Agenda sin fugas: skill de WhatsApp para salones

Una clienta pregunta por un servicio y esa conversación queda abierta. Otra persona solicita una cita y recibe un «te confirmamos», aunque nadie la registró. Al final de la semana, una cita pasada continúa marcada como agendada. En los tres casos hay trabajo pendiente, pero no es el mismo trabajo.

Agenda sin fugas es una skill de MD Estudio Creativo para salones que ya operan un agente mediante la API de WhatsApp Business Platform de Meta. Se ofrece sin costo. Ayuda al agente a revisar la continuidad entre consulta, reserva, atención y regreso, con los registros del propio salón y una decisión que el equipo pueda comprobar.

Qué resuelve y qué entrega

La skill relaciona mensajes, citas, cambios de estado y reglas del negocio. Señala la evidencia de cada hallazgo, su prioridad, lo que todavía falta verificar y el siguiente paso. Puede preparar un borrador para el inbox o pedir revisión humana. Una solicitud no se convierte en reserva por intuición; una cita sin cierre tampoco se convierte en inasistencia.

En un caso ficticio, una clienta pregunta cuánto dura un servicio de matiz. El catálogo indica 90 minutos, pero en la conversación no hay respuesta posterior ni cita. La salida propone un borrador para revisión. En otro caso ficticio, una clienta manifiesta una molestia y pide no recibir promociones. La salida bloquea el seguimiento comercial y crea una tarea de atención humana.

Dos decisiones distintas: draft_inbox para una pregunta pendiente; human_task para una queja con baja de promociones. En ambos casos, la prueba indica sent: false y appointmentChanged: false.

Cómo se incorpora a un agente que ya funciona

La skill vive en el entorno del agente, no en Meta Developers. El webhook del salón continúa recibiendo los eventos de WhatsApp. Su backend conserva la conversación, consulta la agenda y entrega al agente un caso con fecha de corte. El agente usa Agenda sin fugas para proponer una decisión; el backend la valida y la muestra como tarea o borrador.

1. La API de Meta entrega el evento al webhook que el salón ya usa.
2. El backend verifica y guarda el mensaje, y reúne la agenda y las reglas pertinentes.
3. El agente consulta la skill y devuelve una decisión con referencias de evidencia.
4. El sistema valida esa decisión y la convierte en tarea o borrador para el equipo.

El kit incluye una guía y un adaptador de observación de referencia para desarrolladores. Ese adaptador muestra qué datos necesita el análisis y cómo validar la salida. Cada salón debe conectar sus propias fuentes: no existe un conector universal que pueda adivinar dónde guarda citas, bajas o quejas. El envío de mensajes y cualquier cambio de cita siguen bajo los permisos y controles del sistema que ya utiliza.

Pruébala primero con casos inventados

La descarga incluye cinco casos ficticios: una pregunta sin respuesta, una cita confirmada, una queja con baja de promociones, una cita pasada sin cierre y un estado registrado después de la fecha del análisis. Puedes explorar los cinco sin conectar Meta ni cargar datos de clientas.

Si usas Windows, Node.js 20 o posterior y Codex CLI, descarga el ZIP, extráelo y abre PowerShell en la carpeta donde quedaron EMPIEZA-AQUI.md y scripts/. Ejecuta:

.\scripts\demo-codex.ps1

El comando prepara los casos C01 y C03, carga la skill, pide una decisión estructurada al modelo y la pasa por el validador. Los archivos de prueba quedan en demo-runs/. Si solo quieres preparar los prompts sin llamar a un modelo, usa .\scripts\demo-codex.ps1 -PrepareOnly.

Codex CLI es una forma de demostrar el método. Si tu aplicación usa Gemini, OpenAI o Claude, tu desarrollador puede cargar las instrucciones en esa invocación y aportar el mismo contexto desde tu backend. En la prueba local del ZIP, C01 produjo un borrador para revisión y C03 produjo una tarea humana. Ambas decisiones pasaron el validador. Son resultados de datos sintéticos; no prueban reservas recuperadas ni un despliegue en un salón.

Qué necesita tu sistema para usarla con casos propios

• Mensajes con ID, fecha, emisor y contenido pertinente. Un historial reducido a «rol + texto» no permite citar evidencia ni respetar una fecha de corte.
• Citas enlazadas al caso, con servicio, fecha, estado y momento en que cambió ese estado. Si esa última fecha falta, no se puede afirmar que una cita ya estaba confirmada en un corte anterior.
• Preferencias de contacto, bajas, quejas abiertas y reglas vigentes del salón.
• Un responsable de revisar tareas y borradores, y un registro de qué acción se ejecutó realmente.

Empieza con datos ficticios. Después prueba con casos autorizados y seudonimizados en modo observación: el agente analiza, pero no envía mensajes ni modifica la agenda. Compara cada decisión con el historial original. Solo entonces conecta tareas o borradores al inbox. La automatización de envíos requiere una prueba aparte de permisos, reglas de WhatsApp, idempotencia y entrega real.

Si estás definiendo la infraestructura anterior a esta skill, lee también nuestra guía sobre agentes de IA para salones de belleza. Para entender cómo se instalan otras skills en Codex, puedes ver el tutorial de MD Skills Inicio.

Descarga Agenda sin fugas sin costo

Descargar el ZIP y empezar por la demostración ficticia

Abre primero EMPIEZA-AQUI.md; la guía de integración, los casos ficticios y el adaptador vienen dentro del ZIP. Si necesitas ayuda para adaptarla a tu agente, cuéntanos qué sistema usas.