguntas automáticas

Generación de preguntas y respuestas por tema, con banco reutilizable.

Estilos visuales

Plantillas de presentación configurables por proyecto.

Voz y animación

Locución y transiciones aplicadas automáticamente al montaje.

Export a redes

Paquete de render orientado a formatos verticales de redes sociales.

2. Requisitos

Python 3.12+ (imprescindible; versiones anteriores fallan).
FFmpeg disponible en el sistema para el montaje de vídeo.
Opcional: clave de un proveedor LLM (local, gemini, openai, deepseek) y clave de YouTube para publicación.

3. Configuración inicial (una sola vez)

source .venv/bin/activate
export PYTHONPATH="code/back:$PYTHONPATH"
export QUIZ_PROJECT_ROOT=$(pwd)

Las dos variables de entorno hay que exportarlas en cada terminal nueva. Para las claves de API, copia el ejemplo y edítalo:

cp code/.env.example .env.local
# LLM_PROVIDER=local        # o gemini / openai / deepseek
# LLM_API_KEY=tu_clave
# YOUTUBE_API_KEY=tu_clave

4. Flujo de producción de un vídeo

Paso 1 — Generar temas del nicho

python -m quiz_video_automation topics --niche anime --count 5

Los temas quedan guardados en data/content-bank/topics/<nicho>/.

Paso 2 — Generar el banco de preguntas (opcional)

python -m quiz_video_automation questions --topic "Naruto"

Opcional porque el paso 3 lo dispara automáticamente si el banco no existe. Útil para revisar o corregir preguntas antes de montar.

Paso 3 — Crear el proyecto de vídeo

python -m quiz_video_automation project \
  --topic "Naruto" \
  --niche "anime" \
  --count 10 \
  --timer 10 \
  --reveal 4 \
  --select "1,2,3,4,5"

Flag	Significado
`--topic`	Tema concreto del quiz.
`--niche`	Nicho al que pertenece el tema (agrupa el banco de contenido).
`--count`	Número de preguntas a preparar.
`--timer`	Segundos de cuenta atrás por pregunta.
`--reveal`	Segundos de pantalla de respuesta.
`--select`	Orden y subconjunto de preguntas que entran al vídeo.

La salida incluye el Project ID, necesario para el paso siguiente.

Paso 4 — Generar el paquete de render

python -m quiz_video_automation produce --project <PROJECT_ID>

Produce los assets y el manifiesto de montaje en output/, listos para renderizar el vídeo final.

5. Dónde queda cada cosa

Ruta	Contenido
`data/content-bank/topics/`	Temas generados por nicho.
`data/content-bank/questions/`	Bancos de preguntas por tema.
`output/`	Proyectos de vídeo y paquetes de render.
`templates/`	Plantillas visuales del quiz.

6. Problemas frecuentes

Síntoma	Causa habitual	Solución
`ModuleNotFoundError: quiz_video_automation`	`PYTHONPATH` sin `code/back`	Re-exportar `PYTHONPATH` en la terminal actual.
Rutas de datos no encontradas	`QUIZ_PROJECT_ROOT` sin definir	`export QUIZ_PROJECT_ROOT=$(pwd)` desde la raíz del proyecto.
Errores de sintaxis al arrancar	Python < 3.12	Usar el intérprete 3.12+ del `.venv`.
Preguntas de baja calidad	Proveedor LLM en modo `local`	Configurar `LLM_PROVIDER` + `LLM_API_KEY` de un proveedor real.
Falla el montaje de vídeo	FFmpeg ausente del PATH	Instalar FFmpeg y verificar con `ffmpeg -version`.

7. API

Aún no hay endpoints HTTP públicos. El backend previsto (FastAPI) expondrá los mismos pasos del pipeline —temas, preguntas, proyecto y render— y su referencia OpenAPI se publicará en esta misma URL.

8. Enlaces

quizvideo.theboomer.dev — landing del producto
theboomer.dev — resto del catálogo