Pulso
Analytics de redes sociales para creadores y negocios: auditoría de cuentas, mejor hora para publicar, hashtags, competidores y un asistente de IA.
Recorrido
Capturas de la aplicación en modo demo, con datos de ejemplo de una cuenta ficticia (los conectores reales se activan con credenciales).
- pantallas
- 13
- pruebas automatizadas
- +50
- conectores de datos (demo, Bluesky, Instagram)
- 3
- líneas de código
- +3.800
El problema
Los creadores y los negocios que publican en redes tienen datos dispersos en cada plataforma y poco tiempo para interpretarlos: no saben cuándo conviene publicar, qué hashtags les funcionan ni cómo les va frente a la competencia.
La solución
Armé un panel unificado que, por cada red, audita la cuenta, calcula los mejores horarios para publicar, analiza hashtags y compara contra competidores. Un asistente de IA responde preguntas sobre los datos de la cuenta en lenguaje natural.
Qué incluye
- Dashboard unificado con gráficos de evolución y métricas clave
- Auditoría por cuenta con recomendaciones accionables
- Mapa de calor con los mejores días y horarios para publicar
- Análisis de hashtags y comparación contra competidores
- Asistente de IA que responde sobre los datos de la cuenta, con proveedor configurable
- Autenticación y datos por usuario con Supabase y seguridad a nivel de fila
- Conectores reales: Bluesky (API abierta) e Instagram (Meta Graph API)
- Servidor MCP que expone los análisis como herramientas para agentes de IA
Arquitectura
Next.js 16 con App Router y Server Components. Una capa de conectores intercambiables (demo, Bluesky, Instagram) alimenta un proveedor de datos (demo o Supabase con seguridad por usuario). La capa de IA es intercambiable entre Anthropic, OpenAI y un modo demo. Toda la lógica de análisis vive en módulos puros, probados sin necesidad de levantar la app, y también se expone como servidor MCP para agentes.
Decisiones técnicas
Siempre hay algo para mostrar
Cada conector tiene un respaldo en modo demo. Si falta una credencial o falla una API, la interfaz sigue funcionando en lugar de romperse. Los datos reales son opcionales y se activan con variables de entorno.
Lógica de análisis separada de la entrada y salida
Las transformaciones y los cálculos viven en módulos puros sin dependencias del framework. Los conectores solo hacen las llamadas a las APIs. Eso permite probar la lógica de forma rápida y confiable.
IA intercambiable
El asistente funciona con Anthropic, OpenAI o un modo demo detrás de la misma interfaz. Cambiar de proveedor es cambiar una variable, y no se filtran claves en los errores.
Seguridad desde el diseño de datos
Cada fila de la base pertenece a un usuario y se aísla con políticas de seguridad a nivel de fila (RLS). Además, la redirección tras el login se valida para evitar redirecciones abiertas.
Honestidad sobre los límites de cada red
La documentación de los conectores detalla qué datos entrega cada API y cuáles no (por ejemplo, Bluesky no expone alcance ni impresiones), para que nadie interprete mal una métrica.
Resultados
Una aplicación que funciona completa en modo demo, sin configurar nada, y que se conecta a datos reales al agregar credenciales: Bluesky de forma abierta e Instagram con un token de Meta. Se verifica con más de 50 pruebas automatizadas, más chequeo de tipos, lint y build encadenados.
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