Discover
¿Puede un agente descubrir tu producto?
Analizamos todo lo que un agente encuentra antes de tocar tu producto: qué se dice de ti, dónde y con qué precisión.
Analiza
- Página principal y landings
- Documentación y portales
- Repositorios públicos
- Directorios de MCP y marketplaces
- OpenAPI y metadatos
- llms.txt y AGENTS.md
- Contenido indexable
- Comparativas y casos de uso
Responde
- ¿Sabe el agente que el producto existe?
- ¿Entiende qué problema resuelve?
- ¿Sabe cuándo recomendarlo?
- ¿Lo confunde con un competidor?
- ¿Encuentra la documentación correcta?
- ¿Identifica la versión actual?
- ¿Explica bien sus capacidades?
Understand
¿Entiende lo que hace y lo que no hace?
Ponemos a prueba el modelo mental del agente: conceptos, terminología, límites, planes, roles, permisos y diferencias entre versiones.
Analiza
- Conceptos principales y terminología
- Casos de uso y limitaciones
- Planes, roles y permisos
- Arquitectura del producto
- Diferencias entre versiones
- Diferencias frente a competidores
Responde
- Explica el producto a un desarrollador
- Explica el producto a un responsable de negocio
- Recomienda el plan adecuado
- Selecciona la funcionalidad correcta
- Identifica una limitación real
- Distingue entre dos módulos parecidos
- Determina cuándo NO usar el producto
Learn
Genera el material que enseña tu producto
Producimos los artefactos que los agentes leen. Cada paquete cubre qué es, cuándo usarlo, cuándo no, cómo empezar, errores frecuentes y cómo verificar.
Produce
- llms.txt y llms-full.txt
- AGENTS.md
- Claude Skills y Codex Skills
- Cursor Rules
- Gemini Instructions
- GitHub Copilot Instructions
- Prompts de sistema y context packs
- Descripciones de herramientas MCP
- FAQs estructuradas
- Ejemplos canónicos
- Árboles de decisión
- Procedimientos de recuperación
Practice
Un entorno donde equivocarse no cuesta nada
Sandbox con datos ficticios y credenciales temporales para que el agente practique tareas reales sin tocar sistemas reales.
Produce
- Sandbox aislado
- Datos ficticios coherentes
- Credenciales temporales
- Repositorios de ejemplo
- Aplicación demo
- Simuladores y APIs mock
- Bases de datos efímeras
- Límites de consumo
Test
Agentes reales sobre tareas reales
Ejecutamos Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode o tu agente propio, y registramos absolutamente todo lo que hacen.
Produce
- Prompt inicial y contexto disponible
- Documentación consultada
- Herramientas elegidas
- Comandos ejecutados
- Llamadas a la API
- Archivos modificados
- Errores y reintentos
- Tokens, coste y duración
- Resultado final
Verify
Evidencia, no confianza
Ninguna tarea crítica se aprueba porque el agente diga que la ha completado. Tiene que existir evidencia observable y reproducible.
Produce
- Tests unitarios y end-to-end
- Peticiones HTTP
- Consultas de base de datos
- Validación de archivos
- Comparación de estados
- Validación visual
- Escaneo de seguridad
- Verificación de permisos
- Revisión semántica
- Validación humana opcional
Improve
De la causa raíz al cambio concreto
Diagnosticamos por qué falló y generamos el cambio que lo arregla, con impacto estimado sobre la puntuación.
Produce
- Correcciones de documentación
- Pull requests
- Ejemplos nuevos
- Mensajes de error más útiles
- Instrucciones y skills
- Mejoras en el OpenAPI
- Mejores nombres de herramientas MCP
- Descripciones de parámetros
- Tests de regresión
- Guías de migración
- Flujos simplificados
Deploy
Publica lo aprobado, con revisión humana
Los cambios se publican en su destino natural. Todos requieren revisión humana antes de salir: la plataforma propone, tu equipo decide.
Produce
- GitHub
- Portal de documentación
- Servidor MCP
- Repositorio de skills
- CMS
- OpenAPI
- Help center
- Aplicación
- Base de conocimiento interna
Monitor
Porque tu producto cambia y los agentes también
Una mejora que no se vigila caduca. Reejecutamos cuando algo cambia por tu lado o por el lado del agente.
Produce
- Cambio en la documentación
- Nueva versión de la API
- Nuevo modelo
- Nueva versión de un agente
- Cambio en el servidor MCP
- Cambio en permisos
- Incidente o ticket de soporte
- Caída en la tasa de éxito
- Publicación de una funcionalidad
Certify
Un benchmark que puedes publicar
Una certificación verificable con fecha, versión, agentes, escenarios, número de ejecuciones, metodología, limitaciones y enlace a los resultados.
Produce
- Fecha y versión evaluadas
- Agentes y escenarios
- Número de ejecuciones
- Metodología completa
- Limitaciones declaradas
- Enlace a resultados públicos
Módulos
Lo que hay dentro
Product Scanner
Importa y analiza web, documentación, GitHub, OpenAPI, Postman, SDKs, CLI, MCP, help center, PDFs, vídeos, changelog y tickets de soporte.
Knowledge Graph
Representa funcionalidades, conceptos, recursos, acciones, dependencias, permisos, versiones, errores, limitaciones y casos de uso.
Scenario Builder
Describes una tarea en lenguaje natural y genera estado inicial, objetivo, herramientas, restricciones, tests, puntuación, entorno y variaciones.
Agent Lab
Ejecuta agentes en sandboxes aislados con control de red, tiempo, consumo y credenciales efímeras.
Verification Engine
Comprueba los resultados con evidencia observable: tests, HTTP, SQL, archivos, estado, seguridad y permisos.
Improvement Copilot
Encuentra la causa raíz de cada fallo y genera los cambios, incluidos pull requests listos para revisar.
Skill Builder
Crea instrucciones específicas por agente: Claude Skills, Codex Skills, Cursor Rules, Gemini Instructions y Copilot Instructions.
CI Agent Gate
Detecta regresiones antes de publicar. Se ejecuta en cada pull request y bloquea si la tasa de éxito cae.
Production Monitor
Convierte fallos reales y tickets de soporte en escenarios nuevos que se incorporan al conjunto de pruebas.
Certification Center
Publica benchmarks verificables con metodología, limitaciones y enlace a resultados.
Experiencia de onboarding
Primer resultado en menos de quince minutos
Ese es el objetivo de diseño de todo el producto. Si tardas más, hemos fallado nosotros antes que tú.
- 01Crear cuenta y organización
- 02Introducir la URL del producto
- 03Conectar fuentes opcionales: GitHub, OpenAPI, docs, MCP, CLI
- 04ProductOnboard analiza el producto automáticamente
- 05Genera resumen, mapa de funcionalidades, diez escenarios, riesgos, primera puntuación y llms.txt preliminar
- 06Seleccionas tres escenarios
- 07Se ejecuta el primer agente
- 08Ves timeline, puntuación, errores, recomendaciones y cambios sugeridos