$ define --context "Trend 2026"
Vibe Coding: Práctica de construir software mediante lenguaje natural y LLMs. Da lugar al Marketer-Builder: profesional que no espera a TI, sino que construye sus propias herramientas en tiempo real.
"Si puedes explicarlo, puedes programarlo."
Durante una década dependimos de tickets a ingeniería para analizar datos. En 2026, esa espera es obsoleta. Mi filosofía es Velocidad sobre Perfección. Prefiero un script feo que funcione hoy, a un SaaS perfecto en 6 meses.
Detectar canibalización en 10k URLs manualmente es imposible.
Script que descarga GSC, agrupa por clusters de keywords y detecta dónde múltiples URLs compiten.
import pandas as pd
# Load GSC Data
df = pd.read_csv('gsc_data.csv')
# Group by Query
duplicates = df.groupby('query')['page'].nunique()
# Show cannibals
print(duplicates[duplicates > 1])Saber qué entidades menciona la competencia en el Top 3 para replicar autoridad.
Scraper de Top 10 + API de NLP para extraer "ingredientes" (entidades) faltantes.
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Extract entities from competitor text
doc = nlp(competitor_content)
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)Clasificar 5,000 keywords manualmente es una tortura.
API OpenAI + Google Sheets. 5k keywords en 15 mins por $2 USD.
response = openai.Completion.create( model="gpt-4o", prompt="Clasifica esta keyword: " + keyword )
Claude 3.5 Sonnet o GPT-4o. Son los mejores escribiendo código.
Cursor (IDE con IA) o Google Colab (Python en navegador).
Pide código → Erra → Pega error en IA → Repite.
Suscríbete al Lab Report. Envío un Google Colab listo para usar ("Click & Run"). Sin teoría.
En el Lado B experimento. En el Lado A, implemento soluciones probadas y seguras. Si quieres automatizar tu empresa sin mirar una línea de Python, hablemos.
Ver Servicios de Automatización arrow_forwardEsto son experimentos. En el Lado A aplico esta ingeniería para escalar negocios reales.