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El pipeline de contenido

Diez etapas entre una palabra clave
y algo que firmarías

Un chatbot hace todo esto de una pasada, en una ventana de contexto, con un prompt. Por eso el resultado se lee como se lee. Nurilabs parte el trabajo en etapas, cada una con su llamada al modelo, sus entradas y su validación.

01

Datos de búsqueda

Resultados de SERP en directo, volúmenes, dificultad y los términos semánticos que de verdad coaparecen en las páginas que posicionan.

02

Lectura de la competencia

Las páginas que hoy ganan se rastrean y se resumen. El pipeline sabe a qué tiene que ganar.

03

Brief

Ángulo, intención, extensión objetivo y estructura. En modo nativo, es aquí donde das el visto bueno antes de que se escriba nada.

04

Investigación con fuentes

Las afirmaciones se recogen de páginas reales con sus fuentes, para que el borrador tenga hechos sobre los que apoyarse.

05

Esquema

Un plan de secciones construido desde la intención y la cobertura, no desde una plantilla.

06

Borrador

La redacción larga, con enlaces internos, metas, slug, puntos clave y datos estructurados producidos en la misma ejecución.

07

Plan de imágenes

Qué necesita cada sección, decidido a partir del texto ya terminado.

08

Producción de imágenes

Generadas o seleccionadas, descritas, comprimidas y retenidas en el punto de control.

09

Bucle de calidad

Puntuado contra una rúbrica, revisado donde flojea, vuelto a puntuar. Solo avanza una mejora.

10

Pulido

Una pasada tipográfica determinista que borra las huellas de puntuación del texto de máquina.

Bucle de calidad

Se edita a sí mismo antes de que tú lo veas

La mayoría de las herramientas te entregan su primer intento y lo llaman borrador. Aquí cada borrador se puntúa contra una rúbrica editorial, se reescriben los criterios flojos y el resultado se vuelve a puntuar. Solo avanza una versión que gana a la anterior.

  • Puntuado, no intuido. Fuentes, profundidad, estructura y coincidencia con la intención, cada uno por separado.
  • Reescrituras dirigidas. La pasada de revisión ataca los criterios que fallan, no el texto entero.
  • Te llega el ganador. Lo que cae en tu cola ya ha ganado a todo lo anterior.

Que se lea humano

Las huellas se borran a propósito

El texto de IA se delata de formas pequeñas y constantes. Parte de eso es estilo, y los modelos lo manejan. Parte es puntuación, y ningún prompt lo arregla de forma fiable, así que no lo intentamos.

Una pasada determinista

La última etapa no es un modelo. Es código: los marcadores tipográficos del texto de máquina se normalizan, siempre, sin que quepa que un prompt se ignore.

Hechos con dirección

La investigación llega con sus fuentes adjuntas. Una afirmación que no se puede rastrear hasta una página real no entra en el borrador.

Tu voz, por proyecto

La guía de estilo y la voz de marca viven en el proyecto, no en un prompt que reescribes cada vez. Toda ejecución las hereda.

Ponlo a trabajar en tu web

Crea una cuenta, conecta tu clave y deja que el pipeline corra.

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