Kelsira — Reputación Justa y Reseñas Asistidas por IA
SaaS para e-commerce (Shopify, WooCommerce, marcas independientes) que deja
que el cliente escriba su reseña sin censura, mientras una IA analiza el
texto de forma imparcial y calcula una calificación en estrellas (1–5)
alineada con los hechos, no con el tono emocional.
Módulos incluidos
- Landing page (
/) — hero, problema vs. solución, cómo funciona,
calculadora de impacto interactiva y precios.
- Formulario público de reseña (
/review/[businessId], probar en
/review/demo) — el cliente escribe libremente y ve al instante su
Puntaje Objetivo IA con desglose por categoría.
- Dashboard del negocio (
/dashboard) — métricas (Promedio IA vs.
Cliente), tablero de reseñas, Consultor IA de Mejora Operativa (fallas
recurrentes con temporizador de 30 días), Gestor de Apelaciones y Centro
de Calibración e Histórico.
- Generador de widget embebible (
/dashboard/widget) — configura
colores, modo claro/oscuro, bordes y diseño; copia el <script> para tu
tienda. public/widget.js es el script real que se embebe.
Motor de IA (POST /api/reviews)
- Envía el texto de la reseña a OpenAI (
gpt-4o-mini por defecto, JSON
mode) y obtiene product_score, service_score, delivery_score y
detected_issues.
- Calcula el puntaje ponderado: 40% producto + 30% atención + 30% envíos.
- Si algún problema detectado coincide con una fila de
recurring_issues
que lleva más de 30 días abierta, resta su penalty_factor (inacción
operativa) antes de publicar la nota final.
Cómo correrlo
npm install
npm run dev
Abre http://localhost:3000. Sin configurar nada,
el dashboard y el formulario de reseña ya funcionan en modo demo: los
datos vienen de src/lib/mock-data.ts (verás un badge "Modo demo" en el
dashboard). Esto te deja explorar toda la interfaz de inmediato.
Conectar los servicios reales
Copia .env.example a .env.local y completa:
cp .env.example .env.local
- Supabase: crea un proyecto en supabase.com,
copia la URL y las llaves (
anon y service_role) desde
Project Settings → API. Luego corre supabase/schema.sql en el SQL
Editor del proyecto (crea las tablas y las políticas de RLS) y, si
quieres los mismos datos de ejemplo que ves en modo demo,
supabase/seed.sql a continuación.
- OpenAI: genera una API key en
platform.openai.com.
Con las variables presentes, /api/reviews empieza a analizar reseñas de
verdad con OpenAI y todo el dashboard lee y escribe en Supabase en lugar de
los datos de ejemplo.
Estructura del proyecto
src/
app/ rutas (App Router): landing, /review, /dashboard, /api
components/
landing/ secciones de la landing page
review/ formulario público + tarjeta de puntaje IA
dashboard/ sidebar, métricas, tablero de reseñas, consultor,
apelaciones, calibración, configurador de widget
ui/ botón, tarjeta, badge, estrellas (primitivas)
lib/
ai/ scoring.ts (OpenAI) y recurring-issues.ts (penalización)
supabase/ clientes browser / server / admin (service role)
data.ts lecturas con fallback automático a datos demo
mock-data.ts datos de ejemplo (espejo de supabase/seed.sql)
supabase/
schema.sql tablas + RLS
seed.sql datos de ejemplo para un proyecto Supabase real
public/
widget.js script embebible que consume /api/widget/[businessId]
Qué falta para producción
Este proyecto entrega los 4 módulos funcionales sobre datos demo + el motor
de IA real. Antes de lanzarlo con clientes reales todavía falta:
- Autenticación real de dueños de tienda (Supabase Auth) — hoy el dashboard
siempre muestra el negocio demo fijo.
- Cobro/planes (Stripe) para Starter/Growth/Enterprise.
- Subida real de evidencia de apelaciones a Supabase Storage (el input de
archivos hoy solo registra los nombres).
- Revisión/aprobación de apelaciones y solicitudes de calibración desde el
lado de la plataforma (hoy quedan en estado "pendiente").
