Todo empezó con los andamios
Ayer quedé con Anna en Oldtimer, Dubai Autodrome. Sin especificación técnica, equipo ni roadmap mensual. Solo un problema real: ¿Cómo encontrar entre el ruido industrial eventos que generen pedidos de andamios, servicios industriales y trabajos de contrata?
Por ejemplo:
reparación de refinería, parada general, shutdown, modernización, nueva instalación, elección de contratista EPC o licitación.
No nos interesaba la noticia en sí, sino esta pregunta: ¿Dónde puede aparecer dinero para un contratista después de esa noticia?
Primero construimos el cerebro del sistema
Lo primero que hice fue crear un proyecto independiente en ChatGPT. Empezamos a describir qué debía buscar el sistema, qué acontecimientos considerar señales comerciales, qué fuentes utilizar y qué datos extraer de cada publicación.
Así surgió la estructura:
ChatGPT actuaba aquí como mezcla de analista de investigación, gestor de producto y arquitecto de datos.
Reunimos primeras señales reales y preparamos el script inicial del proyecto.
Después entró Codex
Con la lógica definida, pasamos el proyecto a Codex y empezó la segunda fase.
Codex recibió contexto detallado: estructura, propósito, materiales y funcionamiento del feed, más allá de «hazme una web».
Salió un producto web completo:
Codex creó interfaz, filtros, versión adaptable, señales, controles y despliegue. Pronto había URL de producción:
Qué salió en dos horas
La primera versión de PromPulse contiene 25 señales cualificadas de 20 fuentes: medios, publicaciones sectoriales, documentos corporativos y plataformas de licitación.
El valor no es el número de enlaces. Cada tarjeta busca responder:
Una noticia de reparación da poco por sí sola. Con instalación, plazos de parada y tipo de trabajo se puede anticipar la licitación, el contratista o la compra.
Más que una web de noticias
PromPulse tiene la tarea opuesta a un agregador: quitar noticias sin importancia comercial.
Idealmente, convertir el flujo sectorial en una lista breve: a quién llamar, qué instalación seguir y dónde puede salir un contrato en meses.
Tampoco es exactamente vibe coding
Lo más interesante no fue siquiera lo rápido que se escribió el código.
Hoy el término vibe coding suele reducirse a: prompt → la IA escribe la aplicación.
Nuestro proceso fue distinto:
- Anna aportaba el contexto del sector.
- Definíamos el producto.
- ChatGPT investigaba y estructuraba.
- Codex construía y desplegaba.
Durante unas horas apareció un pequeño equipo virtual en una mesa de café.
Por ahora es solo la versión 0.1
La memoria está en una base tipada y transparente dentro de Git; las señales nuevas se recopilan manualmente.
La siguiente fase está clara:
Los colectores recorrerán fuentes varias veces al día. Se verificará, deduplicará y puntuará cada evento; los mejores irán a una base permanente.
Entonces PromPulse irá más allá de:
«¿Qué pasó hoy en la industria?»
Para responder algo más útil:
«¿Dónde surge ahora una oportunidad para un contratista industrial y qué vendrá después?»
Dos horas, nueva unidad de medida
Lo más extraño llegó después: hace pocos años esto habría requerido reuniones, especificaciones, diseñador, frontend, backend y semanas para la primera versión.
Ayer solo pedimos café. Dos horas después teníamos un producto funcionando.
@nevsky_alexander
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