Un mes, 145 PRs: cómo Velora pasó de herramienta de ca…

Un mes. 266 commits. La numeración de los PRs pasó del #40 al #185 y la batería de tests superó los 800 casos.

Casi nada de ese código lo escribí yo. Este artículo recoge dos cosas: en qué se convirtió Velora en ese mes y qué entendí por el camino, como alguien que construye un producto con IA.

TL;DR

Semana 1: acertar con «encontrar a la gente». Búsqueda multilingüe, filtrado en dos fases, presupuesto en cada ejecución, y cada decisión humana corrige el perfil de búsqueda.
Semanas 2–3: hacer fiable «el envío». Cuotas separadas para mensajes fríos y cálidos, pools de envío con varias cuentas, cortacircuitos, idempotencia y salvaguardas de cumplimiento. La mayoría de los commits fueron fix, no feat.
Semana 4: liberar la automatización por capas. Primero borradores, luego respuestas automáticas, después envío totalmente automático y, al final, ejecuciones diarias autónomas. Cada capa tiene una salida para devolver el control a una persona.
Final de mes: colaboración en equipo y acceso para agentes. Un compañero descarga un paquete Skill, se lo pasa a su propio Codex y listo.
Últimos días: girarse y construir para el lado de los creadores. Velora pasó de herramienta de captación a plataforma que conecta a ambos lados.

Cómo escribo código ahora

Del 3 de octubre al 2 de noviembre, mi forma de trabajar quedó así:

Describo un problema en el móvil o suelto una captura de pantalla. La IA lee el código en un entorno de desarrollo en la nube, lo modifica, ejecuta los tests, hace capturas para revisar su propio trabajo y abre un PR. Cuando el CI se pone en verde, respondo «fusiona» desde el móvil. Railway despliega un minuto después y vuelvo a coger el móvil para validar el resultado.

Sin IDE. Sin entorno local. El móvil se convirtió en mi principal dispositivo de desarrollo.

Primero, qué es Velora

Velora ayuda a los proyectos a encontrar a los creadores adecuados en X (Twitter) y a colaborar con ellos con pago por resultados:

Encuentra a las personas que tus usuarios potenciales ya siguen;
Escribe un mensaje directo que suene a persona, no a plantilla masiva;
Da a cada creador un enlace de seguimiento propio y paga comisión solo por resultados reales.

Nuestro primer caso de uso intensivo fue el nuestro: promocionar las tenencias de oro XAUT de TopNod. Es pura comisión: los creadores se llevan el 30% de las comisiones de trading de los usuarios que traen, más 1 dólar por cada nuevo usuario cualificado.

Semana 1: acertar con «encontrar a la gente»

El mayor problema al principio no era «¿podemos encontrar gente?», sino «¿es la gente adecuada?».

Lo que hicimos esa semana:

Búsqueda multilingüe: cada campaña busca por separado en cada idioma objetivo. Un modelo pequeño traduce los términos de búsqueda una vez y el resultado se guarda en caché.
Filtrado en dos fases: primero, reglas baratas y un modelo pequeño filtran cientos de candidatos en bloque. Solo los que «probablemente encajan» pasan a la puntuación completa.
Más fuentes: usamos Grok para buscar en X según la audiencia que describas, y luego sacamos más perfiles de X Lists y Communities.
Ejecuciones con presupuesto: cada ejecución puntúa como máximo 100 creadores, con un tope de unos pocos dólares, y registramos cuánto gasta realmente cada campaña en modelos.
Bucle de aprendizaje: cada vez que un operador pulsa «contactar» u «omitir», esa decisión corrige el perfil de quién encaja en la campaña.

Aprendizaje: la estructura de costes de un producto de IA tiene que ser visible desde el primer día. Cuánto cuesta cada ejecución, cuántas personas se descartaron y por qué. Si eso no está dentro del producto, no hay forma de saber si de verdad está mejorando.

Semanas 2–3: hacer fiable «el envío»

Fue la parte más difícil del mes y donde se concentraron más commits. Y la mayoría de esos commits fueron fix, no feat.

X es extremadamente sensible a los mensajes directos automatizados. Las normas son más estrictas que los límites de envío: nada de envíos masivos, nada mecánico, y hay que respetar un «no». Por eso la capa de envío de Velora ganó muchas cosas poco vistosas, pero cada una nació de un incidente real:

Mensajes fríos y cálidos: el primer contacto y el seguimiento después de que alguien responde tienen cuotas y ritmos distintos.
Pools de envío: un proyecto puede tener varias cuentas de X que envían por turnos. Las cuentas nuevas empiezan con 7 mensajes al día y suben poco a poco.
Cortacircuitos: en cuanto una cuenta recibe una señal de restricción de X, toda la cuenta entra en enfriamiento y sus campañas dejan de enviar. Sin reintentos, sin forzar.
Idempotencia y orden de la cola: el mismo mensaje nunca se envía dos veces, y el orden de aprobación es el orden de envío. Tras una caída, el proceso se recupera a partir de sus registros en lugar de quedarse en «quizá se envió, quizá no».
Salvaguardas de cumplimiento: un mensaje de colaboración a pura comisión nunca mencionará un «pago por adelantado». Cuando un creador dice claramente que no, la conversación se cierra sola y la IA no vuelve a insistir.

Y luego estaba un problema muy propio de X: el servidor no puede leer las respuestas cifradas de X Chat.

Primero construimos el descifrado en el navegador: el operador desbloquea una vez y las respuestas se descifran en local y se importan. Más tarde añadimos una rutina de Grok de solo lectura que lee en la nube la bandeja de entrada de la cuenta emisora y comprueba, mensaje por mensaje, que «lo que enviamos aparece tal cual en la conversación». Solo se importa si esa comprobación pasa.

Aprendizaje: en un producto de agentes, las salvaguardas superan en número a las funciones. Lo que decide si puedes dejarlo funcionar solo no es cuánto puede hacer, sino si sabe detenerse antes de hacer algo mal.

Semana 4: de asistido a automático

Solo cuando las salvaguardas estuvieron completas tuvo sentido hablar de automatización. Esa semana, la automatización de Velora se fue liberando por capas:

Borradores automáticos: al terminar cada ejecución, escribe el primer mensaje para cada creador que merece la pena contactar, pero no lo envía.
Respuestas automáticas con IA: cuando un creador responde, la IA contesta usando el contexto de la conversación y las condiciones de la colaboración. Si se habla de dinero, hay un rechazo o un mal tono, o si la IA ya ha enviado 5 respuestas, devuelve la conversación a una persona.
Envío totalmente automático: los borradores que pasan las comprobaciones (incluido el primer mensaje) ya no necesitan aprobación y salen al ritmo de cada cuenta. Solo los que marcan los controles de seguridad entran en la cola de «te necesita».
Ejecuciones diarias autónomas: una campaña tiene que acumular suficiente historial de ejecuciones y decisiones humanas antes de ganarse el derecho a ejecutarse sola cada día. Si su rendimiento se desvía, baja de nivel automáticamente.

Aprendizaje: la autonomía se gana; no es un interruptor.

Me gusta mucho el diseño de «la campaña se gana las ejecuciones diarias con evidencia y las pierde si se desvía». Es lo que me permite dejar el sistema en sus propias manos.

Equipo y agentes: un compañero descarga un paquete y se lo pasa a su Codex

A final de mes quise que mis compañeros también usaran Velora, idealmente con un «descarga un paquete y pásaselo a tu propia IA». Eso obligó a montar toda una infraestructura multiusuario:

Cuentas individuales: cada uno entra con su propia cuenta de Google, sin compartir contraseñas. Los administradores activan Pro a sus compañeros y los añaden a campañas compartidas.
Campañas y pools de cuentas compartidos: dos personas pueden gestionar la misma campaña, y las cuentas de X de un compañero pueden unirse al mismo pool de envío.
Registro de actividad: quién hizo qué, desde la consola o desde un agente, y cuándo. Cada cambio queda registrado.
Tokens de agente y paquetes Skill: cada persona genera su propio token vk_. Junto con un SKILL.md y una CLI sin dependencias, permite que Codex o Claude Code operen Velora en nombre de esa persona.

Me recordó a Skillry, que está dando mucho que hablar últimamente: convertir plantillas en Skills que la IA puede invocar directamente.

La diferencia es que el paquete Skill de Velora es muy ligero. El valor real está en el servicio que funciona detrás sin parar: encontrar gente, enviar, limitar el ritmo, leer respuestas. Copiar el paquete no sirve de nada: sin el servicio no puede hacer nada.

Creo que esa es la forma más sólida para los «productos hechos para la IA».

Los últimos días: mirar al otro lado

Estaba a punto de enviar el enlace del panel de creadores a todos los KOL que habían publicado para nosotros cuando me di cuenta de un problema:

Al abrir velora.social, la portada decía «Encuentra a los creadores adecuados», «Puntúa a los creadores», «Inicia conversaciones en bloque». Desde el punto de vista de un creador, eso suena a: tú eres lo que se filtra y se puntúa.

Es un problema de posicionamiento, no de redacción. Así que en los últimos días construimos en serio el otro lado:

Panel del creador: los creadores entran con su propia cuenta de X y ven cuántas publicaciones han hecho, cuántas visualizaciones, cuántos clics en su OneLink, cuántos registros y compras cualificadas, y cómo se calculan sus ganancias (30% de las comisiones + 1 dólar por compra cualificada).
Publicar con imagen en un clic: quien todavía no es socio recibe su propio OneLink nada más entrar. Con un clic, Velora publica en su nombre, a través de la API oficial, un tuit con la imagen de la campaña, y la publicación aparece al instante en su panel.
Biblioteca de recursos: las imágenes de la campaña se pueden descargar directamente; más adelante habrá vídeo.
Enlaces sin inicio de sesión: en el móvil, iniciar sesión en X desde la web no abre la app. Por eso cada socio tiene un enlace personal que, abierto dentro de la app de X, lleva directamente a su panel.
Rediseño de la portada: «Encuentra a los creadores adecuados en X» pasó a ser «Los creadores adecuados, con pago por resultados», con una entrada propia para creadores en /creators. Las páginas de creadores llevan la marca de TopNod en primer plano y «Powered by Velora» al pie.

Aprendizaje: el valor de una plataforma viene de los dos lados. Si tratas al otro lado como un «recurso», como mucho construirás una buena herramienta. Si lo tratas como usuarios, tienes la oportunidad de construir una red.

Cinco cosas que entendí este mes como fundador con IA

1. El cuello de botella pasó de escribir código al criterio y la validación. La IA puede abrir una docena de PRs al día. Mi trabajo real pasó a ser explicar con claridad lo que quiero, validar en el entorno real y devolver una captura cuando algo no está bien.

2. «fix» dice más que «feat». Más de la mitad de los commits de este mes fueron correcciones, y casi cada una corresponde a un caso límite real. El producto creció a partir de esas correcciones, no de una lista de funciones.

3. La automatización se autoriza por capas. Primero borradores, luego respuestas automáticas, después envío totalmente automático y, por último, ejecuciones diarias autónomas. Cada capa tiene una salida hacia una persona.

4. En los productos hechos para la IA, el foso defensivo está en el servicio, no en el prompt. Un paquete Skill es fácil de copiar. Un servicio que funciona sin parar, con estado y control de riesgos, es difícil de copiar.

5. No cosifiques al otro lado. Las herramientas de crecimiento hacen muy fácil convertir a las personas del otro lado en «leads». Pero a largo plazo, los creadores que deciden quedarse son el activo más difícil de replicar.

Próximos pasos

Conectar el flujo de datos del backend de TopNod para que el panel de creadores se actualice casi en tiempo real;
Más de un programa: los creadores podrán explorar y solicitar unirse a varios proyectos, con las ganancias liquidadas en un solo lugar;
Llevar más lejos lo de «hecho para la IA»: que los agentes de más personas ejecuten el flujo completo de colaboración directamente en Velora.

Si eres creador en X, echa un vistazo a las campañas abiertas en velora.social/creators. Si estás construyendo un proyecto que necesita colaborar con creadores, ven a probar velora.social.