Los asistentes describen a Nortium sin precios ni planes; los competidores exponen precios estructurados que el modelo puede citar.
nortium.com/pricing · sin datos estructurados
Growth engineers
Visibilidad de IA que se comporta como código, no como un dashboard.
CitePatch trata cada arreglo como un diff revisable y cada deploy como un experimento controlado. Los ajustes se abren donde ya vive tu contenido — un pull request, un borrador de CMS — y cada resultado es trazable de principio a fin.
Observado
Los asistentes describen a Nortium sin precios ni planes; los competidores exponen precios estructurados que el modelo puede citar.
InferidoConfianza: 4/5
La evidencia sugiere datos estructurados ausentes, no contenido ausente.
Propuesto
Añadir JSON-LD Product/Offer a la ruta de precios.
Esfuerzo: SRiesgo: bajo
app/pricing/structured-data.tsx
"@type": "Product","name": "Nortium""name": "Nortium", "offers": {"@type":"Offer","price":"49"}La diferencia
Qué cambia cuando ejecutas el loop
Sin CitePatch
- El trabajo de visibilidad de IA vive fuera de tu stack, en dashboards que no puedes diffear.
- Las sugerencias son de copiar y pegar, sin revisión ni rollback.
- Sin grupo de control, un logro real y el ruido parecen iguales.
- Nada está versionado — no puedes auditar qué cambió ni por qué.
Con CitePatch
- Los arreglos se abren como pull requests en el repo que controla la página.
- Cada cambio se revisa, mergea y revierte como cualquier código.
- Un control apartado hace que cada resultado sea atribuible.
- Prompt → respuesta → cita → página, auditable de principio a fin.
El loop, como un pipeline
Observa, ajusta y mide — sin salir de tu stack.
Sin sugerencias de copiar y pegar y sin caja negra: la misma disciplina que esperarías de un experimento bien montado.
- 01DiscoverEncuentra las preguntas de compra que merece la pena seguir.
- 02ObserveObserva cómo las responde la IA, literal.
- 03DiagnoseTraza cada brecha hasta la evidencia que hay detrás.
- 04AjusteRedacta el arreglo mínimo, anclado en tus hechos.
- 05ApproveUna persona revisa y da el visto bueno.
- 06DeployPublícalo donde vive tu contenido.
- 07VerifyVuelve a observar el resultado frente a un control.
- 08LearnConserva lo que funcionó; encola la siguiente brecha.
- ↩ el loop es deliberado
Reparto de tareas
Tú tienes el repo. CitePatch propone el diff.
Lo que sigue siendo tuyo
- El repositorio, el proceso de revisión y el pipeline de deploy
- Mergear, revertir y la última palabra en cada cambio
- Dónde puede y dónde no puede CitePatch abrir cambios
Lo que ejecuta CitePatch
- Anclar cada ajuste en tus hechos aprobados — nada inventado
- Abrir el cambio mínimo como pull request o borrador de CMS
- Correr un antes/después justo frente a un control intacto
- Exports y una API para que encaje en tu flujo actual
Lo que hay en el registro
Auditable del prompt al deploy.
Cada artefacto lleva su estado epistémico, para que un resultado nunca afirme más de lo que los datos sostienen.
- Observado
Respuestas y citas crudas por superficie, capturadas literalmente.
- Inferido
La cadena prompt-a-página detrás de cada brecha.
- Propuesto
Un diff anclado, listo para revisar en tus propias herramientas.
- Verificado
Un antes/después controlado con un veredicto declarado.
El mismo hecho, hasta el ajuste
"@type": "Product","name": "Nortium""name": "Nortium", "offers": {"@type":"Offer","price":"49"}¿Otro rol en tu equipo?
Para equipos técnicos
Preguntas frecuentes
¿Cómo llegan los ajustes a mi codebase?
Como un pull request en el repo que controla la página, o un borrador en tu CMS. Revisas el diff y luego mergeas y despliegas en tus propios términos.
¿Puede el modelo inventar hechos en un ajuste?
No. Cada ajuste se ancla en tu Brand Truth aprobada. Si un hecho no está aprobado, no puede salir en un cambio.
¿Hay API y exports?
Sí. Observaciones, evidencia y resultados de experimentos están disponibles vía exports y una API para que los conectes a tu reporting actual.
Pon la visibilidad de IA bajo control de versiones.
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