Radar 30X con JEV

Pruébalo: https://radar-30x-three.vercel.app

Responde en una corrida, en 1 a 3 minutos y por unos 5 centavos de dólar:

¿Cuáles son los 10 temas que más están creciendo esta semana, por qué funcionan y cómo los adapta 30X para líderes de Latinoamérica?

Funciona para IA (la demo principal), fitness o cualquier temática libre que escriba el usuario.

Qué hace

1. Detecta temprano. Recolecta piezas públicas de YouTube, Reddit, Instagram, LinkedIn, TikTok y Hacker News, y mide la velocidad, la aceleración (con capturas cada 3 horas), el outlier ratio frente al canal, la saturación y en cuántas redes aparece cada tema.
2. Explica por qué funciona. JEV clasifica cada pieza (tema, gancho, formato, si menciona un lanzamiento) y el radar calcula qué gancho crece más, en qué red nació cada tema y cómo saltó entre redes.
3. Filtra por audiencia. JEV puntúa el ajuste a la audiencia (aplicabilidad, nivel técnico, relevancia para LatAm) y el código combina todo en un score con pesos visibles y ajustables.
4. Adapta y anticipa. Propone tres piezas listas para copiar (carrusel, reel y post de LinkedIn) y una lista de lo que viene: temas que todavía no son tendencia pero las señales apuntan a que lo serán.

Cómo se reparten el trabajo

Quién	Qué hace	Por qué
Código	Recolecta, mide y decide el ranking	Reproducible y auditable: la IA no decide el orden
JEV (TypeSafe, jev-1.13.0)	Clasifica cada pieza con 8 preguntas tipadas en una sola llamada (fan-out); puntúa ideas y predicciones	Respuestas estructuradas con probabilidad y confianza, por fracciones de centavo
DeepSeek	Nombra los temas de la corrida, redacta el porqué y las ideas, y crea la configuración de una temática libre	Solo redacta; no toca el ranking
Tavily	Búsqueda web de posts públicos de LinkedIn, TikTok e Instagram	Las URLs vienen de la búsqueda; ningún modelo las inventa

Cada respuesta con confianza baja de JEV se excluye del ranking. Los temas con menos de 3 piezas quedan como señal temprana y no entran al top 10.

Costo real por corrida

Medido con el campo usage de cada respuesta, no estimado. Una corrida típica de IA (unas 300 piezas):

Paso	Costo
JEV: clasificar unas 300 piezas	~0,025 USD
DeepSeek: temas, redacción y predicciones	~0,02 USD
YouTube, Reddit (RSS), Hacker News y Tavily	0 USD (cuotas gratuitas)
Total	~0,05 USD

La app muestra el costo exacto de cada corrida, su desglose y el historial.

Arquitectura

Navegador ──► Vercel (web/ + api/)
                 │  POST /api/correr  ──►  GitHub Actions (radar.yml)
                 │  GET  /api/estado  ◄──  pasos de la corrida
                 │                           │  python -m radar recolectar / correr
                 │                           │  JEV + DeepSeek + Tavily + YouTube API
                 ◄── Vercel se redespliega ◄─┘  commit de resultados (out/, web/datos.json)

Cada 3 horas, GitHub Actions toma una captura nueva de métricas para medir la aceleración real.

• radar/: motor en Python (conectores por red, cliente JEV, scoring, LLM y servidor local).
• api/: funciones de Vercel que lanzan la corrida y leen su progreso.
• web/index.html: la app (landing, configuración de la corrida y resultados).
• config/: un archivo YAML por sector (palabras clave, persona, pesos y umbrales).
• .github/workflows/radar.yml: ejecución en la nube y capturas programadas.

Correrlo en local

uv venv .venv
uv pip install --python .venv -r requirements.txt
cp .env.example .env        # y completa TYPESAFE_API_KEY, YOUTUBE_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY, TAVILY_API_KEY
.venv/Scripts/python -m radar probar     # verifica cada clave
.venv/Scripts/python -m radar servir     # app en http://localhost:8765

Desde la terminal:

.venv/Scripts/python -m radar correr --sector ia_latam
.venv/Scripts/python -m radar sector-nuevo --sector libre_cafe --nicho "café de especialidad"

Fuentes y reglas

Red	Vía	Métricas de crecimiento
YouTube	Data API v3 (oficial)	Sí: vistas, likes y comentarios
Reddit	RSS público (o API oficial con claves)	Con API sí; con RSS, presencia y ajuste
Instagram	Búsqueda web (o Graph API con cuenta profesional)	Con Graph API sí
LinkedIn	Búsqueda web de posts indexados	Presencia y ajuste
TikTok	Búsqueda web + ranking de hashtags del Creative Center	Aceleración por hashtag
Hacker News	API de Algolia	Sí: puntos

Nada detrás de login de terceros ni scraping que viole términos de uso, y solo datos de piezas públicas, nunca de personas. Las claves viven en .env (local) o en los secretos de GitHub; nunca en el repositorio.