JEV decide, el LLM corrige, y el equipo solo revisa lo que de verdad importa.
Equipo DevGain · Michael Liendo y Haron Acosta
Hackathon 30X · Octubre 2026 · Reto JEV
Posts, guiones, clips, newsletters y capturas, hechos por el equipo creativo o por una IA.
Lista para publicar, etiquetada por tema y formato. Nadie la toca.
Zona gris: un LLM propone el arreglo y JEV lo vuelve a revisar.
Riesgo o duda real: decide el editor de Media.
Spam o fuera de la marca. Queda registrado el porqué.
Medido en producción con JEV jev-1.13.0 (TypeSafe). Mismo criterio en cada pieza: el editor ya no revisa todo, solo lo dudoso.
| Pregunta | Tipo | Qué mide |
|---|---|---|
| topic | choice | Tema principal entre los de la marca, u «Otro» |
| format | choice | Post, guion, clip, newsletter u otro |
| relevance | score | Relevancia para su audiencia: baja · media · alta |
| actionable | score | ¿Deja algo aplicable? nada · algo · mucho |
| too_promotional | noul | ¿Vende más de lo que aporta? |
| exaggerated_promises | noul | ¿Promete resultados garantizados? |
| unsourced_claims | noul | ¿Cifras o estudios sin fuente? |
| brand_risk | noul | ¿Toca temas prohibidos o ataca a alguien? |
| offers_unsold_product | noul | ¿Ofrece algo que la marca no vende? |
| is_spam | noul | ¿Spam, enlaces raros o sin relación? |
| reach_potential | score | Potencial de alcance: bajo · medio · alto |
| editorial_fit | noul | ¿Encaja con la línea editorial? |
En el onboarding se lee la web de la marca: qué vende, a quién le habla, su tono y los temas prohibidos. Esas listas entran en las instrucciones.
El código combina las respuestas:
puntaje = 0,5·relevancia + 0,5·accionable − 0,5·P(promocional) − 0,5·P(sin fuente)
Las dos en gris son señales informativas: ayudan al editor a priorizar y nunca cambian la ruta.
| Umbral | Estricto | Equilibrado | Flexible |
|---|---|---|---|
| Confianza para aprobar | 0,65 | 0,50 | 0,40 |
| Piso de zona gris | 0,30 | 0,20 | 0,15 |
| Bloqueo por riesgo | 0,45 | 0,60 | 0,70 |
| Spam | 0,50 | 0,60 | 0,70 |
| Puntaje editorial | 0,60 | 0,50 | 0,40 |
| Alerta (sí/no en rojo) | 0,40 | 0,50 | 0,60 |
Equilibrado = la política calibrada con JEV real. El equipo elige un preajuste o mueve cada número, sin programar.
Media, en su día: ya no revisa todo. Abre la bandeja, decide lo riesgoso o dudoso y deja que la IA arregle lo flojo en vez de reescribirlo.
Comercial, en su día: abre Inscritos y sabe a quién llamar primero, qué proponerle y a quién nutrir. Cada decisión humana queda como etiqueta.
Suben la pieza: captura PNG/JPG o texto.
Decide la ruta con las reglas de la marca.
Propone el arreglo, texto e imagen. JEV lo verifica.
Aprueba excepciones o rechaza. Nada más.
Ajusta la política: preajuste o umbral por umbral.
GANA $5.000 AL DÍA
Sin experiencia. Método 100% garantizado.
Invierte en cripto hoy y hazte millonario en 30 días.
¡Últimos cupos! Haz click en el link de la bio
Copy: gpt-6-luna
Imagen: gpt-image-2
Encuentra el freno al crecimiento
¿Quieres hacer crecer tu empresa? Primero, identifica dónde está el principal desafío: adquisición, producto o escalamiento. Elige un área y define una acción concreta para avanzar esta semana.
Explora estos temas en las clases gratuitas de 30X.
Según la corrida · con imágenes: 80 % (36/45)
El resto llega a una persona o al LLM
Cada error es conservador · ~0,3 s con imagen
Horas que el equipo recupera = piezas resueltas sin persona × minutos que tarda una revisión. Cada «Aprobar excepción» o «Rechazar» del editor es una etiqueta nueva para recalibrar con piezas reales.
El motor es estado + preguntas tipadas + umbrales + acciones. Otra decisión es otro set de preguntas, no otro sistema.
program seniority ai_maturity sales_ready has_context → asesor · propuesta · nutrir · revisión humana
200 de 697 perfiles anónimos de 30X, JEV en producción, 0 respaldos. Primera iteración: perfiles escasos (73 % sin rol).
gatekeeper-30x.michaelliendo.com
github.com/Michael-Liendo/gatekeeper-30x
En producción · AGPL-3.0 · DevGain