Llevo más de 10 años diseñando para bancos. Ahora construyo todo desde cero con Claude, Midjourney y PHP. Esto no es teoría, es lo que hago todos los días.
Qué es esto
Un blog técnico trilingüe sobre IA, GEO y diseño UX. Documento lo que construyo, lo que falla y lo que mido. Sin teoría genérica.
Para quién
Developers, diseñadores y SEOs que quieren optimizar su contenido para agentes de IA, no solo para Google.
El principio
Sin fotos de stock, sin prompts genéricos. Todo construido, probado y documentado con Claude y PHP en producción real.
Más conectado
Qué es llms.txt y cómo lo implementé en mi blog
El archivo llms.txt es el equivalente de robots.txt para inteligencia artificial. Así lo implementé y así lo validé.
14 conexiones
Explorar
Mi flujo de trabajo real: 4 IAs que uso cada día como diseñador
Cómo uso 4 IAs cada día como diseñador UX/UI: Claude para código, Midjourney para imágenes, ChatGPT para ideas y Gemini…
11 conexiones
Construir
Cómo escribir prompts de IA: guía para diseñadores (2026)
Qué es un prompt, cómo escribir prompts para Midjourney y ChatGPT, y por qué los diseñadores tienen ventaja escribiendo…
10 conexiones
GPT-Vision analizó un screenshot de mi homepage y después el HTML del mismo sitio. Desde la imagen: 'no sé de quién es este sitio.' Desde el HTML: 'estructura semántica muy fuerte.' El mismo sitio es más claro para máquinas que para humanos.
Dos de los tres modelos de IA que uso diariamente insertan marcas de agua invisibles en el texto que generan. El tercero no. Ninguno distingue entre texto que la IA escribió sola y texto que un humano dictó y la IA transcribió. El barco de Teseo tiene un problema nuevo.
Después de 6 meses construyendo con Claude, aprendí que delegar a una IA no es darle el aprobado. Es crear un paso de revisión que antes no existía. Hay cosas que delego siempre. Hay cosas que no delego nunca. Y la línea se movió más de lo que esperaba.
Este blog publica en español, inglés y japonés. No traduzco de uno a otro. Cada idioma tiene su propia versión del mismo tema. Así es el proceso, lo que cambia entre idiomas, y por qué importa para la visibilidad con modelos de IA.
El generador de llms.txt nació porque me sentía hipócrita hablando de algo que no sabía si funcionaba. Las imágenes generativas nacieron porque las fotos de stock se repiten y se sienten muertas. El buscador de grafo nació porque los buscadores me parecen mal hechos. El GEO Tarot nació porque quería jugar al GEO.
La IA no me enseñó cosas nuevas. Me obligó a hacer cosas que siempre debí haber hecho pero que la cultura laboral normalizó no hacer. Preguntar más profundo, documentar para otros, justificar decisiones técnicas, y cuestionar si algo funciona o simplemente no se ha roto todavía.
Cuatro IAs leyeron el mismo llms.txt y las cuatro me identificaron correctamente como diseñador UX/UI con experiencia en fintech. En el test anterior, usando memorias comprimidas, dos de ellas se equivocaron en mi profesión. Un archivo de texto plano comunica quién soy más claramente que meses de conversaciones.
Le pedí a Claude, ChatGPT, Gemini y Perplexity que predijeran mis respuestas a 10 preguntas. Las cuatro construyeron una versión más rígida, más principista y más coherente que la real. Y esa versión da peores consejos.
Le pedí a Claude, ChatGPT, Gemini y Perplexity que me dijeran todo lo que saben sobre mí sin buscar conversaciones pasadas. Cuatro perfiles diferentes. Cuatro niveles de detalle. Ninguna pudo decirme en qué conversación aprendió cada dato.
Le di la misma URL y el mismo prompt a GPT, Perplexity, Kimi, Meta AI y Mistral. Cuatro accedieron a los datos reales. Una fabricó métodos, IDs y estructuras que no existen. Y todas, sin excepción, requieren registro para usarlas.