Tu producto tiene un nuevo tipo de usuario: los agentes de IA.
Comprueba cómo Claude Code, Codex, Cursor y otros agentes descubren, entienden y utilizan tu producto. Descubre dónde fallan y genera automáticamente lo que falta para que dejen de fallar.
Sin tarjeta de crédito. Primer resultado en menos de un minuto.
Agentes evaluados
El problema
Los agentes ya saben que tu producto existe. ¿Pero saben usarlo?
Un agente no lee tu web como una persona. No interpreta el diseño, no infiere lo que falta y no pregunta cuando duda. Rellena los huecos. Y cuando rellena mal, tu producto parece roto.
Leen documentación obsoleta
El tutorial antiguo posiciona mejor que la referencia actual, así que el agente escribe código contra una API que ya no existe.
Llaman al endpoint equivocado
Dos endpoints con nombres parecidos y una descripción ambigua bastan para que la integración falle en silencio.
Inventan parámetros
Cuando no encuentran un esquema legible por máquina, completan los huecos con lo que parece razonable.
Malinterpretan los permisos
Intentan operaciones que el rol no permite y devuelven un error que el usuario no sabe interpretar.
Fallan sin saber por qué
Sin mensajes de error accionables entran en bucles de reintento que consumen tokens y no llegan a nada.
Recomiendan alternativas más fáciles
Ante la duda, un agente propone la herramienta que sabe usar. No la mejor: la que entiende.
Posicionamiento
Product onboarding para agentes de IA
Existe onboarding para clientes, para empleados, para desarrolladores y para usuarios. Existe SEO para buscadores. Falta la pieza equivalente para la clase de usuario que más rápido está creciendo.
No es solo una herramienta para evaluar modelos.
No es solo un generador de documentación.
No es solo un observador de llamadas a LLM.
Es el sistema que consigue que los agentes entiendan y utilicen correctamente tu producto.
Equivalencias
- Customer onboardingclientes
- Employee onboardingempleados
- Developer onboardingdesarrolladores
- Product onboardingusuarios
- SEObuscadores
- Agent onboardingagentes de IA
Cómo funciona
Cinco pasos, un bucle que no se detiene
Connect
Conecta tu documentación, API, CLI, servidor MCP o aplicación. Basta con una URL para empezar.
Test
Ejecutamos agentes reales sobre escenarios reales, en entornos aislados y reproducibles.
Verify
Comprobamos el resultado con tests, peticiones HTTP, consultas y escaneos de seguridad.
Improve
Generamos los cambios: documentación, skills, esquemas, descripciones de herramientas y tests.
Monitor
Repetimos en cada pull request y cada vez que cambia un modelo o un agente.
El resultado
Una puntuación, y lo que hay que cambiar para subirla
No te devolvemos una nube de métricas. Te devolvemos qué falló, por qué falló, qué cambio lo arregla y cuántos puntos recuperas al aplicarlo.
ProductOnboard Score: 78 / 100 Descubrimiento 84 ████████████████░░░░ Comprensión 71 ██████████████░░░░░░ Documentación 66 █████████████░░░░░░░ Finalización de tareas 81 ████████████████░░░░ Exactitud técnica 74 ██████████████░░░░░░ Seguridad 88 █████████████████░░░ Recuperación de errores 52 ██████████░░░░░░░░░░ Hallazgo principal [crítico] 4 de 5 agentes usaron la guía de autenticación obsoleta. Causa raíz /docs/auth-v1 posiciona por encima de /docs/auth y no declara deprecación. llms.txt no enlaza la versión actual. Cambio recomendado 1. Redirigir /docs/auth-v1 → /docs/auth (301) 2. Añadir aviso de deprecación en la página antigua 3. Actualizar el snippet del quickstart 4. Añadir la versión actual a llms.txt 5. Incorporar el caso al skill oficial Impacto estimado +14 puntos de Task Success
El ciclo completo
De descubrir a certificar
Cada fase produce un artefacto que alimenta la siguiente. El ciclo no termina: cuando cambia tu producto o sale una versión nueva de un agente, vuelve a empezar.
Discover
¿Sabe el agente que existes, qué resuelves y cuándo recomendarte?
Understand
Conceptos, límites, planes, roles, versiones y diferencias con competidores.
Learn
llms.txt, AGENTS.md, skills, context packs y ejemplos canónicos.
Practice
Sandbox con datos ficticios y credenciales temporales.
Test
Agentes reales sobre tareas reales, con traza completa.
Verify
Evidencia objetiva. Nada se aprueba porque el agente lo diga.
Improve
Causa raíz y cambios concretos: docs, esquemas, mensajes de error.
Deploy
Publicación con revisión humana obligatoria.
Monitor
Regresiones cuando cambias tú o cuando cambia el agente.
Certify
Un benchmark verificable y publicable.
Para quién
Agentes externos que adoptan tu producto, agentes internos que operan tus procesos
Empresas SaaS
Quieren que agentes externos usen bien sus APIs, SDKs, CLIs, MCPs y documentación.
Herramientas internas
Quieren que sus agentes corporativos operen el CRM, el ERP y los procesos aprobados.
Comercio electrónico
Quieren que los agentes encuentren productos, comparen y completen pedidos sin errores.
Empresas reguladas
Quieren validar permisos, trazabilidad y escalado antes de dar acceso a un agente.
La plataforma
Nueve módulos, un solo bucle
Product Scanner
Importa web, docs, GitHub, OpenAPI, SDKs, CLI, MCP, help center y changelog.
Knowledge Graph
Modela funcionalidades, recursos, acciones, permisos, versiones y limitaciones.
Scenario Builder
Describe una tarea en lenguaje natural y genera estado inicial, objetivo, tests y puntuación.
Agent Lab
Ejecuta agentes en sandboxes aislados con límites de red, tiempo y consumo.
Verification Engine
Comprueba el resultado con evidencia observable, no con la palabra del agente.
Improvement Copilot
Encuentra la causa raíz y genera los cambios, incluidos pull requests.
Skill Builder
Produce instrucciones para Claude, Codex, Cursor, Gemini y Copilot.
CI Agent Gate
Bloquea regresiones antes de publicar, en cada pull request.
Production Monitor
Convierte fallos reales y tickets de soporte en escenarios nuevos.
La métrica que importa
Verified Agent Tasks
Tareas reales completadas correctamente y verificadas con evidencia. No tokens, no prompts, no trazas, no tiempo en la plataforma.
Es la única métrica que sube cuando tu producto mejora de verdad, y la única que no puedes inflar gastando más.
Principio de verificación
Ninguna tarea crítica se aprueba porque el agente diga que la ha completado.
Tiene que existir evidencia observable: un test que pasa, una petición que devuelve el estado esperado, un archivo con el contenido correcto, una fila en la base de datos.
Haz que tu producto sea agent-ready
Ejecuta tu primera auditoría gratis. Sin tarjeta, sin llamada de ventas.
Make your product easy for AI agents to learn, use and recommend.