)ujo de trabajo de revisión experta multiagente para salidas de IA

Utiliza de 3 a 5 subagentes para revisar el trabajo de Claude desde ángulos completamente diferentes de forma simultánea. Construye perfiles de expertos utilizando marcos reales: Opción 1: Utiliza figuras conocidas cuyo pensamiento esté en los datos de entrenamiento (por ejemplo, un agente estilo Karpathy para desmenuzar prompts, los principios de Ogilvy para criticar el copy). Opción 2: Utiliza NotebookLM para extraer una tarjeta de experto de un canal de YouTube, blog, newsletter o transcripciones de podcasts de confianza, capturando marcos, patrones de decisión y principios. Sube el material del experto a la memoria de OpenClaw o a un proyecto de Claude. Proceso: 1. Claude genera el primer borrador. 2. El subagente 1 revisa a través del lente del Experto A. 3. El subagente 2 pone a prueba con el marco del Experto B. 4. El subagente 3 detecta lo que otros pasaron por alto. 5. Todos se ejecutan simultáneamente. 6. Claude procesa todos los comentarios y reconstruye. 7. Tú solo ves la versión final que sobrevivió de 3 a 5 rondas de escrutinio.