Formulario Acelera AI Daniel

Plugin a medida para el curso ACELERA en LearnDash: gate de Bienvenida, sidebar con acordeones, diagnóstico con scoring, Clientify y feedback LLM por módulo.

Description

Formulario Acelera AI Daniel es un plugin a medida para el curso ACELERA de LearnDash, curso ID 16242.

El plugin adapta la experiencia del curso para que cada alumno complete primero la sección de Bienvenida, responda un diagnóstico y reciba un orden personalizado de módulos según sus respuestas.

Funcionalidades principales:

• Gate de Bienvenida: las clases de los módulos 1 a 5 quedan bloqueadas hasta completar las clases de Bienvenida del curso.
• Sidebar con acordeones: las secciones del curso se muestran como acordeones para reducir el ruido visual en la navegación de LearnDash.
• Formulario diagnóstico: shortcode [acelera_form] para la clase 16246; calcula scoring por reglas, guarda la sumisión y define el orden personalizado de módulos del alumno.
• Renumeración personalizada: los módulos se presentan al alumno en el orden recomendado por el diagnóstico, sin cambiar la estructura base del curso.
• Integración Clientify: crea/actualiza el contacto y registra una nota con el resumen del diagnóstico.
• Feedback LLM por módulo: shortcode [acelera_feedback module="mX"] para mostrar feedback generado por Claude o ChatGPT; el resultado se cachea por alumno y módulo.

Installation

1. Sube la carpeta formulario-acelera-ai-daniel a /wp-content/plugins/.
2. Activa el plugin desde Plugins en WordPress.
3. Verifica que LearnDash esté activo y que el curso ACELERA use el ID 16242.
4. Configura el plugin desde Curso Acelera en el administrador de WordPress.
5. Coloca [acelera_form] en la clase de diagnóstico 16246.
6. Coloca [acelera_feedback module="m1"] a [acelera_feedback module="m5"] en las clases donde deba mostrarse el feedback de cada módulo.

Configuración

La configuración vive en el menú de administración Curso Acelera.

Ajustes > Clientify

Campos disponibles:

• API Key de Clientify: clave usada para autenticar contra Clientify.
• Owner (email): email del propietario asignado a los contactos creados. Valor por defecto: info@cafecitoconcata.com.
• Tags: tags separados por comas que se aplican a los contactos.

La pestaña incluye el botón Probar conexión para validar la API key guardada desde el administrador.

Ajustes > LLM

Campos disponibles:

• Proveedor: Claude (Anthropic) o ChatGPT (OpenAI).
• API Key de Anthropic: clave para Claude.
• API Key de OpenAI: clave para ChatGPT.
• Modelo: identificador opcional del modelo. Si queda vacío, el plugin usa el default del proveedor activo.

También incluye una herramienta de soporte para Regenerar feedback: borra el feedback cacheado de un alumno por ID o email y por módulo (m1 a m5) o todos los módulos. El feedback se vuelve a generar en la próxima visita del alumno a una clase con el shortcode.

Ajustes > Prompts

Cada módulo (m1 a m5) tiene su propio prompt de sistema para generar el feedback LLM. Si el prompt de un módulo queda vacío, el shortcode de ese módulo no genera feedback y se oculta.

Placeholders disponibles en los prompts:

• {nombre}: nombre del alumno.
• {modulo}: nombre temático del módulo indicado en el shortcode.
• {ruta_principal}: primer módulo del orden personalizado del alumno.
• {respuestas_resumen}: resumen compacto del diagnóstico, incluyendo objetivo, situación y orden con puntajes.

{ruta_principal} y {respuestas_resumen} quedan vacíos si el alumno todavía no completó el formulario diagnóstico.

Ajustes > Email

Campos disponibles:

• Asunto: asunto del email de resultado enviado al completar el diagnóstico.
• Nombre del remitente: nombre visible del remitente. Valor por defecto: Cafecito con Cata.

Sumisiones

El submenú Curso Acelera > Sumisiones lista las respuestas guardadas y el estado de sincronización con Clientify por fila.

Desde esta pantalla se puede reenviar a Clientify una sumisión con estado Error u Omitido. Las sumisiones ya enviadas no se reenvían desde la UI.

Shortcodes

[acelera_form]

Muestra el formulario diagnóstico ACELERA. Debe usarse en la clase 16246, que corresponde a la clase de diagnóstico dentro de Bienvenida.

[acelera_feedback module="mX"]

Muestra el feedback LLM del módulo indicado. Reemplaza mX por m1, m2, m3, m4 o m5.

Ejemplos:

• [acelera_feedback module="m1"]
• [acelera_feedback module="m5"]

El feedback se genera una sola vez por alumno y módulo, queda cacheado y puede regenerarse desde la pestaña LLM de los ajustes.

Notas operativas

• La sincronización con Clientify se procesa de forma asíncrona mediante WP-Cron. En producción se recomienda configurar un cron real del servidor para ejecutar WP-Cron de forma confiable.
• Después de guardar la API key de Clientify, usa Curso Acelera > Ajustes > Clientify > Probar conexión para validar la integración.
• Usa Curso Acelera > Sumisiones para revisar estados, errores y reprogramar el envío de sumisiones fallidas u omitidas.
• Los módulos nuevos o clases nuevas de LearnDash no se incorporan automáticamente a la lógica del plugin: deben estar en el mapa de IDs documentado abajo.

Mantenimiento del mapa de IDs

Los IDs del curso y de sus clases viven solamente en includes/config/class-acelera-course-map.php.

Si se agregan, eliminan o cambian clases del curso ACELERA, actualiza esa clase para mantener sincronizados el gate de Bienvenida, la renumeración personalizada, los acordeones, el formulario y el feedback por módulo.

Las clases nuevas que queden fuera de este mapa quedan fuera del gate y sin renumeración personalizada. Ese es un comportamiento definido del plugin.

Frequently Asked Questions

¿Para qué curso está hecho este plugin?

Para el curso ACELERA de LearnDash, curso ID 16242.

¿El formulario diagnóstico usa IA para decidir el orden de módulos?

No. El orden personalizado se calcula por scoring con reglas. La IA solo se usa para el feedback LLM por módulo.

¿Dónde se configura Clientify?

En Curso Acelera > Ajustes > Clientify.

¿Dónde se configuran los prompts del feedback LLM?

En Curso Acelera > Ajustes > Prompts.

¿Qué pasa si un prompt de módulo queda vacío?

No se genera feedback para ese módulo y el shortcode se oculta.

¿Se puede regenerar el feedback LLM de un alumno?

Sí. En Curso Acelera > Ajustes > LLM, usa la herramienta Regenerar feedback indicando ID o email del alumno y el módulo correspondiente.

Changelog

1.0.0

• Versión inicial del plugin a medida para el curso ACELERA.
• Gate de Bienvenida para el curso LearnDash 16242.
• Sidebar con acordeones para navegación del curso.
• Formulario diagnóstico [acelera_form] con scoring y orden personalizado de módulos.
• Persistencia de sumisiones e integración asíncrona con Clientify.
• Ajustes de Clientify, LLM, Prompts y Email en Curso Acelera.
• Feedback LLM por módulo mediante [acelera_feedback module="mX"].

Upgrade Notice

1.0.0

Versión inicial del plugin a medida para el curso ACELERA.