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Tres defectos que solo se veian llamando al modelo de verdad.
1. min(2) en los factores obligaba a inventar relleno. Con una dimension sin
cifras, MiniMax produjo "herramienta_de_seguimiento_actual=0 x canal=1" solo
para satisfacer la restriccion. Ahora los dos factores se exigen unicamente
cuando hay montoAnualMXN.
2. El modelo OMITE montoAnualMXN en vez de mandar null explicito, que es lo
natural para un LLM. Exigirlo presente quemaba los tres intentos del paso.
Ahora es .default(null) y la omision se tolera.
3. Sin confianza por factor, el modelo la metia dentro del nombre
("tasa_conversion (por_validar)=0.1"). Ahora es un campo.
Y el hallazgo que mas importa, porque es comercial y no de formato: el modelo
puede OMITIR un factor y aun asi cuadrar la aritmetica. En una corrida calculo
40 mensajes x 0.5 sin contestar x 52 semanas x 3,000 de utilidad POR CLIENTE =
3,120,000, asumiendo que cada mensaje sin responder es un cliente perdido. R5 lo
acepto porque los factores si multiplican al monto: R5 no puede ver lo que falta.
El ratio habria dicho "subcotizado" con el denominador inflado diez veces. Como
no se puede impedir que el modelo produzca estimaciones plausibles y erroneas, lo
que se hace es que el asesor las cache de un vistazo:
- R5b avisa cuando una cifra no tiene ni un factor confirmado.
- El anexo interno desglosa cada factor con su confianza, y alerta en rojo si el
valor descansa entero en estimaciones.
Ademas, el presupuesto de reintentos sube (5 en extraccion, 4 en los otros dos):
MiniMax se equivoca de array de vez en cuando con schemas anidados, y la
extraccion es el paso fundacional. Una corrida real necesito los 5.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <[email protected]>
Cotizador E3
Sistema de generación de cotizaciones para Consultoría E3 (marketing digital, Querétaro MX). Servicios organizados en 4 fases, dos tipos de pago (único / mensual), planes CRM Bucéfalo y financiamiento opcional. Exporta a PDF y Excel.
Stack
- Frontend / app web: Next.js 16 (App Router) + React 19 + Tailwind CSS v4 + Zustand
- ORM: Prisma 7 (cliente generado en
src/generated/prisma, driver adapterPrismaPg) - Base de datos: PostgreSQL 16 (vía Docker)
- Auth: JWT (
jose) en cookie httpOnly, contraseñas conbcryptjs - API alterna: servicio Python FastAPI en
api/(para n8n / integraciones)
Requisitos
- Node.js 20+
- Docker (para PostgreSQL)
- Un archivo
.enven la raíz — copia .env.example y define al menosJWT_SECRET
Arranque rápido (Windows)
start.bat :: levanta PostgreSQL en Docker, aplica migraciones y arranca Next.js
stop.bat :: detiene todo
Arranque manual
docker compose up -d postgres # base de datos
npx prisma migrate deploy # aplica migraciones
npx tsx prisma/seed.ts # carga catálogo (idempotente)
npm run dev # http://localhost:3000
Comandos
| Comando | Propósito |
|---|---|
npm run dev |
Servidor de desarrollo (puerto 3000) |
npm run build |
Build de producción (incluye chequeo de tipos) |
npm run lint |
ESLint |
npm run db:migrate |
prisma migrate dev |
npm run db:seed |
Carga de datos semilla |
npm run db:studio |
Prisma Studio |
npm run db:generate |
Regenera el cliente Prisma |
API Python (opcional)
cd api
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8000 # Swagger en /docs
Referencia completa de endpoints en api/COTIZADOR_API_SKILL.md.
Despliegue en Coolify
El stack de producción está en docker-compose.coolify.yml: postgres + web (Next.js) + api (FastAPI). El contenedor web aplica las migraciones de Prisma automáticamente en cada arranque.
Pasos
- Sube el repo a GitHub (privado recomendado).
- En Coolify: + New Resource → Docker Compose, conecta el repo y la rama.
- En la configuración del recurso, define Docker Compose Location =
/docker-compose.coolify.yml. - Coolify detecta los servicios y asigna dominio a
web(puerto 3000) yapi(puerto 8000) vía las variablesSERVICE_FQDN_*— configura los dominios deseados en la UI. - Define las variables de entorno en Coolify:
| Variable | Obligatoria | Notas |
|---|---|---|
JWT_SECRET |
Sí | openssl rand -base64 32 |
API_KEY |
Sí (para el API) | Clave para agentes/n8n |
DB_PASSWORD |
Recomendada | Password de PostgreSQL (default postgres) |
RUN_SEED |
Primer deploy | true solo la primera vez; luego false |
SEED_ADMIN_EMAIL / SEED_ADMIN_PASSWORD / SEED_ADMIN_NAME |
Primer deploy | Usuario admin inicial |
SEED_ASESOR_EMAIL / SEED_ASESOR_PASSWORD / SEED_ASESOR_NAME |
No | Asesor opcional |
- Deploy. Orden de arranque:
postgres(healthy) →web(migra + seed + sirve) →api. - Después del primer despliegue exitoso, cambia
RUN_SEEDafalsey redeploya (el seed es idempotente, pero no hace falta correrlo cada vez).
Healthchecks
- Web:
GET /api/health(verifica también la conexión a la BD) - API:
GET /health
Notas
- No expongas el puerto 5432: los servicios se comunican por la red interna del compose.
- El volumen
postgres_datapersiste la base de datos entre deploys. No lo borres. - El API expone REST en
https://<dominio-api>con auth porX-API-Keyo JWT. El servidor MCP se retiro el 2026-07-28 (verAGENTS.md). - Las versiones de
api/requirements.txtestan fijas a proposito: un rango abierto dejo entrarmcp2.0.0 y tumbo el API en produccion. Sube dependencias a proposito, no al redesplegar. - La fórmula de financiamiento y los cálculos viven duplicados en
src/lib/calculators.tsyapi/app/services/calculators.py— mantenlos en paridad.
Documentación para agentes
Las convenciones del proyecto, gotchas de Prisma 7 / PDFKit / Next.js 16 y el modelo de datos
están en AGENTS.md (importado por CLAUDE.md).
Languages
TypeScript
78%
Python
21.2%
Dockerfile
0.3%
Batchfile
0.2%
CSS
0.2%