Problemas reales · problem-first pipeline

Pipeline problem-first: en vez de partir de ideas/soluciones, los agentes rastrean comunidades públicas (Reddit, HN, IndieHackers, ProductHunt, Twitter/X, foros) buscando pain verbalizado. Cada problema requiere ≥2 evidence URLs reales con quote verbatim cuando posible. Inspirado en Graham "Make Something People Want": el want antes que la solución.

Score formula /10: dolor (0-3) + mercado (0-3) + founder-fit (0-3) + why-now (0-1)

• Dolor = severidad (1-3) × frecuencia (daily 1.0 / weekly 0.85 / monthly 0.6 / rare 0.3), cap 3.
• Mercado = bucket de TAM ES estimado, penalty −0.5 si current_solutions ≥4 (saturación).
• Founder-fit = +1.5 sector P1 (ciclismo, value investing, Python ML, GxP) + 0.5 geo ES + 0.5 tech tag (python/ml/data/scraping/api) + 0.5 extra GxP/value (regulatory expertise).
• Why-now = 1 si existe trigger ≤24m, 0 si no.

Promotion path: marcas con ☑ los que quieres profundizar. Comando posterior promote_problems.py --marked los moverá a ideas/{slug}/01_brief.md con E1 brief pre-generado (problema + persona + evidence + why-now ya rellenos).