El pipeline automático
Tero analiza sitios web en tres ejes: performance, accesibilidad y UX.
1. Lighthouse
Ejecuta Google Lighthouse contra el sitio objetivo para extraer métricas de performance:
- LCP (Largest Contentful Paint): Tiempo hasta que el contenido principal es visible
- FCP (First Contentful Paint): Tiempo hasta la primera pintura
- CLS (Cumulative Layout Shift): Estabilidad visual de la página
- TTI (Time to Interactive): Tiempo hasta que la página es interactiva
2. Clasificación
El sistema clasifica cada métrica como:
- 🔴 Critical: Por debajo de umbrales aceptables
- 🟡 Regression: Empeoramiento respecto a análisis anterior
- 🟢 Good: Dentro de rangos normales
3. IA Local (Ollama)
Un LLM local (Qwen 3.5:9b) analiza los datos y genera un reporte en Markdown con:
- Resumen ejecutivo de problemas identificados
- Análisis de causas raíz
- Recomendaciones accionables
- Priorización por impacto
4. Almacenamiento
Todos los datos se guardan en PostgreSQL:
- Métricas brutas (scores, tiempos)
- Reporte generado por la IA
- JSON completo de Lighthouse
- Timestamp y metadata
5. Visualización
Este sitio expone los reportes en HTML estático, actualizado cada 24 horas.
Stack tecnológico
- Lighthouse: Auditoría web de Google
- Ollama: LLM local sin conexión a internet
- PostgreSQL: Almacenamiento de datos
- Python 3: Orquestación del pipeline
- Nginx: Servidor web estático
Ventajas
- ✅ 100% local: Sin enviar datos a terceros
- ✅ Sin costo API: Lighthouse y LLM gratis
- ✅ Análisis inteligente: IA genera insights, no solo números
- ✅ Histórico completo: Seguimiento de tendencias en el tiempo
Nota: Los datos mostrados aquí son públicos y no contienen información sensible. Ideal para monitorear performance de sitios estatales y públicos.